Преобразуем список в словарь при помощи генератора словаря

Для преобразования списка Python в словарь также можно использовать генератор словаря.

Генератор словаря похож на генератор списка в том, что оба они создают новое значение соответствующего типа данных.

Что касается синтаксиса, в генераторе словаря используются фигурные скобки {}, а в генераторе списка — квадратные [ ].

Для начала мы объявили список фруктов (fruits), где хранятся их названия, которые мы хотим перенести в словарь.

Затем мы использовали генератор словаря, чтобы пройтись по каждому элементу в списке fruits. Для каждого фрукта в нашем списке мы добавили элемент в новый словарь. При этом каждому фрукту мы присвоили значение In stock.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

ASCII-текст

По умолчанию json.dump проверяет, имеет ли ваш текст в словаре кодировку ASCII. Если присутствуют символы, отличные от ASCII, они автоматически экранируются.

Но это не всегда приемлемо. Во многих случаях вы бы хотели сохранить символы Unicode нетронутыми.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Подсчет вхождений в список

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

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff