Внимание! - Вопрос!

Чем список отличается от кортежа?

Списки – это изменяемые последовательности, обычно используемые для хранения однотипных данных (хотя Python не запрещает хранить в них данные разных типов). Представлены классом list.

Кортежи – это неизменяемые последовательности, обычно используемые, чтобы хранить разнотипные данные. Представлены классом tuple.

На уровне языка отличаются тем, что в кортеж нельзя добавить или убрать элемент. На уровне интерпретатора различий нет. Обе коллекции представлены массивом указателей на структуру PyObject.

Для списка определены функции, которые добавляют в такой массив новый элемент, удаляют имеющийся, соединяют два массива в один. Они вызываются методами списка .append(), .pop(), .sort() и т.д.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Таймер обратного отсчета на Python

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Задача:

Обычно, когда вы что-то покупаете, вас спрашивают, верен ли номер вашей кредитной карты, номер телефона или ответ на ваш самый секретный вопрос. Однако, поскольку кто-то может заглянуть вам через плечо, вы не хотите, чтобы это отображалось на вашем экране. Вместо этого мы маскируем это.

Ваша задача - написать функцию maskify, которая заменяет все символы, кроме последних четырех, на "#".

Пример:

"4556364607935616" --> "############5616"
"64607935616" -->      "#######5616"

#задачник

@python_practics

Обработка текста

Выполнять задачи обработки текста.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что такое диапазон?

Диапазоны – неизменяемые последовательности чисел, которые задаются началом, концом и шагом. Представлены классом range (в Python 2 – xrange; range в Python 2 – это функция, которая возвращает список). Параметры конструктора должны быть целыми числами (либо экземпляры класса int, либо любой объект с методом __index__) Поддерживает все общие для последовательностей операции, кроме конкатенации и повторения, а также, в версиях Python до 3.2, срезов и отрицательных индексов.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

plotly

Если спросить питонистов, какую библиотеку использовать для визуализации данных, то большинство, несомненно, ответят: matplotlib. Ответят, правда, без особого удовольствия. Многое в matplotlib не так уж очевидно и требует не раз обратиться к StackOverflow. Касается это и таких распространенных ситуаций, как создание дополнительных осей или отображение на них дат.

Нужно понимать, что matplotlib создавался задолго до бурного развития Data Science, и в большей мере ориентировался на отображение массивов NumPy и параметрических функций SciPy. В то же время в Data Science распространен обобщающий тип объектов – датасеты, крупные таблицы с данными. В этой статье мы нырнем в работу с альтернативной библиотекой – plotly – и научимся визуализировать множество самых необходимых вещей.

Подробнее👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics

Статистические тесты

Проведение статистических испытаний для проверки гипотез.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Всё, что вы хотели знать о Django Channels

Когда автор статьи впервые начал работать с Django, его всё устраивало, за исключением одного момента: как сделать так, чтобы приложение могло общаться с пользователем в реальном времени? Веб-сокеты, уведомления, асинхронные запросы — казалось, это точно не про чистый Django. Но затем автор наткнулся на Django Channels, и многое изменилось. Channels позволили ему сделать приложение асинхронным, добавить поддержку веб-сокетов и превратить его во что-то гораздо более крутое.

В этой статье он расскажет ,как работать с Django Channels.

Подробнее👇

#статьи

Обидеть разработчика может каждый, но не каждый успевает извиниться ☝️

#мемчики

@python_practics

Build Your Own Programming Language: A programmer's guide to designing compilers, interpreters, and DSLs (2021)

Чему вы научитесь:

• Основам создания собственного языка программирования;
• Проектированию и реализации компиляторов и интерпретаторов;
• Построению грамматики и лексического анализа для языков;
• Созданию домен-специфичных языков (DSL) для специализированных задач;
• Оптимизации и тестированию компилируемых языков.

"Build Your Own Programming Language" погружает вас в процесс создания языка программирования с нуля. Вы научитесь ключевым аспектам разработки компиляторов и интерпретаторов и создадите свой DSL, получив опыт, который будет полезен в работе с высокоуровневыми и низкоуровневыми технологиями.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics

Python, Go, Ruby — сайты создателей популярнейших языков собрали в одном месте

В сети появился интересный проект, в котором собрали все личные сайты создателей популярных языков программирования.

Проект представляет собой коллекцию скриншотов страниц, которые служат личными блогами и веб-ресурсами таких известных специалистов, как Джон Маккарти, Дональд Кнут, Роб Пайк и другие.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Как происходит проверка множеств на равенство?

Проверка множеств на равенство происходит поэлементно, независимо от типов множеств.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics