Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous Poll
0%
1, 2, 3
28%
None
10%
Error
59%
1, 2, 3, 4
0%
1, 2
3%
Узнать ответ
Имеется кортеж вида T = (4, 2, 3). Какая из операций приведёт к тому, что имя T будет ссылаться на кортеж (1, 2, 3)?
Anonymous Poll
9%
T[0] = 1
22%
T = (1) + T[1:]
35%
T = (1,) + T[1:]
9%
T.startswith(1)
26%
Узнать ответ
⚡️ Оператор Yield
Этот оператор при каждом своём вызове возвращает объект. Он ведёт себя также, как и итератор.
yield — ключевое слово, которое не уничтожает локальные переменны и позволяет вернуть несколько значений.
yield from — инструкция, которая позволяет вкладывать один итератор/генератор в другой. Он позволяет легко заменить for внутри.
next() — функция, позволяющая извлекать следующий объект из итератора. Цикл for работает на этой функции и вызывает её, пока не получит исключение StopItered.
Этот оператор при каждом своём вызове возвращает объект. Он ведёт себя также, как и итератор.
yield — ключевое слово, которое не уничтожает локальные переменны и позволяет вернуть несколько значений.
yield from — инструкция, которая позволяет вкладывать один итератор/генератор в другой. Он позволяет легко заменить for внутри.
next() — функция, позволяющая извлекать следующий объект из итератора. Цикл for работает на этой функции и вызывает её, пока не получит исключение StopItered.
Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous Poll
0%
9, 8
0%
(2, 3)
74%
8, 9
17%
(8, 9)
0%
[8, 8]
9%
Узнать ответ
Библиотека Numpy "Базовые операции"
В Numpy очень просто реализованы простейшие операции: сложение, вычитание, умножение и деление. Единственное — для этого массивы должны быть одинаковыми.
Даже фильтрация возможна простейшим знаком. В массивах можно не перебирать через итератор filters, а просто поставить нужный знак.
Доступны так же математические операции: синус, косинус и подобные.
#numpy
В Numpy очень просто реализованы простейшие операции: сложение, вычитание, умножение и деление. Единственное — для этого массивы должны быть одинаковыми.
Даже фильтрация возможна простейшим знаком. В массивах можно не перебирать через итератор filters, а просто поставить нужный знак.
Доступны так же математические операции: синус, косинус и подобные.
#numpy
Что выведет код выше
Anonymous Poll
23%
1 2
37%
1 2 1 2 1 2 1 2... (бесконечно)
3%
2 1
20%
Error
17%
Узнать ответ
⚡️ Модуль Faker
faker — это модуль для создания фейковых данных (имя, адрес или любой другой текст). Он отлично подойдёт для тестирования вашей программы.
Скачать его можно с помощью:
Faker() — основной класс. Он принимает необязательный аргумент — строку локализации или их список.
Faker . name() — (без точек) фальшивое имя. Создаётся на основе переданной локализации.
Faker.address() — Фальшивый адрес. Формат также задаётся локализацией.
Также, можно создать фальшивый ip-адрес, место работы и подобные данные, используя Providers
faker — это модуль для создания фейковых данных (имя, адрес или любой другой текст). Он отлично подойдёт для тестирования вашей программы.
Скачать его можно с помощью:
pip install FakerТеперь пройдёмся по его командам:
Faker() — основной класс. Он принимает необязательный аргумент — строку локализации или их список.
Faker . name() — (без точек) фальшивое имя. Создаётся на основе переданной локализации.
Faker.address() — Фальшивый адрес. Формат также задаётся локализацией.
Также, можно создать фальшивый ip-адрес, место работы и подобные данные, используя Providers
Перечисления
Python3 поддерживает простой механизм работы с перечислениями. Спасибо классу Enum.
Перечисления удобно использовать для хранения списков констант. Иначе константы беспорядочно расположены в коде.
Из документации по Python 3 можно узнать о том, что перечисление — это набор символических имён, привязанных к уникальным, неизменным значениям. Члены одного перечисления можно сравнивать на идентичность. Перечисления можно перебирать (итерировать).
Элементы перечисления хэшируемые. То есть программист может использовать их в словарях и множествах. Вспомним, что хэш позволяет создавать высокопроизводительные структуры. Используйте хэш-функции для сокращения объема данных.
#enum
Python3 поддерживает простой механизм работы с перечислениями. Спасибо классу Enum.
Перечисления удобно использовать для хранения списков констант. Иначе константы беспорядочно расположены в коде.
Из документации по Python 3 можно узнать о том, что перечисление — это набор символических имён, привязанных к уникальным, неизменным значениям. Члены одного перечисления можно сравнивать на идентичность. Перечисления можно перебирать (итерировать).
Элементы перечисления хэшируемые. То есть программист может использовать их в словарях и множествах. Вспомним, что хэш позволяет создавать высокопроизводительные структуры. Используйте хэш-функции для сокращения объема данных.
#enum