Программистика

🟢 Почему `is` и `==` — это не одно и то же в Python? В Python часто путают операторы == и is. Но у них разное поведение, и это может привести к трудноуловимым багам. Разберёмся на примерах! 📌 Разница: 🟢 == сравнивает значения 🟢 is сравнивает объекты в памяти 🧪 Пример:

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

print(a == b)   # ✅ True — значения одинаковые
print(a is b)   # ❌ False — разные объекты в памяти

🗣🗣 a и b — два разных списка, хоть и с одинаковыми значениями. 👍 А теперь пример с числами:

x = 1000
y = 1000

print(x == y)   # ✅ True
print(x is y)   # ❌ Может быть False!

🧠 Почему? Малые числа кэшируются в Python (-5 до 256), а большие — нет. 📦 Пример с кэшированием:

a = 5
b = 5

print(a is b)  # ✅ True — одно и то же место в памяти

a = 257
b = 257

print(a is b)  # ❌ False — кэш не сработал

💡 Запомни: ✔️ Используй ==, когда хочешь сравнить значения ✔️Используй is только для проверки идентичности объектов (например, x is None) ✔️ is — это про *место в памяти*, == — про *смысл* ❓ А вы когда-нибудь ловили баг из-за неправильного использования is?

🎮 Пишу 3D Движок на Python

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

🟢 Почему нельзя изменять список во время итерации? В Python изменение списка (list) во время итерации может привести к неожиданным результатам. Давай разберёмся, как правильно удалять элементы! 📌 Ошибка при удалении во время итерации:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        numbers.remove(num)  #  Ошибка! Пропустит некоторые элементы

print(numbers)  # Вывод: [1, 3, 5] (но не всегда предсказуемо)

👍 Разбор: ✔️ for перебирает список по индексам, но remove() сдвигает элементы, нарушая порядок. ✔️ В результате итератор пропускает некоторые элементы. ✔️ Как правильно удалять элементы? 1️⃣ Используем копию списка:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

for num in numbers[:]:  #  Создаём копию списка
    if num % 2 == 0:
        numbers.remove(num)

print(numbers)  # Вывод: [1, 3, 5]

2️⃣ Используем list comprehension:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers = [num for num in numbers if num % 2 != 0]  #  Фильтрация

print(numbers)  # Вывод: [1, 3, 5]

3️⃣ Используем filter():

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers = list(filter(lambda x: x % 2 != 0, numbers))  # ✅ Фильтрация через filter()

print(numbers)  # Вывод: [1, 3, 5]

💡 Запомни: ✔️ Никогда не изменяй список во время итерации. ✔️ Используй [:], list comprehension или filter(). ✔️ Ошибка связана со смещением индексов при remove(). ❓ А вы знали об этом?

Программисты из Telegram создали сильнейшие IT- каналы 🐍 Ghostly Python - автоматизируй всё, что можешь. Боты, скрипты, парсеры, утилиты - делаем Python простым и полезным. Уверенный старт для новичков и не только. ☕️ Easy Java - Java без боли. От основ до фреймворков. Просто, понятно и по делу. Если хочешь реально понять язык - тебе сюда. 😎 IT Syndicate - главный хаб для тех, кто живёт IT. GameDev, InfoSec, Frontend, DevOps, AI и многое другое. Готовь мозг, тут будет жарко. 🧡 Ghostly Frontend - фронтенд без лишнего шума. HTML, CSS, JavaScript, React, Vue — всё, что нужно, чтобы создавать быстрые и красивые интерфейсы.

7 Ошибок новичков в Python, которые нужно исключить

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

Программистика|| #Мемы

«Вместо философии учил Java, вместо доты — Python. Через 3 месяца нашёл работу с зп 90к» Думаете, повезло? Уверен, что так сможет каждый — потому что эти языки востребованы (70% программ и сервисов работают на них) и просты в усвоении (за 3 месяца можно выйти на достойный уровень без напряга). А вот и каналы, где нашёл всю инфу. Её грамотно собрали, даже сложные темы изучаются легко: Java (теория) Java (практика) Python Уже через месяц сможете писать простеньких ботов для телеги и продавать по 5-7к, кайф же 🥰

👩‍💻 Алгоритмы и структуры данных: ознакомительный курс Ознакомительный онлайн-курс по изучению алгоритмов и структур данных. Основной код в курсе пишется на Python, но курс также подойдет для вас, если вы пишите на C/C++ или другом языке. Курс подойдет для первичного ознакомления, подготовки к собеседованиям, контестам и олимпиадам. Курс ведёт выпускник мехмата МГУ.

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

👩‍💻 Python: множественное присваивание функции — магия без return

def get_user():
    name = "Alice"
    age = 30
    country = "Wonderland"
    return name, age, country

# Распаковка возвращаемого кортежа
name, age, country = get_user()

print(name)     # Alice  
print(age)      # 30  
print(country)  # Wonderland

🔍 Как это работает? Функция get_user() возвращает кортеж: ("Alice", 30, "Wonderland"). Python позволяет сразу же распаковать значения в переменные, без лишних шагов и промежуточных объектов. 🌍 Где это полезно: 🟢 При возврате нескольких значений из функции 🟢 При чтении данных из CSV, JSON и API 🟢 При итерации с enumerate(), items() и zip() 🟢 В чистом коде, где хочется минимум лишнего 🎯 Ещё один пример — одновременный возврат ошибок и данных:

def divide(a, b):
    if b == 0:
        return None, "Ошибка: деление на ноль"
    return a / b, None

result, error = divide(10, 0)
if error:
    print(error)
else:
    print(result)

⚠️ Подводный камень Количество переменных должно совпадать с количеством возвращаемых значений. Иначе:

a, b = get_user()
# ValueError: too many values to unpack

📌 Лайфхак: Если нужно пропустить лишние значения — используй _:

name, _, country = get_user()

💬 Хотите ещё примеров таких фишек? Напиши "ещё" или задай свою тему! Поддержи канал ❤️ если было полезно!

Подборка каналов IT от наших друзей: 🦥https://t.me/Lazy_Programmer_channel – подпишись, будем лениться вместе 🎬 https://t.me/videos_it  — Самая большая база видеоуроков по IT в Рунете 🐧 https://t.me/Linux_Club_nomer_1 — Гайды, статьи  и обучающие материалы по Linux. Если хочешь погрузиться в мир Linux, то тебе к нам 📚 https://t.me/Programmirovanie_1 — объёмная библиотека для программистов 🔐 https://t.me/LazySecurity777 — канал по информационной безопасности с разнообразными техническими материалами на разные темы 🤩 https://t.me/iwannabeprogrammer  — здесь вы найдёте лучшие IT-мемы и прекрасно проведёте время.

Красивый графический интерфейс на Python | Все фишки Flet

📱 Первоисточник

Программистика // #video

Подборка каналов IT от наших друзей: 🦥https://t.me/Lazy_Programmer_channel – подпишись, будем лениться вместе 🎬 https://t.me/videos_it  — Самая большая база видеоуроков по IT в Рунете 🐧 https://t.me/Linux_Club_nomer_1 — Гайды, статьи  и обучающие материалы по Linux. Если хочешь погрузиться в мир Linux, то тебе к нам 📚 https://t.me/Programmirovanie_1 — объёмная библиотека для программистов 🔐 https://t.me/LazySecurity777 — канал по информационной безопасности с разнообразными техническими материалами на разные темы 🤩 https://t.me/iwannabeprogrammer  — здесь вы найдёте лучшие IT-мемы и прекрасно проведёте время.

😒 ZeroDay — всё, что нужно хакеру — Пентесты Wi-Fi, камер, сайтов — OSINT и социальная инженерия — Техники анонимности и обход слежки — Сливы и разборы реальных утечек — Инструменты: Metasploit, Nmap, Kali Linux https://t.me/+SO-nn70HLH1kODg6

😒 ZeroDay — всё, что нужно хакеру — Пентесты Wi-Fi, камер, сайтов — OSINT и социальная инженерия — Техники анонимности и обход слежки — Сливы и разборы реальных утечек — Инструменты: Metasploit, Nmap, Kali Linux https://t.me/+SO-nn70HLH1kODg6

⚡️ Как лимитировать скорость вызова функций в Python 🟢 Иногда нужно, чтобы функция вызывалась не чаще заданного интервала — например, при работе с API. Для этого можно сделать простой *декоратор-ограничитель*. ➡️ Пример:

import time
from functools import wraps

def rate_limited(min_interval):
    def decorator(func):
        last_called = [0.0]

        @wraps(func)
        def wrapped(*args, **kwargs):
            elapsed = time.time() - last_called[0]
            if elapsed < min_interval:
                time.sleep(min_interval - elapsed)
            result = func(*args, **kwargs)
            last_called[0] = time.time()
            return result
        return wrapped
    return decorator

➡️ Применение:

@rate_limited(2)  # не чаще 1 раза в 2 секунды
def my_function():
    print(f'Function called at {time.time()}')

for _ in range(5):
    my_function()

🗣 Итог: теперь твоя функция не будет спамить вызовами, а будет аккуратно дозирована по времени. 🟢 Запомни этот паттерн — он спасёт тебе кучу нервов в продакшене. 😉

😮 Добавлена новая база слитых курсов на 800ГБ: Python: https://t.me/+mdnfzHLJ8WFmNDRi Программирование: https://t.me/+isjKZwsFGCkxYjAy Графика и дизайн: https://t.me/+H2R-WsaGYJIzZDcy Frontend и Web: https://t.me/+wZeoVtN3yAQyNDEy

🖥 srsly — это библиотека для Python, предлагающая высокопроизводительные утилиты сериализации данных! Она поддерживает несколько форматов, включая JSON, MessagePack, Pickle и YAML. Библиотека объединяет несколько популярных сериализационных пакетов, таких как ujson, msgpack, и cloudpickle, в одном пакете с удобным API. Ссылка на GitHub Программистика|| #doc

Добрый день, дорогие читатели наших проектов: https://t.me/ReivuMedia! Сегодня мой двадцатый день рождения, и я уже почти 3 года занимаюсь телеграмом, и я рад, что вы читаете наши каналы, это сильно воодушевляет продолжать это дело! Но я буду рад, если вы захотите поддержать наш, чтобы проекты развивались быстрее и мы радовали вас более качественным контентом. Короче вот информация для донатиков: https://t.me/donateRahol Так же подписывайтесь на мой блог про ТГ: Rahol Jey | тг вайб

Программистика|| #Мемы

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе