Генераторные фунции
Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память.
Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield.
🔗 Python tricks
Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память.
Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield.
🔗 Python tricks
Генераторные выражения
Попробуем использовать генераторные выражения (для получения среза будем использовать функцию islice из itertools, которая возвращает итератор по срезу)
Итог: увеличение производительности более чем в 3 раза.
🔗 Python tricks
Попробуем использовать генераторные выражения (для получения среза будем использовать функцию islice из itertools, которая возвращает итератор по срезу)
Итог: увеличение производительности более чем в 3 раза.
🔗 Python tricks
math.erfc
Функция math.erfc используется в тех же областях, что и math.erf, но применяется чаще для вычислений вероятностей, связанных с нормальным распределением. Например, в статистике и теории вероятностей для вычисления вероятности того, что случайная величина из нормального распределения примет значение за пределами заданного диапазона.
🔗 Python tricks
Функция math.erfc используется в тех же областях, что и math.erf, но применяется чаще для вычислений вероятностей, связанных с нормальным распределением. Например, в статистике и теории вероятностей для вычисления вероятности того, что случайная величина из нормального распределения примет значение за пределами заданного диапазона.
🔗 Python tricks
Списковые включения
Python часто ругают за то, что он медленный. Однако в нем существует несколько подходов, которые позволяют писать достаточно быстрый код.
Например у нас есть большой список словарей (объявления контекстной рекламы). Зададим начальное время выборки и конечное.
И попробуем выбрать все объявления, ставка которых выше 600 и дата попадает в выбранный интервал. Затем возьмем первые 1000 элементов полученного списка.
Как видим этот метод работает быстрее.
🔗 Python tricks
Python часто ругают за то, что он медленный. Однако в нем существует несколько подходов, которые позволяют писать достаточно быстрый код.
Например у нас есть большой список словарей (объявления контекстной рекламы). Зададим начальное время выборки и конечное.
И попробуем выбрать все объявления, ставка которых выше 600 и дата попадает в выбранный интервал. Затем возьмем первые 1000 элементов полученного списка.
Как видим этот метод работает быстрее.
🔗 Python tricks
Однострочный условный оператор (тернарный оператор)
В Python существует возможность использовать однострочный условный оператор, который позволяет сократить код и сделать его более лаконичным. Это особенно полезно для простых условий, которые можно выразить в одной строке.
Использование тернарного оператора позволяет упростить код, особенно когда нужно выполнить простое условие и присвоить значение одной переменной на основе этого условия.
🔗 Python tricks
В Python существует возможность использовать однострочный условный оператор, который позволяет сократить код и сделать его более лаконичным. Это особенно полезно для простых условий, которые можно выразить в одной строке.
Использование тернарного оператора позволяет упростить код, особенно когда нужно выполнить простое условие и присвоить значение одной переменной на основе этого условия.
🔗 Python tricks
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
🔗 Python tricks
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
🔗 Python tricks
Использование enumerate для нумерации элементов в цикле
Функция enumerate в Python — это удобный способ получать одновременно индекс и значение элемента при итерации по последовательности. Она особенно полезна для тех, кто часто работает с циклами и списками, и позволяет сделать код более чистым и читабельным.
Использование enumerate упрощает обработку последовательностей, делая код более лаконичным и легким для понимания.
🔗 Python tricks
Функция enumerate в Python — это удобный способ получать одновременно индекс и значение элемента при итерации по последовательности. Она особенно полезна для тех, кто часто работает с циклами и списками, и позволяет сделать код более чистым и читабельным.
Использование enumerate упрощает обработку последовательностей, делая код более лаконичным и легким для понимания.
🔗 Python tricks
Переселения
Для простого написания перечисления в Python можно организовать с помощью класса Enum. Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.
🔗 Python tricks
Для простого написания перечисления в Python можно организовать с помощью класса Enum. Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.
🔗 Python tricks
math.log
Функция math.log используется для вычисления натурального логарифма числа x или логарифма x по указанному основанию base. Если base не указан, то по умолчанию используется основание e (число Эйлера, примерно 2.718).
🔗 Python tricks
Функция math.log используется для вычисления натурального логарифма числа x или логарифма x по указанному основанию base. Если base не указан, то по умолчанию используется основание e (число Эйлера, примерно 2.718).
🔗 Python tricks
Использование Counter из модуля collections для подсчета элементов
Модуль collections в Python включает в себя класс Counter, который предоставляет удобный способ подсчета элементов в итерируемых объектах. Это позволяет значительно упростить код, когда нужно подсчитать количество вхождений элементов в списке или другом итерируемом объекте.
Использование Counter из модуля collections позволяет упростить код и повысить его читаемость при решении задач подсчета элементов в итерируемых объектах.
🔗 Python tricks
Модуль collections в Python включает в себя класс Counter, который предоставляет удобный способ подсчета элементов в итерируемых объектах. Это позволяет значительно упростить код, когда нужно подсчитать количество вхождений элементов в списке или другом итерируемом объекте.
Использование Counter из модуля collections позволяет упростить код и повысить его читаемость при решении задач подсчета элементов в итерируемых объектах.
🔗 Python tricks
Использование zip для параллельной итерации
Функция zip в Python позволяет одновременно итерировать по нескольким итерируемым объектам (например, спискам), объединяя соответствующие элементы в кортежи. Это особенно полезно, когда нужно обрабатывать несколько последовательностей данных одновременно.
Использование zip упрощает задачи параллельной итерации и делает код более чистым и читаемым, избавляя от необходимости вручную синхронизировать индексы нескольких списков.
🔗 Python tricks
Функция zip в Python позволяет одновременно итерировать по нескольким итерируемым объектам (например, спискам), объединяя соответствующие элементы в кортежи. Это особенно полезно, когда нужно обрабатывать несколько последовательностей данных одновременно.
Использование zip упрощает задачи параллельной итерации и делает код более чистым и читаемым, избавляя от необходимости вручную синхронизировать индексы нескольких списков.
🔗 Python tricks
Использование метода __int__(self)
Метод int(self) в Python позволяет определить пользовательское преобразование объекта в целое число. Этот метод полезен для пользовательских классов, которые хотят определить способ преобразования своих данных в целочисленный формат.
Метод int является специальным методом, который вызывается при использовании встроенной функции int() для объекта. Он должен возвращать целое число, представляющее объект.
Использование метода int позволяет вашим пользовательским классам быть совместимыми с встроенными операциями и функциями Python, работающими с целыми числами. Это упрощает интеграцию с другими частями экосистемы Python и делает ваш код более гибким и удобным для использования.
🔗 Python tricks
Метод int(self) в Python позволяет определить пользовательское преобразование объекта в целое число. Этот метод полезен для пользовательских классов, которые хотят определить способ преобразования своих данных в целочисленный формат.
Метод int является специальным методом, который вызывается при использовании встроенной функции int() для объекта. Он должен возвращать целое число, представляющее объект.
Использование метода int позволяет вашим пользовательским классам быть совместимыми с встроенными операциями и функциями Python, работающими с целыми числами. Это упрощает интеграцию с другими частями экосистемы Python и делает ваш код более гибким и удобным для использования.
🔗 Python tricks
Использование itertools.groupby для группировки данных
Модуль itertools в Python предоставляет полезную функцию groupby, которая позволяет группировать последовательные элементы итерируемого объекта на основе заданного ключа. Это особенно полезно для обработки и анализа данных, когда нужно сгруппировать элементы по какому-либо критерию.
Использование itertools.groupby позволяет легко и эффективно группировать данные, делая код более читаемым и сокращая количество требуемых операций.
🔗 Python tricks
Модуль itertools в Python предоставляет полезную функцию groupby, которая позволяет группировать последовательные элементы итерируемого объекта на основе заданного ключа. Это особенно полезно для обработки и анализа данных, когда нужно сгруппировать элементы по какому-либо критерию.
Использование itertools.groupby позволяет легко и эффективно группировать данные, делая код более читаемым и сокращая количество требуемых операций.
🔗 Python tricks
Использование f-строк для форматирования строк
Форматирование строк — это распространённая задача в программировании, и Python предоставляет несколько способов сделать это. Один из самых удобных и читаемых — это использование f-строк (f-strings), которые появились в Python 3.6. f-строки позволяют встраивать выражения внутри строк, делая форматирование более простым и понятным.
Использование f-строк позволяет делать форматирование строк более интуитивным и сокращает вероятность ошибок, связанных с более старыми методами форматирования (например, с использованием оператора % или метода str.format())
🔗 Python tricks
Форматирование строк — это распространённая задача в программировании, и Python предоставляет несколько способов сделать это. Один из самых удобных и читаемых — это использование f-строк (f-strings), которые появились в Python 3.6. f-строки позволяют встраивать выражения внутри строк, делая форматирование более простым и понятным.
Использование f-строк позволяет делать форматирование строк более интуитивным и сокращает вероятность ошибок, связанных с более старыми методами форматирования (например, с использованием оператора % или метода str.format())
🔗 Python tricks
Breakpoint
Breakpoint - это точка останова в коде, которая используется для отладки при помощи интерактивного отладчика.
breakpoint ставится в строке кода, где нужен останов для проверки значений. При достижении breakpoint программа приостанавливается, после чего можно изучить ее состояние.
При выполнении код остановится на строке с breakpoint(), позволяя изучить текущие x и y.
🔗 Python tricks
Breakpoint - это точка останова в коде, которая используется для отладки при помощи интерактивного отладчика.
breakpoint ставится в строке кода, где нужен останов для проверки значений. При достижении breakpoint программа приостанавливается, после чего можно изучить ее состояние.
При выполнении код остановится на строке с breakpoint(), позволяя изучить текущие x и y.
🔗 Python tricks
manim
Manim — это библиотека, которая используется для создания анимированных визуализаций и математических демонстраций.
Manim позволяет программистам и математикам создавать наглядные анимации для визуализации различных процессов, объяснения алгоритмов, демонстрации физических явлений и других задач.
Результат выполнения кода из примера — видеофайл с анимацией данных преобразований.
🔗 Python tricks
Manim — это библиотека, которая используется для создания анимированных визуализаций и математических демонстраций.
Manim позволяет программистам и математикам создавать наглядные анимации для визуализации различных процессов, объяснения алгоритмов, демонстрации физических явлений и других задач.
Результат выполнения кода из примера — видеофайл с анимацией данных преобразований.
🔗 Python tricks
statistics.stdev
Функция statistics.stdev из модуля statistics используется для вычисления стандартного отклонения выборки чисел. Стандартное отклонение — это мера разброса значений в выборке относительно их среднего значения. Чем больше стандартное отклонение, тем больше разброс значений относительно среднего.
🔗 Python tricks
Функция statistics.stdev из модуля statistics используется для вычисления стандартного отклонения выборки чисел. Стандартное отклонение — это мера разброса значений в выборке относительно их среднего значения. Чем больше стандартное отклонение, тем больше разброс значений относительно среднего.
🔗 Python tricks
statistics.mode
Функция statistics.mode из модуля statistics используется для вычисления моды последовательности чисел. Мода — это значение, которое наиболее часто встречается в последовательности. Функция statistics.mode работает только с числовыми и хешируемыми типами данных (например, строками). Если несколько значений встречаются одинаковое количество раз и чаще других, функция вернет первое встречающееся значение. Если в последовательности нет явно выраженной моды (т.е. все значения встречаются одинаковое количество раз), функция statistics.mode вызовет исключение StatisticsError.
🔗 Python tricks
Функция statistics.mode из модуля statistics используется для вычисления моды последовательности чисел. Мода — это значение, которое наиболее часто встречается в последовательности. Функция statistics.mode работает только с числовыми и хешируемыми типами данных (например, строками). Если несколько значений встречаются одинаковое количество раз и чаще других, функция вернет первое встречающееся значение. Если в последовательности нет явно выраженной моды (т.е. все значения встречаются одинаковое количество раз), функция statistics.mode вызовет исключение StatisticsError.
🔗 Python tricks
Использование генераторов списков (list comprehensions) для фильтрации и преобразования данных
Генераторы списков (list comprehensions) — это мощный инструмент в Python, который позволяет создавать списки на основе существующих итерируемых объектов в краткой и читабельной форме. Они особенно полезны для фильтрации и преобразования данных.
Использование генераторов списков позволяет сократить количество строк кода и улучшить его читаемость, особенно при выполнении операций фильтрации и преобразования данных.
🔗 Python tricks
Генераторы списков (list comprehensions) — это мощный инструмент в Python, который позволяет создавать списки на основе существующих итерируемых объектов в краткой и читабельной форме. Они особенно полезны для фильтрации и преобразования данных.
Использование генераторов списков позволяет сократить количество строк кода и улучшить его читаемость, особенно при выполнении операций фильтрации и преобразования данных.
🔗 Python tricks
Использование defaultdict из модуля collections для работы с словарями
Модуль collections в Python включает в себя класс defaultdict, который позволяет создавать словари с значениями по умолчанию. Это особенно полезно, когда нужно инициализировать значения в словаре при первой встрече ключа, избавляясь от необходимости проверять наличие ключа и инициализировать его вручную.
Использование defaultdict из модуля collections позволяет упростить код и избежать распространенных ошибок, связанных с отсутствующими ключами в словарях, делая процесс инициализации значений более автоматизированным и удобным.
🔗 Python tricks
Модуль collections в Python включает в себя класс defaultdict, который позволяет создавать словари с значениями по умолчанию. Это особенно полезно, когда нужно инициализировать значения в словаре при первой встрече ключа, избавляясь от необходимости проверять наличие ключа и инициализировать его вручную.
Использование defaultdict из модуля collections позволяет упростить код и избежать распространенных ошибок, связанных с отсутствующими ключами в словарях, делая процесс инициализации значений более автоматизированным и удобным.
🔗 Python tricks
Использование enumerate для получения индекса и значения в цикле
Функция enumerate в Python позволяет одновременно итерировать по списку и получать текущий индекс и значение элемента. Это особенно полезно, когда нужно как само значение, так и его индекс в списке, избавляя от необходимости вручную отслеживать индексы.
Использование enumerate позволяет писать более чистый и понятный код, улучшая при этом его читаемость и снижая вероятность ошибок, связанных с индексами.
🔗 Python tricks
Функция enumerate в Python позволяет одновременно итерировать по списку и получать текущий индекс и значение элемента. Это особенно полезно, когда нужно как само значение, так и его индекс в списке, избавляя от необходимости вручную отслеживать индексы.
Использование enumerate позволяет писать более чистый и понятный код, улучшая при этом его читаемость и снижая вероятность ошибок, связанных с индексами.
🔗 Python tricks