Python: задачки и вопросы

В Python значения по умолчанию для аргументов функции вычисляются один раз при определении функции. В данном случае список lst создаётся один раз и используется при каждом вызове функции func, если не передан другой список. Поэтому элементы добавляются в один и тот же список, и результат накапливается.

Тестирование на Python для продвинутых: кейсы, инструменты, ошибки 22 мая в 20:00 — вебинар для тех, кто хочет вывести тестирование на новый уровень. На вебинаре вы узнаете: — как тестировать async-код, базы данных и работу с файлами — частые ошибки: избыточные моки, хрупкие тесты и антипаттерны — инструменты pro-уровня: pytest, tox, coverage и др. — как ускорить прогон без потери качества — реальные кейсы и подходы из продакшена Подходит для опытных Python-разработчиков, лидов, архитекторов и всех, кто пишет тесты, но хочет делать это лучше, быстрее и стабильнее. Вебинар проходит в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Участникам — скидка на обучение! Участие бесплатное Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Метакласс MyMetaclass в момент создания MyClass добавляет в пространство имён метод greeting. Этот метод становится доступен экземплярам класса MyClass, как если бы был определён обычным способом.

Хотели бы, чтобы работодателю было важнее как вы работаете, а не откуда? В Точке у сотрудников есть полная свобода выбора: можно работать в уютных офисах в России, из дома или вообще из любой точки мира. Главное — результат, а не локация. Точка — это финтех-компания, где делают настоящие диджитал-продукты для бизнеса. Здесь создают более 60 сервисов, например, онлайн-бухгалтерию, решения для ВЭД и помощь с выходом на маркетплейсы. Всё, что нужно предпринимателям, чтобы строить и развивать свой бизнес — в одном месте. Над этими продуктами работают 1300 IT-специалистов: разработчики, продакты, тестировщики, дизайнеры, аналитики, дата-сайентисты и девопсы. Это профессиональная среда для тех, кто хочет развиваться и видеть реальный результат своей работы. Если хотите быть частью команды, где ценят профессионализм, доверяют людям и дают свободу — загляните к нам. Вдруг это именно то место, которое вы искали. Ссылка на вакансии Это #партнёрский пост

Атрибут is_monotonic_increasing возвращает True, если каждое значение объекта pd.Series больше предыдущего или равно ему. Приращение значений при этом не обязано быть одинаковым:

print(pd.Series(data = [1, 3, 3, 6]).is_monotonic_increasing) # True

Cоздаем объект Future из модуля asyncio (это не то же самое, что concurrent.futures.Future:

future = asyncio.Future()

Cоздаем новую задачу, которая будет выполняться асинхронно

asyncio.create_task(set_after_delay(future))

Она: - Принимает future как параметр - Ждет 1 секунду - Устанавливает результат в future Ждем, пока future получит результат. Это не блокирует весь интерпретатор, а только текущую корутину:

result = await future

Это еще называют «Неблокирующим ожиданием».

Интерпретатор «замрет», потому что попадет в состояние бесконечного ожидания (deadlock).

future = Future() # создаем Future-объект в состоянии pending

print(future.result()) # Просим показать result(), БЛОКИРУЯ

future.set_result("Hello from the future!") # Задаем result

result() будет ждать, пока результат не будет установлен, но set_result() никогда не будет вызван, так как выполнение программы остановилось на предыдущей строке. С такой ситуацией можно справиться, если добавить аргумент-таймаут:

future.result(timeout=1)

LRUcache (от англ. Least Recently Used cache) — это механизм кэширования, который хранит ограниченное количество результатов вычислений или обращений к данным, и при переполнении освобождает место, удаляя из кэша самый долго неиспользуемый элемент. Декоратор @cache применяется к функциям и автоматически запоминает результаты их вызовов с конкретными аргументами. Если функция с такими же аргументами вызывается повторно, результат берется из кэша, что значительно ускоряет работу, особенно при дорогих в вычислении функциях.