Реализуйте перетасовку списков без использования готовых функций

Используем алгоритм Фишера-Йейтса. Он создает беспристрастные случайные перестановки списков, что часто имеет решающее значение для выборки. Популяризированный Кнутом, он беспристрастен, имеет оптимальную линейную эффективность по времени; использует постоянное пространство; и является инкрементным.

Комбинируйте словарные значения

Defaultdict — это подкласс класса словаря, который возвращает объект, подобный словарю. Чем это отличается от обычного словаря? Хотя словарь и словарь по умолчанию почти идентичны, последний позволяет нам избежать KeyErrors. Другими словами, он предоставляет значение по умолчанию для несуществующего ключа. Эта характеристика defaultdictionary упрощает следующие операции.

Распечатайте все комбинации списка

Пакет Itertools, как следует из названия, содержит множество функций, включающих итерации. Комбинации также требуют итераций и поэтому включены в этот пакет в двух разных формах (т.е. combinations, combinations_with_replacement) в зависимости от того, что именно вы ищете. Itertools также является пакетом по умолчанию в Python.

Самый частый элемент в списке

Функция Counter из пакета Collections удобна для отслеживания количества различных элементов в списке. Пакет Collections является пакетом по умолчанию и поэтому не требует дополнительной установки, если у вас уже установлен Python.

Сглаживание списка

Когда вам дан многоуровневый список или массив, который не является одномерным, вы можете захотеть сгладить его до простого списка.

Использование функции sorted()

В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач. Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами.

Использование коллекций Python

Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов.

Использование модуля itertools

Python-модуль itertools представляет собой набор инструментов для работы с итераторами. В состав этого модуля входит множество средств для генерирования различных последовательностей.

Использование функции zip() при работе со списками

Предположим, что вам нужно скомбинировать несколько списков одинаковой длины и вывести результирующий список. Как и в других случаях, подобную задачу можно решить, так сказать, «в лоб», а можно воспользоваться чем-то вроде универсальной функции zip().

Итерирование списков с помощью enumerate()

Метод enumerate() добавляет к итерируемой коллекции нумерацию и возвращает объект, генерирующий пары элементов, состоящие из индекса элемента и самого этого элемента.

Использование генераторов списков

Генераторы списков используются для создания новых списков из других итерируемых объектов. Так как генератор возвращает списки, его описание представляет собой выражение, включённое в квадратные скобки, выполняемое для каждого элемента списка.

Сюда же входит и описание цикла for, выполняющего проход по каждому элементу. Генераторы списков позволяют ускорить работу со списками за счёт того, что интерпретатор Python оптимизирован в расчёте на шаблоны, повторяющиеся при обходе списка.

Преобразование двух списков в словарь

Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь? Если прибегнуть для этого к функции zip(), то данная задача может быть решена так.

bashplotlib

bashplotlib - это инструмент для построения графиков прямо в терминале с помощью Python. Он позволяет создавать простые графики прямо из командной строки.

Чтобы удобнее было работать с bashplotlib, можно создать функцию-обёртку для упрощения построения графиков. Это позволит строить разные типы графиков в терминале с помощью bashplotlib, и легко настраиваться для новых типов графиков или изменений

Библиотека HTTPX

Расширение для Requests. Оно поддерживает все функции библиотеки, помогает работать с HTTP и асинхронностью. HTTPX помогает отправлять и получать запросы, работать с клиент-серверными протоколами взаимодействия веб-сервера и приложения.

Библиотека Requests

Эта библиотека упрощает генерацию HTTP-запросов к другим сервисам, помогает писать их очень просто и быстро. Код получается лаконичным, а запрос легко настроить и отправить. Библиотека поддерживает множество функций и написана понятным языком.

Библиотека Retrying

Автоматизирует повторные вызовы. Если действие в коде, например запрос к внешнему источнику, не выполнилось и вернуло ошибку, с помощью Retrying можно настроить автоматические повторные попытки. Количество попыток и возможные изменения в запросах тоже настраиваются.

Библиотека Dramatiq

По назначению библиотека похожа на Celery, но считается более новой и работает иначе. Она нужна для распределения задач, которые выполняются фоново. Библиотека лишена ряда недостатков Celery и более удобна в использовании.

Библиотека Celery

Помогает правильно распределить множество задач в больших проектах, расставить приоритеты и выполнить их в оптимальной последовательности. Часто используется в backend-разработке, например с фреймворком Django.

Query JSON

JMESpath – это язык запросов для JSON, который позволяет получать необходимые данные из документа или словаря JSON. Библиотека доступна как для Python, так и для других ЯП, что расширяет ее возможности.

Flask

Микрофреймворк для создания простейших веб-приложений на Python. Flask помогает быстро создать простой проект и в дальнейшем масштабировать его. Он может интегрироваться с другими инструментами, например для дизайна и визуализации интерфейса.

SciPy

Основана на NumPy, но имеет более широкий функционал. Она предназначена для глубоких и сложных математических операций и вычислений. В SciPy много функций для научного анализа и работы с высшей математикой.