GlutSale Jr.

Я опоздал +- на 4 часа, но думаю очевидный вариант перехода на статьи

Кстати сегодня через 4 часа подведу итоги, те кто не голосовал проголосуйте пожалуйста

📌 Задача: менеджер задач 📝 Описание задачи: Разработать простой менеджер задач, который позволит пользователям управлять своими задачами. Приложение должно предоставлять функционал для добавления, удаления и просмотра задач. 🔍 Требования: Добавление задач: Пользователь может ввести описание задачи, которая будет сохранена в системе с уникальным идентификатором. Удаление задач: Пользователь может указать идентификатор задачи для её удаления из системы. Просмотр задач: Пользователь может просмотреть список всех сохраненных задач с их уникальными идентификаторами и описаниями. Интерактивный интерфейс: Приложение должно предоставлять простой и понятный интерфейс для взаимодействия с пользователем. Обработка ошибок: Предусмотреть корректную обработку возможных ошибок, таких как неверный ввод идентификатора задачи и другие. 🔗 Ссылка на репозиторий: Ссылка для того как это вижу я Продолжаем делать задания как видите это вы, я верю в вас, в прошлый раз так никто и не переделал код который я предоставил, а значит сегодня я дам 10 долларов(на криптокошелек) человеку с самым лучшим написанием кода, используя только те темы которые мы прошли. Дедлайн также 10 часов - более чем достаточно для задач такого уровня #HowToLearn #Python #2Экзамен

📚Работа над ошибками основы функций: 4.9 Часть Вот верный код для задач по основам функций, проверьте себя и если ваше решение не такое как у меня, то я рад увидеть его в комментариях 1️⃣Задача: Обработка сложного вложенного списка

def flatten_list(nested_list):
    flattened = []
    for item in nested_list:
        if isinstance(item, list):
            flattened.extend(flatten_list(item))
        else:
            flattened.append(item)
    return flattened

2️⃣Задача: Многократное взаимодействие с глобальной переменной

global_list = []

def modify_list(value):
    global global_list
    global_list.append(value)

def process_global_list():
    global global_list
    return list(set(global_list))

3️⃣Задача: Обработка сложной структуры словарей

def merge_dicts(dict1, dict2):
    merged = dict1.copy()
    merged.update(dict2)
    return merged

def find_longest_key(dicts):
    longest_key = ""
    max_length = 0
    for dictionary in dicts:
        for key in dictionary.keys():
            if len(key) > max_length:
                longest_key = key
                max_length = len(key)
    return longest_key

Надеюсь вы узнали много нового сегодня, до завтра #HowToLearn #Python #4Урок

🔍 Применение знаний основ функций Python: 4.5 Часть Продолжаем практиковаться используя полученные знания и сегодня, каждый из вас кто дойдет до конца не пропустив ни одного этапа сможет достигнуть того момента когда он напишет свой первый скрипт для отработки проекта. 1️⃣Задача: Обработка сложного вложенного списка Описание: Создайте функцию flatten_list(nested_list), которая принимает вложенный список и возвращает его "выровненный" вариант (т.е. список, содержащий только числа, без вложенностей). Пример:

def flatten_list(nested_list):
    flattened = []
    for item in //:
        if isinstance(item, list):
            flattened.extend(flatten_list(item))
        else:
            flattened.append(item)
    return flattened

2️⃣Задача: Многократное взаимодействие с глобальной переменной Описание: Создайте глобальную переменную global_list (список). Напишите функцию modify_list(value), которая добавляет значение value в global_list. После этого напишите функцию process_global_list(), которая принимает global_list и возвращает список, содержащий только уникальные элементы из global_list. Пример:

global_list = []

def modify_list(value):
    global global_list
    global_list.append(//)

def process_global_list():
    global //
    return list(set(global_list))

3️⃣Задача: Обработка сложной структуры словарей Описание: Создайте функцию merge_dicts(dict1, dict2), которая объединяет два словаря. Если ключи в обоих словарях совпадают, значения из dict2 переопределяют значения из dict1. Затем напишите функцию find_longest_key(dicts), которая принимает список словарей и возвращает ключ из словаря, который имеет самый длинный ключ. Пример:

def merge_dicts(dict1, dict2):
    merged = dict1.copy()
    merged.update(dict2)
    return //

def find_longest_key(dicts):
    longest_key = ""
    max_length = 0
    for dictionary in //:
        for key in dictionary.keys():
            if len(key) > //:
                longest_key = key
                max_length = len(key)
    return 

// Надеюсь, эти задачи будут интересными и вызовут интересные мысли при их решении, при проблемах можете обращаться в комментариях 🚀🔍 #HowToLearn #Python #4Урок

🐍 Основы функций Python: 4 часть 1️⃣ Объявление и вызов функций Функция в Python объявляется с использованием ключевого слова def, за которым следует имя функции и круглые скобки, внутри которых могут находиться параметры функции. Например:

def greetings():
    print("Привет, мир!")

Чтобы вызвать функцию, просто используйте ее имя с круглыми скобками:

greetings()

2️⃣ Параметры и возвращаемые значения Функции могут принимать параметры, которые позволяют передавать данные внутрь функции. Возвращаемое значение задается с помощью ключевого слова return. Пример функции с параметрами и возвращаемым значением:

def multiplication(a, b):
    result = a * b
    return result

Вызов:

result(может называться по другому) = multiplication(5, 3)

3️⃣ Локальные и глобальные переменные Переменные, объявленные внутри функции, являются локальными и доступны только внутри этой функции. Глобальные переменные объявляются вне функций и доступны везде в программе. Пример:

global_var = 10

def func():
    local_var = 5
    print(local_var)  # Выведет 5

func()
print(global_var)  # Выведет 10

4️⃣Небольшое дополнение (обработка ошибок) Иногда в коде могут возникать ошибки, которые могут прерывать выполнение программы. Для предотвращения такого прерывания и управления ошибками используется механизм исключений в Python. Ключевые слова try и except позволяют "ловить" исключения и выполнять соответствующие действия. Например:

try:
    result= 10 / 0  # Деление на ноль
except ZeroDivisionError:
    print("Ошибка: Деление на ноль!")

В этом примере, благодаря try, программа "пробует" выполнить деление. Если возникает ошибка (деление на ноль), управление передается в блок except, где выводится соответствующее сообщение. Спецификации исключений Кроме базового except, можно указать конкретные типы исключений для более точной обработки. Это делается с помощью ключевого слова as после имени исключения. Например:

try:
    # Код, который может вызвать ошибку
except ZeroDivisionError as err:
    print(f"Ошибка деления: {err}")
except ValueError as err:
    print(f"Неверное значение: {err}")

В этом случае, в зависимости от типа ошибки, будет выводиться соответствующее сообщение, а сама ошибка будет доступна через переменную err. Используйте обработку исключений, чтобы сделать ваш код более надежным и устойчивым к ошибкам! Эти основы помогут вам лучше понять, как работают функции в Python. Продолжайте изучение! 🚀🐍 #HowToLearn #Python #4Урок

📚Работа над ошибками Структуры данных: 3.9 Часть Привет, ребята! Продолжаем наш путь. Обязательной точкой является проверка своего кода, и следование четко намеченному пути. Предлагаю вам проверить свой код с верным кодом, свой код отправляйте в комментариях. 1️⃣Задача на простое объединение:

list1 = [3, 1, 4]
list2 = [2, 7, 1]
merged_list = sorted(list1 + list2)
print(merged_list)

2️⃣Задача на подсчет уникальных элементов:

data_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4]
data_tuple = (1, 2, 2, 3, 4, 4)
data_set = {1, 2, 2, 3, 4, 4}

unique_list = len(set(data_list))
unique_tuple = len(set(data_tuple))
unique_set = len(data_set)

print(f"Уникальные элементы в списке: {unique_list}")
print(f"Уникальные элементы в кортеже: {unique_tuple}")
print(f"Уникальные элементы в множестве: {unique_set}")

3️⃣Задача на создание словаря из списка кортежей:

data_tuples = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
data_dict = {name: age for name, age in data_tuples}

print(data_dict)

Надеюсь что вы узнали много нового сегодня, рад стараться для вас, если у вас имеются вопросы не стесняйтесь задавать их в комментариях. До завтрашнего дня друзья. #HowToLearn #Python #3Урок

🔍 Применение знаний структур данных Python: 3.5 Часть Привет, дорогие подписчики! Погружаемся в практику! 🚀 Сегодня предлагаю вам три задачи, которые помогут закрепить знания о списках, кортежах, множествах и словарях в Python. 1️⃣Задача на простое объединение: Описание: У вас есть два списка, необходимо объединить их в один и отсортировать по возрастанию.

list1 = [//]
list2 = [//]
merged_list = sorted(//)
print(merged_list)

2️⃣Задача на подсчет уникальных элементов: Описание: Вам предоставляется список, кортеж и множество. Нужно определить количество уникальных элементов в каждой структуре данных. Код:

data_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4]
data_tuple = (1, 2, 2, 3, 4, 4)
data_set = {1, 2, 2, 3, 4, 4}

unique_list = len(set(data_list))
unique_tuple = //
unique_set = //

print(f"Уникальные элементы в списке: {unique_list}")
print(f"Уникальные элементы в кортеже: //")
print(f"Уникальные элементы в множестве: {//}")

3️⃣Задача на создание словаря из списка кортежей: Описание: У вас есть список кортежей, где каждый кортеж представляет собой пару (имя, возраст). Необходимо создать словарь, где ключом будет имя, а значением - возраст. Код:

data_tuples = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
data_dict = {//}

print(data_dict)

Напоминаю что это задачи на самостоятельное решение, но через несколько часов вы сможете сравнить своё решение с тем которое предпологалось. Надеюсь, эти задачи помогут вам лучше понять и применять структуры данных в Python! Поделитесь своими решениями в комментариях! 💡 #HowToLearn #Python #3Урок

🐍 Структуры данных Python: 3 часть Привет, друзья! В нашем путешествии по миру Python мы не можем обойти стороной важные структуры данных. Давайте подробнее рассмотрим четыре основных типа: списки, кортежи, множества и словари. 📚 1️⃣Списки (list): Основной тип для хранения упорядоченных элементов. Могут содержать элементы разных типов. Индексация начинается с 0. Пример:

my_list = [1, 2, 3, 'a', 'b']

Пример генератора списка:

squares = [x**2 for x in range(10)]
# Результат: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

2️⃣Кортежи (tuple): Похожи на списки, но неизменяемы. Используются для хранения фиксированного набора элементов. Пример:

my_tuple = (1, 2, 3)

Кортеж напрямую не имеет генератора Но можно немного схитрить и сделать примерно вот так:

gen = (x for x in range(5))
my_tuple = tuple(gen)

В этом примере переменная gen является объектом-генератором, который генерирует числа от 0 до 4. Затем с помощью функции tuple() мы преобразуем этот объект-генератор в кортеж my_tuple. 3️⃣Множества (set): Коллекция уникальных элементов без порядка. Поддерживают операции над множествами: объединение, пересечение и т.д. Пример:

my_set = {1, 2, 3, 4}

Пример генератора сета:

unique_chars = {char for char in 'hello'}
# Результат: {'e', 'o', 'h', 'l'}

4️⃣Словари (dict): Связывают ключи и значения. Очень эффективны для поиска по ключу. Пример:

my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25}

Пример генератора словаря:

names_lengths = {name: len(name) for name in ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}
# Результат: {'Alice': 5, 'Bob': 3, 'Charlie': 7}

Погружайтесь в изучение этих структур, они будут незаменимыми инструментами в вашем арсенале Python-разработчика! 🚀 #HowToLearn #Python #3Урок