Just Python

Станьте Тестировщиком за 0₽ Зарплата начинающего Тестировщика от 80 000₽, а стоимость обучения на профессию в онлайн-школах от 100 000 до 250 000 рублей. Прямо сейчас GeekBrains отдают бесплатно курс по тестированию. Переходите по ссылке и участвуйте в тест-драйве профессии. Акция продлится до 30 июня: https://go.redav.online/7dcc19d0c3c2f5c0?erid=LdtCK7b7u&m=1

locals() внутри метода locals() внутри функции возвращает локальную переменную, обратите внимание, что глобальные переменные являются частью глобального словаря таблицы символов. #theory // Just Python

Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции часть 2 Слабонервным людям, ненавидящим многоуровневые вложения, не читать. Для ранее описанных общих функций можно создавать бесконечно много проиводных. Для производной замера скорости структура такая #theory // Just Python

Думаете, Биткоин золотая жила? Чушь. В этом месяце выйдет 6 монет, который обгонят его годовой рост за неделю. Их список скоро выложат в канале Андрей Соколов. Это блог трейдера, который за 5 лет начальные $10 тыс. превратил в $2 млн. Он находит монеты, которые взлетают в 3-5 раз в течение недели-двух и рассказывает о таких сделках в своем канале. Все сделки, анализы и наработки публикует в своём блоге. Загляните сами. Ссылка удалится через сутки, имейте в виду 👇 Перейти в канал и посмотеть список самых перспективных монет на июнь →

Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами. Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций. Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново. #theory // Just Python

Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции Иными словами — функция второго уровня вложенности служит для многократного вызова и создания во время каждого функции третьего уровня вложенности. #theory // Just Python

Расширение возможности операции побитового исключающего "или" для пользовательских объектов Метод rxor в Python используется для реализации операции побитового исключающего "или" (оператора ^), когда операнд слева не поддерживает соответствующий метод xor. Этот метод полезен для работы с пользовательскими объектами, когда требуется поддерживать операцию побитового исключающего "или" с различными типами данных. Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательские битовые данные, и мы хотим поддерживать операцию побитового исключающего "или" как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса. Этот лайфхак позволяет сделать ваш класс более универсальным и поддерживать операции побитового исключающего "или" с различными типами данных, что повышает его гибкость и удобство использования. #theory // Just Python

Реализация операции вычитания на месте для пользовательского класса Метод isub в Python используется для реализации операции вычитания на месте (оператора -=). Этот метод позволяет изменять объект "на месте", что может быть полезно для оптимизации производительности и управления памятью. Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательский список чисел. Мы хотим поддерживать операцию вычитания на месте как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса. Этот лайфхак позволяет вашему классу поддерживать более гибкие и удобные операции вычитания на месте, что улучшает производительность и удобство использования, а также помогает избежать лишних копий данных. #theory // Just Python

Эффективное использование метода imatmul(self, other) Метод imatmul(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора матричного умножения с присваиванием (@=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с матрицами и другими структурами данных, поддерживающими матричное умножение, делая код более выразительным и эффективным. Метод imatmul — это специальный метод, который позволяет реализовать матричное умножение с присваиванием. Когда оператор @= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом матричного умножения. Использование метода imatmul позволяет легко реализовать матричное умножение с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте. #theory // Just Python

Получение частей дробей Можно получить только числитель или знаменатель дроби. #theory // Just Python

У топовых айтишников есть секрет, они работают не 8 часов, а головой! Понимают, что без английского в айти делать нечего. Поэтому в начале карьеры изучают технический английский, а потом смело прибавляют +40% к рыночной зарплате. Знают где в телеграме брать современные идеи и материалы для работы. Например, для web-разработчиков – это Сайтодел. Становись Senior-разработчиком. Всё просто, два клика: → Английский для программистов → Сайтодел 🎁 Бесплатно: Поиск разработчика для сайта и первый созвон по обучению английскому. Не упускай такую возможность!

Округление дробей Можно округлить дроби на количество цифр, которое мы хотим в знаменателе. #theory // Just Python

Станьте IT-специалистом с зарплатой от 100 000 рублей бесплатно 👉 Только в июне GeekBrains дарит 3 недельное обучение на профессию Python разработчика бесплатно. Записавшись на обучение, вы получите не только технические знания, но и возможность войти в профессию с высоким спросом и перспективами для карьерного роста. Не упустите шанс начать свой путь в IT с поддержкой опытных преподавателей и располагающей обучающей средой. Зарегистрируйтесь сейчас и получите бонусом карьерную консультацию. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Смешивание математики с дробями В последнем примере мы принесем некоторые функции из математической библиотеки и смешаем их с дробными представлениями. #theory // Just Python

Функции sleep() и time() Чтобы понять смысл функции sleep(), разберём простой пример. Три строки выводятся в определённый промежуток времени – задержку обеспечивает sleep. Сперва выводится первая строка, затем идёт функция sleep(), которая задерживает вывод на 2 секунды. Точно так же для следующего print мы используем sleep на 5 секунд. Рассмотрим пример использования sleep() для создания промежутка времени. Мы используем функцию time(), чтобы узнать текущее время, и localtime(), чтобы получить текущие дату и время в конкретной местности. Кроме того, есть функция strftime() («string from time»), которая возвращает время в виде строки в указанном формате. В результате интервал между двумя моментами времени составил две секунды. #theory // Just Python

Пакеты в Python Если говорить прямо - это отдельные папки, содержащие в себе модули и второстепенные папки. Их определенная роль играет не только в делении проекта на части, но и создание форм пространства наименований, дабы сама работа с модулями и пакетами была упрощенной и обозначалась точкой. На примере выше, тип импорта from package import* подключает необходимые модули и объекты, исходя из модуля `init.py`, или следует переменной all из того же модуля. К слову, модуль `init.py` ранее отвечал за команду создания пакетов, но с модернизацией Python, он утратил данную необходимость, оставаясь при этом важной командой, включающей необходимый модуль. #theory // Just Python

Вы умрёте в бедности. Серьёзно. 1 вариант. 80% своего времени вы тратите на работу, чтобы покрыть базовые потребности. В итоге всю молодость живёте от зарплаты до зарплаты, а на стрости остаетесь ни с чем. 2 вариант. Вместо работы на дядю открываете свой бизнес. Получаете 3-4 зарплаты обычного работяги и живёте в свое удовольствие. Без кредитов, долгов и ипотек. Можно и дальше думать, что собственное дело – сложная и дорогая затея, а можно читать канал Лимон 🍋 . Там на языке цифр объясняют, как открыть бизнес с доходом от 150к, не имея за спиной ничего: ни опыта, ни стартовых вложений. Если не попробуете, будете жалеть: https://t.me/+ZSIOeorOZHpmNjcy

Эффективное использование метода ifloordiv(self, other) Метод ifloordiv(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора целочисленного деления с присваиванием (//=) для пользовательских классов. Это особенно полезно для работы с числовыми данными и структурами, где целочисленное деление и обновление значений являются обычными задачами. Метод ifloordiv является специальным методом, который позволяет реализовать целочисленное деление с присваиванием. Когда оператор //= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом целочисленного деления. Использование метода ifloordiv позволяет легко реализовать целочисленное деление с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте. #theory // Just Python

Создание таблиц в терминале Python PrettyTable - это библиотека Python, с помощью которой у вас появится возможность представить данные в виде таблицы ASCII. Устанавливается данный модуль стандартным способом через терминал, заглавной командой pip. Модуль не имеет особых сложностей в структуризации, наименования столбцов задается по команде fieldsname, а строки - методом addrow. Модуль prettytable также способен влиять на различные параметры таблиц, производить сортировку данных и работать с html, при том не ограничиваться во взаимодействии с таблицами csv и sql. #theory // Just Python

Как ускорить код при помощи векторизации? Лучшее решение — векторизация вычислений. Простыми словами: использование функций, которые поддерживают операцию над векторами. По сути, самым лучшим способом для ускорения любого цикла - это полный отказ от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы легко могли бы обойтись вызовом ее в цикле для каждого элемента списка, но еще проще будет использовать vectorize. Вообще, vectorize преображает функцию таким образом, что она целиком принимает весь вектор, а не ее отдельные элементы. Только знайте, что такой прием не всегда ускорит ее в значительной степени. #theory // Just Python