❔ Задача с LeetCode «Daily Temperatures №739»

Дан массив целых чисел temperatures, где каждая температура соответствует определённому дню.

Нужно вернуть новый массив answer, где каждое значение показывает, сколько дней нужно подождать до более высокой температуры. Если такого дня не будет, записывается 0.

Пример 1:
Входные данные: temperatures = [73,74,75,71,79]
Вывод: [1,1,2,1,0]

Пример 2:
Входные данные: temperatures = [30,60,90]
Вывод: [1,1,0]

➡️ Python Developer | #задача #medium

🐍 Методы map() и filter(): обработка последовательностей

Методы map() и filter() используются для функциональной обработки последовательностей.

Они применяют функцию ко всем элементам итерируемого объекта, возвращая новые последовательности, но работают по-разному:

⚪️ map(function, iterable) — применяет функцию к каждому элементу итерируемого объекта и возвращает новый итерируемый объект с результатами

⚪️ filter(function, iterable) — возвращает новый итерируемый объект только с теми элементами, для которых функция вернула True

Эти методы упрощают работу с последовательностями, позволяя легко изменять данные или отбирать только нужные элементы.

❤️ — если было полезно
💯 — если база

➡️ Python Developer | #обучение

🐍 Игра 2048 в вашем Telegram-боте: как создать MiniApp с помощью FastAPI и Aiogram за несколько шагов

В статье автор рассказывает, как создать игру 2048 в формате Telegram MiniApp с использованием FastAPI и Aiogram.

Рассматривается интеграция игрового процесса в Telegram, настройка базы данных для отслеживания результатов игроков и деплой на сервер.

⛓ Ссылка на статью

➡️ Python Developer | #статья

❔ Вопрос с собеседования

В чем отличие copy() от deepcopy()?

Ответ: Метод deepcopy() создает полностью независимую копию объекта или списка, присваивая ей собственный адрес в памяти. Это значит, что любые изменения, внесенные в новую копию, не повлияют на оригинал. Сначала формируется новый объект, затем все элементы из исходного объекта рекурсивно копируются в него.

Метод copy() выполняет поверхностное копирование, создавая новый объект или список, который содержит ссылки на оригинальные элементы. Поэтому изменения в исходном объекте будут отображены в копии и наоборот, так как обе версии объекта связаны ссылками на одни и те же элементы.

➡️ Python Developer | #собеседование

🐍 Poetry

Poetry — это инструмент для управления зависимостями и упаковки Python-проектов, который упрощает создание, настройку и публикацию пакетов. Он обеспечивает изоляцию среды и упрощает работу с проектами.

Установка:

pip install poetry

📱 Смотреть GitHub

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #полезное

🐍 Создание Telegram Web App с FastAPI: Генерация, сканирование QR-кодов камерой устройства и деплой за 5 минут

В статье показано, как создать Telegram Web App с помощью FastAPI, реализующий генерацию и сканирование QR-кодов через камеру устройства.

Описаны шаги настройки бота, интеграция WebApp с FastAPI и развертывание на сервере, что позволяет быстро развернуть приложение с полным функционалом.

⛓ Ссылка на статью

➡️ Python Developer | #статья

❔ Задача с LeetCode «Delete Operation for Two Strings №583»

Даны две строки word1 и word2, верните минимальное количество шагов, необходимое для того, чтобы слова word1 и word2 стали одинаковыми.

За один шаг вы можете удалить ровно один символ в каждой строке.

Пример 1:
Входные данные: word1 = "sea", word2 = "eat"
Вывод: 2
Пояснение: Нужен один шаг, чтобы преобразовать "sea" в "ea", и еще один шаг, чтобы преобразовать "eat" в "ea".

Пример 2:
Входные данные: word1 = "leetcode", word2 = "etco"
Вывод: 4

Ограничения:
1. 1 <= word1.length, word2.length <= 500
2. word1 и word2 состоят только из строчных английских букв.

➡️ Python Developer | #задача #medium

🐍 Многострочные строки

Многострочные строки в Python создаются с использованием тройных кавычек (''' или """) и позволяют удобно работать с длинными текстами.

Многострочные строки сохраняют переносы и пробелы, что делает их идеальными для хранения больших текстовых данных, например, SQL-запросов, HTML-кода или документации.

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #обучение

🐍 Dask

Dask — это библиотека для масштабируемых параллельных вычислений, которая помогает обрабатывать большие объемы данных, распределяя задачи между несколькими процессами или машинами.

Она отлично подходит для работы с массивами данных, не помещающимися в оперативную память, а также для интеграции с популярными библиотеками, такими как Pandas и NumPy.

Установка:

pip install dask

📱 Смотреть GitHub

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #полезное