➡️ Использование метода itertools.pairwise() для последовательного объединения элементов

itertools.pairwise() — это метод, добавленный в Python 3.10, который позволяет итерироваться по парам соседних элементов в последовательности. Это удобно при необходимости обработки пар значений, например, для вычисления разниц или поиска паттернов.

🗣 В этом примере pairwise используется для объединения последовательных элементов списка.

✔️ pairwise() делает код лаконичнее и помогает избежать ошибок при ручной обработке последовательностей.

Python Learning 👩‍💻

➡️ HTTPie — удобный HTTP-клиент для Python

HTTPie — это современный и удобный HTTP-клиент для Python, который позволяет отправлять HTTP-запросы и получать ответы с минимальными усилиями. В отличие от requests, он имеет лаконичный синтаксис и автоматически форматирует ответы, делая работу с API более удобной и наглядной.

• HTTPie — отличный выбор для тестирования API и отладки запросов благодаря своему простому и понятному интерфейсу.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Pydash — мощная утилита для работы с данными в функциональном стиле

Pydash — это функциональная утилита для работы с коллекциями и объектами в Python. Она предлагает широкий набор инструментов для работы с данными: фильтрацию, трансформацию, агрегирование и многое другое, позволяя писать чистый и лаконичный код. Синтаксис Pydash напоминает популярную библиотеку Lodash из экосистемы JavaScript.

• Pydash упрощает работу с коллекциями данных, особенно когда вам нужно выполнять сложные манипуляции с вложенными структурами.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование функции math.prod() для перемножения элементов итерируемого объекта

math.prod() — это полезная функция, появившаяся в Python 3.8. Она позволяет вычислить произведение всех элементов в переданном итерируемом объекте, подобно тому, как sum() вычисляет сумму.

✔️ math.prod() делает код более понятным и сокращает необходимость писать собственные циклы для умножения элементов.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование библиотеки alive-progress для визуализации прогресса в терминале

alive-progress позволяет настраивать анимации, цветовую схему и предоставляет множество стилей для отображения текущего состояния задачи.

• alive-progress делает выполнение длительных операций более информативным и приятным для пользователя.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование библиотеки Pyee для создания и управления событиями в Python

Pyee — это небольшая, но мощная библиотека, предоставляющая событийно-ориентированный подход в стиле Node.js для Python. Она позволяет легко создавать и управлять событиями в ваших приложениях, улучшая структуру кода и обеспечивая более гибкую обработку асинхронных операций.

• Pyee подходит для случаев, когда в приложении необходимо реализовать подписку и реагирование на различные события.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

Большая шпаргалка по Matplotlib

С помощью Matplotlib можно визуализировать данные в Python — графики, диаграммы различной сложности для демонстрации данных в наглядном виде. 

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование Pint для работы с единицами измерения и конвертаций

Pint упрощает вычисления, используя единицы, и автоматически проверяет их совместимость, что позволяет избежать ошибок при работе с различными системами измерения.

• Pint полезен в научных вычислениях, финансовых и инженерных приложениях, где важна точность измерений.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование cachetools для кэширования в Python

cachetools — это небольшая, но мощная библиотека для кэширования, которая предоставляет различные стратегии кэширования, такие как LRU (Least Recently Used), LFU (Least Frequently Used) и другие. Она позволяет оптимизировать производительность, избегая повторных вычислений или запросов.

• cachetools полезна, когда требуется хранить временные результаты или промежуточные данные для повышения производительности.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Как работают замыкания (closures) в Python, и как их можно использовать для сохранения состояния между вызовами функции?

Ответ ⬇️
Замыкания позволяют внутренней функции запоминать переменные из объемлющей области видимости даже после завершения работы внешней функции. Это полезно для создания функций с сохраненным состоянием, например, для подсчета числа вызовов.

🗣️ Пример:

def counter():
count = 0 # Переменная в объемлющей области видимости

def increment():
nonlocal count # Обращаемся к переменной из объемлющей области
count += 1
return count

return increment

# Пример использования
counter1 = counter()
print(counter1()) # 1
print(counter1()) # 2

counter2 = counter()
print(counter2()) # 1

# Результат выполнения:
# 1
# 2
# 1

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование функции itertools.tee() для дублирования итераторов

itertools.tee() — это интересная функция из модуля itertools, позволяющая создавать несколько независимых копий одного и того же итератора.

🗣️ Это полезно, когда вам нужно одновременно итерировать по одним и тем же данным в разных частях кода, не повторяя вычисления.

✔️ itertools.tee() делает работу с итераторами гибче и удобнее.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование модуля contextvars для управления состоянием в асинхронном коде

Модуль contextvars, появившийся в Python 3.7, предоставляет механизм для хранения и управления контекстными переменными, которые сохраняют свое значение в пределах текущего потока или корутины.

🗣 Это особенно полезно в асинхронном программировании, где обычные переменные могут вести себя непредсказуемо из-за переключения контекстов.

✔️ contextvars повышает надежность и предсказуемость асинхронного кода, позволяя безопасно работать с состоянием.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование библиотеки Pypika для динамического построения SQL-запросов

Pypika позволяет создавать сложные запросы программным способом, избегая ошибок ручного написания SQL-кода и защищая от SQL-инъекций. Это особенно полезно при построении динамических и параметризованных запросов в приложениях.

• Pypika — отличный выбор, если вам нужно строить запросы к базе данных на лету.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Что такое декораторы с аргументами в Python, и как их можно использовать?

Ответ ⬇️
Декораторы с аргументами — это функции, которые принимают параметры и возвращают другой декоратор. Это позволяет создавать более гибкие и настраиваемые декораторы, которые могут изменять поведение функций в зависимости от переданных им аргументов.

🗣️ Пример:

def repeat(times):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(times):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator

@repeat(3)
def say_hello():
print("Hello!")

say_hello()

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование модуля ast для анализа и модификации исходного кода Python

Модуль ast (Abstract Syntax Tree) позволяет анализировать и модифицировать исходный код Python на уровне его абстрактного синтаксического дерева (AST). Это мощный инструмент для тех, кто хочет динамически изменять код, строить анализаторы или трансформировать Python-программы на лету.

🗣 Этот модуль предоставляет доступ к внутренним структурам Python, что делает его полезным для статического анализа кода или автоматического изменения исходного текста программы.

✔️ ast открывает множество возможностей для тех, кто занимается метапрограммированием или созданием собственных инструментов для анализа и оптимизации Python-кода.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование библиотеки aiometer для конкурентного выполнения асинхронных задач

aiometer позволяет эффективно управлять количеством одновременно выполняемых асинхронных задач. Это полезно, когда нужно ограничить количество параллельно выполняемых задач, избегая перегрузки системы.

• aiometer — отличный выбор для случаев, когда нужно контролировать количество параллельных операций, например, при выполнении большого числа запросов к API.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻