Внимание! - Вопрос!

Как обрабатывать исключения?

Обработка исключений осуществляется с помощью конструкции try-except, которая позволяет перехватывать и обрабатывать ошибки, возникающие во время выполнения программы, без ее аварийного завершения.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Работа со срезами списка в Python

Очень часто нам нужно взять не весь список, а только его часть. Первый способ, который приходит вам в голову - пройтись по списку в цикле и вручную выбрать нужные элементы по индексам. Но в Python для этого есть удобный и быстрый инструмент - срезы (slices).
Срезы позволяют извлекать из списка (или строки, или даже кортежа) нужный диапазон элементов с помощью нотации list[start:end:step].

start - индекс, с которого начинается срез (включительно).
end - индекс, на котором срез заканчивается (не включительно).
step - шаг, с которым выбираются элементы (по умолчанию равен 1).

numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

print(numbers[2:7])     # [2, 3, 4, 5, 6]
print(numbers[:5])      # [0, 1, 2, 3, 4]
print(numbers[::2])     # [0, 2, 4, 6, 8]
print(numbers[::-1])    # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

@python_practics

А как вы фиксите баги?

👍 - Силами документации и нервных клеток

❤️ - Gpt + StackOverflow чинят все

@python_practics | #мемчики

DevPyConf на Cтачке
Python-разработка│ 3 октября │ Санкт-Петербург

На DevPyConf соберутся ведущие Python разработчики, чтобы обсудить тренды, архитектуру и инструменты.

Ключевые треки конференции:
— Архитектура и python
— Современный ML, AI тулинг

Выступят спикеры:
→ Михаил Гурбанов, TechLead в Райффайзенбанке. Тема доклада: «Архитектура сервисов в AI ландшафте»
→ Евгений Блинов, Разработчик в Авито. Тема доклада: «Дружим sync и async питоны»
→ Юрий Маркин, Старший разработчик в X5 Tech. Тема доклада: «Pythorust не серебряная пуля»
→ Денис Воронкин, Backend разработчик в KTS. Тема доклада: «Почему надежно кешировать данные сложно?»
→ Александр Кучин, Python разработчик в Литрес. Тема доклада: «Мы уменьшили длительность нашего пайплайна в несколько раз - до 17 минут»
→ Алексей Фиссон, Тим лид в X5 Tech. Тема доклада: «Чем вам asyncio не фреймворк, а Redis не брокер?»
→ Сергей Волков, Team Lead в Сбере. Тема доклада: «Метрики без боли: AI-агент вместо BI-навигации»
→ Денис Аникин, Тимлид/Комьюнити лид в Райффайзенбанке. Тема доклада: «Выбираем LLM gateway»

Программа и билеты на сайте

Следите за новостями в Телеграме и ВК

40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python

"40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python" - практическое руководство по алгоритмам для программистов на Python. Автор объясняет, как работают ключевые алгоритмы (от сортировки и поиска до машинного обучения и распределённых вычислений), показывает их реализацию на Python и применение в реальных задачах — анализ данных, рекомендации, работа с графами.

@python_practics | #курсы_книги

@python_practics | #курсы_книги

Внимание! - Вопрос!

Вы занимаетесь сборкой игрушечных машинок. Каждая машинка должна иметь четыре колеса, один корпус и две фигурки человечков внутри.

Напишите функцию, которая будет принимать количество колес, корпусов и человечков и возвращать количество машинок, которые можно собрать из этих деталей.

Примеры:
cars(2, 48, 76) ➞ 0
# 2 колеса, 48 корпусов, 76 человечков
cars(43, 15, 87) ➞ 10
cars(88, 37, 17) ➞ 8

def cars(wheels, bodies, figures):
return min(wheels // 4, bodies, figures // 2)

cars = lambda a, b, c: min(a // 4, b, c // 2)

@python_practics | #вопросы_из_собеседований

Фильтрация списков, или отбор элементов по условию

Иногда нужно отобрать из списка элементы по условию, например, чётные числа. Вместо цикла, проверяющего каждый элемент, можно использовать функцию filter(), которая применяет условие и возвращает итератор с отфильтрованными значениями.

Старый способ (с циклом):

numbers = [1, 6, 3, 8, 2, 9, 4]
filtered_numbers = []
for num in numbers:
    if num > 5:
        filtered_numbers.append(num)
print(filtered_numbers)  # Вывод: [6, 8, 9]

Новый способ (с filter()):

numbers = [1, 6, 3, 8, 2, 9, 4]
filtered_numbers = list(filter(lambda x: x > 5, numbers))
print(filtered_numbers)  # Вывод: [6, 8, 9]

Функция принимает функцию-предикат (здесь лямбда) и итерируемый объект. Она возвращает итератор, поэтому мы оборачиваем его в list(), чтобы получить список.

👍 - если было полезно

@python_practics

pgeocode

pgeocode — это Python-библиотека, позволяющая выполнять геокодирование и получать сведения о локациях по почтовым индексам (ZIP-кодам) или кодам стран. Она удобна, когда нужно преобразовать индекс в данные о местоположении — например, определить страну, регион или штат.

Например:

from pgeocode import GeoCode

#Создаем объект GeoCode для США
geo = GeoCode('US')

#Задаем почтовый индекс
postal_code = '10001'

#Получаем информацию о местоположении
location = geo.query_postal_code(postal_code)

#Выводим информацию
print(location)

@python_practics

Как пофиксить этот баг?

👍 - Душить до конца

❤️ - Это не баг, а фича

@python_practics | #мемчики

Time Series Forecasting in Python

Это издание предлагает освоить искусство построения прогнозных моделей, выявляя скрытые закономерности в данных временных рядов. Вы изучите полный спектр методов — от классической статистики до передовых подходов глубокого обучения. Практическое применение знаний на реальных примерах, таких как котировки акций Google и макроэкономическая статистика США, позволит вам быстро перейти от теории к созданию сложных моделей с применением современных фреймворков, включая TensorFlow.

@python_practics | #курсы_книги

@python_practics | #курсы_книги

Использование pickle в Python

Модуль pickle позволяет сериализовать и десериализовать объекты Python. В отличие от простого сохранения в текстовые файлы, pickle сохраняет сложные структуры данных (списки, словари, объекты классов) в бинарном формате, сохраняя их полное состояние.

import pickle

# Сохранение данных
data = {'users': ['Alice', 'Bob'], 'settings': {'theme': 'dark'}}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(data, f)

# Загрузка данных
with open('data.pkl', 'rb') as f:
    loaded_data = pickle.load(f)  # Восстановит оригинальную структуру

@python_practics

Самая грустная история, плакали всей маршруткой 😢

@python_practics | #мемчики