Используйте генераторы списков (list comprehensions) для создания списков с использованием циклов и условий

В этом примере мы используем генератор списка, чтобы создать новый список squares, содержащий квадраты только четных чисел из списка numbers. Генератор списка состоит из выражения (в нашем случае x**2) и необязательного условия (в нашем случае if x % 2 == 0), которое фильтрует элементы списка.

Используйте isinstance для проверки типа объекта

В этом примере мы используем функцию isinstance, чтобы проверить, является ли переменная x целым числом (int). Функция isinstance возвращает True, если объект является экземпляром указанного класса или его подкласса, и False, если это не так.

Используйте встроенные функции и библиотеки Python, чтобы ускорить разработку

Python имеет огромное количество встроенных функций и библиотек, которые могут помочь вам выполнить множество задач быстро и эффективно. Например, модуль os может помочь вам работать с файлами и директориями на вашем компьютере, а модуль datetime - с датами и временем.

Получение текущий даты и времени

С помощью модуля Python это сделать очень просто. Сначала нужно импортировать класс datetime из модуля datetime, после чего создать объект datetime. Модуль предоставляет метод now(), который возвращает текущие дату и время с учетом локальных настроек.

Получить текущую дату в Python

Класс date можно использовать для получения или изменения объектов даты. Например, для получения текущей с учетом настроек прописываем date.today().

Получить текущее время

Для получения текущего локального времени сперва нужно получить текущие дату и время, а затем достать из этого объекта только время с помощью метода time().

Компоненты datetime в Python

Модуль datetime в Python может использоваться для получения разных версий времени. Для этого нужно ознакомиться с атрибутами модуля. Используем для этого функцию dir().

Как создавать объекты даты и времени

Для создания объекта времени используется класс time из модуля datetime в Python. Синтаксис следующий: datetime.time(hour, minutes, seconds).

Например, создается объект времени представленный следующим образом (8, 48, 45).

Расширьте свои знания в программировании на Python всего за 3 вечера, уделив по 1,5 часа в каждый из них.

На бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox по программированию вы на практике попробуете себя в роли разработчика на Python и узнаете, как работают популярные алгоритмы этого языка. Проанализируете данные с помощью Data Science. Получите базовые навыки по разным направлениям и советы по развитию карьеры. Мощный компьютер не нужен.

Подробная программа: https://epic.st/6IkEpP

🎁 Всех участников ждут подарки.

Выберите свой путь в мире IT с 6 по 8 апреля в 19:00 по московскому времени.

Timedelta

timedelta представляет длительность (даты или времени). Модуль datetime включает атрибут timedelta(), который используется для управления датой в Python.

Все аргументы опциональные и их значения по умолчанию равно 0. Они могут быть целыми или числами с плавающей точкой, как положительными, так и отрицательными. Благодаря этому можно выполнять математические операции, такие как сложение, вычитание и умножение.

Как вычислить разницу для двух дат

Предположим, есть два объекта datetime: first_date = date(2020, 10, 2) и second_date = date(2020, 10, 30).

Для получения разницы нужно лишь вычесть значение одного объекта из второго. Таким образом между 2 и 30 октября 2020 года 28 дней.

Как получать прошлые и будущие даты с помощью timedelta

Поскольку timedelta — это длительность, то для получения прошлой или будущей даты нужно добавить объект timedelta к существующему или вычесть из него же.

Как работать с часовыми поясами

Эта программа возвращает объект с абсолютным значением datetime. Если же нужно сделать его абсолютным, то нужно явно указать часовой пояс. Как это сделать? В библиотеке datetime в Python нет модуля для работы с часовыми поясами. Для этого нужно использовать другие библиотеки. Одна из таких — pytz.

Используйте функции lambda для создания анонимных функций

Функции lambda - это короткие функции, которые могут быть определены в одной строке кода. Они особенно полезны, когда вам нужно определить функцию внутри другой функции или когда вам нужно передать функцию как аргумент в другую функцию.

Академия Яндекса продолжает набор джунов и мидлов с опытом в разработке в Летние школы. В этом году они пройдут и в Казахстане. В Школе мобильной разработки есть отдельный трек по Python.

Обучение в школе длится три месяца. Первый этап (онлайн) — лекции и практическая работа над проектом. Второй этап (4 недели) — работа в командах над настоящим проектом от Яндекса (проходит в офисах компании в Алматы, Белграде или Москве).

Обучение бесплатное. Расходы на транспорт и проживание Яндекс берет на себя. Чтобы попасть в Школу, нужно отправить заявку и пройти конкурсный отбор на основе тестового задания. Обучение по Python будет проходить с 6 июня по 27 августа, а тестовое нужно отправить до 27 апреля.

Используйте генераторы (generators) для создания ленивых (lazy) последовательностей

Генераторы - это способ создания последовательности значений, которые не будут созданы, пока вы не запросите их. Они особенно полезны, когда вам нужно обработать большой объем данных и вы не хотите загружать их все в память одновременно.

Используйте декораторы (decorators) для изменения поведения функций

Декораторы - это функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента и возвращают новую функцию, которая изменяет поведение оригинальной функции. Они могут использоваться для добавления дополнительной функциональности к существующим функциям без необходимости изменения их кода.

Используйте контекстные менеджеры (context managers) для управления ресурсами

Контекстные менеджеры - это способ управления ресурсами (например, файлами или сетевыми соединениями) в Python. Они гарантируют, что ресурсы будут освобождены после завершения операции, и могут использоваться для обеспечения безопасной работы с ресурсами в многопоточных приложениях.

Используйте декораторы для модификации функциональности функций

В этом примере мы определяем декоратор my_decorator, который добавляет дополнительный код до и после выполнения функции. Затем мы применяем этот декоратор к функции my_function с помощью синтаксиса декораторов (@my_decorator). При вызове my_function будет вызван декоратор my_decorator, который изменит ее поведение.

Используйте генераторы (generators) для создания итераторов

В этом примере мы определяем генератор my_range, который создает итератор, возвращающий числа от start до stop с заданным шагом step. Вместо того чтобы создавать список чисел и возвращать его целиком, генератор возвращает числа по одному при каждом вызове функции next(). Это может быть полезно при работе с большими наборами данных, когда список чисел может занимать много памяти.

Многие недооценивают данный тип, а зря. К примеру, если вам нужно найти количество одинаковых слов, то множества с легкостью вам помогут.

Похожи на списки, но на неупорядоченные. Они больше весят, но намного быстрее. В небольших проектах оправдано такое использование: множество id админов/пользователей (в зависимости от размера ОЗУ), когда требуется только проверить есть ли id в списке. Через стандартный список это займет O(n) или если он отсортирован O(log n) , в то время как у множеств это всегда O(1).

Зная преимущества вы всегда можете выбрать наиболее предпочтительный вариант в той или иной ситуации.