Разъяснивший Python

Перегрузка операторов - о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук. На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов. Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете. Разъяснивший Python

PUT Иногда нам часто приходится обновлять существующие данные в API. Используя запрос PUT, мы можем обновить данные полностью. Это означает, что, когда мы делаем запрос PUT, он заменяет все старые данные новыми. В запросе POST мы создали новый продукт с идентификатором 21. Обновив старый продукт на новый, сделав запрос PUT к конечной точке products/<product_id>. Разъяснивший Python

Аннотации типов Позволяет ускорить процесс разработки. Но, мало что раздражает так сильно, как ошибка времени выполнения, возникшая из-за простого несовпадения типа. К тому же они позволяют использовать инструменты для проверки типов, чтобы отлавливать ошибки TypeError. Разъяснивший Python

pprint - Стандартная функция Python Print() делает своё дело. Но если попытаться вывести большой вложенный объект, результат будет выглядеть не так уж и приятно. Тут на помощь приходит модуль из стандартной библиотеки pprint (pretty print). С его помощью можно выводить объекты со сложной структурой в читабельном виде. Разъяснивший Python

inspect добро пожаловать за кулисы Модуль inspect пригодится вам для использования того, что происходит за кулисами в Python. Вы так же можете вызывать его методы в них же! Снизу пригодится метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Еще используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его утвердили. Разъяснивший Python

Нужны ли декораторам аргументы? Есть множество проблем, которые можно решить с помощью декораторов, и некоторые из них были рассмотрены в предыдущих уроках данного курса. Однако в некоторых ситуациях могут пригодиться и аргументы. Рассмотрим в качестве примера знаменитый декоратор app.route из веб-фреймворка Flask Разъяснивший Python

Пример элементарных декораторов в Python Прежде чем мы углубимся в новую территорию, давайте рассмотрим, как работают простые декораторы из первого урока. Ниже представлен пример, введенный нами в оболочку IDLE Python. Попробуйте поэкспериментировать, запустите IDLE оболочку и введите код сами. Разъяснивший Python

Регистрация функции с помощью декораторов в Python Самый простой тип декоратора используется для регистрации функции в качестве обработчика события. Данный шаблон очень распространен в приложениях на Python, так как он позволяет двум или более подсистемам взаимодействовать, не зная ничего друг о друге. Данный процесс известен как «несвязанный» дизайн. Разъяснивший Python

Как формировать списки в Python Чтобы создать новый список, сначала дайте ему имя. Затем добавьте оператор присваивания (=) и пару квадратных скобок. Внутри скобок добавьте значения, которые должны содержаться в списке. Разъяснивший Python

Как перевернуть список в Python с помощью срезов Срезы работают аналогично функции range(), которую мы разобрали ранее. Срез также включает в себе три параметра: start, stop и step. Синтаксис выглядит следующим образом: [start:end:step]. Если вы хотите вывести все элементы, вы можете использовать один из двух следующих способов Разъяснивший Python

Enumerate В традиционных языках программирования вам нужна переменная цикла для перебора различных значений контейнера. В Python это упростили: вы можете получить доступ к переменной цикла вместе со значением итерируемого объекта. Функция enumerate(x) возвращает две итерируемые переменные. Одна из них изменяется в диапазоне от 0 до len(x) - 1, а другая представляет собой элементы x. Разъяснивший Python

Zip Функция zip() позволяет создавать итерируемый объект, состоящий из кортежей. Zip принимает в качестве аргумента несколько последовательностей (m1, m2,…, mn), в результате чего создается итерируемый объект, состоящий из i кортежей. В каждом кортеже содержится по одному элементу из каждого контейнера. Таким образом, i-й кортеж представляет собой(m1i, m2i,…, mni) Разъяснивший Python

Возвращение легенды: самый востребованный вебинар Зерокодера про Perplexity AI снова пройдёт в ноябре. На бесплатном занятии ребята покажут, как: – Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity; – Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов всего одним ИИ; – Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы; – Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач. Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее. Бонус: в конце практикума расскажем, как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость — $240). P.S. Это специальный повтор вебинара от экспертов по Perplexity. Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!

Превращаем Python в кейлоггер за 5 строк! Этот код предназначен только для образовательных целей! Не используйте его в незаконных целях. Как это работает? pynput.keyboard.Listener перехватывает нажатия клавиш. log_key(key) записывает все нажатия в файл log.txt. listener.join() запускает бесконечное слежение за клавиатурой. Где это можно использовать? Контроль собственных действий (например, восстановление случайно закрытого текста). Создание горячих клавиш для своих приложений. Отладка нажатий при тестировании программ. Разъяснивший Python

Контекст функций Язык Python допускает применение вложенных функций, в которых вы можете определить внутреннюю функцию внутри внешней. В Python есть несколько замечательных свойств, связанных со вложенными функциями. Разъяснивший Python

Декораторы в Python Декораторы — мощный инструмент в Python. Вы можете их использовать для тонкой настройки работы класса или функции. Декораторы можно считать функцией, которая применена к другой функции. Чтобы определить функцию-декоратор для декорируемой функции, используется знак @ и после него название функции. Из этого следует, что декоратор принимает в качестве аргумента функцию, которою он декорирует. Рассмотрим функцию square_decorator(), которая в качестве аргумента принимает функцию и в результате также выдают функцию. Разъяснивший Python

Пример генератора данных из библиотеки Keras Одно из типичных применений генераторов — это использование генератора данных в библиотеке Keras. Причина, по которой он полезен, заключается в том, что мы не хотим хранить все данные в памяти, а хотим создавать их на лету, когда это необходимо в процессе обучения. Дело в том, что в Keras модель нейронной сети обучается батчами, поэтому генератор должен выдавать строго определенные пакеты данных. Разъяснивший Python

Как сделать запрос PUT Нам часто требуется обновить существующие данные в API. Используя запрос PUT, мы можем обновить данные полностью. Это означает, что, когда мы делаем запрос PUT, он заменяет все старые данные новыми. В запросе POST мы создали новый продукт с идентификатором 21. Давайте обновим старый продукт на новый, сделав запрос PUT к конечной точке products/<product_id>. Разъяснивший Python

Как объединить словари в Python с помощью метода dict.update() Самый очевидный путь – найти уже готовую функцию, то есть посмотреть на то, какие есть встроенные методы у словарей. Если вы исследуете класс словарей dict, вы найдете много различных методов. Один из них — метод update(), который можно использовать для «вливания» одного словаря в другой. Он нам и нужен! Разъяснивший Python

⚡️ Linux и DevOps теперь в Telegram! Ребята делают реально классный канал про IT — просто, понятно и без воды. О Linux, DevOps, разработке, безопасности и инструментах, которые помогают работать эффективнее. Подписывайтесь: @recura_tech