Python Learning

⚙️ inspect.signature() В Python функция inspect.signature() из модуля inspect позволяет получать информацию о сигнатуре функций и методов. Это полезно для анализа кода во время выполнения, например, для отладки или динамического вызова функций. Python Learning 👩‍💻

⚙️ inspect.signature() В Python функция inspect.signature() из модуля inspect позволяет получать информацию о сигнатуре функций и методов. Это полезно для анализа кода во время выполнения, например, для отладки или динамического вызова функций. Python Learning 👩‍💻

⚙️ shutil.copy() Функция shutil.copy() из модуля shutil позволяет копировать файлы из одного места в другое. Это удобно для работы с файлами и создания резервных копий. Python Learning 👩‍💻

PyOxidizer PyOxidizer — это инструмент, позволяющий упаковать Python-проект в единый исполняемый файл, включающий интерпретатор Python, все необходимые библиотеки и ресурсы. Это позволяет запускать ваши приложения без необходимости предварительной установки Python или каких-либо зависимостей. Python Learning 👩‍💻

🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 16 - 17 декабря в 19:00 мск. О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет. На вебинаре вы: ☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота в формате консольного приложения. ☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения. ☑️ Изучите рекомендации по продолжению обучения и развитию карьеры Backend-разработчика на Python. ☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта. 🎁 Приятные бонусы - карта компетенций начинающего Python-разработчика и гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов» всем участникам интенсива! Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KMaNx

⚙️ difflib.get_close_matches() В Python функция difflib.get_close_matches() находит наиболее похожие строки из списка на основе заданного шаблона. Это удобно для реализации поиска, проверки орфографии или подсказок для ввода. Python Learning 👩‍💻

✅️ GitHub теперь в Telegram! Подписывайтесь: @GitHub

❓ Вопрос на собеседовании Что такое dataclass в Python, как работает параметр init=False и зачем он нужен? Ответ ⬇️ dataclass — это декоратор из модуля dataclasses, который упрощает создание классов для хранения данных, автоматически генерируя методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__. Параметр init=False позволяет исключить атрибут из автоматически сгенерированного конструктора __init__. Это полезно для атрибутов, которые не должны передаваться при создании экземпляра, например, для вычисляемых значений или внутренних данных. Пример использования ⚙️

from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Product: name: str price: float discount: float = field(init=False) # Исключаем из __init__ def __post_init__(self): self.discount = self.price * 0.1 # Вычисляем скидку после инициализации # Создание экземпляра item = Product(name="Laptop", price=1000) print(item) # Product(name='Laptop', price=1000, discount=100.0)

Python Learning 👩‍💻

😁 Python Learning 👩‍💻

🔒 Частное облако SpaceWeb — полный контроль и безопасность для вашего бизнеса Создавайте изолированные среды для корпоративных приложений и данных. Наше частное облако сочетает максимальную безопасность, гибкость и легкость управления. Идеально подходит для тех, кто ценит конфиденциальность и защиту. 💼 Ваши данные — под надежной защитой, доступ к ним — в любое время, в любой точке мира. Хотите узнать больше? Подпишитесь на канал SpaceWeb и будьте в курсе всех новинок в мире облачных технологий! Реклама.ООО "СпейсВэб". ИНН: 7813376370 erid: 2VtzqwKzQ8h

🔒 Частное облако SpaceWeb — полный контроль и безопасность для вашего бизнеса Создавайте изолированные среды для корпоративных приложений и данных. Наше частное облако сочетает максимальную безопасность, гибкость и легкость управления. Идеально подходит для тех, кто ценит конфиденциальность и защиту. 💼 Ваши данные — под надежной защитой, доступ к ним — в любое время, в любой точке мира. Хотите узнать больше? Подпишитесь на канал SpaceWeb и будьте в курсе всех новинок в мире облачных технологий! Реклама.ООО "СпейсВэб". ИНН: 7813376370 erid: 2VtzqwKzQ8h

⚙️ itertools.chain() Функция itertools.chain() позволяет объединить несколько итерируемых объектов в один. Это полезно, когда нужно работать с несколькими списками или другими коллекциями без явной конкатенации. Python Learning 👩‍💻

⚙️ collections.ChainMap В Python класс collections.ChainMap объединяет несколько словарей в одну структуру, позволяя искать ключи сразу во всех словарях. Это удобно для объединения настроек или конфигураций. Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️

Список lst — изменяемый тип, и изменения внутри функции влияют на оригинальный объект, поэтому 4 добавляется к списку. Переменная n — неизменяемый тип (int), поэтому увеличение num на 1 не изменяет оригинальный n.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ re.findall() В Python функция re.findall() из модуля re находит все совпадения с заданным регулярным выражением в строке и возвращает их в виде списка. Это удобно для извлечения данных из текста. Python Learning 👩‍💻

⚙️ collections.deque В Python класс collections.deque предоставляет двустороннюю очередь с эффективным добавлением и удалением элементов с обоих концов. Это полезно для реализации очередей, стеков и буферов. Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании Что такое контекстные переменные (contextvars) в Python, как они работают и где применяются? Ответ ⬇️ Контекстные переменные (contextvars) — это механизм, введённый в Python 3.7, который позволяет хранить и изолировать данные для каждого потока выполнения. Они особенно полезны в асинхронных приложениях, где глобальные переменные могут быть небезопасны из-за возможного пересечения данных между задачами. В отличие от локальных переменных потоков (threading.local), contextvars работают корректно в асинхронных средах, таких как asyncio. Пример использования ⚙️

import contextvars import asyncio # Создаём контекстную переменную user_context = contextvars.ContextVar('user') async def task(name): user_context.set(name) # Устанавливаем значение await asyncio.sleep(1) # Эмуляция асинхронной задачи print(f"Текущий пользователь: {user_context.get()}") async def main(): await asyncio.gather(task("

Python Learning 👩‍💻

😁

😁