Разъяснивший Python
Открыть в Telegram
Твой проводник в омут Python'а Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc
Больше
6 896
Подписчики
+224 часа
-97 дней
-6430 дней
Архив постов
6 895
list.insert
Метод insert() используется для вставки элемента в список на указанную позицию. Он позволяет добавить элемент в любое место списка, сдвигая текущие элементы вправо, чтобы освободить место для нового элемента.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов
Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повышения производительности, особенно если функция выполняет тяжелые вычисления или обращения к внешним ресурсам.
Данный декоратор кэширует результаты функции в зависимости от переданных аргументов, что делает его гибким и эффективным.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
statistics.median_low
Функция statistics.median low из модуля statistics вычисляет низкую медиану последовательности чисел. Низкая медиана используется в случае, когда список имеет нечетное количество элементов, и возвращает значение, которое находится в “нижней” половине списка, то есть среди наименьших значений. В данном случае список data содержит нечетное количество элементов, и низкая медиана будет равна 5, так как это наименьшее значение в “нижней” половине списка.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
tell()
Метод
tell() используется для получения текущей позиции (смещения) при работе с файлами и файлоподобными объектами.
При открытии файла указатель текущей позиции находится в начале. По мере чтения/записи он смещается.
Чтобы узнать текущее значение этого смещения, применяется метод tell().
Это позволяет:
— Узнать размер файла, сравнив позицию после чтения с начальной.
— Вернуться к определенной позиции с помощью seek().
— Отслеживать прогресс обработки больших файлов.
— Получить позицию в строковых буферах и потоках байтов.
Метод tell() возвращает текущую позицию в файле в байтах от начала.
Разъяснивший Python | ChatGPT6 895
list.insert
Метод insert() используется для вставки элемента в список на указанную позицию. Он позволяет добавить элемент в любое место списка, сдвигая текущие элементы вправо, чтобы освободить место для нового элемента.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
Ленивая инициализация свойств с помощью дескрипторов
Дескрипторы в Python позволяют управлять доступом к атрибутам объекта.
С их помощью можно реализовать ленивую инициализацию свойств, что особенно полезно для дорогостоящих операций, которые нужно выполнять только при первом обращении к свойствуРазъяснивший Python | ChatGPT
6 895
⚡️Россию отключают от интернета: с 12 сентября начнут работать новые санкции США. Google, Gmail и даже WhatsApp — отвалится ВСЁ.
Большинство окажутся не готовы: потеряют работу, жизненно важные данные и просто связь с близкими. Чтобы такого не было с вами — читайте канал «Провод».
Это главный техноканал Телеграма, где рассказывают, как обойти любые блокировки без VPN, сохранить все свои данные и пользоваться платным софтом бесплатно.
Сейчас такие навыки жизненно необходимы — подписывайтесь: @provod
6 895
Объединение нескольких CSV файлов в один
Когда у вас есть несколько файлов CSV с одинаковой структурой, часто нужно объединить их в один для дальнейшего анализа или обработки. Библиотека Pandas позволяет сделать это очень просто и быстро.
Этот метод позволяет быстро и эффективно объединять несколько CSV файлов в один, что значительно упрощает работу с большими наборами данных.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
Простое измерение времени выполнения кода
Иногда бывает нужно измерить время выполнения кода для оптимизации или анализа производительности. Это можно сделать с помощью встроенного модуля time.
Этот метод позволяет легко и точно измерять время выполнения кода, что помогает выявлять узкие места и оптимизировать производительность.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
statistics.median_low
Функция statistics.median low из модуля statistics вычисляет низкую медиану последовательности чисел. Низкая медиана используется в случае, когда список имеет нечетное количество элементов, и возвращает значение, которое находится в “нижней” половине списка, то есть среди наименьших значений. В данном случае список data содержит нечетное количество элементов, и низкая медиана будет равна 5, так как это наименьшее значение в “нижней” половине списка.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
6 895
math.copysign
Функция math.copysign используется для создания числа с абсолютным значением |x|, но с знаком y. Это означает, что math.copysign(x, y) возвращает число, которое имеет тот же знак, что и y, но абсолютное значение равно |x|. Это может быть полезно в математических вычислениях и программировании, особенно при работе с числами с плавающей точкой или в случаях, когда нужно сохранить определенный знак при преобразовании данных.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
statistics.mean
Функция mean из модуля statistics используется для вычисления среднего арифметического (среднего значения) списка чисел. Она принимает в качестве аргумента последовательность числовых данных (например, список или кортеж) и возвращает их среднее значение.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
Если вас бесят безмозглые коллеги, клиенты и начальники — подписывайтесь на Е-коммерса.
Там собирают самое свежее из мира торговли: зашквары бизнесменов, беспредел покупателей и бредовые объявления на онлайн-площадках.
Просто посмотрите, на сколько это залипательно: https://t.me/+l5HwITmagLo5NWVi
6 895
Декоратор для автоматического кэширования результатов функций
Кэширование — это техника, которая позволяет значительно улучшить производительность, сохраняя результаты вызовов функций и возвращая кэшированные результаты для одинаковых входных данных.
В Python можно создать декоратор, который автоматически кэширует результаты функций.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
🐳 Whale — будущее NFT рынка?
Кажется, времена, когда за простую NFT можно было выручить миллионы, прошли. Однако это не означает, что рынок NFT полностью умер. Наоборот, отличный тому пример — NFT киты от проекта Whale!
На данный момент флор на китёнка доходит до 6 TON, объёмы хорошие, и все роялти от проекта идут на выкуп этих NFT по флору. Дабы не ловить фомо в будущем, мы с командой прикупили парочку китёнков.
Также у Whale есть супер интересная рефка в честь запуска собственного токена: за каждый $1, заработанный через реферальную систему, вы будете получать 1 токен $WHALE (каждые 10% от реферала идут вам).
Ссылочка на бота - тут.
6 895
raise
Конструкция
raise используется для генерации исключений.
Когда в коде происходит что-то непредвиденное или некорректное — можно сгенерировать исключение командой raise.
Например:
raise ValueError('Invalid value')calculate_discount проверяет входные данные. Если скидка меньше 0 или больше 100 — с помощью raise генерируется исключение ValueError с сообщением.
Разъяснивший Python | ChatGPT6 895
Декорируем функции
Декоратор – это обертка вокруг функции, которая определенным образом изменяет ее поведение. Существуют варианты использования декораторов, и вы, возможно, уже применяли их раньше при работе с такими фреймворками, как Flask.
def print_argument(func):
def wrapper(the_number):
print("Argument for",
func.__name__,
"is", the_number)
return func(the_number)
return wrapper
@print_argument
def add_one(x):
return x + 1
print(add_one(1))print_argument мы определяем функцию-обертку. Она выводит аргумент и имя вызываемой функции, выполняет фактическую функцию и возвращает ее результат, как если бы функция вызывалась «обычно».
С помощью @print_argument мы применяем наш декоратор к функции. Декоратор может быть повторно использован и для других функций.
Argument for add_one is 1
Разъяснивший Python | ChatGPT6 895
Простое измерение времени выполнения кода
Иногда бывает нужно измерить время выполнения кода для оптимизации или анализа производительности. Это можно сделать с помощью встроенного модуля time.
Этот метод позволяет легко и точно измерять время выполнения кода, что помогает выявлять узкие места и оптимизировать производительность.
Разъяснивший Python | ChatGPT
6 895
Быстрая замена значений в столбце DataFrame на основе условий
Когда у вас есть DataFrame и вам нужно заменить значения в столбце на основе определенных условий, вместо использования циклов, можно воспользоваться методом np.where из библиотеки NumPy.
Этот лайфхак помогает заменить значения в столбце DataFrame на основе заданных условий, избегая использования циклов и делая код более читаемым и эффективным. Он будет особенно полезен для аналитиков данных и всех, кто работает с большими наборами данных, где требуется производить массовые изменения данных на основе условий.
Разъяснивший Python | ChatGPT
