Python Learning

⌛ 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 👩‍💻

➡️ 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. Python Learning 👩‍💻

➡️ PyYAML YAML означает «YAML — не язык разметки» («YAML Ain’t Markup Language»). Это язык форматирования данных, являющийся надмножеством JSON.

🗣️ В отличие от JSON, YAML может хранить более сложные объекты и ссылаться на собственные элементы. Также там можно писать комментарии, что делает YAML подходящим для конфигурационных файлов.

✔️ Модуль PyYAML позволяет использовать YAML в Python. PyYAML позволяет хранить любые Python-объекты и экземпляры любых пользовательских классов. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Знаете ли вы, что число π (пи) никогда не заканчивается и не повторяется? А числа Фибоначчи встречаются во многих природных явлениях? 🐌 Математика — это не просто набор формул. Это язык, который описывает мир вокруг нас. 📚 Есть желание разобраться? В помощь вам — полезный канал о высшей математике. Его автор — выпускник СПБГУ, а ныне — преподаватель предмета. Простым языком объясняет сложные вещи, даёт шпаргалки и проводит бесплатные практикумы 🔥 Приятный бонус — живые дискуссии в комментариях и ответы на любые вопросы. Посмотрите сами 👉 @lav_math

➡️ Многоточие в Python 🗣️ Многоточие Python – это последовательность из трех точек, часто используемая в естественных языках. Но чего вы, возможно, не знаете – это еще и валидный объект в Python:

>>> ...
Ellipsis

⚙️ Применяется он преимущественно в операциях нарезки матриц в NumPy. Однако можно использовать его вместо обычного pass в качестве плэйсхолдера в функции, которую еще не реализовали:

python        
def my_awesome_func():
    ...

✔️ Вот валидный код Python, и выглядит он теперь не так уж плохо. Python Learning 👩‍💻

➡️ wikipedia У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации. ✔️ Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным. 🗣️ Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate(). Python Learning 👩‍💻

⚙️ sh Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль. ✔️ Библиотека sh может стать приятной альтернативой. Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python. 🗣️ Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ __repr__ При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:

>>> file = open('file.txt', 'r')
>>> print(file)
<open file 'file.txt', mode 'r' at 0x10d30aaf0>

✔️ Это сильно упрощает отладку. Вот всё, что вам нужно сделать:

class SomeClass:
    def __repr__(self):
        return "<какое-то описание>"

some_instance = SomeClass()

# выводит <какое-то описание>
print(some_instance)

Метод __repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы. Python Learning 👩‍💻