Python Learning

➡️ Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка 🗣️ Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов. Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику: • Используем список для обхода элементов и set, чтобы отслеживать уже встреченные элементы, избегая их дублирования. • Используем однострочный list comprehension с условием, которое добавляет элемент в результирующий список только если он ещё не был добавлен. Python Learning 👩‍💻

⚙️ Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи. 🗣️ В Python можно использовать модуль signal для установки тайм-аутов на выполнение кода. Python Learning 👩‍💻

➡️ Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3 Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне. ✔️ Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python Генераторы в Python позволяют создавать ленивые последовательности, которые вычисляются по мере необходимости. 🗣️ Это мощный инструмент для работы с большими или даже бесконечными данными, поскольку генераторы экономят память и ресурсы. Один из интересных и необычных способов использования генераторов — создание бесконечных последовательностей. Python Learning 👩‍💻

➡️ Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повышения производительности, особенно если функция выполняет тяжелые вычисления или обращения к внешним ресурсам. 🗣️ Данный декоратор кэширует результаты функции в зависимости от переданных аргументов, что делает его гибким и эффективным. Python Learning 👩‍💻

📣 Для тех, кто ищет работу на Python Представляем вашему вниманию канал, где админы вручную просматривают, отбирают и публикуют самые свежие и интересные вакансии, связанные с этим языком программирования. 🐍 Канал специализируется исключительно на Python 📆 Вакансии публикуются каждый день 🔝 В результате отбора выкладываются только топовые вакансии! Python Вакансии l Работа Python — подписывайтесь и следите за лучшими вакансиями по Python!

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻

Хотите научиться работать с Big Data и освоить базовые навыки аналитики? Приходите на курс «Python для анализа данных». За 3 месяца вы научитесь работать с Python и Big Data с нуля. Программа подходит для новичков, начинающих аналитиков и специалистов из смежных профессий. На курсе вы: — изучите основы синтаксиса Python, освоите работу с ключевыми инструментами и библиотеками; — погрузитесь в исследовательский анализ данных и разберётесь в основах статистики; — научитесь проектировать и проводить AB-тестирование. Вас поддержат действующие эксперты в аналитике данных из компаний разных отраслей. А проекты, которые вы создадите, станут частью вашего портфолио. После курса вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении. Первые 4 темы можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы понять, подходит ли вам такой формат обучения. → Начать обучение бесплатно

Хотите научиться работать с Big Data и освоить базовые навыки аналитики? Приходите на курс «Python для анализа данных». За 3 месяца вы научитесь работать с Python и Big Data с нуля. Программа подходит для новичков, начинающих аналитиков и специалистов из смежных профессий. На курсе вы: — изучите основы синтаксиса Python, освоите работу с ключевыми инструментами и библиотеками; — погрузитесь в исследовательский анализ данных и разберётесь в основах статистики; — научитесь проектировать и проводить AB-тестирование. Вас поддержат действующие эксперты в аналитике данных из компаний разных отраслей. А проекты, которые вы создадите, станут частью вашего портфолио. После курса вы получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении. Первые 4 темы можно пройти уже сейчас — это бесплатно. Попробуйте, чтобы понять, подходит ли вам такой формат обучения. → Начать обучение бесплатно

⚙️ Ленивая инициализация свойств с помощью дескрипторов ➡️ Дескрипторы в Python позволяют управлять доступом к атрибутам объекта.

🗣️ С их помощью можно реализовать ленивую инициализацию свойств, что особенно полезно для дорогостоящих операций, которые нужно выполнять только при первом обращении к свойству

Python Learning 👩‍💻

👀 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. Python Learning 👩‍💻

👀 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. Python Learning 👩‍💻

⚙️ 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
2

Python Learning 👩‍💻

➡️ 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. Python Learning 👩‍💻

➡️ 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
12

🗣️ Прием работает и в оболочке IPython. Python Learning 👩‍💻

Начните обучение в магистратуре в Центральном университете уже на 3-м курсе бакалавриата! Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке ведущих компаний России: Т-Банка, Авито и других. Учебу реально совместить с последними курсами бакалавриата или действующей работой. Обучение занимает 20 часов в неделю в вечернее время в первый год, а занятия проводят в центре Москвы профессоры из МГУ, МФТИ, РЭШ и практики из индустрии. Обучение в университете построено по принципам ИТ-компаний, со средой, способствующей росту и развитию. У каждого студента будет: личный ментор по траектории обучения; доступ к карьерному центру с коучами и консультантами; опыт работы в проектах 30+ компаний-партнеров уже во время обучения; диплом гособразца. Участвуйте в онлайн-отборе, чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке! erid:2VtzqubYWmq Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 774341802

⚙️ Обязательные аргументы ➡️ Для принудительного использования аргументов ставьте символ звездочки (*) перед ними, заставляя все аргументы стать ключевыми. Python Learning 👩‍💻