применяли ли Вы в своей практике функцию reduce?

Answer - https://telegra.ph/Answer-10-18-2

Что будет выведено при работе данного кода?

Answer - https://telegra.ph/Answer-10-20-3

Применяли ли Вы в своей практике shift() библиотеки Pandas для смещения данных ?

Answer - https://telegra.ph/Answer-10-25

Что будет выведено при работе данного кода?

Answer - https://telegra.ph/Answer-10-25-2

Что будет выведено при работе данного кода?

Answer - https://telegra.ph/Answer-11-02-4

Что будет выведено на экран при работе данного кода?

Answer - https://telegra.ph/Answer-11-09

Работали ли Вы с нейронной сетью?

Answer - https://telegra.ph/Answer-11-10

Будет ли данный код работоспособным?

Answer - https://telegra.ph/Answer-11-17

Будет ли данный код работоспособным?

Answer - https://telegra.ph/Answer-11-22-4

Если вы устали от нудных и бесполезных туториалов по Python на YouTube, предлагаю вам альтернативу.

Постоянная практика - залог успеха в изучении программирования, а каждодневный пост здесь — коротенький рассказ о каком-нибудь модуле, функции, лайфхаке или задачка - тест в виде квиза.

Учимся и прокачиваем свой скилл тут : @PythonSC

Мы используем PySpark и создаем много функций для преобразования данных, часто это трансформации data frame. Недавно я узнал про Python Docstrings - стандартный способ ведения документации функций.

Пример:

def square(n):
'''Takes in a number n, returns the square of n'''
return n**2

print(square.doc)

Takes in a number n, returns the square of n''

А вы знаете еще что-нибуль полезное?

Получаем атрибуты объекта

Функция vars() возвращает все атрибуты переданного параметра, в качестве которого может быть почти что угодно: модуль, класс, экземпляр и т. д.

Проще говоря, vars() возвращает словарь, который хранится в атрибуте __dict__ у переданного объекта.

А если ничего не передать в аргументы, то функция вернет словарь локальных переменных, как и locals() (про это был пост, кстати).

#переменные

Получаем исходный код объекта

Встроенный модуль inspect помогает разработчикам исследовать уже написанные программы.

Сегодня поговорим только про getsource(), который возвращает весь исходный код функции, класса или модуля в виде строки.

В аргументы достаточно передать необходимый объект. Но важно отметить, что встроенные функции не получится проинспектировать.

#inspect

Проверяем тип объекта

Раз уж в предыдущем посте затронули модуль inspect, то давайте еще поговорим про некоторые его возможности.

Функции ismodule(), isclass(), ismethod() и isfunction() проверяют переданный объект на то, является ли он модулем, классом, методом или функцией соответственно.

#inspect

Изменение в контекстных менеджерах

Как вы знаете, для удобного управления жизненным циклом ресурсов в python существуют контекстные менеджеры. Но до недавнего времени, чтобы открыть несколько ресурсов в рамках одной области видимости with нам требовалось либо прописывать их в одну строку либо использовать синтаксис переноса - обратный слеш \ (но это противоречит PEP8).

С выходом python 3.10 появился новый синтаксис, позволяющий в круглых скобках указывать несколько контекстных менеджеров. А также мы можем использовать переменную созданную одним контекстным менеджером в рамках следующего за ним менеджера.

Это стало возможным благодаря появлению нового синтаксического анализатора PEG в python 3.9. И, строго говоря, python 3.9 уже допускал данный синтаксис, хотя официально еще не поддерживался.

#with

Яндекс проведет YaTalks — главный ивент для разработчиков

Конференция пройдет 3 и 4 декабря. В первый день — препати, во второй — основная программа. Кроме докладов по актуальным и практическим темам предполагаются и дискуссии — будет, о чем поспорить:

— Романтика vs стабильность: как найти баланс между звёздными целями и ежедневными задачами?
— Женщины в IT: как избавить индустрию от стереотипов?
— Какой путь выбрать: попасть в компанию мечты или создать её самому?
— Как дорасти до топ-менеджера и стоит ли к этому стремиться?

Подробная программа и регистрация на YaTalks по ссылке.

Логирование

Логировние является неотъемлемой частью разработки. Логи показывают информацию о текущем состоянии программы. И чем лучше выстроено логирование, тем проще будет разобраться в нестандартных ситуациях.

Python поставляется для этих целей с гибким модулем logging. Для создания объекта Logger, вызываем функцию getLogger, передавая в нее имя логера.

Созданный объект Logger предоставляет методы для записи сообщений разного уровня (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL), что удобно для поиска нужной информации с применением фильтров.

По умолчанию в logging задан уровень WARNING, это означает, что сообщения уровня DEBUG и INFO будут игнорироваться при записи в лог. Изменить данное поведение можно с помощью метода setLevel, передав минимальный уровень, который будет отлавливаться.

Для отправки логов в сконфигурированные места используются обработчики. Мы можем использовать уже существующие хэндлеры, либо создать свой класс обработчика, унаследовавшись от базового класса Handler.

#logging

Проверка истинности объекта класса

Для того, чтобы определить поведение при проверке на истинность объектов классов в python3 есть "магический" метод __bool__(), который был добавлен на замену устаревшему __nonzero__() в python2.

Если данный метод определен в классе, то он будет вызываться при каждой проверке объекта на истинность а также с помощью функции bool(). Метод должен возвращать False или True.

Если __bool__() не определен, будет вызываться метод __len__(), если он определен, и, соответственно, объект будет считаться истинным, если результат __len__() не будет равен нулю. Если в классе не определены ни __len__(), ни __bool__(), все его экземпляры будут истинными.

#magic #__bool__

Аргументы командой строки

При запуске программ через терминал можно указывать аргументы через пробел. В Python список этих аргументов хранится в переменной argv во встроенном модуле sys.

Первым элементом всегда является имя запускаемого скрипта, вторым и далее — непосредственно сами аргументы.

#sys

Режим разработки

Оказывается, еще в Python 3.7 появилась возможность запускать скрипты со специальным флагом -X для указания различных вариантов реализации.

Например, -X dev запускает скрипт в режиме разработки с функциями отладки и runtime-проверки, которые не используются по умолчанию из-за своей медлительности.

Также этот режим выводит дополнительные предупреждения в следующих случаях:

— Незакрытые файлы;
— Unawaited корутины;
— Неизвестная кодировка для str.encode;
— Проблемы с выделением памяти.

В целом, классная штука и имеет смысл периодически запускать скрипты в таком режиме, чтобы не упустить никакие баги.

#python