⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

➡️ Декоратор для кэширования результатов функций с учетом аргументов

Иногда необходимо кэшировать результаты функции для повышения производительности, особенно если функция выполняет тяжелые вычисления или обращения к внешним ресурсам.

🗣️ Данный декоратор кэширует результаты функции в зависимости от переданных аргументов, что делает его гибким и эффективным.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование генераторов для создания бесконечных последовательностей в Python

Генераторы в Python позволяют создавать ленивые последовательности, которые вычисляются по мере необходимости.

🗣️ Это мощный инструмент для работы с большими или даже бесконечными данными, поскольку генераторы экономят память и ресурсы. Один из интересных и необычных способов использования генераторов — создание бесконечных последовательностей.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Модификация байт-кода функции в Python с использованием модуля byteplay3

Продвинутые программисты могут использовать модификацию байт-кода для изменения поведения функции на низком уровне.

✔️ Это позволяет создавать динамические изменения в функции без её переписывания на уровне исходного кода. В Python можно использовать модуль byteplay3 для работы с байт-кодом.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Управление временем выполнения функций с помощью тайм-аутов в Python

Иногда требуется ограничить время выполнения функции, чтобы предотвратить зависание или длительное выполнение задачи.

🗣️ В Python можно использовать модуль signal для установки тайм-аутов на выполнение кода.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Извлечение уникальных элементов из списка с сохранением порядка

🗣️ Обычно, когда нужно получить уникальные элементы из списка, используют set. Однако это нарушает порядок элементов.

Чтобы извлечь уникальные элементы, сохраняя их порядок, можно использовать следующую технику:

• Используем список для обхода элементов и set, чтобы отслеживать уже встреченные элементы, избегая их дублирования.

• Используем однострочный list comprehension с условием, которое добавляет элемент в результирующий список только если он ещё не был добавлен.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование contextlib.contextmanager для создания контекстных менеджеров

Иногда бывает нужно создать собственный контекстный менеджер для управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения.

✔️ В Python для этого можно использовать декоратор contextlib.contextmanager, что делает код простым и элегантным.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Декоратор для измерения времени выполнения функции в Python

В Python можно легко измерять время выполнения функций с помощью декораторов. Этот подход удобен для анализа производительности и оптимизации кода.

• Декоратор оборачивает функцию и измеряет время ее выполнения, выводя результат на экран. Это позволяет легко оценить производительность различных участков кода.

• Декоратор time_it может использоваться для любых функций, без изменения их логики, что делает его удобным инструментом для анализа производительности.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Использование dataclasses для создания неизменяемых объектов

В Python 3.7 и выше можно использовать модуль dataclasses для создания простых классов данных.

🗣️ Одной из интересных возможностей является создание неизменяемых (immutable) объектов, которые не могут быть изменены после создания.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование функции inspect для динамического анализа кода

В Python есть мощный модуль inspect, который позволяет проводить динамический анализ кода.

🗣️ С его помощью можно извлекать информацию о функциях, классах и их параметрах прямо во время выполнения программы. Это полезно для создания гибких и адаптивных систем.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Работа с хэшируемыми типами данных через __hash__ и __eq__

В Python можно управлять тем, как объекты сравниваются и хэшируются, путем реализации методов __hash__ и __eq__.

🗣️ Это особенно полезно при использовании объектов в качестве ключей в словарях или элементов в множествах, где требуется уникальность.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Ленивая инициализация атрибутов с помощью __getattr__

В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода __getattr__.

🗣️ Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

⚙️ Использование модуля sys.settrace для отладки и профилирования

В Python есть малоизвестная, но мощная функция — sys.settrace(), которая позволяет установить собственный обработчик трассировки для отладки и профилирования кода.

➡️ С её помощью можно отслеживать выполнение каждого вызова функции, строки или даже изменения локальных переменных в программе.

Python Learning 👩‍💻