Примитивный метод удаления символа из строки
Суть этого метода проста. Мы пишем цикл и создаем новую пустую строку. Цикл работает так: все символы кроме элемента с индексом n помещаются в новую строку. (n — индекс элемента, который нам нужно удалить)
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Суть этого метода проста. Мы пишем цикл и создаем новую пустую строку. Цикл работает так: все символы кроме элемента с индексом n помещаются в новую строку. (n — индекс элемента, который нам нужно удалить)
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Лимит рекурсии
В Python не поддерживается хвостовая рекурсия, из-за чего зачастую возникает RecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов. Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии.
Однако делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает достаточно много памяти. И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В Python не поддерживается хвостовая рекурсия, из-за чего зачастую возникает RecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов. Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии.
Однако делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает достаточно много памяти. И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
😁1
Считываем бинарный файл со строковыми данными в массив байтов
Функция open() открывает для чтения string.bin, а функция read() на каждой итерации цикла while считывает по 7 символов в файле и выводит их. Далее мы используем функцию read() еще раз, но уже без аргументов — для считывания всего файла. После считывания содержимое выводится на экран.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Функция open() открывает для чтения string.bin, а функция read() на каждой итерации цикла while считывает по 7 символов в файле и выводит их. Далее мы используем функцию read() еще раз, но уже без аргументов — для считывания всего файла. После считывания содержимое выводится на экран.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Инкремент с помощью __pos__
В Python нет операции инкремента ++ как в си-подобных языках, поэтому используется x += 1. Однако запись ++x является валидным кодом (но не x++), так как это просто два унарных оператора сложения.
При применении унарного плюса у объекта вызывается магический метод __pos__, то есть запись ++x можно понять как x.__pos__().__pos__(). Зная это, можно реализовать класс, который будет представлять число и поддерживать поведение инкремента.
Код на картинке может показаться сначала немного сложным, но лучше проследить логику и понять работу метода __pos__. Если реализовать все остальные необходимо магические методы, то может получится полноценный класс числа, но в продакшне такие приколы лучше не писать.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В Python нет операции инкремента ++ как в си-подобных языках, поэтому используется x += 1. Однако запись ++x является валидным кодом (но не x++), так как это просто два унарных оператора сложения.
При применении унарного плюса у объекта вызывается магический метод __pos__, то есть запись ++x можно понять как x.__pos__().__pos__(). Зная это, можно реализовать класс, который будет представлять число и поддерживать поведение инкремента.
Код на картинке может показаться сначала немного сложным, но лучше проследить логику и понять работу метода __pos__. Если реализовать все остальные необходимо магические методы, то может получится полноценный класс числа, но в продакшне такие приколы лучше не писать.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Избавляемся от вложенных циклов с помощью функции product
Вложенные циклы — настоящая головная боль. Они усложняют не только сам код, но и его читаемость. Выход из этих циклов — задача тоже сложная. Чтобы найти ошибку, приходится приложить много усилий, ведь нужно проверить каждый внутренний цикл.
К счастью, существует очень полезная встроенная функция — product. Она является частью встроенного модуля Python — itertools. С ее помощью мы можем избавиться от вложенных циклов.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Вложенные циклы — настоящая головная боль. Они усложняют не только сам код, но и его читаемость. Выход из этих циклов — задача тоже сложная. Чтобы найти ошибку, приходится приложить много усилий, ведь нужно проверить каждый внутренний цикл.
К счастью, существует очень полезная встроенная функция — product. Она является частью встроенного модуля Python — itertools. С ее помощью мы можем избавиться от вложенных циклов.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
🔥7❤1👍1👎1
Дробные числа
По умолчанию числа с плавающей точкой используют память привычным образом, то есть они хранятся в двоичном виде. Это означает, что вы обычно работаете с приблизительными значениями, а не точными.
Можно использовать тип данных Decimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.
Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
По умолчанию числа с плавающей точкой используют память привычным образом, то есть они хранятся в двоичном виде. Это означает, что вы обычно работаете с приблизительными значениями, а не точными.
Можно использовать тип данных Decimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.
Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍5
Множественное наследование без super()
Давайте рассмотрим пример множественного наследования без изменения каких-либо родительских методов и, в свою очередь, без super().
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Давайте рассмотрим пример множественного наследования без изменения каких-либо родительских методов и, в свою очередь, без super().
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Новый оператор объединения словарей
В Python есть много разных способов объединить несколько словарей. Мне, например, больше всего нравилась распаковка словарей в один новый.
Но в последнем обновлении добавили специальный оператор |, с помощью которого можно это делать ещё проще.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В Python есть много разных способов объединить несколько словарей. Мне, например, больше всего нравилась распаковка словарей в один новый.
Но в последнем обновлении добавили специальный оператор |, с помощью которого можно это делать ещё проще.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍5
Проектирование Singleton с использованием метакласса
Данный шаблон проектирования ограничивает создание экземпляра класса только одним объектом. Это может оказаться полезным, например, при разработке класса для подключения к базе данных. Возможно, вы захотите иметь только один экземпляр класса соединения.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Данный шаблон проектирования ограничивает создание экземпляра класса только одним объектом. Это может оказаться полезным, например, при разработке класса для подключения к базе данных. Возможно, вы захотите иметь только один экземпляр класса соединения.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Смягчение грамматических ограничений декораторов
Ещё один приятный момент из недавнего обновления связан с декораторами. В целом, нового здесь немного, но появилась возможность слегка упросить код.
Изменение позволило заметно улучшить читаемость кода на PyQt5 и упростить сопровождение данного модуля.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Ещё один приятный момент из недавнего обновления связан с декораторами. В целом, нового здесь немного, но появилась возможность слегка упросить код.
Изменение позволило заметно улучшить читаемость кода на PyQt5 и упростить сопровождение данного модуля.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
__new__ и __init__
new используется, когда нужно определить кортежи dict или base перед созданием класса. Возвращаемое значение new обычно является экземпляром cls. new позволяет подклассам неизменяемых типов настраивать создание экземпляров. Его можно переопределить в пользовательских метаклассах, чтобы настроить создание класса.
init обычно вызывается после создания объекта для его инициализации.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
new используется, когда нужно определить кортежи dict или base перед созданием класса. Возвращаемое значение new обычно является экземпляром cls. new позволяет подклассам неизменяемых типов настраивать создание экземпляров. Его можно переопределить в пользовательских метаклассах, чтобы настроить создание класса.
init обычно вызывается после создания объекта для его инициализации.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Находим соответствия в строках
В стандартной библиотеке Python существует модуль difflib, в котором есть интересный метод get_close_matches. Он позволяет найти в списке строки, похожие на некую исходную.
Данный метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент – список, в котором выполняется поиск.
Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В стандартной библиотеке Python существует модуль difflib, в котором есть интересный метод get_close_matches. Он позволяет найти в списке строки, похожие на некую исходную.
Данный метод ищет "наилучшие" возможные совпадения. Первый аргумент задаёт искомую строку, второй аргумент – список, в котором выполняется поиск.
Также в метод можно передать необязательный аргумент n, который задаёт максимальное число возвращаемых совпадений.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Сравнение строк другими операторами
Для сравнения строк в Python используются не только == и !=. Как и при сравнении чисел, мы можем использовать операторы <, >, <= и >=.
Мы присваиваем значение «chinese» для string и «china» для string1. Теперь сравним эти две строки с помощью операторов сравнения <, >, <=, >=.
После сравнения string и string1 оператором < мы получаем False. Первые четыре символа «chinese» и «china» идентичны. Однако пятый символ переменной string – «е», в то время как пятый символ string1 – «а». Значение «e» в Юникоде равно 101, а «a» – 97. Таким образом, в результате сравнения этих переменных «chinese» оказывается больше, чем «china».
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Для сравнения строк в Python используются не только == и !=. Как и при сравнении чисел, мы можем использовать операторы <, >, <= и >=.
Мы присваиваем значение «chinese» для string и «china» для string1. Теперь сравним эти две строки с помощью операторов сравнения <, >, <=, >=.
После сравнения string и string1 оператором < мы получаем False. Первые четыре символа «chinese» и «china» идентичны. Однако пятый символ переменной string – «е», в то время как пятый символ string1 – «а». Значение «e» в Юникоде равно 101, а «a» – 97. Таким образом, в результате сравнения этих переменных «chinese» оказывается больше, чем «china».
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Функция itertools.cycle
В пайтон есть классный модуль itertools для создания собственных итераторов. Функции данного модуля довольно эффективны в работе, поэтому их часто используют в реальных проектах.
Сегодня мы бы хотели показать вам функцию cycle() из itertools. Данная функция принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта. Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элементы.
К примеру, функция cycle() из последовательности ['red', 'white', 'blue'] генерирует повторяющуюся бесконечную. Но важно при проходе при итерации по такому итератору предусмотреть выход из цикла (а не как у нас в первом случае с colors:). Так как это итератор, то мы можем использовать его для получения значений через функцию next(colors).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В пайтон есть классный модуль itertools для создания собственных итераторов. Функции данного модуля довольно эффективны в работе, поэтому их часто используют в реальных проектах.
Сегодня мы бы хотели показать вам функцию cycle() из itertools. Данная функция принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта. Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элементы.
К примеру, функция cycle() из последовательности ['red', 'white', 'blue'] генерирует повторяющуюся бесконечную. Но важно при проходе при итерации по такому итератору предусмотреть выход из цикла (а не как у нас в первом случае с colors:). Так как это итератор, то мы можем использовать его для получения значений через функцию next(colors).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3👎1
Нижнее подчеркивание
В Python имя переменной может состоять из одного подчеркивания: _. Хотя обычно такие имена не достаточно описательны и не должны использоваться, есть по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятый смысл.
Во-первых, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны – например, в циклах for.
Во-вторых, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.
В-третьих, руководство модуля gettext рекомендует псевдоним его функции gettext() для _(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В Python имя переменной может состоять из одного подчеркивания: _. Хотя обычно такие имена не достаточно описательны и не должны использоваться, есть по крайней мере три случая, когда _ имеет общепринятый смысл.
Во-первых, _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны – например, в циклах for.
Во-вторых, интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.
В-третьих, руководство модуля gettext рекомендует псевдоним его функции gettext() для _(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
❤1👍1
Оператор pass
В ходе исполнения данного оператора ничего не происходит, поэтому он может использоваться в качестве некой заглушки в тех местах, где это синтаксически необходимо.
Например, вам надо сделать несколько функций, вы написали def'ы и названия, но сам код еще не успели, однако программу надо запустить и проверить что-то другое. Вот тут и понадобится pass.
Или в конструкции try-except, чтобы просто проигнорировать и никак не обрабатывать ошибку в программе.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В ходе исполнения данного оператора ничего не происходит, поэтому он может использоваться в качестве некой заглушки в тех местах, где это синтаксически необходимо.
Например, вам надо сделать несколько функций, вы написали def'ы и названия, но сам код еще не успели, однако программу надо запустить и проверить что-то другое. Вот тут и понадобится pass.
Или в конструкции try-except, чтобы просто проигнорировать и никак не обрабатывать ошибку в программе.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Генераторы
В этом посте освежим знания про генераторы, чтобы далее разобрать такую интересную тему, как корутины.
Функции-генераторы выглядят как и обычные, но содержат выражения с ключевым словом yield для последовательного генерирования значений. В целом, генератор – это особый, более изящный случай итератора.
Вызов подобной функции вернёт не значение, а объект генератора. Далее из этого объекта можно получать значения, например, с помощью функции next или циклом for.
Если генератору больше нечего возвращать, то будет вызвано исключение StopIteration.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В этом посте освежим знания про генераторы, чтобы далее разобрать такую интересную тему, как корутины.
Функции-генераторы выглядят как и обычные, но содержат выражения с ключевым словом yield для последовательного генерирования значений. В целом, генератор – это особый, более изящный случай итератора.
Вызов подобной функции вернёт не значение, а объект генератора. Далее из этого объекта можно получать значения, например, с помощью функции next или циклом for.
Если генератору больше нечего возвращать, то будет вызвано исключение StopIteration.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Корутины (Coroutines)
В PEP 342 были представлены корутины, которые стали некой противоположностью генераторов. Для примера напишем функцию, которая будет в бесконечном цикле подставлять значение и выводить строку.
Обратите внимание на то, как было использовано ключевое слово yield. При таком написании создаётся корутина, а не генератор, что позволяет не просто генерировать значения, но и принимать их.
Функция работает так: при отправке значения через метод send локальная переменная name принимает его, а далее значение подставляется в строку и выводится на экран.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В PEP 342 были представлены корутины, которые стали некой противоположностью генераторов. Для примера напишем функцию, которая будет в бесконечном цикле подставлять значение и выводить строку.
Обратите внимание на то, как было использовано ключевое слово yield. При таком написании создаётся корутина, а не генератор, что позволяет не просто генерировать значения, но и принимать их.
Функция работает так: при отправке значения через метод send локальная переменная name принимает его, а далее значение подставляется в строку и выводится на экран.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
❤4👍3
Priming
В предыдущем примере была строчка кода, в которой мы отправили значение None в только что созданную корутину перед её использованием.
Такое действие называется priming корутины (на русский сложно адекватно перевести). В случае, если не выполнить эту операцию, возникнет исключение TypeError.
Priming корутины может быть выполнен либо путем передачи None (на что и намекает сообщение ошибки), либо просто вызовом функции next с передачей корутины. И эта операция должна быть выполнена обязательно ровно один раз в самом начале.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В предыдущем примере была строчка кода, в которой мы отправили значение None в только что созданную корутину перед её использованием.
Такое действие называется priming корутины (на русский сложно адекватно перевести). В случае, если не выполнить эту операцию, возникнет исключение TypeError.
Priming корутины может быть выполнен либо путем передачи None (на что и намекает сообщение ошибки), либо просто вызовом функции next с передачей корутины. И эта операция должна быть выполнена обязательно ровно один раз в самом начале.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Анонимные функции
Анонимные функции являются крайне полезным аспектом, которым либо пренебрегают, либо чрезмерно пользуются. Новичкам они могут показаться сложными, но это совсем не так.
В целом, структура очень простая – lambda <arguments>: <expression> . Сначала пишете ключевое слово lambda, далее аргументы, двоеточие и какое-то выражение, результат которого автоматически вернется.
Такие функции чаще всего используются, когда они больше нигде не понадобятся, то есть определять полноценную функцию нет смысла. Типичные примеры использования – map и filter.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Анонимные функции являются крайне полезным аспектом, которым либо пренебрегают, либо чрезмерно пользуются. Новичкам они могут показаться сложными, но это совсем не так.
В целом, структура очень простая – lambda <arguments>: <expression> . Сначала пишете ключевое слово lambda, далее аргументы, двоеточие и какое-то выражение, результат которого автоматически вернется.
Такие функции чаще всего используются, когда они больше нигде не понадобятся, то есть определять полноценную функцию нет смысла. Типичные примеры использования – map и filter.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3