Потребление памяти при сортировке в Python

Сначала сравним, сколько памяти потребляет каждая из функций. Для отслеживания максимального использования памяти, используем встроенный модуль resource. Так как данный модуль позволяет отслеживать использование памяти для одного потока, мы запускаем сортировку списка в отдельном потоке. Также можно использовать FunctionSniffingClass, включенный в репозитории.

🔗 Python tricks

Выход пользователя из профиля на Django

Пользователь успешно прошел процедуру аутентификации, но… как теперь выйти? Можно было бы зайти в админку и выйти оттуда, однако есть способ получше. Добавим ссылку выхода, которая будет перенаправлять человека на домашнюю страницу. Благодаря системе аутентификации Django, добиться такого сценария проще простого.

В файле шаблона base.html добавим ссылку {% url 'logout' %} для выхода сразу после приветствия пользователя.

🔗 Python tricks

Потребление памяти при сортировке в Python

Сначала сравним, сколько памяти потребляет каждая из функций. Для отслеживания максимального использования памяти, используем встроенный модуль resource. Так как данный модуль позволяет отслеживать использование памяти для одного потока, мы запускаем сортировку списка в отдельном потоке. Также можно использовать FunctionSniffingClass, включенный в репозитории.

🔗 Python tricks

Резюме статьи

Gensim — отличный пакет Python для большого количества задач нейролингвистического программирования (НЛП). Он включает в себя довольно надежную функцию резюмирования, которой достаточно легко пользоваться. Она реализует разновидность алгоритма TextRank.

Для использования этой функции нам нужна лишь одна строчка кода

🔗 Python tricks

Быстрая проверка уникальности элементов с помощью множества (set)

Когда вам нужно проверить, содержатся ли в списке только уникальные элементы, можно использовать множество (set). Множество автоматически удаляет дубликаты, и это может значительно ускорить проверку уникальности.

Использование множества для проверки уникальности – это эффективный способ ускорить процесс и сделать код более читаемым и компактным.

🔗 Python tricks

Использование тернарного оператора для компактных условий

В Python можно использовать тернарный оператор для написания условных выражений в одну строку, что делает код более кратким и читаемым. Это полезно, когда нужно вернуть значение на основе простого условия.

Тернарный оператор удобен для ситуаций, когда вам нужно написать небольшое условие без использования многострочных блоков if-else, улучшая читаемость кода.

🔗 Python tricks

Использование списка включений (list comprehension) для фильтрации и трансформации данных

Списки включений (list comprehension) позволяют быстро и лаконично создавать новые списки на основе существующих, применяя фильтрацию и трансформацию данных в одной строке. Это полезно для оптимизации кода, который требует создания новых списков по определённым условиям.

Использование списков включений делает код более лаконичным, понятным и оптимизированным для выполнения операций над списками.

🔗 Python tricks

Использование метода get() для безопасного доступа к значениям словаря

При работе со словарями (dict) в Python, иногда нужно получить значение по ключу, который может отсутствовать. Вместо того чтобы проверять наличие ключа с помощью условия if, можно использовать метод get(), который возвращает значение по ключу, или значение по умолчанию, если ключа нет.

Использование метода get() позволяет избежать ошибок при работе с отсутствующими ключами и сделать код более чистым и удобным.

🔗 Python tricks

Использование zip() для одновременной итерации по нескольким спискам

Функция zip() позволяет одновременно перебирать несколько списков в Python, что удобно, когда нужно работать с несколькими последовательностями одинаковой длины. Это позволяет избежать использования индексов и делает код более читаемым.

Использование zip() — это быстрый и удобный способ параллельной обработки нескольких списков, который помогает сделать код проще и аккуратнее.

🔗 Python tricks

Использование defaultdict из модуля collections для упрощения работы со словарями

defaultdict — это специальный тип словаря в Python, который позволяет вам устанавливать значение по умолчанию для ключей, которые ещё не существуют в словаре. Это особенно полезно, когда вам нужно собирать данные в виде групп или подсчитывать количество элементов.

Использование defaultdict позволяет значительно упростить код и избежать ошибок, связанных с отсутствием ключей в словаре, что делает его мощным инструментом в Python.

🔗 Python tricks

Использование Counter из модуля collections для подсчета элементов

Модуль collections в Python содержит класс Counter, который позволяет легко подсчитывать количество вхождений элементов в итерируемом объекте. Это может быть полезно при анализе данных, когда нужно узнать, сколько раз каждый элемент встречается в списке, строке или любом другом итерируемом объекте.

Counter — это эффективный инструмент для анализа данных и решения задач, связанных с подсчетом частоты появления элементов.

🔗 Python tricks

Быстрое объединение строк с помощью метода .join()

Когда нужно объединить несколько строк в одну, особенно из списка строк, метод .join() — это самый быстрый и эффективный способ. Он гораздо производительнее, чем использование оператора + для конкатенации в цикле, что делает его незаменимым для работы с текстовыми данными.

Использование .join() делает процесс объединения строк более лаконичным и производительным, что особенно важно при работе с большими объемами текстовых данных.

🔗 Python tricks

Быстрое объединение строк с помощью метода .join()

Когда нужно объединить несколько строк в одну, особенно из списка строк, метод .join() — это самый быстрый и эффективный способ. Он гораздо производительнее, чем использование оператора + для конкатенации в цикле, что делает его незаменимым для работы с текстовыми данными.

Использование .join() делает процесс объединения строк более лаконичным и производительным, что особенно важно при работе с большими объемами текстовых данных.

🔗 Python tricks

Использование тернарного оператора для упрощения условий

Тернарный оператор в Python — это компактный способ записи условных выражений. Он позволяет в одну строку записать простую проверку и выполнение одного из двух выражений в зависимости от условия.

Использование тернарного оператора помогает упростить простые условия, что делает код легче для восприятия и поддержания.

🔗 Python tricks

Использование оператора «:=» (моржовый оператор) для одновременного присваивания и проверки

Моржовый оператор :=, представленный в Python 3.8, позволяет выполнять присваивание внутри выражений. Это полезно, когда вам нужно одновременно присвоить значение переменной и использовать его в условии, что сокращает код и делает его более эффективным.

Моржовый оператор позволяет сократить дублирование кода и улучшить читаемость программы, что особенно полезно при работе с циклами и проверками.

🔗 Python tricks

Использование метода .get() для безопасного доступа к значениям словаря

Метод .get() позволяет безопасно получать значения из словаря в Python. Вместо того чтобы вызывать ключ напрямую и рисковать выбросом ошибки KeyError, если ключ не существует, .get() возвращает None или указанное значение по умолчанию.

Метод .get() позволяет сделать код более чистым, избежать ненужных проверок и исключений, делая работу со словарями более безопасной.

🔗 Python tricks

Использование функции zip() для параллельной итерации по нескольким спискам

Функция zip() позволяет объединять несколько списков и одновременно итерироваться по ним в цикле. Это удобно, когда нужно обработать данные из нескольких коллекций синхронно.

Использование zip() значительно упрощает работу с несколькими списками, делая код лаконичным и удобным для понимания.

🔗 Python tricks

Списковые включения (List Comprehensions) для создания списков в одну строку

Списковые включения позволяют создавать новые списки на основе существующих в одну строку кода. Это делает код более лаконичным и читаемым.

Списковые включения — это мощный инструмент, который делает код Python компактнее и ускоряет его выполнение, особенно в простых операциях над списками.

🔗 Python tricks

Использование оператора _ для повторного использования результата последней операции в интерактивном режиме

В Python при работе в интерактивной оболочке (например, в REPL или Jupyter Notebook) можно использовать символ подчеркивания _, чтобы получить результат последнего выражения. Это упрощает работу с вычислениями, когда нужно быстро использовать предыдущий результат.

Использование оператора _ в интерактивной оболочке ускоряет доступ к предыдущим результатам и делает работу с вычислениями более удобной и быстрой.

🔗 Python tricks

Библиотека Typer

Typer — это библиотека для создания командных интерфейсов приложений на Python.
Она позволяет легко создавать CLI приложения с поддержкой аргументов, опций, субкоманд и автоматической генерацией help.

Основные возможности Typer:
— Декоратор @typer.command() для определения команд и подкоманд.
— Автоматический парсинг аргументов и опций.
— Валидация и tipped annotations для аргументов и опций.
— Автоматическая генерация help с описаниями.
— Встроенная поддержка Click для обратной совместимости.

Typer часто используется для создания утилит командной строки, CLI интерфейсов для python приложений, API клиентов, DevOps инструментов и других задач, где нужен простой и удобный интерфейс командной строки.

🔗 Python tricks

Функция sorted

sorted() используется для сортировки элементов в списке, кортеже или другой последовательности.
Она возвращает новый отсортированный список или итератор, не изменяя исходную последовательность.

По умолчанию сортировка выполняется в возрастающем порядке. Для сортировки в убывающем порядке нужно указать аргумент reverse=True.
Для сортировки по определенному ключу можно использовать ключевой аргумент key. Он принимает функцию, которая извлекает ключ для сортировки из каждого элемента.

Для сортировки объектов можно использовать атрибуты объекта в качестве ключа сортировки.
Сортировка происходит на месте для списков, и создаётся новый отсортированный список для кортежей и других неизменяемых последовательностей.

🔗 Python tricks