Использование метода get() для безопасного доступа к значениям в словаре
Метод get() в словарях позволяет безопасно получать значения по ключу, даже если ключ отсутствует, избегая выброса ошибки. Это особенно полезно, если вы не уверены, что ключ существует, и хотите задать значение по умолчанию.
Использование метода get() делает работу со словарями более надежной и упрощает обработку данных, особенно когда отсутствуют обязательные ключи.
🔗 Python tricks
Метод get() в словарях позволяет безопасно получать значения по ключу, даже если ключ отсутствует, избегая выброса ошибки. Это особенно полезно, если вы не уверены, что ключ существует, и хотите задать значение по умолчанию.
Использование метода get() делает работу со словарями более надежной и упрощает обработку данных, особенно когда отсутствуют обязательные ключи.
🔗 Python tricks
Forwarded from Python tricks | Хитрости Питона
Использование генераторов списков для быстрого создания списков
Генераторы списков (list comprehensions) позволяют создавать новые списки на основе существующих в одну строку. Это значительно упрощает код и делает его более читабельным.
Использование генераторов списков делает код более читаемым и коротким, а также ускоряет выполнение операций с данными.
🔗 Python tricks
Генераторы списков (list comprehensions) позволяют создавать новые списки на основе существующих в одну строку. Это значительно упрощает код и делает его более читабельным.
Использование генераторов списков делает код более читаемым и коротким, а также ускоряет выполнение операций с данными.
🔗 Python tricks
Использование itertools.chain() для объединения нескольких итераторов
Когда вам нужно объединить несколько списков, кортежей или других итерируемых объектов в один, функция itertools.chain() позволяет сделать это эффективно, без необходимости создания временных списков.
Использование itertools.chain() упрощает процесс объединения итерируемых объектов, позволяя вам писать более чистый и эффективный код без необходимости создавать промежуточные списки.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно объединить несколько списков, кортежей или других итерируемых объектов в один, функция itertools.chain() позволяет сделать это эффективно, без необходимости создания временных списков.
Использование itertools.chain() упрощает процесс объединения итерируемых объектов, позволяя вам писать более чистый и эффективный код без необходимости создавать промежуточные списки.
🔗 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
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
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
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
Использование функции functools.lru_cache для кэширования результатов
Когда вы работаете с функциями, которые вызываются многократно с одними и теми же аргументами, можно ускорить выполнение программы, кэшируя результаты этих функций. Это особенно полезно для функций с тяжелыми вычислениями или обращением к внешним ресурсам.
Использование functools.lru_cache позволяет существенно увеличить производительность программ, особенно когда речь идет о повторных вызовах с одинаковыми параметрами, что делает этот инструмент полезным для оптимизации кода.
🔗 Python tricks
Когда вы работаете с функциями, которые вызываются многократно с одними и теми же аргументами, можно ускорить выполнение программы, кэшируя результаты этих функций. Это особенно полезно для функций с тяжелыми вычислениями или обращением к внешним ресурсам.
Использование functools.lru_cache позволяет существенно увеличить производительность программ, особенно когда речь идет о повторных вызовах с одинаковыми параметрами, что делает этот инструмент полезным для оптимизации кода.
🔗 Python tricks
Использование срезов списка для инвертирования его порядка
Когда вам нужно развернуть список в обратном порядке, можно использовать срезы (slicing) для быстрого и эффективного решения.
Использование срезов для инвертирования списка позволяет писать код более лаконично и эффективно, избегая необходимости в создании новых списков вручную или использования дополнительных функций.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно развернуть список в обратном порядке, можно использовать срезы (slicing) для быстрого и эффективного решения.
Использование срезов для инвертирования списка позволяет писать код более лаконично и эффективно, избегая необходимости в создании новых списков вручную или использования дополнительных функций.
🔗 Python tricks
Использование множественного присваивания для обмена значениями переменных
Когда вам нужно поменять местами значения двух переменных, Python позволяет сделать это в одну строчку с помощью множественного присваивания.
Использование множественного присваивания делает код более лаконичным и легким для понимания, упрощая задачи, которые в других языках требуют более сложных решений.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно поменять местами значения двух переменных, Python позволяет сделать это в одну строчку с помощью множественного присваивания.
Использование множественного присваивания делает код более лаконичным и легким для понимания, упрощая задачи, которые в других языках требуют более сложных решений.
🔗 Python tricks
Использование enumerate() для итерации по списку с индексами
Когда вам нужно одновременно получать и элементы списка, и их индексы в цикле, функция enumerate() делает это простым и элегантным способом.
Использование enumerate() делает код более компактным и удобным для чтения, особенно в тех случаях, когда вам нужно одновременно обрабатывать элементы списка и их индексы.
🔗 Python tricks
Когда вам нужно одновременно получать и элементы списка, и их индексы в цикле, функция enumerate() делает это простым и элегантным способом.
Использование enumerate() делает код более компактным и удобным для чтения, особенно в тех случаях, когда вам нужно одновременно обрабатывать элементы списка и их индексы.
🔗 Python tricks
Чтение больших файлов построчно с помощью итераторов
Когда нужно обработать большой файл, загрузка его целиком в память может быть неэффективной или даже невозможной. Использование итераторов для чтения файла построчно позволяет значительно экономить память.
Этот подход позволяет эффективно работать с файлами, избегая проблем с недостатком памяти и улучшая производительность обработки данных.
🔗 Python tricks
Когда нужно обработать большой файл, загрузка его целиком в память может быть неэффективной или даже невозможной. Использование итераторов для чтения файла построчно позволяет значительно экономить память.
Этот подход позволяет эффективно работать с файлами, избегая проблем с недостатком памяти и улучшая производительность обработки данных.
🔗 Python tricks
Быстрая замена значений в столбце DataFrame на основе условий
Когда у вас есть DataFrame и вам нужно заменить значения в столбце на основе определенных условий, вместо использования циклов, можно воспользоваться методом np.where из библиотеки NumPy.
Этот лайфхак помогает заменить значения в столбце DataFrame на основе заданных условий, избегая использования циклов и делая код более читаемым и эффективным. Он будет особенно полезен для аналитиков данных и всех, кто работает с большими наборами данных, где требуется производить массовые изменения данных на основе условий.
🔗 Python tricks
Когда у вас есть DataFrame и вам нужно заменить значения в столбце на основе определенных условий, вместо использования циклов, можно воспользоваться методом np.where из библиотеки NumPy.
Этот лайфхак помогает заменить значения в столбце DataFrame на основе заданных условий, избегая использования циклов и делая код более читаемым и эффективным. Он будет особенно полезен для аналитиков данных и всех, кто работает с большими наборами данных, где требуется производить массовые изменения данных на основе условий.
🔗 Python tricks
Использование zip для объединения списков
Функция zip в Python позволяет объединять несколько списков в один, создавая пары элементов. Это особенно полезно, когда вы хотите обрабатывать данные из нескольких списков одновременно, например, при работе с данными, где у вас есть связанные списки (например, имена и возраст).
Использование zip позволяет легко и эффективно объединять данные, делая код более понятным и лаконичным.
🔗 Python tricks
Функция zip в Python позволяет объединять несколько списков в один, создавая пары элементов. Это особенно полезно, когда вы хотите обрабатывать данные из нескольких списков одновременно, например, при работе с данными, где у вас есть связанные списки (например, имена и возраст).
Использование zip позволяет легко и эффективно объединять данные, делая код более понятным и лаконичным.
🔗 Python tricks
Использование zip для объединения списков
Функция zip в Python позволяет объединять несколько списков в один, создавая пары элементов. Это особенно полезно, когда вы хотите обрабатывать данные из нескольких списков одновременно, например, при работе с данными, где у вас есть связанные списки (например, имена и возраст).
Использование zip позволяет легко и эффективно объединять данные, делая код более понятным и лаконичным.
🔗 Python tricks
Функция zip в Python позволяет объединять несколько списков в один, создавая пары элементов. Это особенно полезно, когда вы хотите обрабатывать данные из нескольких списков одновременно, например, при работе с данными, где у вас есть связанные списки (например, имена и возраст).
Использование zip позволяет легко и эффективно объединять данные, делая код более понятным и лаконичным.
🔗 Python tricks
Использование f-строк для форматирования строк
С версии Python 3.6 в языке появились так называемые f-строки (или формируемые строки), которые позволяют более удобным и читаемым образом форматировать строки. Это особенно полезно, когда вам нужно вставить переменные или выражения прямо в строку.
Использование f-строк упрощает процесс создания строк с динамическими данными и делает код более интуитивно понятным.
🔗 Python tricks
С версии Python 3.6 в языке появились так называемые f-строки (или формируемые строки), которые позволяют более удобным и читаемым образом форматировать строки. Это особенно полезно, когда вам нужно вставить переменные или выражения прямо в строку.
Использование f-строк упрощает процесс создания строк с динамическими данными и делает код более интуитивно понятным.
🔗 Python tricks
🔍 System Design интервью с ТимЛидом из американского FinTech уже завтра
29 октября(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью по System Design.
Как это будет:
📂 Дмитрий Дорофеев, TeamLead в американском FitTech Truv Inc, ex-VK, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Дмитрий будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дмитрию
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
29 октября(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью по System Design.
Как это будет:
📂 Дмитрий Дорофеев, TeamLead в американском FitTech Truv Inc, ex-VK, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Дмитрий будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дмитрию
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
Метод Counter.elements()
Метод Counter.elements() возвращает итератор по элементам в словаре Counter.
Этот метод позволяет эффективно перебрать элементы словаря
Как видно из примера, метод
Это позволяет эффективно обрабатывать элементы, не создавая промежуточные структуры данных.
🔗 Python tricks
Метод Counter.elements() возвращает итератор по элементам в словаре Counter.
Этот метод позволяет эффективно перебрать элементы словаря
Counter без создания копии.Как видно из примера, метод
elements() возвращает итератор по элементам словаря Counter в порядке их добавления. Это позволяет эффективно обрабатывать элементы, не создавая промежуточные структуры данных.
🔗 Python tricks
Библиотека igraph
igraph предназначена для работы с графами и сетями. Она позволяет строить, анализировать и визуализировать графы.
Основные возможности
🔗 Python tricks
igraph предназначена для работы с графами и сетями. Она позволяет строить, анализировать и визуализировать графы.
Igraph часто используется при анализе социальных сетей, изучении структуры больших сетей (например, ссылок в интернете), в биоинформатике для анализа взаимодействий белков и других задач, связанных с теорией графов. Основные возможности
igraph — генерация случайных и классических графов, вычисление различных метрик (степени вершин, диаметра графа и т. д.), поиск сообществ и кластеров.🔗 Python tricks
Библиотека xarray
xarray предназначена для работы с многомерными данными и массивами.
Она позволяет удобно хранить и обрабатывать данные с метаданными, такими как координаты, время и другие измерения.
Основные преимущества
В этом примере создана
🔗 Python tricks
xarray предназначена для работы с многомерными данными и массивами.
Она позволяет удобно хранить и обрабатывать данные с метаданными, такими как координаты, время и другие измерения.
Xarray часто используется в научных вычислениях и анализе данных, особенно при работе с геопространственными данными, временными рядами, метеоданными и другой многомерной информацией. Основные преимущества
xarray — это возможность помечать оси данных и выполнять операции по этим осям, легкость совместного использования данных и метаданных.В этом примере создана
DataArray со случайными данными размерностей 2x3. Для осей заданы метки "city" и "year". Это позволяет легко обращаться к данным по городам и годам. Xarray сохраняет метаданные вместе с данными.🔗 Python tricks