Преобразование списка строк
Допустим, у нас есть список, содержащий числа в строковом формате. Чтобы преобразовать все эти элементы в числа с плавающей запятой, мы перебираем список в цикле for. Каждый элемент мы преобразуем из строкового в вещественный. Делается это при помощи функции float().
Мы создаем пустой список number, куда добавим наши числа в формате float. Далее мы используем цикл for для добавления каждого элемента из исходного списка в список number. При этом перед добавлением мы передаем в функцию float() каждый элемент, чтобы преобразовать его из строки в число с плавающей запятой.
Допустим, у нас есть список, содержащий числа в строковом формате. Чтобы преобразовать все эти элементы в числа с плавающей запятой, мы перебираем список в цикле for. Каждый элемент мы преобразуем из строкового в вещественный. Делается это при помощи функции float().
Мы создаем пустой список number, куда добавим наши числа в формате float. Далее мы используем цикл for для добавления каждого элемента из исходного списка в список number. При этом перед добавлением мы передаем в функцию float() каждый элемент, чтобы преобразовать его из строки в число с плавающей запятой.
Генерация шумов Перлина
Шум перлина — это математический алгоритм по генерированию процедурной текстуры (градиентного шума) псевдо-случайным методом.
Для нас он может пригодится в разных ситуациях: от симуляции временных рядов разных показателей до генерации процедурного мира как в Minecraft.
Для Python уже существует библиотека-реализация этого алгоритма, называется она perlin-noise.
Сначала мы создаем обьект генератора шумов, и задаем ему количество октав и seed для встроенного рандомизатора:
Обьявляем размер желаемой 2d матрицы:
И используя списочное включение, генерируем 2d матрицу, где интенсивность значения от координат задает наш обьект генератора
Шум перлина — это математический алгоритм по генерированию процедурной текстуры (градиентного шума) псевдо-случайным методом.
Для нас он может пригодится в разных ситуациях: от симуляции временных рядов разных показателей до генерации процедурного мира как в Minecraft.
Для Python уже существует библиотека-реализация этого алгоритма, называется она perlin-noise.
pip install perlin-noise
Сначала мы создаем обьект генератора шумов, и задаем ему количество октав и seed для встроенного рандомизатора:
noise = PerlinNoise(octaves=10, seed=1)
Обьявляем размер желаемой 2d матрицы:
xpix, ypix = 100, 100
И используя списочное включение, генерируем 2d матрицу, где интенсивность значения от координат задает наш обьект генератора
noise
: pic = [[noise([i/xpix, j/ypix]) for j in range(xpix)] for i in range(ypix)]
Методов списков list
Напоминаю, списки в Python – упорядоченные последовательности элементов различных типов данных. Списки можно изменять, например, добавлять новые элементы.
1. list.append(x) – добавляет элемент, переданный в качестве аргумента, в конец списка. Этот метод является самым простым и распространённым в коде.
2. list.insert(i, x) – вставляет элемент в переданную позицию. Первый аргумент означает индекс элемента, перед которым будет добавлено новое значения.
Таким образом,
3. list.extend(iterable) – расширяет список, добавляя все элементы другой коллекции.
Напоминаю, списки в Python – упорядоченные последовательности элементов различных типов данных. Списки можно изменять, например, добавлять новые элементы.
1. list.append(x) – добавляет элемент, переданный в качестве аргумента, в конец списка. Этот метод является самым простым и распространённым в коде.
2. list.insert(i, x) – вставляет элемент в переданную позицию. Первый аргумент означает индекс элемента, перед которым будет добавлено новое значения.
Таким образом,
list.insert(0, x)
вставит элемент в начало списка, а list.insert(len(list), x)
эквивалентно записи list.append(x)
.3. list.extend(iterable) – расширяет список, добавляя все элементы другой коллекции.
3 трюка с itertools
Сегодня мы рассмотрим несколько функций из довольно полезного модуля, позволяющих эффективно работать с итерируемыми объектами. Начнём с очень простой функции –
Далее,
А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция
Сегодня мы рассмотрим несколько функций из довольно полезного модуля, позволяющих эффективно работать с итерируемыми объектами. Начнём с очень простой функции –
chain
. Она позволяет "склеивать" несколько итерируемых элементов в один.Далее,
accumulate
. Эта функция немного похожа на reduce
, но вместо того, чтобы давать одно окончательное значение, она последовательно применяет функцию, заданную вторым аргументом (в данном случае min
), к каждому последующему элементу по порядку: min(11)
, min(11, 3)
, min(11, 3, 9)
и так далее.А для того, чтобы создавать комбинации из элементов выбранного итерируемого объекта, вам понадобится функция
combinations
. Вторым аргументом можно задать длину этой самой комбинации. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofffПравильным ответом является [1, 2]
Происходит так из-за того, что дефолтные параметры хранятся в неизменном кортеже в атрибуте функции
А для того, чтобы добиться правильного поведения функции, следует воспользоваться ключевым словом
Происходит так из-за того, что дефолтные параметры хранятся в неизменном кортеже в атрибуте функции
defaults
, который создается один раз в момент определения функции.А для того, чтобы добиться правильного поведения функции, следует воспользоваться ключевым словом
None
при оЧастичное применение
Сегодня поговорим об одном интересном концепте из области функционального программирования. Использовать будем функцию
Предоставление функции меньшего количества аргументов, чем она ожидает, называется частичным применением функций.
Другими словами, это такая функция, которая принимает другую функцию с несколькими параметрами и возвращает функцию, но уже с меньшим количеством параметров.
Сегодня поговорим об одном интересном концепте из области функционального программирования. Использовать будем функцию
partial
из стандартной библиотеки functools
.Предоставление функции меньшего количества аргументов, чем она ожидает, называется частичным применением функций.
Другими словами, это такая функция, которая принимает другую функцию с несколькими параметрами и возвращает функцию, но уже с меньшим количеством параметров.
Именование среза с использованием функции slice
Работа с множеством значений, которые заданы индексами, может быстро обернуться беспорядком – как в плане поддержки, так и в плане читабельности кода.
Один из вариантов улучшения ситуации заключается в использовании констант для значений, задаваемых индексами. Но есть и более удачный способ написания качественного кода, как показано на картинке
Работа с множеством значений, которые заданы индексами, может быстро обернуться беспорядком – как в плане поддержки, так и в плане читабельности кода.
Один из вариантов улучшения ситуации заключается в использовании констант для значений, задаваемых индексами. Но есть и более удачный способ написания качественного кода, как показано на картинке
Switch-конструкция с помощью словаря
Привет, на связи Адриан. Начинающие программисты достаточно часто спрашивают меня про switch-конструкции, а в Python их вобщем-то нет.
Однако существует одно хитрое решение – использовать словарь, где значениями будут функции. В качестве примера напишем словарь, который будет использован для математических операторов.
В этом примере я использовал lambda-функции для упрощения кода, но вместо них можете подставить любые другие. Объясню немного подробнее,
Привет, на связи Адриан. Начинающие программисты достаточно часто спрашивают меня про switch-конструкции, а в Python их вобщем-то нет.
Однако существует одно хитрое решение – использовать словарь, где значениями будут функции. В качестве примера напишем словарь, который будет использован для математических операторов.
В этом примере я использовал lambda-функции для упрощения кода, но вместо них можете подставить любые другие. Объясню немного подробнее,
lambda
– объявление анонимной функции, x
и y
- принимаемые аргументы, x + y
– возвращаемый результат.Генерация уникальных идентификаторов
В этот пятничный вечер Адриан подготовил для вас небольшой, но крайне полезный приём, который часто применяется на практике.
Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier), глобально уникальный идентификатор.
Так, мы можем создать случайное 128-битное число, которое наверняка будет уникальным. Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов, то есть 36 нулей.
Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.
Вполне недурно для двух строк кода.
В этот пятничный вечер Адриан подготовил для вас небольшой, но крайне полезный приём, который часто применяется на практике.
Стандартный модуль uuid — быстрый и простой способ сгенерировать UUID (universally unique identifier), глобально уникальный идентификатор.
Так, мы можем создать случайное 128-битное число, которое наверняка будет уникальным. Существует более 2¹²² возможных UUID. Это более 5 ундециллионов, то есть 36 нулей.
Вероятность нахождения дубликатов в заданном наборе крайне мала. Даже при наличии триллиона UUID вероятность того, что среди них есть дубликат, гораздо меньше, чем один к миллиарду.
Вполне недурно для двух строк кода.
Упаковка параметров с помощью urlencode
Новая неделя – новые знания. В это утро понедельника я подготовил для вас крайне практичный пост.
Довольно часто приходится работать с разнообразными API и совершать get-запросы с передачей множества параметров. Чаще всего составление запроса в коде выглядит примерно так:
Смотрится не слишком презентабельно, однако есть слегка более длинный, но значительно улучающий читаемость кода вариант – функция
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Новая неделя – новые знания. В это утро понедельника я подготовил для вас крайне практичный пост.
Довольно часто приходится работать с разнообразными API и совершать get-запросы с передачей множества параметров. Чаще всего составление запроса в коде выглядит примерно так:
url = 'https://example.com?item={}&size={}&color={}&amount={}'.format('t-shirt', 'M', 'white', 5)
Смотрится не слишком презентабельно, однако есть слегка более длинный, но значительно улучающий читаемость кода вариант – функция
urlencode
из из модуля urllib
. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Кэширование функций
Кэширование может сэкономить время, когда связанная с вводом или выводом функция периодически вызывается с одинаковыми аргументами. Раньше приходилось создавать свою реализацию, но в Python 3.2+ появился декоратор
Давайте реализуем калькулятор чисел Фибоначчи с использованием кэша. Советую попробовать запустить любую рекурсивную функцию с кэшированием и без него, прирост в скорости замечается сразу.
Кэширование может сэкономить время, когда связанная с вводом или выводом функция периодически вызывается с одинаковыми аргументами. Раньше приходилось создавать свою реализацию, но в Python 3.2+ появился декоратор
lru_cache
, который позволяет нам быстро кэшировать и вскрывать возвращаемые значения функции.Давайте реализуем калькулятор чисел Фибоначчи с использованием кэша. Советую попробовать запустить любую рекурсивную функцию с кэшированием и без него, прирост в скорости замечается сразу.
Ускоряем код с помощью векторизации
Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.
Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией
По сути,
Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.
Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией
my_func
мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize
.По сути,
vectorize
преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.Explicit Conversion Flag
Флаг явного преобразования используется для преобразования значения поля
Это поле можно использовать для переопределения поведения
В примере, в случае с флагом
Флаг явного преобразования используется для преобразования значения поля
format
перед его непосредственным форматированием.Это поле можно использовать для переопределения поведения
format
для какого либо конкретного типа и форматирования значения. В настоящее время распространены два явных флага преобразования:!r
– преобразует значение в строку, используя функцию repr()
!s
– преобразует значение в строку, используя функцию str()
В примере, в случае с флагом
!r
строка 'Hello'
будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 20 символов, а в случае с флагом !s
– без кавычек (в более удобном для чтения виде).