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

⚡ Новые каналы с вакансиями и стажировками для джунов Друзья, мы запустили новые каналы, где публикуются все свежие вакансии и стажировки 🔺 ВАКАНСИИ

Горячие вакансии с привлекательными офферами для джуниор разработчиков, аналитиков, дизайнеров и QA-специалистов.

👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺СТАЖИРОВКИ

Стажировки для начинающих специалистов в IT независимо от возраста!

👉 ПОДПИСАТЬСЯ 🔺БИГТЕХ

Вакансии и стажировки в крупнейших IT-компаниях мира: NVidia, Apple, T-банк, Яндекс, Google и т. д.

👉 ПОДПИСАТЬСЯ

Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода. Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода. Декоратор time_it может использоваться для любых функций, без изменения их логики, что делает его удобным инструментом для анализа производительности. #theory // Just Python

Традиционный январский розыгрыш iPhone 16 Pro Max Для участие необходимо быть подписанным на: • @reddit Не забудьте нажать кнопку «Участвовать» под постом! Итоги будут уже в понедельник, 26 января, в 20:00 по московскому времени. Победителя случайно выберет рандомайзер Приз абсолютно бесплатно отправим победителю в зоне доставки СДЭК, платить не надо. Всем удачи!

➡️ Использование contextlib.contextmanager для создания контекстных менеджеров Иногда бывает нужно создать собственный контекстный менеджер для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения. ✔️ В Python для этого можно использовать декоратор contextlib.contextmanager, что делает код простым и элегантным. Python Learning 👩‍💻

⚡️ ИТОГИ УЖЕ ЗАВТРА. Конкурс с призами на 700 ТЫСЯЧ рублей подходит к концу. Дарим:

1. iPhone 16 2. AirPods Pro 2 3. Самый свежий Samsung на Android 4. PlayStation 5 Pro 5. Nintendo Switch 6. ПК с RTX 4060 7. AirPods Max 8. Игровая мышь Razer Viper Pro 2 9. Наушники Razer Barracuda 10. $200 на Steam

— Просто подпишись на Бэкдор и Ты в тренде — Нажми кнопку «Участвую» — ВСЁ! Все призы отправим бесплатно, платить ни за что не нужно. Итоги крупнейшего конкурса 2025 года ждите 21 января 23:59

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. #theory // Just Python

⚙️ 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 👩‍💻

❤️ 2000 бонусных рублей + сертификат на 1500₽ в OZON за выпуск бесплатной кредитной карты от Банка Уралсиб Уралсиб запустил щедрую акцию 2в1: 1. Все, кто оформит кредитную карту «120 дней» по ссылке — получат сертификат на 1500₽ в OZON. 2. За любые покупки на сумму от 5000₽ в первые 30 дней банк вернет 2000 бонусов (1 бонус = 1 рублю) Кстати, по карте еще доступны: вечное бесплатное обслуживание, 120 дней льготного периода, кредитный лимит до 1.5 млн и снятие наличных без комиссии. ⌛ Поторопитесь принять участие, пока все сертификаты не разобрали — оформить карту.

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. #theory // Just Python

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. #theory // Just Python

⚙️ 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. #theory // Just Python

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

#theory // Just Python

Обязательные аргументы Для принудительного использования аргументов ставьте символ звездочки (*) перед ними, заставляя все аргументы стать ключевыми. #theory // Just Python