Создание простого генератора

Ключевое слово yield приостанавливает выполнение функции и возвращает значение. При следующем вызове функция продолжит работу с того места, где остановилась. Это очень эффективно с точки зрения использования памяти.

Разъяснивший Python

Генераторные выражения

Компактная альтернатива функциям-генераторам. Я использую их повсюду, где не нужен полный список сразу. В отличие от списковых включений они не создают целый список в памяти.

Разъяснивший Python

Цепочки генераторов

Генераторы можно объединять в цепочки для создания конвейеров обработки данных.

Такой конвейер позволяет эффективно обрабатывать файлы любого размера с минимальным использованием памяти.

Разъяснивший Python

Бесконечные последовательности

Генераторы позволяют создавать бесконечные последовательности без риска исчерпания памяти.

Разъяснивший Python

Подсчет количества вхождений подстроки

Часто нужно узнать, сколько раз определенная подстрока встречается в тексте.

Метод count() очень эффективен, так как реализован на C уровне. Однако он чувствителен к регистру. Если нужен поиск без учета регистра, можно сделать как в count_substring_case_insensitive.

Разъяснивший Python

Замена текста в строках

Замена текста - еще одна распространенная операция, которая выполняется с помощью метода replace.

Для более сложных замен с возможностью использования регулярных выражений, я использую модуль re.

Разъяснивший Python

Создаем приложение для сокращения ссылок

Делимся циклом видеоматериалов, благодаря которому ты научишься делать простые, но полезные проекты. Сегодня автор разбирает, как сократить ссылки.

👀Смотреть видео

Разъяснивший Python

Сортировка словаря по значению

Словари в Python сохраняют порядок добавления ключей (с версии 3.7), но иногда требуется отсортировать их по значениям.

Разъяснивший Python

Собственные итерируемые объекты

Если вы хотите превратить любой свой класс в объект, который можно перебирать в цикле for, просто добавьте в него два «магических» метода: __iter__ (настраивает старт и возвращает self) и __next__ (выдает следующий элемент или останавливает цикл через raise StopIteration).

Разъяснивший Python

Построчное чтение больших файлов

Для больших файлов нецелесообразно загружать весь контент в память

Конструкция for line in file в сочетании с генератором yield позволяет читать огромные файлы построчно, загружая в оперативную память ровно одну строку за раз вместо всего файла целиком, что защищает вашу программу от вылета по нехватке памяти (OutOfMemory)

Разъяснивший Python

Возвращение легенды: самый востребованный практикум Зерокодера по Claude Code снова пройдёт в августе.

CEO университета Зерокодер Кирилл Пшинник проведёт ещё один бесплатный онлайн-практикум, где в прямом эфире покажет, почему вокруг Claude Code столько шума и как использовать его на полную мощность.

На практикуме разберут:

• Как получить доступ к Claude Code из России и начать работать без ограничений;
• Как запускать сразу несколько ИИ-агентов для одного проекта;
• Как за 15 минут собрать рабочий сайт практически без ручного кода;
• Как автоматизировать аналитику и рутинные задачи без дополнительных сервисов;

Бонус: в конце практикума расскажем, как пользоваться Claude Code бесплатно и оформить виртуальную карту для оплаты других AI-сервисов

P.S. Это специальный повтор одного из самых популярных практикумов Зерокодера по Claude Code. Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!

Запись и добавление в файл

Параметр mode контролирует режим открытия файла: 'w' для перезаписи, 'a' для добавления в конец.

Разъяснивший Python

cv3 — делаем OpenCV питоничным

В этом материале автор делится написанным им фреймворком на Python, который упрощает работу с OpenCV и делает его более питоничным.

Читать...

Разъяснивший Python

Асинхронная обработка файлов с использованием aiofiles

Cтандартные операции с файлами блокируют выполнение программы. В асинхронном мире это неприемлемо. На помощь приходит библиотека aiofiles, которая предоставляет асинхронный интерфейс для операций ввода-вывода.

Эти базовые функции аналогичны синхронным версиям, но с ключевыми словами async/await. Однако реальная мощь проявляется при параллельной обработке множества файлов (смотри метод process_multiple_files)

При массовой асинхронной записи я столкнулся с проблемой перегрузки диска. Решение - добавить семафор для ограничения количества одновременных операций (смотри метод controlled_file_processing)

Разъяснивший Python