Python академия

Продвинутая работа со списками При работе со списками крайне полезно знать как правильно формировать срезы списка. В приложениях, активно использующих группы данных - срезы незаменимый инструмент. В общей форме формирования среза выглядит следующим образом: list[start:end:step] Комбинации параметров помогут достичь необходимого результата. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Получи грант на обучение в Центральном университете Прояви себя, получи грант до 2,8 млн на обучение ИТ и бизнесу в вузе. Для школьников 10-х и 11-х классов, СПО. Подать заявку #реклама apply.centraluniversity.ru О рекламодателе

Как удалить пустые строки в списке на python? array = ['Stephen King', '', 'J. K. Rowling', '', 'Oliver Bowden'] filtred_array = list(filter(None, array)) print(filtred_array) # Вывод : ['Stephen King', 'J. K. Rowling', 'Oliver Bowden'] Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

😎 Хотите стать Python-разработчиком и начать успешную карьеру в IT? Время действовать! 🐍 Python — самый востребованный язык. На курсе вы изучите синтаксис, фреймворки Django и FastAPI, научитесь работать с базами данных и создадите портфолио, которое привлекает топовые команды. 🚀 Программа составлена практикующими экспертами, а выпускники OTUS высоко ценятся среди ведущих компаний. Обучение с нуля до Junior-разработчика за 6 месяцев! ➡️ Старт уже близко — успейте занять место в группе! Узнать больше и получить скидку до 15% по промокоду PythonBasic_5 : https://vk.cc/cHTGuf Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 Срок действия промокода до 30.01.2025

Блок else в циклах. Блок else в циклах for и while — это конструкция, которая позволяет выполнить определенный блок кода только в случае, если цикл завершился без использования оператора break. В цикле while условие проверяется перед каждой итерацией, и если оно истинно, то выполняется тело цикла. Цикл выполняется до тех пор, пока условие не станет ложным. В случае цикла for, он проходит по элементам последовательности (например, списку) и выполняет указанный блок кода для каждого элемента. Давайте рассмотрим пример использования блока else в цикле for. Предположим, у нас есть функция find_needle, которая принимает на вход список haystack и элемент needle, и ищет needle в haystack. Мы хотим вывести сообщение, если элемент needle не найден в haystack. Для этого мы можем использовать цикл for для прохода по элементам haystack и проверки на равенство с needle. Если элемент найден, мы выводим сообщение и прерываем цикл с помощью оператора break. Если цикл завершается без прерывания, то выполняется блок else.

def find_needle(haystack, needle):
    for item in haystack:
        if item == needle:
            print("Needle found!")
            break
    else:
        print("Needle not found in haystack.")

В данном примере, если элемент needle найден в haystack, то будет выведено сообщение «Needle found!». Если же элемент needle не найден, то будет выполнен блок else и выведено сообщение «Needle not found in haystack.». Это позволяет нам выполнить определенные действия в зависимости от результата поиска элемента в списке. Таким образом, блок else в циклах for и while предоставляет удобный способ выполнения действий, которые должны произойти только в случае, если цикл завершился успешно, без дополнительных проверок условий. Это помогает улучшить читаемость и структуру кода, делая его более понятным и эффективным. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Библиотека Numpy При создании массивом мы получаем тип ndarray. Рассмотрим наиболее часты атрибуты (не методы!) применимые к массивам: ndim - число измерений (чаще их называют "оси") массива. shape - размеры массива, его форма. Это кортеж натуральных чисел, показывающий длину массива по каждой оси. Для матрицы из n строк и m столбов, shape будет (n,m). Число элементов кортежа shape равно ndim. size - количество элементов массива. Очевидно, равно произведению всех элементов атрибута shape. dtype - объект, описывающий тип элементов массива itemsize - размер каждого элемента массива в байтах. data - буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно мы не используем этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Ведем набор учеников 3-10 классов на новый учебный год! Московская школа программистов - это не курсы, а школа с государственной лицензией, которая обучает детей IT с 2001 года. Мы сотрудничаем с МФТИ, НИУ ВШЭ, Яндекс и Физтехпарк Что получит ребенок, в результате обучения: - Участие и победы в олимпиадах всероссийского и международного уровня - Поступление в престижные технические вузы России и работу в известных IT-компаниях: Apple, Google, Yandex, Nvidia и других - Практику на реальных IT-проектах - Усидчивость, целеустремленность и умение работать в команде - Сдача ЕГЭ/ОГЭ на высокие баллы Сейчас идет набор в виртуальный класс. В этом формате, дети в небольших группах обучаются с преподавателем онлайн в реальном времени. Эффективно как очно. Позаботьтесь о том, чтобы ребенок стал востребованным IT-специалистом! Зарегистрироваться #реклама 16+ vc.informatics.ru О рекламодателе

⁠Кэширование функций Кэширование может сэкономить время, когда связанная с вводом или выводом функция периодически вызывается с одинаковыми аргументами. Раньше приходилось создавать свою реализацию, но в Python 3.2+ появился декоратор lru_cache, который позволяет нам быстро кэшировать и вскрывать возвращаемые значения функции. Давайте реализуем калькулятор чисел Фибоначчи с использованием кэша. Советую попробовать запустить любую рекурсивную функцию с кэшированием и без него, прирост в скорости замечается сразу. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Создаём свой контекстный менеджер Привет, в четверг на канале вышел небольшой пост про контекстные менеджеры. Сейчас разберём, как их можно реализовать. В любом контекстном менеджере должны быть определены методы __enter__ и __exit__. В качестве примера создадим подобие уже существующего open. Метод __enter__ вызывается автоматически и возвращает объект файла. После того, как блок with заканчивается, также вызывается метод __exit__, который закрывает файл. А более подробно мы рассказываем про эту тему в нашем курсе по продвинутым темам. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Крупнейший университет искусственного интеллекта Приглашаем на бесплатный однодневный интенсив по AI! Освой искусственный интеллект для профессионального роста: создавай нейросети, автоматизируй бизнес-задачи и зарабатывай на AI-решениях. ✨ 8 000+ студентов со всего мира ✨ 600+ AI-проектов, созданных студентами ✨ Сборная Университета — победители крупнейших AI-хакатонов России ✨ Стажировки в крупнейших компаниях России (РЖД, Ростелеком, РУДН, Совкомбанк, Самолет и другие) ✨ Трудоустраиваем выпускников в крупнейшие компании (Яндекс, ВТБ, Сбербанк, Роскосмос и другие) Будем рады видеть тебя в наших рядах! Узнать больше #реклама 16+ neural-university.ru О рекламодателе

Использование time.sleep() в threading Python Logging Cookbook является хорошим примером использования time.sleep(). Модуль логирования logging является потоко-безопасным, поэтому в данном примере он будет полезнее, чем операторы print(). Здесь для создания двух потоков используется модуль Python threading. Также создается объект входа, что будет вводить threadName в stdout. Затем начинаются оба потока и инициируется цикл для каждого входа из главного потока. Для фиксирования пользователя используется KeyboardInterrupt при нажатии ^Ctrl+C. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Python Requests анализ запроса При составлении запроса стоит иметь в виду, что перед его фактической отправкой на целевой сервер библиотека requests выполняет определенную подготовку. Подготовка запроса включает в себя такие вещи, как проверка заголовков и сериализация содержимого JSON. Если открыть .request, можно просмотреть PreparedRequest. Проверка PreparedRequest открывает доступ ко всей информации о выполняемом запросе. Это может быть пейлоад, URL, заголовки, аутентификация и многое другое. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

. Пожалуйста, не игнорируйте наше приглашение! Сегодня мы хотим поделиться полезной подборкой каналов, которые могут быть вам полезными. Скорее выбирайте категорию: Срок действия приглашений всего 1 час! ✅Вяжем шапки,варежки,свитера - t.me/+Hdmk0q50F2pkZTQy ✅АМИГУРУМИ-Вяжем игрушки- t.me/+VmvP1ECGDHxkODA6 ✅ Вязание(видео-уроки) - t.me/+m6L00g4STpszYWJi ✅Вяжем детям- t.me/+ksSjU7lzERw0MzYy ✅Вязание для новичков- t.me/+0sfy52JoKXExODZi Вяжем носочки- t.me/+HFXLXcKLa0cwMWMy Вязание крючком- t.me/+uPHYFp-PVuFkOTIy Вязание спицами- t.me/+9hwOHqLS0VA3ZjRi Узоры крючком- t.me/+DL6dsn4DQGsyNTRi Узоры спицами- t.me/+iwAtESzRlnw2ZjAy Схемы вязания- t.me/+wMa55NfPqWoxOWVi Бесплатные выкройки, уроки шитья - t.me/+NDrsreeCCEIwM2Qy Шитье для новичков- t.me/+472nw5vr3b05ZDgy Узнать больше #реклама О рекламодателе

Как убрать табуляцию в python? Вы можете использовать метод строки .replace() lineWithTabulation = "\tLine with tabulation" print(lineWithTabulation) lineWithoutTabulation = lineWithTabulation.replace('\t', '') print(lineWithoutTabulation) # Вывод : # Line with tabulation # Line with tabulation Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Хеширование паролей Python Для Python 3.x Здесь пароли будут хешироваться для последующего сохранения в базе данных. Тут мы будем использовать salt. salt является случайной последовательностью, добавленной к строке пароля перед использованием хеш-функции. salt используется для предотвращения перебора по словарю (dictionary attack) и атак радужной таблицы (rainbow tables attacks). Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Получи грант на обучение в Центральном университете Прояви себя, получи грант до 2,8 млн на обучение ИТ и бизнесу в вузе. Для школьников 10-х и 11-х классов, СПО. Подать заявку #реклама apply.centraluniversity.ru О рекламодателе

Функции высшего порядка в Python Функции высшего порядка в Python позволяют улучшить структуру кода, делая его более понятным и гибким. Они позволяют передавать функции как аргументы в другие функции и возвращать функции как результат выполнения другой функции. Такой подход делает код более модульным и упрощает его поддержку и расширение. Пример использования функций высшего порядка — это создание функции, которая принимает другую функцию в качестве аргумента. Например, мы можем создать функцию, которая принимает функцию для преобразования элементов списка. Затем мы можем передать эту функцию в качестве аргумента и применить ее к каждому элементу списка. Это позволяет нам легко изменять способ преобразования элементов без изменения основного кода.

def apply_function_to_list(func, lst):
    return [func(x) for x in lst]

def square(x):
    return x * x

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = apply_function_to_list(square, numbers)
print(squared_numbers)  # Output: [1, 4, 9, 16, 25]

В данном примере мы создали функцию apply_function_to_list, которая принимает функцию (в данном случае square) и список чисел. Функция apply_function_to_list применяет переданную функцию к каждому элементу списка и возвращает новый список с результатами преобразования. Таким образом, мы можем легко изменять функцию, которая применяется к элементам списка, не изменяя основной код. Использование функций высшего порядка также позволяет нам писать более компактный и элегантный код. Мы можем передавать анонимные функции (lambda-функции) в качестве аргументов, что делает код более читаемым и понятным. Кроме того, функции высшего порядка позволяют нам использовать функциональный подход к программированию, что может быть полезно при работе с большими объемами данных. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Хранение хеша и соли Для хранения можно использовать методы JSON, SQL, CSV и даже простой текстовый файл. Убедитесь, что пароль нигде не сохранен, ведь в этом состоит главная цель — избежать необходимость сохранения действующего пароля в исходном виде. Если вы ограничены только одним местом для хранения, можете добавить соль и пароль вместе и потом сохранить их. Можно будет разделить их во время чтения, когда вам будет известна длина соли и ключа. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Канал о роботах и промышленной автоматизации. SAMOS engineering - интегратор роботов. Отвечаем на самые актуальные вопросы. ✨ Сколько стоит роботизировать производство? 🏃‍♂️ Почему поставить робота на сварку дешевле чем нанять сварщиков? 📞Как купить по-настоящему рабочее решение? Хочешь сделать хорошо - сделай с SAMOS Узнать больше #реклама О рекламодателе

Поиск подстроки в строке Pегулярное выражение — это строка, задающая шаблон поиска подстрок в тексте. В Python есть встроенный модуль, позволяющий работать с регулярными выражениями, — re, который содержит функцию search. Она позволит вам найти подстроку в строке Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff