Python академия
7.73K subscribers
2.33K photos
5 videos
268 links
Python академия. Учи Python быстро и легко. По всем вопросам @evgenycarter
Download Telegram
Объединить два словаря

Для того чтобы объединить два словаря, есть как минимум два способа: прямой и современный.

Обратите внимание на то, что значения итогового словаря будут зависеть от порядка исходных словарей в функциях: если переставить местами словари a и b, значение ключа 'y' изменится на 2.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Как стать Python-разработчиком, за которым охотятся работодатели?

Пройти бесплатные вводные курсы, чтобы познакомиться с профессией
Начать учиться в группе с наставником и присоединиться к комьюнити из 26 000 айтишников
Выполнить 4 крутых проекта для портфолио, поучаствовать в Open Source 
Подготовиться к трудоустройству по программе Карьерного трека

Начните сейчас!
👍3
Проверка строки на палиндром

Простой вариант этого кода проверяет, является ли слово без пробелов и знаков препинания, написанное в одном регистре, палиндромом.

Более сложный вариант, который сможет проверить строку «А роза упала на лапу Азора», предлагаем написать самостоятельно. Общая идея: свести сложную строку к простой, хоть и длинной 'арозаупаланалапуазора'. Вам пригодятся функции строк .lower(), .join(), а также, возможно, преобразование строки в список.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍7
Транспонирование матрицы

В простейшем случае двумерная матрица может быть задана списком из нескольких списков одинаковой длины, которые представляют собой строки матрицы. Если вам требуется «повернуть на 90 градусов» такую матрицу или превратить строки в столбцы (транспонировать, как говорят математики)

Обратите внимание, что в итоговом списке элементами (то есть строками новой матрицы) будут кортежи — так работает используемая здесь функция zip ().

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Выражения присваивания (Assignment expressions)
Python 3.8

Так же известный как «моржовый оператор» (walrus operator) — новый синтаксис, который позволит присваивать значения переменным внутри другого выражения. Это, наверное, самое известное и обсуждаемое из нововведений версии 3.8.

Целью введения оператора является повышение читаемости кода, поэтому использовать его (как и все остальные операторы) стоит не при первой же возможности, а только тогда, когда это уместно.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Исключение из очереди

Класс collections.deque() это обобщение стеков и очередей и представляет собой двустороннюю очередь. Двусторонняя очередь deque() поддерживает поточно-ориентированные, эффективные по памяти операции добавления и извлечения элементов последовательности с любой стороны с примерно одинаковой производительностью O(1) в любом направлении.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍7
Итерация next() для генераторов

В большинстве обычных сценариев в программировании мы можем получить доступ к индексу и получить номер позиции, используя счётчик, который будет просто добавляемым значением

Однако вместо этого можно использовать next(). Next берёт итератор, который будет хранить текущую позицию в памяти и перебирать список в фоновом режиме.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Проверка на дубликаты

Этот простой скрипт проверяет, содержатся ли в списке повторяющиеся значения (дубликаты). Используется свойство множеств set, которые могут содержать только уникальные элементы.

Вместо списков могут быть и кортежи, и словари. В последнем случае проверка будет выполняться только среди ключей словаря.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Преобразование изменяемых данных в неизменяемые

Изменяемые данные (например, словари или списки) — это структуры, к которым могут быть добавлены новые значения.

Неизменяемые данные, в противоположность изменяемым, после создания остаются неизменными. Посмотрите, как можно преобразовать изменяемый тип данных в неизменяемый.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Counter

Ещё один прекрасный модуль из стандартной библиотеки — collections, и я хотел бы познакомить вас с collections.Counter. Используя Counter, легко получить счётчик списка. Это полезно для получения общего количества значений в данных, нулевого счёта данных и просмотра уникальных значений. В counter есть множество функций, которых нет в Pandas Series, что делает его значительно полезнее в определённых ситуациях

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍6
Профилирование — это процесс, который помогает при работе с данными и их обработке.

Пожалуй, одна из самых известных Python-библиотек для этого – Pandas. Данная библиотека является довольно понятной в использовании и благодаря ей можно быстро выполнять анализ данных.

Кроме того, Pandas имеет встроенную функцию .plot() как часть класса DataFrame, что позволяет демонстрировать на графиках обрабатываемые данные.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2🤔1
Подсказки типа

Python — это язык с динамической типизацией. Вам не нужно указывать тип данных при определении переменных, функций, классов и т.д.

Такой прием сокращает время разработки. Однако есть и более страшные вещи, чем ошибка при выполнении, вызванная простой проблемой ввода.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2🤔1
sh

Python — это отличный скриптовый язык. Иногда использование стандартных библиотек os и subprocess становится настоящей головной болью.

А библиотека sh является отличной альтернативой.

С ней вы сможете вызывать любую программу как обычную функцию — это крайне полезно для автоматизации рабочего процесса и задач, причем все делается в самом Python.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍6
Что такое аннотации типов?

Аннотации типов – это новая возможность, описанная в PEP484, которая позволяет добавлять подсказки о типах переменных. Они используются, чтобы информировать читателя кода, каким должен быть тип переменной.

Это придаёт немного статический вид коду на динамически типизированном Python. Достигается это синтаксисом: <тип> после инициализации / объявления переменной.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍6💩1
Передавайте в функцию сколько угодно элементов — используйте kwargs

Если при разработке программы нужно выполнить несколько похожих действий, то лучшее решение — определить функции для многоразового использования кода. Для этого вызовите функцию с аргументом. Но что делать, если аргументы функции определены, а вам нужно передать больше значений? Для этого можно использовать kwargs — функции для именованных аргументов.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Сделайте «санитарную» обработку входных данных эффективнее

Чем больше размер программы, тем выше шансы пропустить уязвимость в коде. Один из способов обезопасить себя от возможных ошибок — очистка входных данных перед выполнением программы (input sanitization).

В большинстве случаев при таком подходе достаточно поменять регистр символов или использовать регулярные выражения.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Деление с плавающей запятой

При делении целых чисел в Python результат будет целым, даже если на самом деле он был дробным. Чтобы получить корректный ответ, приходится делать что-то подобное:
result = 1.0/2

Но у этой проблемы есть и другое решение

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4👎3
Упростите использование операторов сравнения

Использовать все операторы сравнения для одного класса может быть довольно сложно, учитывая, что их немало: It, le, gt или ge. Но есть ли более простой способ сделать это? Здесь поможет functools.total.ordering

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
pprint

Стандартная функцияprint в Python знает свое дело. Но попробуйте вывести на печать крупный и вложенный объект, и вас ждет сплошное разочарование.

Вот здесь-то и приходит на помощь модуль pretty-print из стандартной библиотеки. Он выводит сложно-структурированные объекты в удобочитаемом виде.

Настоящий must-have для любого Python-разработчика, имеющего дело с нетривиальными структурами данных.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍5
При необходимости используйте итератор со срезами

Итератор — это инструмент для поточной обработки данных. Он отвечает за упрощение навигации по элементам: списку, словарю и так далее. Это такой объект-перечислитель, который выдаёт следующий элемент. В основном его используют в цикле for.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
🤔2👍1