Just Python

Антипаттерн недели: Неоптимальная проверка на принадлежность в списке Использование списков для проверки на принадлежность с оператором in приводит к линейному времени выполнения, что может быть медленным для больших наборов данных. Используйте set для проверки на принадлежность, чтобы снизить время выполнения до O(1). #theory // Just Python

typing.Protocol typing.Protocol из модуля typing используется для определения интерфейсов (протоколов), которые классы должны реализовывать. Это полезно для проверки совместимости типов в статическом анализе. #theory // Just Python

Click — простой и мощный инструмент для создания CLI Click — это библиотека Python, которая помогает быстро и просто создавать интерфейсы командной строки (CLI). Она обеспечивает удобное управление командами, параметрами и опциями, поддерживает создание вложенных команд и позволяет легко обрабатывать пользовательский ввод. Если вы хотите создать CLI для своего Python-проекта с минимальными усилиями, Click — отличный выбор. Ссылочка на доку #theory // Just Python

Если бы вы купили TRUMP coin на старте на 1000$, то уже сейчас у вас бы было 130.000$ Только вдумайтесь: Утром покупаете монет на 1000$, а уже через день 1000$ превратилась в 130.000$. Неплохо, правда? Чтобы быть в тренде – достаточно читать Максима Гусева Там рассказывают кейсы, как с 1000$ колотят состояние, а не просирают все. Если хотите разбираться в мире крипты, вам сюда: https://t.me/+yCcROvT-Xvo1MjQy

➡️ Создание цепочек вызовов методов с использованием класса-обертки Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подряд на одном объекте, возвращая этот объект на каждом шаге. Это удобно для создания более читабельного и компактного кода.

🗣️ В этом примере класс Chainable позволяет создавать цепочки вызовов для выполнения арифметических операций. Методы add, multiply и subtract возвращают сам объект, что позволяет вызывать их последовательно, а метод result возвращает итоговое значение.

Python Learning 👩‍💻

Превращение функций в методы класса с помощью types.MethodType types.MethodType — это способ динамического добавления функций в экземпляры класса как методы. Это позволяет создавать методы "на лету" и добавлять их в объекты, что может быть полезно в сложных сценариях, когда структура класса определяется динамически.

В этом примере функция external_function добавляется в экземпляр класса MyClass как метод. Это позволяет вызывать её как обычный метод класса, используя атрибуты экземпляра.

#theory // Just Python

Это — база по Machine Learning и Data Science, которая заменит вам сотни тг-каналов и сайтов. Фишка в том, что здесь опытные ML-специалисты первыми освещают новости сферы, пишут емкие разборы статей и делятся прикладными материалами. И канал – только часть клада: ребята сделали целый сайт с научными лонгридами, ML-соревнованиями и свежими вакансиями индустрии. Теперь вся жизнь ML-специалиста собрана в одном месте: Data Secrets

Typer — простой способ создания командных интерфейсов Typer — это библиотека Python, которая упрощает создание интерфейсов командной строки (CLI). Она строится на основе аннотаций типов и значительно сокращает количество кода, необходимого для создания мощных и удобных командных утилит. Если вам нужно быстро создать CLI для своего проекта, Typer — отличный выбор. Ссылочка на доку #theory // Just Python

Всероссийская образовательная инициатива Университета Зерокодер: бесплатное обучение IT-профессиям с гарантией трудоустройства На рынке IT не хватает более 500 тысяч специалистов, а спрос растет на 20% ежегодно. Всероссийская инициатива предлагает бесплатное обучение с гарантией трудоустройства, чтобы поддержать технологическую независимость страны. Кому подходит данная программа? Эта программа идеальна для тех, кто ищет возможность начать с нуля, построить успешную карьеру и открыть перед собой новые горизонты. 📌 1С-разработчик, аналитик данных и множество других востребованных направлений с зарплатами в среднем от 120 000+ рублей в месяц. Это уникальная возможность начать карьеру с нуля без кредитов и рассрочек. Всего за 6–9 месяцев вы освоите востребованную профессию в сфере IT, и мы гарантированно поможем вам найти работу. Программа доступна для всех граждан России. Количество мест ограничено – всего 100 участников. Переходите по ссылке и узнайте подробнее erid: 2W5zFHAx75S ООО Зерокодер, ИНН 9715401631

PandasGUI — графический интерфейс для работы с DataFrame PandasGUI — это удобный инструмент, который предоставляет графический интерфейс для работы с Pandas DataFrame. Он позволяет визуализировать, фильтровать и редактировать данные прямо в интерактивном окне, что делает анализ данных более интуитивным и быстрым. Отличный способ ускорить анализ данных, особенно если вы привыкли работать с Pandas в Jupyter Notebook. Ссылочка на доку #theory // Just Python

Pyfiglet — генерация ASCII-арт текста Pyfiglet — это библиотека Python, которая позволяет легко создавать красивый ASCII-арт текст прямо в консоли. Идеально подходит для добавления стилизованных заголовков и баннеров в ваши консольные приложения. Отличный способ оживить вывод вашего кода и привлечь внимание к важным сообщениям. Ссылочка на доку #theory // Just Python

«TRUMP даст от 1000% — вы заработаете 2.775.000₽, если вложите всего 15.000 рублей» — написал Адил Жигеров еще до запуска нашумевшей крипто-монеты. И оказался прав. Сейчас известный аналитик трезво и по фактам рассказывает, какие еще токены вырастут в 20-100 раз уже в феврале (спойлер: всё из-за Трампа), куда ни в коем случае не инвестировать кровные и как превратить 20% дохода в громадный капитал. Подписывайтесь, чтобы знать о перспективных монетах заранее и снимать сливки первым: @adil_crypto

Boltons — удобные утилиты для повседневного программирования Boltons — это коллекция чистых и надежных утилит, которые помогут вам ускорить разработку. В библиотеке вы найдете множество полезных функций для работы со структурами данных, файловой системой, логированием и многим другим. Boltons — отличное дополнение к стандартной библиотеке Python, особенно если вам нужно быстрое решение для типичных задач. Ссылочка на доку #theory // Just Python

Использование дескрипторов для управления доступом к атрибутам Дескрипторы — это мощный, но часто недооцененный механизм в Python, который позволяет управлять доступом к атрибутам объектов. С помощью дескрипторов можно реализовать логику при чтении, записи или удалении атрибутов класса. Дескриптор — это объект, который управляет доступом к другому объекту. Для этого используются методы __get__, __set__ и __delete__. В примере выше дескриптор PositiveNumber контролирует запись значения в атрибут. Если значение отрицательное, выбрасывается ошибка. Это позволяет реализовать проверку значений на уровне атрибутов. Дескрипторы позволяют инкапсулировать логику доступа в отдельный класс, который можно переиспользовать в нескольких местах, улучшая структурированность и читаемость кода. #theory // Just Python

Использование модуля sys.settrace для отладки и профилирования В Python есть малоизвестная, но мощная функция — sys.settrace(), которая позволяет установить собственный обработчик трассировки для отладки и профилирования кода. С её помощью можно отслеживать выполнение каждого вызова функции, строки или даже изменения локальных переменных в программе. #theory // Just Python

Ленивая инициализация атрибутов с помощью __getattr__ В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода __getattr__. Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными. #theory // Just Python

Работа с хэшируемыми типами данных через __hash__ и __eq__ В Python можно управлять тем, как объекты сравниваются и хэшируются, путем реализации методов __hash__ и __eq__. Это особенно полезно при использовании объектов в качестве ключей в словарях или элементов в множествах, где требуется уникальность. #theory // Just Python

Использование функции inspect для динамического анализа кода В Python есть мощный модуль inspect, который позволяет проводить динамический анализ кода. С его помощью можно извлекать информацию о функциях, классах и их параметрах прямо во время выполнения программы. Это полезно для создания гибких и адаптивных систем. #theory // Just Python

Фармишь дропы вручную? Не совершай ошибку! Многие криптаны фармят ретродропы своими силами, вручную. Но ошибки в транзах, фишинг и потерянное время могут обойтись слишком дорого. Если у тебя уже есть профитные кейсы, пора подумать об автоматизации. Освой кодинг и навсегда забудь о надоедливой рутине. На канале AIO Study всему научат на пальцах. Топовые разработчики из команды hodlmod.eth научат: — Сокращать время на рабочие процессы до пары кликов — Защищаться от скама — Масштабировать «ферму» Доверять незнакомым кодерам — идти на high-risk. Лучше выучиться самому, это несложно. Подпишись и выбери технологии.

Использование dataclasses для создания неизменяемых объектов В Python 3.7 и выше можно использовать модуль dataclasses для создания простых классов данных. Одной из интересных возможностей является создание неизменяемых (immutable) объектов, которые не могут быть изменены после создания. #theory // Just Python