Python академия
7.74K subscribers
2.31K photos
5 videos
267 links
Python академия. Учи Python быстро и легко. По всем вопросам @evgenycarter
Download Telegram
Процесс делегирования в Python

Делегирование – это объектно-ориентированный подход, также называемый паттерном проектирования.

Предположим, у вас есть объект x, и вы хотите изменить поведение только одного из его методов. Вы можете создать новый класс, предоставляющий новую реализацию метода, который вы хотите изменить, и делегирующий все остальные методы соответствующим методам объекта x.

В примере показан класс, охватывающий поведение файла и преобразующий данные из нижнего в верхний регистр

Метод write() в классе upcase конвертирует строку из нижнего в верхний регистр до вызова другого метода. Собственно сама делегация осуществляется за счет использования объекта self._out.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4👎1
Именованные кортежи, как альтернативы классам в Python.

Если нет желания создавать новый класс и предполагаемая структура не слишком сложна и без дополнительных функций, тогда можно использовать именованные кортежи.

Для понимания:
Именованные кортежи определяют имена для каждой позиции в кортеже и позволяют создавать более читаемый и понятный код. Они могут быть использованы в тех же случаях, что и обычные кортежи, а обращаться к полям можно не только по индексу, но и по имени.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3👏1
Замер времени выполнения куска кода с помощью модуля «timeit».

Модуль timeit позволяет замерить время выполнения любого куска кода.

Большие куски кода не очень удобно, но вот мелкие довольно хорошо. Закидываете вашу строчку внутрь timeit и готово.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Подборка каналов для IT специалистов 🎯

Системное администрирование 📌
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.

Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT

Чат программистов📌
https://t.me/developers_ru

Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack

GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub

CodePen 📌
https://t.me/codepen_1 Сообщество пользователей CodePen

Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных

Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском

Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка

Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков

Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика

Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр

Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/python_360 Книги по Python Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов

БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning

Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию

QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика

Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
https://t.me/arhitekturamira World Architecture

Английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля

Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике

Арбитраж трафика 📌
https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика

Крипта 📌
https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют

DeepFake 📌
https://t.me/deepfakenow Публикуем deepfake видео

Мир технологий 📌
https://t.me/mir_teh Видео из мира технологий
👍2
3 трюка с itertools

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 👉@pythonofff
👍5🔥1
Как эффективно по отношению к памяти сравнить два неупорядоченных списка

Давайте предположим, что у вас есть два списка, которые содержат одинаковые элементы. Однако эти элементы стоят в разном порядке.

Два списка содержат одни и те же элементы, а вот их порядок отличается. Давайте посмотрим, как мы можем удостовериться, что перед нами два одинаковых списка.

• Мы можем использовать метод collections.Counter
• Можно использовать sorted(), если объекты поддаются порядку.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Удаляем дубликаты из списка в Python

Очень часто мы бы хотели удалить или найти дубликат элемента в списке. Давайте посмотрим, как удалить дубликаты из списка. Лучший подход — преобразовать список в множество. Множества представляют собой неупорядоченную структуру данных с уникальными значениями и не допускают копий.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍5👎1
Метод get() у словарей и его «дефолтный» результат.

Немножко теории: метод get() возвращает значение для искомого ключа. Если ключ недоступен, возвращает значение по умолчанию.

Метод get() возвращает значение по ключу если такой ключ присутсвует в списке, если его нет, то метод возвращает дефолтное значение.

Если же мы напишем nameforuserid.get(5454) без указания «дефолтного» значения, то функция вернет None. Довольно удобно и практично.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍5
geopy

Программистам может быть сложно ориентироваться в географии. Однако модуль geopy всё упрощает:

$ pip install geopy

Он работает путём абстрагирования API разных сервисов геокодирования. Этот модуль даёт возможность узнать полный адрес места, его долготу и широту и даже высоту.

Также в нём есть полезный класс Distance. Он высчитывает расстояние между двумя местами в удобной единице измерения.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍7
howdoi

Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?

Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:

$ pip install howdoi

Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
map

У Python есть хорошая встроенная поддержка функционального программирования. Одной из самых полезных возможностей является функция map(), особенно в сочетании с лямбда-функциями

Здесь map() применяет простую лямбда-функцию на каждом элементе x и возвращает объект map, который можно преобразовать в какой-нибудь итерируемый объект вроде списка или кортежа

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
🔥3
Разбиение строки в список

Вы можете разбить строку на список строк. В этом случае разбиение происходит по символу пробела

Чтобы разделить по пустому месту, не нужно передавать в split никаких аргументов – используйте mystring.split().

Split также имеет второй параметр, называемый maxsplit, который определяет максимальное количество разбиений. По умолчанию он равен -1 (без ограничений).

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Аннотации типов

Python — динамически типизированный язык. Вам не нужно указывать тип данных при определении переменных, функций, классов и т.д.

Это позволяет ускорить процесс разработки. Однако мало что раздражает так сильно, как ошибка времени выполнения, возникшая из-за простого несовпадения типа.

С версии Python 3.5 при определении функции можно добавлять аннотации типов

Также они позволяют использовать инструменты для проверки типов, чтобы отлавливать ошибки TypeError.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Декорируем функции

Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.

Внутри print_argument мы определяем функцию-обертку. Она выводит аргумент и имя вызываемой функции, выполняет фактическую функцию и возвращает ее результат, как если бы функция вызывалась «обычно».

С помощью print_argument мы применяем наш декоратор к функции. Декоратор может быть повторно использован и для других функций.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍9
Data classes

Начиная с версии 3.7, Python поставляется с классами данных. У них есть несколько преимуществ по сравнению с обычными классами или другими альтернативами:

• возврат нескольких значений или словарей;
• класс данных требует минимального количества кода;
• возможность сравнения классов данных;
• возможность распечатать класс данных для отладки при помощи repr;
• снижение вероятности ошибок в связи с требованием класса данных type hints

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍5
Проверка на вхождение подстроки

Должно быть, вы знаете, что можно проверить, содержится ли нужный элемент в кортеже, списке, словаре, с помощью конструкции 'item in list' или 'item not in list'. Я не мог представить, что это сработает для строк.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Списковые включения

Возможно где-то до этого ты уже мог слышать понятие «list comprehensions». Это такой способ уместить цикл for, блок if и присваивание в одну строку.

Начнем с простейшего примера. Допустим, нам снова надо возвести в квадрат все элементы списка.

Да, определенно этот код короче предыдущего, но всё еще некрасив. С первого взгляда сложно сказать, что делает функция map (она принимает в качестве аргументов функцию и список и применяет функцию к каждому элементу списка). К тому же мы вынуждены определять функцию, это выглядит довольно беспорядочно.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Подсчет вхождений в список

Используйте Counter из библиотеки коллекций, чтобы получить словарь с подсчетом всех уникальных элементов в списке

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Следим за временем, необходимым на выполнение вашего кода на Python

Допустим, вам необходимо узнать, сколько времени занимает выполнение той или иной функции. Используя модуль time, вы можете рассчитать это время.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
🔥3👍1
Валидные значения словаря

В словарь можно поместить что угодно – вы не ограничены числами или строками. Можете поместить списки внутрь словаря и получить доступ к вложенным значениям

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2