Использование функции functools.lru_cache для кэширования результатов функции
Когда вы работаете с функциями, которые часто вызываются с одними и теми же аргументами, вы можете значительно ускорить выполнение программы, если будете кэшировать результаты этих вызовов. Python предоставляет для этого простой и эффективный инструмент — functools.lru_cache.
Использование lru_cache помогает существенно сократить время выполнения программ, особенно в тех случаях, когда функция выполняет ресурсоемкие операции, и ее результаты можно использовать повторно.
🔗 Python tricks
Когда вы работаете с функциями, которые часто вызываются с одними и теми же аргументами, вы можете значительно ускорить выполнение программы, если будете кэшировать результаты этих вызовов. Python предоставляет для этого простой и эффективный инструмент — functools.lru_cache.
Использование lru_cache помогает существенно сократить время выполнения программ, особенно в тех случаях, когда функция выполняет ресурсоемкие операции, и ее результаты можно использовать повторно.
🔗 Python tricks
Использование оператора else с циклом for или while
В Python циклы for и while могут содержать блок else, который выполняется, если цикл завершился без прерывания (без использования break). Это мощная, но часто забываемая возможность, которая позволяет элегантно обрабатывать случаи, когда цикл проходит полностью.
Использование else с циклами помогает избежать лишних проверок и делает код более логичным, особенно в ситуациях, когда важно знать, был ли цикл завершен естественным образом или был прерван.
🔗 Python tricks
В Python циклы for и while могут содержать блок else, который выполняется, если цикл завершился без прерывания (без использования break). Это мощная, но часто забываемая возможность, которая позволяет элегантно обрабатывать случаи, когда цикл проходит полностью.
Использование else с циклами помогает избежать лишних проверок и делает код более логичным, особенно в ситуациях, когда важно знать, был ли цикл завершен естественным образом или был прерван.
🔗 Python tricks
Использование enumerate() для работы с индексами в цикле
Когда вы работаете с итерацией по спискам или другим последовательностям и вам нужно получить не только элемент, но и его индекс, enumerate() — идеальный инструмент.
Использование enumerate() помогает избавиться от лишнего кода и ошибок, связанных с управлением индексами, делая итерацию по последовательностям удобнее и эффективнее.
🔗 Python tricks
Когда вы работаете с итерацией по спискам или другим последовательностям и вам нужно получить не только элемент, но и его индекс, enumerate() — идеальный инструмент.
Использование enumerate() помогает избавиться от лишнего кода и ошибок, связанных с управлением индексами, делая итерацию по последовательностям удобнее и эффективнее.
🔗 Python tricks
Использование однострочных условий (тернарных операторов)
Иногда нужно сделать выбор между двумя значениями на основе условия. Вместо написания полного блока if-else, можно использовать тернарный оператор, который позволяет записать условие и выбор значений в одну строку.
Тернарный оператор помогает упростить код, уменьшая количество строк и делая его более читаемым, особенно в ситуациях, где нужно быстро принять решение на основе простого условия.
🔗 Python tricks
Иногда нужно сделать выбор между двумя значениями на основе условия. Вместо написания полного блока if-else, можно использовать тернарный оператор, который позволяет записать условие и выбор значений в одну строку.
Тернарный оператор помогает упростить код, уменьшая количество строк и делая его более читаемым, особенно в ситуациях, где нужно быстро принять решение на основе простого условия.
🔗 Python tricks
Использование множества (set) для удаления дубликатов из списка
Когда вы работаете со списками и хотите быстро удалить из них дубликаты, использование множества (set) — это самый простой и быстрый способ.
Этот способ особенно удобен, когда важно быстро избавиться от дубликатов, а порядок элементов не имеет значения. Он помогает сделать код компактным и эффективным.
🔗 Python tricks
Когда вы работаете со списками и хотите быстро удалить из них дубликаты, использование множества (set) — это самый простой и быстрый способ.
Этот способ особенно удобен, когда важно быстро избавиться от дубликатов, а порядок элементов не имеет значения. Он помогает сделать код компактным и эффективным.
🔗 Python tricks
Использование zip() для параллельной итерации по нескольким последовательностям
Когда вам нужно одновременно итерировать по нескольким спискам или последовательностям и работать с их элементами параллельно, zip() — это отличный инструмент, который позволяет объединить их в одну последовательность кортежей.
Использование zip() делает код более элегантным и сокращает количество строк, позволяя избежать явной работы с индексами и упрощая параллельную обработку данных.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно одновременно итерировать по нескольким спискам или последовательностям и работать с их элементами параллельно, zip() — это отличный инструмент, который позволяет объединить их в одну последовательность кортежей.
Использование zip() делает код более элегантным и сокращает количество строк, позволяя избежать явной работы с индексами и упрощая параллельную обработку данных.
🔗 Python tricks
math.factorial
Функция math.factorial используется для вычисления факториала числа. Факториал числа n (обозначается как n!) — это произведение всех положительных целых чисел от 1 до n. Например, факториал числа 5 (5!) равен 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 120.
🔗 Python tricks
Функция math.factorial используется для вычисления факториала числа. Факториал числа n (обозначается как n!) — это произведение всех положительных целых чисел от 1 до n. Например, факториал числа 5 (5!) равен 5 x 4 x 3 x 2 x 1 = 120.
🔗 Python tricks
Использование collections.defaultdict для работы со словарями с значениями по умолчанию
Когда вы работаете со словарями и часто сталкиваетесь с ситуацией, когда нужно инициализировать значение, если ключа ещё нет в словаре, defaultdict из модуля collections значительно упростит вашу работу.
Использование defaultdict делает код чище и защищает от ошибок, связанных с обращением к несуществующим ключам, позволяя сосредоточиться на логике задачи.
🔗 Python tricks
Когда вы работаете со словарями и часто сталкиваетесь с ситуацией, когда нужно инициализировать значение, если ключа ещё нет в словаре, defaultdict из модуля collections значительно упростит вашу работу.
Использование defaultdict делает код чище и защищает от ошибок, связанных с обращением к несуществующим ключам, позволяя сосредоточиться на логике задачи.
🔗 Python tricks
Использование zip() для параллельной итерации по нескольким последовательностям
Когда вам нужно одновременно итерировать по нескольким спискам или последовательностям и работать с их элементами параллельно, zip() — это отличный инструмент, который позволяет объединить их в одну последовательность кортежей.
Использование zip() делает код более элегантным и сокращает количество строк, позволяя избежать явной работы с индексами и упрощая параллельную обработку данных.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно одновременно итерировать по нескольким спискам или последовательностям и работать с их элементами параллельно, zip() — это отличный инструмент, который позволяет объединить их в одну последовательность кортежей.
Использование zip() делает код более элегантным и сокращает количество строк, позволяя избежать явной работы с индексами и упрощая параллельную обработку данных.
🔗 Python tricks
Использование itertools для создания комбинаций и перестановок
Когда вам нужно сгенерировать все возможные комбинации, перестановки или произведения элементов из одного или нескольких списков, модуль itertools предоставляет для этого удобные функции.
Использование itertools позволяет быстро и эффективно генерировать комбинации и перестановки, что упрощает решение многих задач, связанных с перебором и анализом вариантов.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно сгенерировать все возможные комбинации, перестановки или произведения элементов из одного или нескольких списков, модуль itertools предоставляет для этого удобные функции.
Использование itertools позволяет быстро и эффективно генерировать комбинации и перестановки, что упрощает решение многих задач, связанных с перебором и анализом вариантов.
🔗 Python tricks
Использование списка списков (List Comprehensions) для создания двумерных массивов
Когда вам нужно создать двумерный массив (список списков) с инициализированными значениями, можно использовать мощные и лаконичные возможности списка списков в Python.
Использование списка списков позволяет легко и быстро создавать двумерные массивы с любой логикой инициализации, делая код компактным и понятным.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно создать двумерный массив (список списков) с инициализированными значениями, можно использовать мощные и лаконичные возможности списка списков в Python.
Использование списка списков позволяет легко и быстро создавать двумерные массивы с любой логикой инициализации, делая код компактным и понятным.
🔗 Python tricks
Наследование
Нередко в процессе написания кода выясняется, что некоторые объекты аналогичны другим за исключением нескольких различий. Определение сходств и различий между такими объектами называется "наследованием".
Мы все прекрасно знаем, что котики, к примеру, любят всё ронять, а собакены — рыть землю. Создадим два соответствующих класса-наследника.
Теперь объекты этих двух классов могут не только издавать животные звуки, но и выполнять собственные уникальные действия.
🔗 Python tricks
Нередко в процессе написания кода выясняется, что некоторые объекты аналогичны другим за исключением нескольких различий. Определение сходств и различий между такими объектами называется "наследованием".
Мы все прекрасно знаем, что котики, к примеру, любят всё ронять, а собакены — рыть землю. Создадим два соответствующих класса-наследника.
Теперь объекты этих двух классов могут не только издавать животные звуки, но и выполнять собственные уникальные действия.
🔗 Python tricks
Использование try/except для безопасного доступа к словарям
Когда вы работаете со словарями и хотите получить значение по ключу, но не уверены, существует ли этот ключ, вместо того чтобы писать сложные проверки, можно использовать конструкцию try/except.
Использование try/except делает код более надёжным и защищает от сбоев, вызванных отсутствием ключей в словарях, что упрощает работу с динамическими и неопределёнными данными.
🔗 Python tricks
Когда вы работаете со словарями и хотите получить значение по ключу, но не уверены, существует ли этот ключ, вместо того чтобы писать сложные проверки, можно использовать конструкцию try/except.
Использование try/except делает код более надёжным и защищает от сбоев, вызванных отсутствием ключей в словарях, что упрощает работу с динамическими и неопределёнными данными.
🔗 Python tricks
Использование функции enumerate() для нумерации элементов в цикле
Когда вам нужно итерировать по списку и одновременно отслеживать индекс каждого элемента, использование функции enumerate() упрощает эту задачу, избавляя от необходимости вручную управлять счётчиком.
Использование enumerate() улучшает читаемость кода и упрощает работу с индексами при итерации по спискам, что особенно полезно при обработке больших данных или сложных списков.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно итерировать по списку и одновременно отслеживать индекс каждого элемента, использование функции enumerate() упрощает эту задачу, избавляя от необходимости вручную управлять счётчиком.
Использование enumerate() улучшает читаемость кода и упрощает работу с индексами при итерации по спискам, что особенно полезно при обработке больших данных или сложных списков.
🔗 Python tricks
Использование "словаря через .get()" для безопасного доступа к значениям
Когда вы работаете со словарями и вам нужно получить значение по ключу, но не хотите сталкиваться с ошибкой, если ключ отсутствует, метод .get() — отличное решение.
Использование метода .get() позволяет сделать код более устойчивым к ошибкам и упрощает обработку данных, где наличие ключей не всегда гарантировано.
🔗 Python tricks
Когда вы работаете со словарями и вам нужно получить значение по ключу, но не хотите сталкиваться с ошибкой, если ключ отсутствует, метод .get() — отличное решение.
Использование метода .get() позволяет сделать код более устойчивым к ошибкам и упрощает обработку данных, где наличие ключей не всегда гарантировано.
🔗 Python tricks
Использование модуля os.path и pathlib для удобной работы с путями
Когда вы работаете с файлами и директориями, важно уметь легко и безопасно манипулировать путями к файлам. Модули os.path и pathlib в Python предоставляют удобные методы для работы с путями, объединения их, получения имени файла и расширения, а также проверки существования файла или директории.
Использование os.path и pathlib помогает сделать код более безопасным и понятным, упрощая работу с путями и снижая вероятность ошибок, связанных с неправильным использованием путей к файлам.
🔗 Python tricks
Когда вы работаете с файлами и директориями, важно уметь легко и безопасно манипулировать путями к файлам. Модули os.path и pathlib в Python предоставляют удобные методы для работы с путями, объединения их, получения имени файла и расширения, а также проверки существования файла или директории.
Использование os.path и pathlib помогает сделать код более безопасным и понятным, упрощая работу с путями и снижая вероятность ошибок, связанных с неправильным использованием путей к файлам.
🔗 Python tricks
collections.Mapping
Он наследуется встроенными типами словарей, такими как
Класс
Это позволяет писать универсальный код, который будет работать с любым типом, реализующим этот интерфейс.
Например,
🔗 Python tricks
collections.Mapping — это абстрактный базовый класс, который представляет отображение ключ-значение. Он наследуется встроенными типами словарей, такими как
dict, а также другими типами, которые реализуют схожее поведение, например OrderedDict.Класс
Mapping определяет интерфейс, общий для всех отображений ключ-значение, включая такие методы как keys(), values(), items() и другие. Это позволяет писать универсальный код, который будет работать с любым типом, реализующим этот интерфейс.
Например,
Mapping часто используется вместе с isinstance или issubclass для проверки, является ли объект словарем. Также он полезен при написании функций, которым нужно принимать на вход отображения, но без привязки к конкретному типу как dict. Mapping гарантирует наличие основных методов словаря у переданного объекта.🔗 Python tricks
Метод get у словарей
Метод используется для получения значения по ключу. Синтаксис:
Можно задать customized значение, если ключ отсутствует:
🔗 Python tricks
Метод используется для получения значения по ключу. Синтаксис:
dict.get(key)
Если ключ есть в словаре, возвращается соответствующее значение, если ключа нет, вместо ошибки возвращается значение None.Можно задать customized значение, если ключ отсутствует:
dict.get(key, customized_value)
Метод полезен, когда нет уверенности, что ключ присутствует в словаре, так как позволяет избежать ошибки при обращении к несуществующим ключам.🔗 Python tricks
Использование f-строк для форматирования строк
Когда вам нужно вставить переменные или выражения в строки, f-строки (форматированные строки) позволяют сделать это быстро, удобно и читаемо.
Использование f-строк делает код более понятным и снижает вероятность ошибок, связанных с форматированием строк, обеспечивая удобство и лаконичность.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно вставить переменные или выражения в строки, f-строки (форматированные строки) позволяют сделать это быстро, удобно и читаемо.
Использование f-строк делает код более понятным и снижает вероятность ошибок, связанных с форматированием строк, обеспечивая удобство и лаконичность.
🔗 Python tricks
Использование функции zip() для одновременной итерации по нескольким спискам
Когда вам нужно итерировать сразу по нескольким спискам параллельно, функция zip() позволяет делать это легко и эффективно.
Использование zip() делает код более лаконичным и понятным, а также упрощает работу с множеством списков, особенно при параллельной обработке их элементов.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно итерировать сразу по нескольким спискам параллельно, функция zip() позволяет делать это легко и эффективно.
Использование zip() делает код более лаконичным и понятным, а также упрощает работу с множеством списков, особенно при параллельной обработке их элементов.
🔗 Python tricks
Naive
В методе Naive цикл for используется для обхода второго списка. После этого элементы из второго списка добавляются к первому списку. Первый список является объединением первого и второго списков.
🔗 Python tricks
В методе Naive цикл for используется для обхода второго списка. После этого элементы из второго списка добавляются к первому списку. Первый список является объединением первого и второго списков.
🔗 Python tricks