Delorean
Delorean — отличная библиотека для работы с датами и временем. Работа с временем с помощью неё в Python мне кажется наиболее естественной. Так же стоит отметить отличную документацию и бесчисленное количество отсылок к «Назад в будущее».
Delorean — отличная библиотека для работы с датами и временем. Работа с временем с помощью неё в Python мне кажется наиболее естественной. Так же стоит отметить отличную документацию и бесчисленное количество отсылок к «Назад в будущее».
Имеется кортеж вида T = (4, 2, 3). Какая из операций приведёт к тому, что имя T будет ссылаться на кортеж (1, 2, 3)?
Anonymous Quiz
24%
T[0] = 1
21%
T = (1) + T[1:]
32%
T = (1,) + T[1:]
23%
T.startswith(1)
Преобразование изменяемых данных в неизменяемые
Изменяемые данные (например, словари или списки) — это структуры, к которым могут быть добавлены новые значения.
Неизменяемые данные, в противоположность изменяемым, после создания остаются неизменными. Посмотрите, как можно преобразовать изменяемый тип данных в неизменяемый.
Изменяемые данные (например, словари или списки) — это структуры, к которым могут быть добавлены новые значения.
Неизменяемые данные, в противоположность изменяемым, после создания остаются неизменными. Посмотрите, как можно преобразовать изменяемый тип данных в неизменяемый.
😱1
Создание строки из списка строк
Создание строки из списка и установка пробелов между каждым словом.
Все сводится к тому, что функция String.join() может присоединять не только списки, но и любой iterable. Помещение его внутрь строки предотвращает реализацию одной и той же функциональности в нескольких местах.
Создание строки из списка и установка пробелов между каждым словом.
Все сводится к тому, что функция String.join() может присоединять не только списки, но и любой iterable. Помещение его внутрь строки предотвращает реализацию одной и той же функциональности в нескольких местах.
Ключевое слово yield
Yield — это ключевое слово в Python, которое используется для возврата из функции с сохранением состояния ее локальных переменных, и при повторном вызове такой функции выполнение продолжается с оператора yield, на котором ее работа была прервана. Любая функция, содержащая ключевое слово yield, называется генератором. Можно сказать, yield — это то, что делает ее генератором. Хотя оператор yield в Python не отличается популярностью, но он имеет множество достоинств, о которых стоит знать.
Yield — это ключевое слово в Python, которое используется для возврата из функции с сохранением состояния ее локальных переменных, и при повторном вызове такой функции выполнение продолжается с оператора yield, на котором ее работа была прервана. Любая функция, содержащая ключевое слово yield, называется генератором. Можно сказать, yield — это то, что делает ее генератором. Хотя оператор yield в Python не отличается популярностью, но он имеет множество достоинств, о которых стоит знать.
Вызов отладчика 10-символьной командой
Функцией breakpoint() можно пользоваться в Python 3.6+. Она инициирует запуск сессии pdb.set_trace().
Эта команда может выглядеть как нечто, созданное исключительно для удобства (и, возможно, так оно и есть), но я воспринимаю её как быстрый и красивый способ вызова отладчика.
Функцией breakpoint() можно пользоваться в Python 3.6+. Она инициирует запуск сессии pdb.set_trace().
Эта команда может выглядеть как нечто, созданное исключительно для удобства (и, возможно, так оно и есть), но я воспринимаю её как быстрый и красивый способ вызова отладчика.
from __future__ import
Одним из последствий популярности Python является то, что постоянно разрабатываются и выходят новые версии. Новые версии — новые возможности, но только не для вас, если вы пользуетесь устаревшей.
Впрочем, не всё так плохо. Модуль future даёт возможность импортировать функциональность будущих версий Python. Это прямо как путешествие во времени, или магия.
Одним из последствий популярности Python является то, что постоянно разрабатываются и выходят новые версии. Новые версии — новые возможности, но только не для вас, если вы пользуетесь устаревшей.
Впрочем, не всё так плохо. Модуль future даёт возможность импортировать функциональность будущих версий Python. Это прямо как путешествие во времени, или магия.
Что выведет код сверху?
Anonymous Quiz
23%
False
34%
True
10%
None
33%
Будет вызвано исключение и выведена ошибка.
Разбор веб-страниц
Разбор веб-страниц (scraping) нужен для многих целей: от борьбы с сервисами, которые не предоставляют API, до создания поисковых систем.
Для демонстрации мы извлечем заголовки новостей с главной страницы журнала. C помощью библиотеки requests и парсера HTML BeautifulSoup мы можем сделать это всего в несколько строк.
Установим библиотеки: pip3 install requests beautifulsoup4. Теперь откроем xakep.ru в отладчике браузера и увидим, что заголовки новостей находятся в тэгах <h3 class="entry-title">, но не напрямую, а во вложенных <a> и <span>. К счастью для нас, BeautifulSoup поддерживает селекторы CSS3, а в ее стандарте tag1 tag2 как раз означает «<tag2> вложенный в <tag1>. То есть, наш селектор для заголовков новостей будет h3.entry-title a span.
Сохрани в файл вроде xakep-headings.py и выполни python3 xakep-headings.py или просто скопируй в интерпретатор, и ты увидишь все свежие новости.
Разбор веб-страниц (scraping) нужен для многих целей: от борьбы с сервисами, которые не предоставляют API, до создания поисковых систем.
Для демонстрации мы извлечем заголовки новостей с главной страницы журнала. C помощью библиотеки requests и парсера HTML BeautifulSoup мы можем сделать это всего в несколько строк.
Установим библиотеки: pip3 install requests beautifulsoup4. Теперь откроем xakep.ru в отладчике браузера и увидим, что заголовки новостей находятся в тэгах <h3 class="entry-title">, но не напрямую, а во вложенных <a> и <span>. К счастью для нас, BeautifulSoup поддерживает селекторы CSS3, а в ее стандарте tag1 tag2 как раз означает «<tag2> вложенный в <tag1>. То есть, наш селектор для заголовков новостей будет h3.entry-title a span.
Сохрани в файл вроде xakep-headings.py и выполни python3 xakep-headings.py или просто скопируй в интерпретатор, и ты увидишь все свежие новости.
❤1
Веб-приложения
На Python есть большие фреймворки MVC, такие как весьма популярный Django. Но есть и легковесные библиотеки, с которыми можно за пару строк кода превратить любую функцию в веб-сервис.
Один из самых популярных микрофреймворков — Flask. Для демонстрации напишем сервис, который в ответ на запрос /add/x/y выдает сумму чисел x и y.
Установим Flask командой pip3 install flask и сохраним код с картинки в файл myapp.ру.
Теперь можно запустить его командой env FLASK_APP=myapp.ру flask run.
$ curl http://localhost:5000/add/3/2
5
На Python есть большие фреймворки MVC, такие как весьма популярный Django. Но есть и легковесные библиотеки, с которыми можно за пару строк кода превратить любую функцию в веб-сервис.
Один из самых популярных микрофреймворков — Flask. Для демонстрации напишем сервис, который в ответ на запрос /add/x/y выдает сумму чисел x и y.
Установим Flask командой pip3 install flask и сохраним код с картинки в файл myapp.ру.
Теперь можно запустить его командой env FLASK_APP=myapp.ру flask run.
$ curl http://localhost:5000/add/3/2
5
Приветствую всех, на связи админ! Какой контент вы бы хотели видеть на канале больше всего? Какие темы вам интересны?
Пузырьковая сортировка
Этот простой алгоритм выполняет итерации по списку, сравнивая элементы попарно и меняя их местами, пока более крупные элементы не «всплывут» в начало списка, а более мелкие не останутся на «дне».
Алгоритм
Сначала сравниваются первые два элемента списка. Если первый элемент больше, они меняются местами. Если они уже в нужном порядке, оставляем их как есть. Затем переходим к следующей паре элементов, сравниваем их значения и меняем местами при необходимости. Этот процесс продолжается до последней пары элементов в списке.
При достижении конца списка процесс повторяется заново для каждого элемента. Это крайне неэффективно, если в массиве нужно сделать, например, только один обмен. Алгоритм повторяется n² раз, даже если список уже отсортирован.
Для оптимизации алгоритма нужно знать, когда его остановить, то есть когда список отсортирован.
Чтобы остановить алгоритм по окончании сортировки, нужно ввести переменную-флаг. Когда значения меняются местами, устанавливаем флаг в значение True, чтобы повторить процесс сортировки. Если перестановок не произошло, флаг остаётся False и алгоритм останавливается.
Этот простой алгоритм выполняет итерации по списку, сравнивая элементы попарно и меняя их местами, пока более крупные элементы не «всплывут» в начало списка, а более мелкие не останутся на «дне».
Алгоритм
Сначала сравниваются первые два элемента списка. Если первый элемент больше, они меняются местами. Если они уже в нужном порядке, оставляем их как есть. Затем переходим к следующей паре элементов, сравниваем их значения и меняем местами при необходимости. Этот процесс продолжается до последней пары элементов в списке.
При достижении конца списка процесс повторяется заново для каждого элемента. Это крайне неэффективно, если в массиве нужно сделать, например, только один обмен. Алгоритм повторяется n² раз, даже если список уже отсортирован.
Для оптимизации алгоритма нужно знать, когда его остановить, то есть когда список отсортирован.
Чтобы остановить алгоритм по окончании сортировки, нужно ввести переменную-флаг. Когда значения меняются местами, устанавливаем флаг в значение True, чтобы повторить процесс сортировки. Если перестановок не произошло, флаг остаётся False и алгоритм останавливается.
Реализация
Алгоритм работает в цикле while и прерывается, когда элементы ни разу не меняются местами. Вначале присваиваем swapped значение True, чтобы алгоритм запустился хотя бы один раз.
Время сортировки
Если взять самый худший случай (изначально список отсортирован по убыванию), затраты времени будут равны O(n²), где n — количество элементов списка.
Алгоритм работает в цикле while и прерывается, когда элементы ни разу не меняются местами. Вначале присваиваем swapped значение True, чтобы алгоритм запустился хотя бы один раз.
Время сортировки
Если взять самый худший случай (изначально список отсортирован по убыванию), затраты времени будут равны O(n²), где n — количество элементов списка.
Библиотека PyAutoGUI
Библиотека обеспечивает кроссплатформенную поддержку для управления операциями с мышью и клавиатурой с помощью кода, позволяющего автоматизировать задачи.
Установка библиотеки - pip install PyAutoGUI
В этом посте мы познакомимся с функцией position(), которая сообщает нам текущее положение мыши на экране.
Библиотека обеспечивает кроссплатформенную поддержку для управления операциями с мышью и клавиатурой с помощью кода, позволяющего автоматизировать задачи.
Установка библиотеки - pip install PyAutoGUI
В этом посте мы познакомимся с функцией position(), которая сообщает нам текущее положение мыши на экране.