Библиотека питониста | Python, Django, Flask

💬 Какие принципы ООП вы знаете? Их четыре: ▫️наследование; ▫️инкапсуляция; ▫️полиморфизм; ▫️абстракция. 🔹Наследование Наследование позволяет новому классу наследовать атрибуты и методы уже существующего класса. Новый класс называется производным (дочерним). Существующий — базовым (родительским). 🔹Инкапсуляция Этот принцип заключается в ограничении доступа к внутренним методам и переменным класса извне. В Python принцип реализован лишь на уровне соглашений: приватные атрибуты выделяются подчёркиванием — одинарным _ или двойным __. Эти подчёркивания сигнализируют другим программистам о приватности. Однако доступ к ним всё равно можно получить. 🔹Полиморфизм Полиморфизм позволяет использовать одну функцию для разных форм (типов данных). В Python это проявляется, например, когда дочерний класс переопределяет методы родительского класса или когда разные классы имеют методы с одинаковыми именами, но собственной реализацией. 🔹Абстракция Абстракция используется, чтобы скрыть внутренние характеристики функции от пользователей. #вопросы_с_собеседований

🤖🖼️ Как работают визуальные трансформеры: магия превращения пикселей в знания Визуальные трансформеры (Vision Transformers, ViTs) — класс моделей глубокого обучения, которые достигли выдающихся результатов в задачах классификации изображений. В основе ViTs лежит архитектура трансформеров, изначально разработанная для обработки естественного языка. В новой статье подробно рассказываем (с картинками), как работают такие модели компьютерного зрения. 🔗 Читать статью 🔗 Зеркало

🐍🃏 Python-карточки — небольшое залипалово на вечер Нашли сайт с бесплатным набором карточек по стандартным модулям Python (там есть и платные). Алгоритм простой: ▫️Вводите свою почту; ▫️Вам присылают ссылку на личный профиль (для сохранения результатов); ▫️Каждый день выдаётся набор карточек с вопросами по модулям. Можно выбрать максимум до 20 карточек в день. Всего в наборе 285 карточек; ▫️Пытаетесь ответить на вопрос, а потом проверяете себя. Внимание: карточки на английском языке. 🔗 Ссылка на сайт

5️⃣худших особенностей Python? Автор YouTube-канала Indently выпустил новый ролик, в котором перечислил худшие, по его мнению, особенности Python. Это: 😟Неявная конкатенация строк;

print("ololo" "alala") # -> ololoalala

😟Блок else для циклов for и while, а также для try/except; 😟import со звёздочкой (*); 😟Изменяемые значения по умолчанию; 😟Shallow copy (поверхностное копирование). 🔗 Ссылка на ролик с подробным объяснением 💬 А вы согласны?

6️⃣ любопытных однострочников Python 1️⃣Создание списка из содержимого файла

print([line.strip() for line in open("text.txt")])

2️⃣Получение словаря из списка кортежей и списка с названиями колонок

column_names = ['name', 'salary', 'job']
db_rows = [('Alice', 180000, 'data scientist'),
           ('Bob', 99000, 'mid-level manager'),
           ('Frank', 87000, 'CEO')]

db = [dict(zip(column_names, row)) for row in db_rows]

print(db) # ->
'''
[{'name': 'Alice', 'salary': 180000, 'job': 'data scientist'},
 {'name': 'Bob', 'salary': 99000, 'job': 'mid-level manager'},
 {'name': 'Frank', 'salary': 87000, 'job': 'CEO'}]
'''

3️⃣Вычисление факториала

from functools import reduce 

n = 5

print(reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n+1)))

4️⃣Алгоритм быстрой сортировки

unsorted = [33, 2, 3, 45, 6, 54, 33]

quick = lambda l: quick([x for x in l[1:] if x <= l[0]]) + [l[0]] + quick([x for x in l if x > l[0]]) if l else []

print(quick(unsorted))

5️⃣Сумма чётных чисел в списке

nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
sum_even = sum([num for num in nums if num%2 == 0])
print(sum_even)

6️⃣Замена испорченных строк в списке

visitors = ['Firefox', 'corrupted', 'Chrome', 'corrupted',
            'Safari', 'corrupted', 'Safari', 'corrupted',
            'Chrome', 'corrupted', 'Firefox', 'corrupted']

visitors[1::2] = visitors[::2]

print(visitors) # ->
'''
['Firefox', 'Firefox', 'Chrome', 'Chrome', 'Safari', 'Safari',
'Safari', 'Safari', 'Chrome', 'Chrome', 'Firefox', 'Firefox']
'''

🦥 Ленивые вычисления в Python: что это? Каждая строчка кода, как правило, содержит как минимум одно выражение, которое вычисляется в значение. Если Python откладывает вычисление какого-либо значения до тех пор, пока оно не понадобится, то мы можем назвать это ленивыми вычислениями.  В качестве примера ленивых вычислений можно привести использование range() в цикле:

for index in range(1, 1_000_001):
    print(f"This is iteration {index}")

Почему? Дело в том, что объект range не хранит весь миллион чисел, которые может использовать. Вместо этого, цикл for создаёт range_iterator, который генерирует следующее число в последовательности только тогда, когда оно понадобится. 🔗 Более подробно о ленивых вычислениях в Python можно прочесть в новой статье на Real Python

🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python. В ней: ● Новые возможности в последних версиях Python ● Работа с базами данных и SQL в Python ● Веб-разработка на Django и Flask ● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python ● Автоматизация и работа с API на Python ● Тестирование и отладка кода на Python ● Задачи для новичков с решениями 👉Подписаться👈

✍️ Небольшая шпаргалка по Flask Одностраничная шпаргалка охватывает основные темы: 🔹Маршрутизация; 🔹Методы запросов; 🔹Конфигурация; 🔹Шаблоны и ответы JSON; 🔹Перенаправления; 🔹Куки и др.