Опросы в телеге не поддерживают форматирование кода, дублирую код для проверки:

t = (1, 2, [3, 4])
try:
    t[2] += [5, 6]
except TypeError as err:
    print(err)
print(t)

Это патология Python.
Из такого примера ты можешь сделать следующие выводы:

1️⃣ Не помещай изменяемые элементы в кортежи.
2️⃣ Составное присваивание -- не атомарная операция
3️⃣ Иногда следует изучать байт-код, чтобы понять, что происходит под капотом


Удобный ресурс для пошагового исполнения кода с визуализацией - pythontutor.com

#python #quiz #blowmymind

🖼️
И в дополнение к патологии выше, есть целый репозиторий с подобными штуками - ссылка

#python #wtfpython

Если тебе интересно заглянуть под капот Python и узнать, как устроены списки - есть отличная статья, которая начинается с достаточно простого примера и потом плавно погружает в глубины C-шной реализации списков в Python.

Автор статьи серьёзно подошёл к делу: он не только детально всё расписал, но и приложил кучу наглядных иллюстраций.

Даже если ты никогда не программировал на C, тебе будет понятен и интересен материал.

Ссылка на статью, рекомендую ознакомиться — это на самом деле увлекательно 🙂

#python

И ещё немного про Python.

Полезно тем, кто уже освоился с f-строками в Python и использует их для форматирования. Часто ты останавливаешься на чём-то вроде f"string {variable}", но знаешь ли ты, что f-строки скрывают в себе гораздо больше возможностей?

Например, представь, что тебе нужно превратить число в строку, где оно всегда будет занимать три позиции, дополняясь нулями спереди, если это необходимо. С f-строками это сделать проще простого! Если у тебя число 5, ты получишь "005", а если 123, то останется просто "123".

Гайд от PyBites показывает, на что способны f-строки. Если ты ещё не раскрыл для себя все возможности этого удобного инструмента - бегом читать 🙃

Ссылка

А ещё по f-строкам у меня была ссылка на другой хороший материал в посте

#python

Учись)
- https://chatgpt.com/share/67a1b96c-82a8-8009-b207-2ca96f740405

И isort сразу добавь.

Ну, кстати, давай уж и #mypy сразу осилить попробуй!) Вообще
- тема типизации в питон и вообще в любых других ЯП очень большая, сложная и не однозначная
- в питоне типизация опциональная (не обязательная), в отличие от многих других ЯП
- но в целом они все (ранее не «типизированные» ЯП) движутся к ней (напр, js -> ts)
- и тебе она может сначала показаться какой-то излишней
- но на всех больших и серьёзных проектах сейчас принято её использовать!
- поэтому лучше уже сейчас начать с ней разбираться
- тем более что у тебя очень простой проект, и начать с него будет отличным вариантом!
- со временем к тебе начнёт приходить и полезность типизации 😁
- поГПТи на эту тему самостоятельно

#типизация (правильнее говорить «аннотации типов») в #python

А вы знали, что в питоне так можно?

Собрала несколько кейсов, о которых вы могли даже не подозревать:

1️⃣ Имя функции - это переменная, и этому имени мы можем присвоить что угодно:

def func():
  print('hi')

func()
# hi

func = -1

func()
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
# TypeError: 'int' object is not callable

Естественно, после переопределения все предыдущие возможности перестают действовать

2️⃣ Та же история с модулями:

import math

type(math)
# <class 'module'>

math = -1

type(math)
# <class 'int'>

3️⃣ При импорте модулей существующие переменные перезаписываются:

x = 2

from mymodule import x

print(x)
# 'new_value'

4️⃣ А переменные после цикла остаются существовать:

for i in range(2):
  print(i)

print(i)  # 2

#python_tips

🖥 Вот 17 топовых GitHub-репозиториев для изучения Python с ссылками:

1. 30-Days-Of-Python — 30-дневный челлендж по основам Python.
2. Python Basics — азы Python для новичков, просто и с примерами.
3. Learn Python — справочник с кодом, пояснениями и практикой.
4. Python Guide — гайд по практикам, инструментам и сложным темам.
5. Learn Python 3 — руководство по Python 3 с практикой для начинающих.
6. Python Programming Exercises — 100+ задач по Python.
7. Coding Problems — алгоритмы и структуры данных для собесов.
8. Project-Based-Learning — Python через реальные проекты.
9. Projects — идеи проектов для прокачки навыков.
10. 100-Days-Of-ML-Code — ML на Python шаг за шагом.
11. TheAlgorithms/Python — алгоритмы и структуры данных на Python.
12. Amazing-Python-Scripts — полезные скрипты: от утилит до автоматизации.
13. Geekcomputers/Python — скрипты для сети, файлов и задач.
14. Materials — код и проекты от Real Python.
15. Awesome Python — топ фреймворков, библиотек и ресурсов.
16. 30-Seconds-of-Python — короткие сниппеты для быстрых решений.
17. Python Reference — скрипты, туториалы и лайфхаки.

#python #github #learning

@pythonl