🐍 Укус питона 🐍

Источник данных iterable В качестве источника данных iterable может использоваться любой перебираемый объект, например, другой список, словарь и т.д. Например, функция range() возвращает все числя нуля до указанного порога не включая, смотрим: Нередко данная конструкция применяется, чтобы создать из словаря список. Например, выберем из словаря все ключи во второй части кода: 🐍 Укус питона // 💬 Чат // #теория #list #iterable #данные

Деструктуризация в циклах Циклы в Python позволяют разложить коллекции на отдельные составляющие, первая часть кода: Здесь мы перебираем список кортежей people. Каждый кортеж состоит из трех элементов, соответственно при переборе мы можем их передать в переменные name, age и company. Другой пример - функция enumerate(). Она принимает в качестве параметра коллекцию, создает для каждого элемента кортеж и возвращает набор из подобных кортежей. Каждый кортеж содержит индекс, который увеличивается с каждой итерацией: 🐍 Укус питона // 💬 Чат // #теория #циклы #деструктуризация #распаковка

Блок finally При обработке исключений также можно использовать необязательный блок finally. Отличительной особенностью этого блока является то, что он выполняется вне зависимости, было ли сгенерировано исключение, смотрим код: Как правило, блок finally применяется для освобождения используемых ресурсов, например, для закрытия файлов. 🐍 Укус питона // 💬 Чат // #теория #исключения

Получение результата функции Подобным образом можно получить результат функции и при необходимости изменить его, смотрим: Здесь определена функция sum(), которая возвращает сумму чисел. В декораторе check проверяем результат функции и для простоты, если он меньше нуля, то возвращаем 0. 🐍 Укус питона // 💬 Чат // #теория #декораторы #функции

Множества Множество (set) представляют еще один вид набора, который хранит только уникальные элементы. Для определения множества используются фигурные скобки, в которых перечисляются элементы, смотрим 1 часть кода: Обратите внимание, что несмотря на то, что функция print вывела один раз элемент "Tom", хотя в определении множества этот элемент содержится два раза. Все потому что множество содержит только уникальные значения. Также для определения множества может применяться функция set(), в которую передается список или кортеж элементов, вторая часть кода: 🐍 Укус питона // 💬 Чат // #теория #множества

Заказчики и работодатели будут говорить вам, что скоро искусственный интеллект вас заменит. Они будут говорить, что API OpenAI стоит дешевле вашего часа и ставку нужно понижать, а не а не повышать 😱 Но суровая правда в том, что AI заменит их, а не вас. Посмотрите этот проект, он бесплатный и код открыт. Раньше, чтобы создать свой продукт нужен был капитал и талант управленца. Нужны были дизайнеры, маркетологи, программисты, QA, менеджеры, HR и другие 💰. Времена изменились. Если это решение может заменить всех, зачем ВАМ теперь заказчик/работодатель? P.S. Без знания Python, у вас вряд ли получится развернуть данный проект, держите бесплатный курс, который поднимет ваш скил до нужного уровня.

Аннотации свойств Рассмотрим элегантный способ определения свойств. Способ предполагает использование аннотаций, которые предваряются символом @. Для создания свойства-геттера над свойством ставится аннотация @property. Для создания свойства-сеттера над свойством устанавливается аннотация имя_свойства_геттера.setter. Перепишем класс Person с использованием аннотаций, смотрим код: Во-первых, стоит обратить внимание, что свойство-сеттер определяется после свойства-геттера. Во-вторых, и сеттер, и геттер называются одинаково - age. И поскольку геттер называется age, то над сеттером устанавливается аннотация @age.setter. После этого, что к геттеру, что к сеттеру, мы обращаемся через выражение tom.age. 🐍 Укус питона // 💬 Чат // #теория #свойства