Just Python

Использование any() & all() для проверки условий в списках Когда вам нужно проверить, выполняется ли хотя бы одно условие или все условия в списке, функции any() и all() помогают сделать это просто и эффективно. Использование any() и all() позволяет легко и эффективно проверять условия в списках и других итерируемых объектах, минимизируя необходимость в длинных и сложных циклах. #theory // Just Python

Создание списков с помощью списковых включений (list comprehensions) Списковые включения — это удобный и компактный способ создания новых списков, основанных на существующих итерируемых объектах, с возможностью применения условий и преобразований. Использование списковых включений позволяет значительно сократить количество строк кода, делая его более читаемым и компактным, особенно при создании и обработке списков. #theory // Just Python

Использование срезов списка для инвертирования его порядка Когда вам нужно развернуть список в обратном порядке, можно использовать срезы (slicing) для быстрого и эффективного решения. Использование срезов для инвертирования списка позволяет писать код более лаконично и эффективно, избегая необходимости в создании новых списков вручную или использования дополнительных функций. #theory // Just Python

〰️ Мерседес — умер. Обслуживание — космос, много жрёт. 〰️ BMW — корыто. Постоянно ломается и протекает. 〰️ Китайцы — дичь. Комфорта нет, не заводится, чинить надо каждые 10 километров. Но это ложь. И чтобы это понять — читайте Автоманию. Там на пальцах рассказывают, какую машину точно надо покупать в 2024 году, что не так с китайцами и как от государства получить 350 000 на покупку автомобиля. Подписывайтесь, потом сами себе спасибо скажете: @automania

Использование множественного присваивания для обмена значениями переменных Когда вам нужно поменять местами значения двух переменных, Python позволяет сделать это в одну строчку с помощью множественного присваивания. Использование множественного присваивания делает код более лаконичным и легким для понимания, упрощая задачи, которые в других языках требуют более сложных решений.

Использование try-except-else для безопасного выполнения кода с обработкой ошибок Когда вам нужно выполнить код, который может вызвать исключение, и при этом вы хотите добавить логику, которая будет выполняться только в случае отсутствия ошибок, блок try-except-else помогает организовать это грамотно. Использование try-except-else позволяет делать код более устойчивым к ошибкам, обеспечивая выполнение дополнительной логики только при успешном выполнении основного кода. #theory // Just Python

Быстрое чтение файла и удаление пробелов с помощью strip() Когда вам нужно прочитать файл и удалить лишние пробелы или символы новой строки из каждой строки, использование strip() внутри генератора списков — эффективный и удобный способ. Этот лайфхак поможет вам легко и быстро очищать данные при чтении файлов, что особенно полезно в ситуациях, где требуется минимальная обработка текстовых данных. #theory // Just Python

«После победы Трампа СВО закончится. Посмотрите сами: Украина уже выводит войска из Курска. Дальше снимут санкции. И рубль наконец-то восстановится. Всё утихает». А теперь грубо, но честно. Это просто сказки для тех, кто привык жить в самообмане. Хотите знать настоящую правду — читайте блог анонимного финансиста «Баррель черной икры». Автор не раз доказывал, что имеет инсайдеров в самых высоких кабинетах. Он заранее предупреждал о мобилизации, падении рубля, повышении ставки ЦБ — так и случилось. А сейчас трезво объясняет, как победа Трампа может довести конфликт до острейшей фазы, что будет с рублем и почему экономика России на грани кризиса страшнее 90-х. Подписывайтесь, чтобы перемены не застали вас врасплох: @banki_oil

Использование "словаря через .get()" для безопасного доступа к значениям Когда вы работаете со словарями и вам нужно получить значение по ключу, но не хотите сталкиваться с ошибкой, если ключ отсутствует, метод .get() — отличное решение. Использование метода .get() позволяет сделать код более устойчивым к ошибкам и упрощает обработку данных, где наличие ключей не всегда гарантировано. #theory // Just Python

Использование try/except для безопасного доступа к словарям Когда вы работаете со словарями и хотите получить значение по ключу, но не уверены, существует ли этот ключ, вместо того чтобы писать сложные проверки, можно использовать конструкцию try/except. Использование try/except делает код более надёжным и защищает от сбоев, вызванных отсутствием ключей в словарях, что упрощает работу с динамическими и неопределёнными данными. #theory // Just Python

Наследование в ООП Нередко в процессе написания кода выясняется, что некоторые объекты аналогичны другим за исключением нескольких различий. Определение сходств и различий между такими объектами называется "наследованием". Мы все прекрасно знаем, что котики, к примеру, любят всё ронять, а собакены — рыть землю. Создадим два соответствующих класса-наследника. Теперь объекты этих двух классов могут не только издавать животные звуки, но и выполнять собственные уникальные действия. #theory // Just Python

⚡️НЕ ВСЕ ТАК ОДНОЗНАЧНО Трамп победил, но это не значит что можно расслабиться, Чебурнет все равно не за горами. Изоляция ждёт всех, кто не заботится о своей свободе и кибербезопасности. Чтобы такого не было с вами — читайте let media. Там редакция рассказывает, как обойти любые блокировки без VPN, получать любой платный софт бесплатно и проверить, есть ли слежка на ваших устройствах. Пошаговые инструкции уже на канале — подписывайтесь: @let_media

Использование списка списков (List Comprehensions) для создания двумерных массивов Когда вам нужно создать двумерный массив (список списков) с инициализированными значениями, можно использовать мощные и лаконичные возможности списка списков в Python. Использование списка списков позволяет легко и быстро создавать двумерные массивы с любой логикой инициализации, делая код компактным и понятным. #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. Подписывайтесь: @data_secrets – это жемчужина, которую можно уверенно рекомендовать.

Множество (set) пожно использовать для удаления дубликатов из списка Когда вы работаете со списками и хотите быстро удалить из них дубликаты, использование множества (set) — это самый простой и быстрый способ. Этот способ особенно удобен, когда важно быстро избавиться от дубликатов, а порядок элементов не имеет значения. Он помогает сделать код компактным и эффективным. #theory // Just Python

Использование enumerate() для работы с индексами в цикле Когда вы работаете с итерацией по спискам или другим последовательностям и вам нужно получить не только элемент, но и его индекс, enumerate() — идеальный инструмент. Использование enumerate() помогает избавиться от лишнего кода и ошибок, связанных с управлением индексами, делая итерацию по последовательностям удобнее и эффективнее. #theory // Just Python

Python пришел в телеграм! Python — второй по популярности язык в мире. Он очень универсален: можно писать сайты, а можно искусственный интеллект. Теперь у Python есть русскоязычный канал. Это первоисточник всего, что появляется в платных курсах и остальных ресурсах. Стоит подписаться!

Использование оператора else с циклом for или while В Python циклы for и while могут содержать блок else, который выполняется, если цикл завершился без прерывания (без использования break). Это мощная, но часто забываемая возможность, которая позволяет элегантно обрабатывать случаи, когда цикл проходит полностью. Использование else с циклами помогает избежать лишних проверок и делает код более логичным, особенно в ситуациях, когда важно знать, был ли цикл завершен естественным образом или был прерван.

⚡️ В России официально утвердили цифровую валюту Но самое забавное — что 92% граждан не знают даже что такое биржи и криптокошелек. Не говоря уже о том, как за пару кликов сделать месячную заработную плату. Первые, кто разберется в этом — сколотит состояние💰 Для этого достаточно читать канал Арбитраж Крипты, который откроет вам мир криптовалют и покажет, как на них зарабатывать. Автор канала на пальцах объясняет, как покупать криптовалюту в месте «А» дешевле, а продавать в месте «Б» дороже. «Купили → продали, купили → продали, а разницу забрали себе». Выбор за вами: пролистать или делать по 35 000 ₽ в день, сидя на диване💥 Успейте присоединиться, скоро доступ будет закрыт: @arbitrazh

Использование функции functools.lru_cache для кэширования результатов функции Когда вы работаете с функциями, которые часто вызываются с одними и теми же аргументами, вы можете значительно ускорить выполнение программы, если будете кэшировать результаты этих вызовов. Python предоставляет для этого простой и эффективный инструмент — functools.lru_cache. Использование lru_cache помогает существенно сократить время выполнения программ, особенно в тех случаях, когда функция выполняет ресурсоемкие операции, и ее результаты можно использовать повторно. #theory // Just Python