#python python... PYTHON 🔛 🚀
11 subscribers
914 photos
7 videos
158 files
1.54K links
Download Telegram
Forwarded from karpov.courses
Все начинающие знакомиться с программированием что-то слышали о декораторах.

Приятная особенность декораторов заключается в том, что для использования не требуется глубокое понимание их работы. А если разобраться и научиться создавать свои декораторы, можно значительно продвинуться в качестве написания кода!

Сегодня мы попробуем сделать первый шаг в этом направлении.
Forwarded from Хабр
F-строки в Python мощнее, чем можно подумать

Форматированные строковые литералы, которые ещё называют f-строками, появились довольно давно, в Python 3.6. Поэтому все знают о том, что это такое, и о том, как ими пользоваться. Правда, f-строки обладают кое-какими полезными возможностями, некоторыми особенностями, о которых кто-нибудь может и не знать.

Разберёмся с некоторыми интересными возможностями f-строк, которые могут оказаться очень кстати в повседневной работе Python-программиста
Forwarded from HABR FEED + OPENNET
Создаем модуль для Telegram bot api на Python
https://habr.com/ru/post/677456/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=677456
Tags: Python, python, telegram, telegram bots, http, asyncio, aiohttp, python3, pytelegrambotapi, aiogram, с нуля
Author ivanov_l #habr
Forwarded from karpov.courses
Мы стараемся время от времени напоминать вам о существовании встроенных модулей Python, которые ни в чём не уступают сторонним решениям, а часто даже оказываются проще и эффективнее.

В этот раз мы подготовили шпаргалку по datetime — модулю из стандартной библиотеки, предоставляющему несколько классов и множество методов для обработки времени и дат. Рассмотрим самые базовые и востребованные из них.

А если перед вами стоит нетривиальная задача: например, обработка данных из разных часовых поясов или расшифровка строк нестандартного формата, мы рекомендуем ознакомиться с полной документацией datetime.
Forwarded from Big Data Science [RU]
💥Вместо циклов: 3 альтернативы в Python
Разработчики и Data Scientist’ы знают, что циклы в Python работают медленно. Вместо них можно использовать следующие альтернативы:
• Map – позволяет применить функцию к каждому значению итерируемого объекта (список, кортеж и т. д.);
• Filter – подойдет для фильтрации значений из итерируемого объекта (списка, кортежа, наборов и т. д.). Условия фильтрации задаются внутри функции, которая передается в качестве аргумента функции фильтра.
• Reduce - применяется итеративно ко всем значениям итерируемого объекта и возвращает только одно значение.
Примеры использования: https://medium.com/codex/3-most-effective-yet-underutilized-functions-in-python-d865ffaca0bb