Python Learning

⚙️ Улучшение работы со строками Конкатенация строк через + в цикле создаёт множество временных объектов, что замедляет выполнение программы. Вместо этого используйте join(). ❌ Проблема: При конкатенации строк через + создаётся новый объект строки на каждом шаге. ✔️ Решение: Используйте str.join(), который работает быстрее, так как заранее выделяет память для итоговой строки. Python Learning 👩‍💻

⚙️ sys.getsizeof() Метод sys.getsizeof() позволяет узнать размер объекта в памяти, включая дополнительные данные, связанные с этим объектом. Это полезно для анализа потребления памяти в приложении. Python Learning 👩‍💻

Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥 Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете: 1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц 2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект 3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате Что будет на интенсиве? 🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python 🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др. Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта 🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!

⚙️ inspect.getsource() Метод inspect.getsource() из модуля inspect позволяет получить исходный код функции, класса или метода. Это полезно для анализа кода во время выполнения или создания инструментов для отладки и документации. Python Learning 👩‍💻

➡️ Интересный факт о языке: Множественное присваивание Множественное присваивание позволяет в одной строке присвоить значения сразу нескольким переменным. Также это позволяет легко обменивать значения между переменными без использования временной переменной. Как это работает: • Справа от знака = создаётся кортеж значений. • Эти значения распаковываются и присваиваются переменным слева. Python Learning 👩‍💻

⚙️ zip() Функция zip() в Python используется для объединения нескольких итерируемых объектов (например, списков) в один итератор кортежей. Каждый кортеж содержит элементы, которые находятся на одинаковых позициях в исходных итерируемых объектах. Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании Что такое yield from в Python и как оно помогает при работе с большими наборами данных? Ответ ⬇️ yield from используется для делегирования работы с подгенераторами в Python. Это позволяет "плоско" и эффективно обрабатывать вложенные данные, избегая лишних циклов и улучшая производительность. Пример использования ⚙️

def flatten(nested_list): for item in nested_list: if isinstance(item, list): yield from flatten(item) # Делегирует генерацию к вложенному списку else: yield item nested_list = [1, [2, [3, 4], 5], 6] for num in flatten(nested_list): print(num)

Python Learning 👩‍💻

⚙️ sys.intern() В Python функция sys.intern() оптимизирует хранение строк, создавая их в единственном экземпляре в памяти (интернирование). Это ускоряет сравнение строк за счёт сравнения ссылок, а не их содержимого. Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️

Функция generator возвращает 1 и 2 с помощью yield. При следующем вызове next(gen) выполняется return 3, вызывая StopIteration с атрибутом value равным 3. Это значение доступно через e.value.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ sys.setrecursionlimit() В Python функция sys.setrecursionlimit() позволяет изменить максимальную глубину рекурсии. Это полезно для задач с глубокой рекурсией, таких как обход деревьев или выполнение сложных алгоритмов. Python Learning 👩‍💻

❌ Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов по умолчанию Использование изменяемых объектов (например, списков или словарей) в качестве значений по умолчанию для аргументов функции может привести к неожиданному поведению. Значение по умолчанию ([]) создаётся один раз при определении функции и используется повторно для всех вызовов. Поэтому изменения сохраняются между вызовами функции. ✔️ Как исправить: Используйте None и создавайте новый список внутри функции:

def add_item(item, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(item)
    return items

print(add_item(1))  # [1]
print(add_item(2))  # [2] — теперь всё работает правильно!

Избегайте изменяемых значений по умолчанию, чтобы не создавать неожиданных побочных эффектов. Python Learning 👩‍💻

🤔 Как это работает? — Python: List Comprehension List comprehension — это мощный способ создавать списки в Python одной строкой. Давайте разберём, как работает этот синтаксис. ➡️ Как это работает: • range(10) генерирует числа от 0 до 9. • Для каждого числа x из range(10) выполняется выражение x**2, которое возводит x в квадрат. • Результаты собираются в список squares. Развернутый аналог:

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

Python Learning 👩‍💻

Офер в VK для бэкендеров и ML-щиков — станьте частью команды за выходные. 4–5 октября пройдёт VK Weekend Offer. Всего за 2 дня вы сможете пройти весь путь от знакомства с командами до приглашения на работу: пройти техническое собеседование, встретиться с лидами и получить офер. Требования для бекэндеров – три года опыта коммерческой разработки, знание Java, Go, Python, C++. Для ML-щиков – те же три года опыта + знания Classic ML, RecSys, NLP/LLM, CV, Speech. Читайте подробности на сайте и подавайте заявку до 2 октября!

PyOxidizer PyOxidizer — это инструмент, позволяющий упаковать Python-проект в единый исполняемый файл, включающий интерпретатор Python, все необходимые библиотеки и ресурсы. Это позволяет запускать ваши приложения без необходимости предварительной установки Python или каких-либо зависимостей. Python Learning 👩‍💻

⚙️ difflib.get_close_matches() В Python функция difflib.get_close_matches() находит наиболее похожие строки из списка на основе заданного шаблона. Это удобно для реализации поиска, проверки орфографии или подсказок для ввода. Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании Что такое dataclass в Python, как работает параметр init=False и зачем он нужен? Ответ ⬇️ dataclass — это декоратор из модуля dataclasses, который упрощает создание классов для хранения данных, автоматически генерируя методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__. Параметр init=False позволяет исключить атрибут из автоматически сгенерированного конструктора __init__. Это полезно для атрибутов, которые не должны передаваться при создании экземпляра, например, для вычисляемых значений или внутренних данных. Пример использования ⚙️

from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Product: name: str price: float discount: float = field(init=False) # Исключаем из __init__ def __post_init__(self): self.discount = self.price * 0.1 # Вычисляем скидку после инициализации # Создание экземпляра item = Product(name="Laptop", price=1000) print(item) # Product(name='Laptop', price=1000, discount=100.0)

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании Что такое dataclass в Python, как работает параметр init=False и зачем он нужен? Ответ ⬇️ dataclass — это декоратор из модуля dataclasses, который упрощает создание классов для хранения данных, автоматически генерируя методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__. Параметр init=False позволяет исключить атрибут из автоматически сгенерированного конструктора __init__. Это полезно для атрибутов, которые не должны передаваться при создании экземпляра, например, для вычисляемых значений или внутренних данных. Пример использования ⚙️

from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Product: name: str price: float discount: float = field(init=False) # Исключаем из __init__ def __post_init__(self): self.discount = self.price * 0.1 # Вычисляем скидку после инициализации # Создание экземпляра item = Product(name="Laptop", price=1000) print(item) # Product(name='Laptop', price=1000, discount=100.0)

Python Learning 👩‍💻

⚙️ itertools.chain() Функция itertools.chain() позволяет объединить несколько итерируемых объектов в один. Это полезно, когда нужно работать с несколькими списками или другими коллекциями без явной конкатенации. Python Learning 👩‍💻

⚙️ collections.ChainMap В Python класс collections.ChainMap объединяет несколько словарей в одну структуру, позволяя искать ключи сразу во всех словарях. Это удобно для объединения настроек или конфигураций. Python Learning 👩‍💻