Метод Counter.subtract()
Метод Counter.subtract() вычитает элементы текущего счетчика cnt и итерируемой последовательности или другого словаря или другого счетчика Counter(). Подобно методу словаря dict.update(), но вычитает количество (значения ключей), а не заменяет их.
Значения ключей как у счетчика так и у словаря могут быть нулевыми или отрицательными.
Метод Counter.subtract() вычитает элементы текущего счетчика cnt и итерируемой последовательности или другого словаря или другого счетчика Counter(). Подобно методу словаря dict.update(), но вычитает количество (значения ключей), а не заменяет их.
Значения ключей как у счетчика так и у словаря могут быть нулевыми или отрицательными.
Проверка истинности объекта класса
Для того, чтобы определить поведение при проверке на истинность объектов классов в python3 есть "магический" метод
Если данный метод определен в классе, то он будет вызываться при каждой проверке объекта на истинность а также с помощью функции
Если
Для того, чтобы определить поведение при проверке на истинность объектов классов в python3 есть "магический" метод
__bool__()
, который был добавлен на замену устаревшему __nonzero__()
в python2.Если данный метод определен в классе, то он будет вызываться при каждой проверке объекта на истинность а также с помощью функции
bool()
. Метод должен возвращать False
или True
. Если
__bool__()
не определен, будет вызываться метод __len__()
, если он определен, и, соответственно, объект будет считаться истинным, если результат __len__()
не будет равен нулю. Если в классе не определены ни __len__()
, ни __bool__()
, все его экземпляры будут истинными.Обрабатываем номера телефонов
Пакет phonenumbers основан на библиотеке libphonenumber от Google, которая позволяет форматировать, парсить и проверять номера телефонов.
Основным классом, который представляет номер, является PhoneNumber. Объект можно создать, вызвав метод parse() и передав в аргументы номер телефона в виде строки. Вторым аргументом также можно указать страну.
В целом, пакет использовать достаточно просто, базовые примеры есть на картинке. Также можете посмотреть документацию для более продвинутого использования.
Пакет phonenumbers основан на библиотеке libphonenumber от Google, которая позволяет форматировать, парсить и проверять номера телефонов.
Основным классом, который представляет номер, является PhoneNumber. Объект можно создать, вызвав метод parse() и передав в аргументы номер телефона в виде строки. Вторым аргументом также можно указать страну.
В целом, пакет использовать достаточно просто, базовые примеры есть на картинке. Также можете посмотреть документацию для более продвинутого использования.
Функция scandir()
Функция
#для_продвинутых
Функция
os.scandir()
в Python используется для получения итератора объектов os.DirEntry
, соответствующих записям в каталоге, заданном указанным путем. Записи возвращаются в произвольном порядке, а специальные записи '.' и '..' всегда будут в начале списка.#для_продвинутых
Функция getweakrefcount()
Функция
Синтаксис:
Параметры:
Возвращаемое значение:
Целое число, представляющее количество слабых ссылок и прокси-объектов, связанных с объектом.
#для_продвинутых
Функция
weakref.getweakrefcount()
в Python возвращает количество слабых ссылок и прокси-объектов, связанных с данным объектом.Синтаксис:
weakref.getweakrefcount(object)
Параметры:
object
: объект, для которого нужно узнать количество слабых ссылок и прокси-объектов.Возвращаемое значение:
Целое число, представляющее количество слабых ссылок и прокси-объектов, связанных с объектом.
#для_продвинутых
Функция statvfs
Функция
#для_продвинутых
Функция
statvfs()
используется для получения информации о файловой системе, содержащей указанный путь. Она возвращает объект класса os.statvfs_result
, атрибуты которого представляют информацию о файловой системе.#для_продвинутых
Функция current_thread()
Функция
В Python 3.10 и более поздних версиях она возвращает:
— «Идентификатор потока» текущего потока. Это ненулевое целое число. Его значение не имеет прямого смысла; оно предназначено как магическое число, которое можно использовать, например, для индексирования словаря потоко-специфичных данных.
— Идентификаторы потоков могут быть переиспользованы, когда один поток завершается, а другой создается.
#для_продвинутых
Функция
current_thread()
из модуля threading
в Python используется для получения объекта Thread
, представляющего текущий поток выполнения.В Python 3.10 и более поздних версиях она возвращает:
— «Идентификатор потока» текущего потока. Это ненулевое целое число. Его значение не имеет прямого смысла; оно предназначено как магическое число, которое можно использовать, например, для индексирования словаря потоко-специфичных данных.
— Идентификаторы потоков могут быть переиспользованы, когда один поток завершается, а другой создается.
#для_продвинутых
ChainMap
#для_продвинутых
ChainMap
— это инструмент из модуля collections, который позволяет объединить несколько словарей в один объект, доступный как единый словарь. Это удобно, когда вам нужно работать с несколькими словарями, представляющими разные области видимости или контексты, и вам нужно установить приоритеты доступа к данным.#для_продвинутых
uniformvariate
Синтаксис:
Параметры:
#для_продвинутых
uniformvariate
– это функция из библиотеки numpy
, которая используется для генерации случайных чисел из равномерного распределения.Синтаксис:
numpy.random.uniformvariate(low, high, size=None)
Параметры:
low (float)
: Нижняя граница диапазона.high (float)
: Верхняя граница диапазона.size (int, optional)
: Размер возвращаемого массива.#для_продвинутых
Функция vonmisesvariate
Функция
Аргументы функции:
#для_продвинутых
Функция
vonmisesvariate
из модуля random
в Python используется для генерации случайных чисел, подчиненных распределению фон Мизеса, также известному как круговое нормальное распределение или распределение Тихонова.Аргументы функции:
mu
: Среднее значение угла, выраженное в радианах в диапазоне от 0 до 2π.kappa
: Параметр концентрации, который должен быть больше или равен 0. Чем больше значение kappa
, тем более концентрируется распределение вокруг среднего значения.#для_продвинутых
PyJWT
PyJWT — это библиотека Python для работы с JSON Web Tokens (JWT). JWT — это компактный формат для передачи информации между сторонами, позволяющий обеспечить безопасность и аутентификацию.
#для_продвинутых
PyJWT — это библиотека Python для работы с JSON Web Tokens (JWT). JWT — это компактный формат для передачи информации между сторонами, позволяющий обеспечить безопасность и аутентификацию.
#для_продвинутых
Trio
Trio — это библиотека асинхронного программирования для Python, которая упрощает написание высокопроизводительных и масштабируемых приложений. Она основана на модели "async/await" и предоставляет ряд инструментов для работы с асинхронными операциями, такими как сетевые запросы, обработка файлов и I/O.
#для_продвинутых
Trio — это библиотека асинхронного программирования для Python, которая упрощает написание высокопроизводительных и масштабируемых приложений. Она основана на модели "async/await" и предоставляет ряд инструментов для работы с асинхронными операциями, такими как сетевые запросы, обработка файлов и I/O.
#для_продвинутых
#вопросы_с_собеседований
Что такое замыкание?
Замыкание (closure) — это функция, которая запоминает значения переменных из области видимости, в которой она была создана, и может получить к ним доступ, даже если она будет вызвана за пределами этой области видимости.
Ключевым моментом является то, что замыкание запоминает ссылки на переменные, а не сами значения. Это позволяет обращаться к актуальным значениям переменных даже после того, как функция, создавшая замыкание, завершила работу.
Обычно замыкания используются, если нужно:
— Создать функцию с сохранением некоторого состояния между вызовами.
— Избежать использования глобальных переменных и повысить инкапсуляцию.
— Частично применить функцию без вызова (создание другой функции).
В Python замыкания реализуются элегантно и просто с помощью вложенных функций. Это мощный механизм, позволяющий писать короткий и чистый код.
Что такое замыкание?
Ключевым моментом является то, что замыкание запоминает ссылки на переменные, а не сами значения. Это позволяет обращаться к актуальным значениям переменных даже после того, как функция, создавшая замыкание, завершила работу.
Обычно замыкания используются, если нужно:
— Создать функцию с сохранением некоторого состояния между вызовами.
— Избежать использования глобальных переменных и повысить инкапсуляцию.
— Частично применить функцию без вызова (создание другой функции).
В Python замыкания реализуются элегантно и просто с помощью вложенных функций. Это мощный механизм, позволяющий писать короткий и чистый код.
collections.Counter
Collections.Counter — это класс, предназначенный для подсчета хешей (hashable объектов).
Он позволяет удобно и эффективно подсчитывать вхождения элементов в какой-либо последовательности.
Основное отличие
Основные способы использования
— Подсчет слов или букв в тексте.
— Подсчет появления элементов в списке или итераторе.
— Нахождение наиболее часто встречающихся элементов.
— Использование при решении задач на вероятность и статистику.
Collections.Counter — это класс, предназначенный для подсчета хешей (hashable объектов).
Он позволяет удобно и эффективно подсчитывать вхождения элементов в какой-либо последовательности.
Основное отличие
Counter
от обычного словаря в том, что он не выбрасывает исключение, если ключ не существует, а просто создает новый ключ со значением 0. Это упрощает подсчет элементов.Counter
может принимать на вход любую итерируемую последовательность (список, кортеж и т.д.).Основные способы использования
Counter
:— Подсчет слов или букв в тексте.
— Подсчет появления элементов в списке или итераторе.
— Нахождение наиболее часто встречающихся элементов.
— Использование при решении задач на вероятность и статистику.
collections.MutableMapping
Collections.MutableMapping — это интерфейс, который представляет изменяемое отображение (словарь).
Он наследуется от интерфейса
Основное преимущество в использовании
Например, во многих функциях в стандартной библиотеке есть параметры типа
Collections.MutableMapping — это интерфейс, который представляет изменяемое отображение (словарь).
Он наследуется от интерфейса
Mapping
и добавляет методы для изменения отображения, такие как __setitem__
, __delitem__
и clear
. Основное преимущество в использовании
MutableMapping
— это возможность передавать экземпляры такого класса в любое API, ожидающее словарь. Например, во многих функциях в стандартной библиотеке есть параметры типа
dict
. Если создать класс, реализующий MutableMapping
, его экземпляры можно будет передавать в такие функции.Атрибут __slots__
Этот атрибут позволяет ограничить создание новых атрибутов в экземплярах класса.
Использование
Атрибут полезен, когда заранее известны все атрибуты класса и не нужна динамическая задача новых. Например, для простых данных или immutable классов.
#это_база
Этот атрибут позволяет ограничить создание новых атрибутов в экземплярах класса.
__slots__
определяется как список имен атрибутов в определении класса. Экземпляры класса с __slots__
могут иметь атрибуты только с именами, определенными в __slots__
. Попытка создать новый атрибут приведет к ошибке.Использование
__slots__
экономит память, так как экземпляры не создают словарь __dict__
для атрибутов.__slots__
не наследуются, для каждого подкласса нужно определять свои слоты.Атрибут полезен, когда заранее известны все атрибуты класса и не нужна динамическая задача новых. Например, для простых данных или immutable классов.
#это_база
Функции, поддерживающие только именованные аргументы (kwargs)
**kwargs (keyword arguments) — это способ передачи произвольного количества именованных аргументов в функцию.
В функциях после позиционных и обычных именованных аргументов указывают параметр
В
Благодаря этому через
Если одновременно используются
#это_база
**kwargs (keyword arguments) — это способ передачи произвольного количества именованных аргументов в функцию.
В функциях после позиционных и обычных именованных аргументов указывают параметр
**kwargs
.В
kwargs
передаются аргументы в виде ключ-значение. Внутри функции kwargs
становится словарем, где ключи — имена аргументов, значения — значения аргументов. Благодаря этому через
kwargs
можно передать любое количество дополнительных аргументов в функцию.Если одновременно используются
*args
и **kwargs
, то в вызове сначала указываются *args
.#это_база
#вопросы_с_собеседований
Что такое фабрика декораторов?
Фабрика декораторов — это особая разновидность функции высшего порядка, которая возвращает декоратор вместо прямого результата. Главное отличие фабрики декораторов от обычного декоратора в том, что она принимает аргументы, которые могут конфигурировать логику декоратора.
Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.
Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.
Что такое фабрика декораторов?
Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.
Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.
#вопросы_с_собеседований
Как Python ищет модули при импорте?
При импорте модулей интерпретатор следует определенному алгоритму поиска:
1. Сначала проверяются встроенные модули, которые поставляются в составе самого Python.
2. Затем по порядку просматриваются пути, перечисленные в sys.path — глобальной переменной, которая содержит список каталогов для поиска модулей.
По умолчанию в sys.path входят: текущий рабочий каталог скрипта, PYTHONPATH — каталоги указанные в этой переменной окружения, каталоги стандартной библиотеки Python.
3. Если модуль не найден — генерируется исключение ImportError.
Как Python ищет модули при импорте?
1. Сначала проверяются встроенные модули, которые поставляются в составе самого Python.
2. Затем по порядку просматриваются пути, перечисленные в sys.path — глобальной переменной, которая содержит список каталогов для поиска модулей.
По умолчанию в sys.path входят: текущий рабочий каталог скрипта, PYTHONPATH — каталоги указанные в этой переменной окружения, каталоги стандартной библиотеки Python.
3. Если модуль не найден — генерируется исключение ImportError.