🧩 Используй functools.lru_cache для кэширования результатов

Если у тебя есть функция, которую вызывают с одними и теми же аргументами, а её выполнение ресурсоёмкое — можно автоматически кэшировать её результат с помощью lru_cache.

🎯 Итог
lru_cache автоматически сохраняет результаты вызовов функции и экономит ресурсы при повторных вызовах. Особенно полезно для рекурсивных и часто вызываемых функций.

Python Academy

Распаковка элементов с помощью *_

Если вам нужно проигнорировать некоторые значения при распаковке, используйте *_

`Отлично подходит для игнорирования ненужных данных.

Python Academy

🕵️ Удобный способ подавить ошибки через contextlib.suppress

Иногда нужно игнорировать определённые исключения, не захламляя код try-except. Для этого идеально подходит contextlib.suppress.

🎯 Итог
suppress делает код чище, когда нужно спокойно обойтись без конкретных исключений. Особенно полезно в служебных операциях типа удаления или проверки.

Python Academy

📌 Быстрое сравнение объектов через dataclasses

Если тебе нужно сравнивать экземпляры классов по значениям, а не по идентификаторам, используй @dataclass — это избавит от ручной реализации eq.

🎯 Итог
@dataclass не только сокращает шаблонный код, но и позволяет автоматически сравнивать объекты по значению их полей — удобно и читаемо.

Python Academy

🧪 Проверка типов во время разработки с typing.assert_type

Иногда полезно явно указать ожидаемый тип переменной — особенно при сложных аннотациях или когда IDE не даёт точной подсказки. Python 3.11+ предоставляет утилиту typing.assert_type для таких целей.

Во время выполнения assert_type не делает ничего — он нужен только для анализа типизации инструментами, как mypy или Pyright.

🎯 Итог
assert_type помогает быть уверенным, что типы совпадают с ожиданиями, и делает код более безопасным без влияния на производительность.

Python Academy

🧵 Ускорение многозадачности с concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

Когда тебе нужно выполнить несколько I/O-зависимых задач (например, запросы к API или чтение файлов), но ты не хочешь возиться с asyncio, можно использовать ThreadPoolExecutor — просто и эффективно.

🎯 Итог
ThreadPoolExecutor — мощный способ ускорить I/O-операции с минимальными усилиями. Особенно удобен, если не хочется переписывать проект под asyncio.

Python Academy

🧼 Удаление дубликатов из вложенных списков

Иногда нужно удалить дубликаты из списка списков — но set тут не работает напрямую, ведь списки — неизменяемые. Есть простое решение!

🎯 Итог
Для удаления дубликатов из списка списков — конвертируй во tuple, используй set, потом верни всё обратно. Быстро и без лишних циклов.

Python Academy

🧪 Быстрая проверка скорости кода с timeit

Когда нужно узнать, какой из двух подходов быстрее — используй модуль timeit.

🎯 Итог
Используй timeit, чтобы быстро сравнить производительность разных решений. Особенно полезно при выборе между похожими по смыслу, но разными по скорости подходами.

Python Academy

🧼 Чистое логирование без print — используй logging

Вместо print() лучше сразу привыкай к модулю logging — он гибкий и профессиональный.

🎯 Итог
Модуль logging — must-have для любого серьезного Python-кода. Он делает отладку и сопровождение кода намного приятнее и чище.

Python Academy

🧠 Проверка типов во время разработки — mypy

Пайтон — динамический язык, но ты можешь использовать статическую проверку типов с помощью mypy для улавливания ошибок до запуска кода.

🎯 Итог
mypy помогает ловить ошибки типов на раннем этапе и делает твой код надежнее. Особенно полезен в больших проектах с командами.

Python Academy

🪄 Ускорение сериализации с orjson

Обычный json модуль в Python медленный. Если тебе нужно быстро сериализовать/десериализовать данные — используй orjson, он в разы быстрее и поддерживает datetime из коробки.

🎯 Итог
orjson — отличный выбор, если тебе важна производительность при работе с JSON. Он быстрее стандартного модуля и проще в использовании.

Python Academy

🗺 В Нижегородской области зарегистрировано более 132 000 МСП. Наиболее конкурентные сферы региона — торговля, рестораны и услуги.

Всё больше бизнесов сталкиваются с тем, что их ищут на просторах сети, даже если сами компании нацелены на офлайн.

Так, по данным Яндекса, 63% людей изучают информацию в интернете перед покупкой, почти 1/3 пользователей Яндекс Карт заходят в приложение ежедневно, 2/3 - несколько раз в неделю.

С помощью карточки компании и работы с отзывами начинающие предприниматели могут выстроить доверие с клиентами. А еще понять, что востребовано ими в конкретных локациях через Геоаналитику. Так, например, Речной вокзал — в топе по запросам на рестораны и бары.

Об особенностях использования геосервисов нижегородцами для бизнеса пишет Артём Савинов, руководитель проектов в Яндекс Картах.

Python Academy

Объединение списка строк в одну строку

Метод .join() объединяет элементы списка в одну строку, используя заданный разделитель (в примере — пробел " ").
Плюсы: ✔ Быстрее и эффективнее, чем перебор в цикле ✔ Гибкость: можно выбрать любой разделитель (например, ",".join() для CSV)
Осторожно: ❌ Все элементы списка должны быть строками, иначе будет ошибка.

Python Academy

🧼 Безопасное удаление ключа из словаря

Обычно при удалении ключа из словаря с del можно случайно получить KeyError, если ключа нет. А вот dict.pop() с дефолтным значением — безопаснее и удобнее!

🎯 Итог
Используй dict.pop(key, default) — безопасный способ удалить ключ и получить значение, если оно нужно. Уберегаешься от KeyError и пишешь устойчивый код.

Python Academy

🧊 Безопасное извлечение значений из словаря

Иногда нужно получить значение из словаря, но ключ может отсутствовать. Вместо лишних if — используй .get() с дефолтным значением.

🎯 Итог
Метод .get() делает код чище и безопаснее, особенно при работе с необязательными данными.

Python Academy

🛑 Прерывание цикла for с else

Мало кто знает, но for и while в Python могут иметь else. Этот else сработает только если цикл не был прерван через break. Удобно, когда нужно узнать, завершился ли цикл «естественно».

🎯 Итог
Конструкция for/else помогает элегантно отличить «успешный» проход по циклу от прерывания. Полезно при поиске, проверках и валидации!

Python Academy

🧊 setdefault() для упрощения работы со словарями

Иногда нужно добавлять значения в словарь списков. Можно проверять наличие ключа вручную, а можно использовать setdefault().

🎯 Итог
Метод setdefault() избавляет от лишней проверки ключей и помогает лаконично группировать данные в словарях.

Python Academy

🐍 Как элегантно "перевернуть" словарь

Иногда нужно поменять местами ключи и значения в словаре. Это можно сделать в одну строчку с помощью генератора словаря.

🎯 Итог
Инвертирование словаря — это просто и читаемо с генератором. Но помни: значения должны быть уникальны и хэшируемы, чтобы не потерять данные!

Python Academy

Использование list comprehension для фильтрации и преобразования данных

List comprehension в Python предоставляет лаконичный способ создания списков, позволяя не только итерировать, но и фильтровать и преобразовывать данные в одной строке. Это улучшает читаемость кода и уменьшает его объем.

Использование list comprehension позволяет создавать списки с фильтрацией и преобразованием данных в одной строке, что делает код более лаконичным, эффективным и удобочитаемым.

Python Academy

🧭 **Как задать тайм-аут для любой функции**

Иногда нужно ограничить время выполнения функции, особенно если она может "зависнуть". Для этого можно использовать concurrent.futures и ThreadPoolExecutor.

🎯 Итог
Такой приём позволяет безопасно завершать зависающие операции, не блокируя основной поток. Отлично подходит для сетевых вызовов, парсинга и других непредсказуемых задач.

Python Academy