🚩 Как работают f-строки в Python?


В программировании на языке Python существует множество способов форматирования строк. Один из самых удобных и мощных способов - использование f-строк. F-строки представляют собой специальный синтаксис, который позволяет вставлять значения переменных непосредственно в строку.

🔜 Синтаксис f-строк

F-строки начинаются с префикса "f" перед открывающей кавычкой строки. Внутри строки можно использовать фигурные скобки "{}", в которых указываются переменные или выражения, значения которых нужно вставить. Например, вот простой пример использования f-строки:

name = "Alice"
age = 25
print(f"My name is {name} and I am {age} years old.")

В результате выполнения данного кода будет выведено сообщение: "My name is Alice and I am 25 years old." Здесь мы использовали фигурные скобки, чтобы указать места, где нужно вставить значения переменных name и age.

🔜 Выражения внутри фигурных скобок

Внутри фигурных скобок можно не только указывать переменные, но и выполнять любые выражения. Например:

x = 10
y = 5
print(f"The sum of {x} and {y} is {x + y}.")

В результате выполнения данного кода будет выведено сообщение: "The sum of 10 and 5 is 15." Здесь мы использовали выражение {x + y} внутри фигурных скобок, чтобы получить сумму переменных x и y.

🔜 Форматирование значений

F-строки также позволяют форматировать значения, которые вставляются в строку. Например, можно указать количество знаков после запятой для чисел или выровнять строки. Вот примеры:

pi = 3.14159265359
print(f"The value of pi is approximately {pi:.2f}.")

В результате выполнения данного кода будет выведено сообщение: "The value of pi is approximately 3.14." Здесь мы использовали форматирование значений с помощью двоеточия и точки с двумя знаками после запятой.

😏 Разбор !

Начнём с скобок, в которых кроется 50% процентов загадки

Скобки - это не структура данных, а просто группировка для правильной последовательности выполнения действий. Поэтому у нас переменная хранит число 25.
! Чтобы получить кортеж, нужно чтобы в скобках была хотябы одна запятая.
так, ("hello, world") является строкой, а вот ("hello, world",) уже структурой — кортежем.

type() возвращает класс типа данных аргумента. Если мы передадим строку, то получим класс str, если целое число, то int.
А если попробовать вывести класс, то получим вывод <class 'имя класса'>.

В итоге получаем вывод <class 'int'> !

🤨 Почему же встроенные функции в Python намного лучше чем самописные?

🐍 Все дело в том, что Python создан на языке C 💻, и встроенные методы выполняются именно на этом языке. Это делает их более быстрыми, эффективными и оптимизированными. В итоге, использование встроенных инструментов не только упрощает код, но и повышает производительность программы. Так что советую отказаться от своих решений в пользу встроенных ✨

Разбор 👨‍💻

Если у функции указаны уже значения переменных в скобках аргументов, то эти значения будут подставлены по умолчанию, если в функцию не передадут данный параметр.
В нашей задаче в функцию передается 2 числа a,b , потом они складываются —> результат суммы возвращается из функции.

Если не было передано а, то по умолчанию оно будет равно 5, если не передано b, то b будет равно 1.

Сначала вычисляем суммы 3(передали) + 1(по умолчанию) = 4 и 5(по умолчанию) + 10(передали) = 15
Потом вычисляем сумму этих двух чисел —> 19

Вот и ответ.

👩‍💻 Что такое POSTMAN? 👩‍💻


В современном мире разработки программного обеспечения все больше и больше акцент делается на создании API (Application Programming Interface) для обмена данными между различными приложениями. Когда дело доходит до тестирования и отладки этих API, инструменты, такие как POSTMAN, становятся незаменимыми.

➡️ Основные возможности POSTMAN

POSTMAN - это инструмент для тестирования и отладки API, который предоставляет разработчикам простой и удобный способ отправки HTTP-запросов и получения ответов. Он имеет интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который позволяет легко создавать и отправлять запросы различных типов, таких как GET, POST, PUT и DELETE. POSTMAN также позволяет добавлять параметры запросов, заголовки и тело запроса, что делает его мощным инструментом для тестирования различных сценариев.

POSTMAN также обладает возможностью автоматизации тестирования API. С помощью коллекций запросов и сценариев, вы можете создавать наборы тестовых сценариев и запускать их в автоматическом режиме. Это особенно полезно при разработке и поддержке сложных API, где необходимо проверить множество различных запросов и ответов.

Сайт: https://www.postman.com/

📚 Создание ZIP архива в чистом Python без сторонних библиотек

💡 А вы знали что на чистом Python можно создать архив? Я тоже не знал.

🐍 Python имеет встроенный модуль zipfile, который предоставляет функционал для работы с архивами ZIP. Давайте создадим простой пример, чтобы продемонстрировать его возможности:

import zipfile

# Создаем новый ZIP файл
with zipfile.ZipFile('новый_архив.zip', 'w') as new_zip:
    # Добавляем файлы в архив
    new_zip.write('file1.txt')
    new_zip.write('file2.txt')
    # Можно добавить еще файлы по мере необходимости

Этот небольшой код создает новый ZIP архив под именем новый_архив.zip и помещает в него файлы file1.txt и file2.txt.

Модуль zipfile обладает широкими возможностями, позволяя извлекать файлы, читать содержимое архива, добавлять и удалять файлы, а также многое другое. Это удобный инструмент, который позволяет манипулировать архивами непосредственно из кода Python.Если вам интересно узнать больше о модуле zipfile или экспериментировать с архивами в Python, рекомендую обратиться к официальной документации Python.

Попробуйте создать свои собственные ZIP архивы, это интересно!

📹 Парсинг всегда был и будет актуален! 📹

▶️ Вышел видос где разобран парсинг сайта VC.RU. Читаете там новости?▶️

Кидайте ссылки, что еще можно потом спарсить)

https://www.youtube.com/watch?v=w2HGZYjOHcY

❗️ Что такое Linked List в примере на Python'e?


Linked List (связанный список) - это структура данных, которая позволяет хранить и организовывать элементы в памяти компьютера. Он состоит из узлов, каждый из которых содержит данные и ссылку на следующий узел. Отличительной особенностью связанного списка является то, что элементы могут быть расположены в разных областях памяти и связаны между собой с помощью ссылок.

👩‍💻 Пример на Python

Давайте рассмотрим пример создания связанного списка на языке программирования Python. Для начала, мы создадим класс Node, который будет представлять узел связанного списка. Каждый узел будет содержать данные и ссылку на следующий узел.

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

Затем мы создадим класс LinkedList, который будет представлять сам связанный список. У него будет ссылка на первый узел списка (голова).

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

Теперь мы можем добавить методы для работы со связанным списком, такие как добавление элемента и вывод списка.

class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None

    def append(self, data):
        new_node = Node(data)
        if self.head is None:
            self.head = new_node
        else:
            current = self.head
            while current.next:
                current = current.next
            current.next = new_node

    def display(self):
        current = self.head
        while current:
            print(current.data)
            current = current.next

Теперь мы можем создать экземпляр класса LinkedList и использовать его для создания и отображения связанного списка.

linked_list = LinkedList()
linked_list.append(1)
linked_list.append(2)
linked_list.append(3)
linked_list.display()

Вывод:

1
2
3

🧐 А приходилось ли вам где-то применять знания Linked List'ов?

Разбор 👨‍💻

В переменную L будет помещен список [1, 1, 1, 2, 2, 2]
Далее мы считаем длину set'a этого списка. set убирает все повторяющиеся элементы —> длина 1, 2 —> 2
Далее то же самое, только со всей длиной списка —> 6

Задача на внимательность: выводим выражение 2 in 6 —> мы не можем in'ом проверять int в int'е.
Ответ: ошибка
кто попался?💀

❕ Оператор моржа в Python :=❕


В программировании, оператор моржа в Python, также известный как оператор присваивания с условием, является нововведением в версии Python 3.8. Он предоставляет удобный способ проверить условие и присвоить значение переменной, если условие истинно.

Оператор моржа в Python обозначается двумя символами ":= ", за которыми следует символ ">" для сравнения. Этот оператор может быть использован в выражениях if и while, чтобы одновременно проверить условие и присвоить значение переменной. Например:

if (x := some_function()) > 10:
    print("x is greater than 10")
else:
    print("x is less than or equal to 10")

В этом примере, если значение, возвращаемое функцией some_function(), больше 10, то оно будет присвоено переменной x, и будет выведено сообщение "x is greater than 10". В противном случае будет выведено сообщение "x is less than or equal to 10".

➕ Преимущества использования оператора моржа

Оператор моржа предлагает несколько преимуществ, которые могут значительно упростить кодирование. Во-первых, он позволяет объединить проверку условия и присваивание значения в одной строке, что делает код более компактным и легким для чтения. Во-вторых, он устраняет необходимость использования временных переменных для хранения результатов выражений, что уменьшает количество кода и повышает эффективность. Наконец, оператор моржа может быть использован в циклах, что позволяет более эффективно использовать ресурсы и улучшить производительность программы.

🔐 Модуль secrets в Python: Защита вашей информации

✨ Модуль secrets предоставляет инструменты для создания безопасных случайных данных, сложнее предсказать.

🔑 Функции модуля secrets:

1. secrets.choice(sequence): Выбирает случайный элемент из последовательности. Полезно для генерации случайных выборок или паролей из определенного набора символов.

2. secrets.randbelow(n): Возвращает случайное число от 0 до n-1. Используется для генерации случайных чисел в определенном диапазоне.

3. secrets.randbits(k): Генерирует k случайных битов. Полезно для создания случайных битовых строк или чисел.

4. secrets.token_bytes(nbytes=None): Генерирует безопасную случайную последовательность байтов длиной nbytes (по умолчанию - 32 байта).

5. secrets.token_hex(nbytes=None): Генерирует безопасную случайную строку в шестнадцатеричном формате длиной nbytes (по умолчанию - 32 байта).

6. secrets.token_urlsafe(nbytes=None): Генерирует безопасную случайную URL-совместимую строку длиной nbytes (по умолчанию - 32 байта).

7. secrets.compare_digest(a, b): Сравнивает две строки для предотвращения временных атак. Это полезно при сравнении хэшей паролей или токенов без утечки информации о длине сравниваемых строк.

🔍 Почему использовать secrets лучше?
- secrets предоставляет криптографически безопасные данные, что делает их сложными для предсказания.
- Эти функции обеспечивают высокий уровень безопасности при генерации случайных данных, паролей и токенов в Python.

Используйте модуль secrets для защиты вашей информации и обеспечения безопасности ваших данных в Python. 🔐✨

▶️ Вышел скучный, но полезный видос по Python! ▶️

❗️В нем мы разбираем, что такое рекурсия на примерах❗️

Если формат зайдет, то продолжим в том же духе!

https://www.youtube.com/watch?v=w3FlW2THtUk

🤟 Суббота - время отдыхать и решать задачки на Codewars или leetcode? 🤟

💻 В этот раз задачи решаю на кодварс — закрываю год на любимом алгоритмическом сайте!

https://youtu.be/6y19_r6XxvE

⭕️ Создать список, который хранит в себе объекты в Python (на примере списка с людьми)


Python предоставляет нам множество возможностей для работы с данными. Одной из таких возможностей является использование списков для хранения объектов. Сейчас мы рассмотрим, как создать класс, создать объекты на основе этого класса, поместить эти объекты в список и обратиться к ним.

👀 1. Создание класса

Для начала, давайте создадим класс, который будет представлять людей. Класс будет иметь атрибуты "имя" и "возраст". Вот пример такого класса:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

👀 2. Создание объектов

Теперь, когда у нас есть класс, мы можем создать объекты на его основе. Например, давайте создадим двух людей:

person1 = Person("John", 25)
person2 = Person("Alice", 30)

👀 3. Помещение объектов в список

Чтобы поместить объекты в список, мы можем использовать метод append(). Например, чтобы создать список людей и добавить туда наших двух людей, мы можем написать следующий код:

people = []
people.append(person1)
people.append(person2)

Теперь у нас есть список people, в котором хранятся объекты, представляющие двух людей.

👀 4. Обращение к объектам в списке

Чтобы обратиться к объектам в списке, мы можем использовать индексы. Например, чтобы получить имя первого человека в списке people, мы можем написать следующий код:

first_person_name = people[0].name

Теперь в переменной first_person_name будет храниться значение "John".

🥳Привет, Python и не Python герои! 🐍

С наступающим 2024 годом! 🥳

От имени всей команды сообщества Shcoder, мы желаем вам бесконечного цикла успеха и счастья, чтобы ваш код всегда был чистым, а переменные — всегда именованными с любовью! 💻❤️

Пусть новый год принесет вам меньше багов, больше интересных проектов и нового опыта! 🎁🐞

Пусть ваши проекты будут масштабируемыми, а итерации — всегда успешными! 🔄🚀

Пусть у вас всегда будет актуальная и понятная документация! 📚🤝

С наступающим вас, Шкодеры! Пусть 2024 год будет полон новых версий ваших идей! 🥳🔍

🥳🥳🥳 УРА! 🥳🥳🥳

Кэширование результатов функций в Python 🐍



💬 Что такое кеширование?

Кеширование позволяет сохранять результаты выполнения функций, избегая повторных вычислений. Это полезно, особенно если функция часто вызывается с одними и теми же данными или выполняет сложные операции.


❓ Как это сделать?

В Python есть модуль functools, включающий декоратор lru_cache, который автоматически кеширует результаты функции.


🥸 Зачем это нужно?

Кеширование ускоряет программу, сохраняя результаты вычислений функций. Это особенно полезно при работе с большими данными или сложными расчетами.

Пример:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=20) # 20 - это максимальное количество "запоминаний" 
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))  # Первый вызов - вычисляем
print(fibonacci(10))  # Результат уже закеширован

💻 Теперь вы знаете, как использовать кеширование в Python для улучшения производительности кода.

Оставайтесь с нами для еще больше интересной информации о Python! 😉