Разъяснивший Python
الذهاب إلى القناة على Telegram
Твой проводник в омут Python'а Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc Канал на бирже: https://telega.in/c/python_pssss
إظهار المزيد7 180
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-87 أيام
-4530 أيام
أرشيف المشاركات
7 179
7 179
math.copysign
Функция math.copysign используется для создания числа с абсолютным значением |x|, но с знаком y. Это означает, что math.copysign(x, y) возвращает число, которое имеет тот же знак, что и y, но абсолютное значение равно |x|. Это может быть полезно в математических вычислениях и программировании, особенно при работе с числами с плавающей точкой или в случаях, когда нужно сохранить определенный знак при преобразовании данных.
Разъяснивший Python | ChatGPT
7 179
statistics.mean
Функция mean из модуля statistics используется для вычисления среднего арифметического (среднего значения) списка чисел. Она принимает в качестве аргумента последовательность числовых данных (например, список или кортеж) и возвращает их среднее значение.
Разъяснивший Python | ChatGPT
7 179
Если вас бесят безмозглые коллеги, клиенты и начальники — подписывайтесь на Е-коммерса.
Там собирают самое свежее из мира торговли: зашквары бизнесменов, беспредел покупателей и бредовые объявления на онлайн-площадках.
Просто посмотрите, на сколько это залипательно: https://t.me/+l5HwITmagLo5NWVi
7 179
Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
Разъяснивший Python | ChatGPT
7 179
🐳 Whale — будущее NFT рынка?
Кажется, времена, когда за простую NFT можно было выручить миллионы, прошли. Однако это не означает, что рынок NFT полностью умер. Наоборот, отличный тому пример — NFT киты от проекта Whale!
На данный момент флор на китёнка доходит до 6 TON, объёмы хорошие, и все роялти от проекта идут на выкуп этих NFT по флору. Дабы не ловить фомо в будущем, мы с командой прикупили парочку китёнков.
Также у Whale есть супер интересная рефка в честь запуска собственного токена: за каждый $1, заработанный через реферальную систему, вы будете получать 1 токен $WHALE (каждые 10% от реферала идут вам).
Ссылочка на бота - тут.
7 179
raise
Конструкция
raise используется для генерации исключений.
Когда в коде происходит что-то непредвиденное или некорректное — можно сгенерировать исключение командой raise.
Например:
raise ValueError('Invalid value')
Здесь мы генерируем исключение ValueError с сообщением об ошибке.
После генерации исключения выполнение текущего кода прерывается и происходит переход в блок try/except для обработки этой ошибки.
Если исключение не будет обработано — программа завершится с ошибкой.
В этом примере функция calculate_discount проверяет входные данные. Если скидка меньше 0 или больше 100 — с помощью raise генерируется исключение ValueError с сообщением.
Разъяснивший Python | ChatGPT7 179
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.
def print_argument(func):
def wrapper(the_number):
print("Argument for",
func.__name__,
"is", the_number)
return func(the_number)
return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
return x + 1
print(add_one(1))
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.
Argument for add_one is 1
Разъяснивший Python | ChatGPT7 179
Простое измерение времени выполнения кода
Иногда бывает нужно измерить время выполнения кода для оптимизации или анализа производительности. Это можно сделать с помощью встроенного модуля time.
Этот метод позволяет легко и точно измерять время выполнения кода, что помогает выявлять узкие места и оптимизировать производительность.
Разъяснивший Python | ChatGPT
7 179
Быстрая замена значений в столбце DataFrame на основе условий
Когда у вас есть DataFrame и вам нужно заменить значения в столбце на основе определенных условий, вместо использования циклов, можно воспользоваться методом np.where из библиотеки NumPy.
Этот лайфхак помогает заменить значения в столбце DataFrame на основе заданных условий, избегая использования циклов и делая код более читаемым и эффективным. Он будет особенно полезен для аналитиков данных и всех, кто работает с большими наборами данных, где требуется производить массовые изменения данных на основе условий.
Разъяснивший Python | ChatGPT
7 179
Проверка необходимой версии Python
Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку.
Разъяснивший Python | ChatGPT
7 179
statistics.mean
Функция mean из модуля statistics используется для вычисления среднего арифметического (среднего значения) списка чисел. Она принимает в качестве аргумента последовательность числовых данных (например, список или кортеж) и возвращает их среднее значение.
Разъяснивший Python | ChatGPT
7 179
Стать Python-разработчиком в 2024 году? Легко!
Записывайтесь на 14-дневный подготовительный курс.
⏰ Старт уже 13 августа!
72 урока в онлайн, 3 встречи с наставником в режиме реального времени, 1 встреча для лайвкодинг-сессии, помощь наставника, а как итог – собственная программа и четкое понимание, в правильном ли IT-направлении вы двигаетесь.
Совершайте покупку 14-дневного курса до 15.08.2024 включительно и выполняйте домашние задания, после этого вы автоматически становитесь участником конкурса и получаете возможность выиграть полноценный курс по профессии “Python-разработчик”!
🎉 Победителя определим случайным образом через рандомайзер.
7 179
Использование подчеркивания в REPL
Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:
>>> 3 * 3 9 >>> _ + 3 12Прием работает и в оболочке IPython. Разъяснивший Python | ChatGPT
7 179
Обязательные аргументы
Для принудительного использования аргументов ставьте символ звездочки (
*) перед ними, заставляя все аргументы стать ключевыми.
Разъяснивший Python | ChatGPT7 179
random.triangular
Функция random.triangular() используется для генерации случайных чисел из треугольного распределения. Треугольное распределение часто используется для моделирования сценариев, где значения имеют минимальные, максимальные и наиболее вероятные (режим) значения. Параметр low — нижняя граница (минимальное значение). По умолчанию 0.0. Параметр high — верхняя граница (максимальное значение). По умолчанию 1.0. Параметр mode — режим (наиболее вероятное значение). По умолчанию среднее значение между low и high.
Разъяснивший Python | ChatGPT
7 179
Тернарный оператор
Тернарный оператор — это оператор, позволяющий записать условную конструкцию if-else в одну строку.
Тернарный оператор часто используется для условного присваивания значений переменной, выбора между двумя вариантами в одну строку.
Он позволяет сократить и упростить запись условных выражений. Однако не рекомендуется использовать вложенные конструкции, т. к. это ухудшает читаемость.
В данном примере тернарный оператор используется:
— Для вывода одной из двух фраз в зависимости от условия
a > b.
— Для присваивания переменной result одного из двух значений в зависимости от четности a.
Разъяснивший Python | ChatGPT7 179
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.
Разъяснивший Python | ChatGPT7 179
Быстрое форматирование и вывод JSON данных
Иногда нужно вывести JSON данные в удобочитаемом виде для отладки или анализа. Встроенная библиотека json позволяет легко форматировать и печатать JSON данные.
Этот метод позволяет легко форматировать JSON данные, делая их более структурированными и удобными для чтения и анализа.
Разъяснивший Python | ChatGPT
7 179
Быстрое создание миниатюр изображений
Иногда требуется создать миниатюры (thumbnails) изображений, чтобы уменьшить их размер для предварительного просмотра. Это можно сделать легко с помощью библиотеки Pillow (PIL).
Этот метод позволяет легко и эффективно создавать миниатюры изображений, что может значительно упростить работу с большими наборами изображений и улучшить производительность веб-приложений.
Разъяснивший Python | ChatGPT
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
