Как в Python работает метод __call__() и когда его имеет смысл использовать?
Метод __call__() предоставляет возможность сделать объект вызываемым, что позволяет использовать его как функцию. Этот метод можно внедрить в любой класс, чтобы экземпляр этого класса можно было вызывать напрямую. Это особенно удобно, когда класс решает одну основную задачу и может выступать в роли функции, при этом сохраняя свое внутреннее состояние и структуру.
Метод __call__() предоставляет возможность сделать объект вызываемым, что позволяет использовать его как функцию. Этот метод можно внедрить в любой класс, чтобы экземпляр этого класса можно было вызывать напрямую. Это особенно удобно, когда класс решает одну основную задачу и может выступать в роли функции, при этом сохраняя свое внутреннее состояние и структуру.
Чем отличаются методы __str__() от __repr__() в Python и когда их принято использовать?
Методы __str__() и __repr__() в Python имеют разные цели и используются в различных контекстах.
Метод __str__() предназначен для создания понятного и удобного представления объекта, которое будет полезно конечному пользователю. В то время как __repr__() создает более формальное строковое представление, которое должно быть точным и однозначным, что позволяет воссоздать объект.
__repr__() часто используется в процессе отладки и разработки, так как его вывод должен быть максимально информативным. В отличие от него, __str__() ориентирован на предоставление более дружелюбного и менее детализированного представления объекта. Если метод __str__() не реализован, Python автоматически использует __repr__() в качестве альтернативы.
Методы __str__() и __repr__() в Python имеют разные цели и используются в различных контекстах.
Метод __str__() предназначен для создания понятного и удобного представления объекта, которое будет полезно конечному пользователю. В то время как __repr__() создает более формальное строковое представление, которое должно быть точным и однозначным, что позволяет воссоздать объект.
__repr__() часто используется в процессе отладки и разработки, так как его вывод должен быть максимально информативным. В отличие от него, __str__() ориентирован на предоставление более дружелюбного и менее детализированного представления объекта. Если метод __str__() не реализован, Python автоматически использует __repr__() в качестве альтернативы.
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🚀⬆️ Оптимизируй свой AI: разоблачение 6 мифов о работе с векторами в Pgvector
Шесть заблуждений, которые мешают тебе использовать всю мощь векторных баз данных в AI. Развенчав эти мифы, ты сможешь раскрыть истинный потенциал векторов и значительно повысить эффективность твоих AI-проектов.
👉 Читать статью
Шесть заблуждений, которые мешают тебе использовать всю мощь векторных баз данных в AI. Развенчав эти мифы, ты сможешь раскрыть истинный потенциал векторов и значительно повысить эффективность твоих AI-проектов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что делает оператор raise?
Оператор raise предназначен для возбуждения исключений (exception). Он позволяет разработчикам явно указывать на возникновение ошибки или неожиданной ситуации в программе, вызывая соответствующее исключение.
Синтаксис оператора raise выглядит следующим образом:
raise [Exception [, args [, traceback]]]
Здесь Exception — это тип исключения, которое вы хотите вызвать, а args и traceback — дополнительные параметры, связанные с исключением.
Также оператор raise можно использовать без аргументов для повторного возбуждения текущего исключения внутри блока except. Это может быть полезно, если необходимо добавить дополнительную информацию к исключению или изменить его тип.
Оператор raise предназначен для возбуждения исключений (exception). Он позволяет разработчикам явно указывать на возникновение ошибки или неожиданной ситуации в программе, вызывая соответствующее исключение.
Синтаксис оператора raise выглядит следующим образом:
raise [Exception [, args [, traceback]]]
Здесь Exception — это тип исключения, которое вы хотите вызвать, а args и traceback — дополнительные параметры, связанные с исключением.
Также оператор raise можно использовать без аргументов для повторного возбуждения текущего исключения внутри блока except. Это может быть полезно, если необходимо добавить дополнительную информацию к исключению или изменить его тип.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🔀 Асинхронность — не баг, а фича: 4 паттерна, которые спасут ваш распределённый сервис
Представь, что ты отправляешь сообщение в мессенджере, а оно доходит с задержкой в минуту. Бесит? А теперь представь, что у тебя сервис с миллионами пользователей, и каждое их действие должно мгновенно отражаться везде. Звучит как кошмар? Спокойно, есть четыре проверенных способа решить эту головоломку, и они реально работают.
👉 Читать статью
Представь, что ты отправляешь сообщение в мессенджере, а оно доходит с задержкой в минуту. Бесит? А теперь представь, что у тебя сервис с миллионами пользователей, и каждое их действие должно мгновенно отражаться везде. Звучит как кошмар? Спокойно, есть четыре проверенных способа решить эту головоломку, и они реально работают.
👉 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
📊 ТОП-10 необходимых для специалиста по Big Data навыков
Рассказываем о необходимом наборе технических и карьерных навыков для специалиста по Big Data.
✍️ Big Data — это термин, используемый для обозначения значительного объема как структурированных, так и неструктурированных данных, который слишком велик для обработки традиционными методами.
👉 Читать все подробности в статье
Рассказываем о необходимом наборе технических и карьерных навыков для специалиста по Big Data.
👉 Читать все подробности в статье
Что такое pickling и unpickling?
Модуль pickle позволяет преобразовать любой объект Python в строковый формат и сохранить его в файл с помощью функции dump. Этот процесс называется pickling.
Обратный процесс, при котором исходные объекты Python восстанавливаются из сохраненного строкового представления, называется unpickling.
Модуль pickle позволяет преобразовать любой объект Python в строковый формат и сохранить его в файл с помощью функции dump. Этот процесс называется pickling.
Обратный процесс, при котором исходные объекты Python восстанавливаются из сохраненного строкового представления, называется unpickling.
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
📊 Путеводитель по Big Data для начинающих: методы и техники анализа больших данных
Методы и техники анализа Big Data: Machine Learning, Data mining, краудсорсинг, нейросети, предиктивный и статистический анализ, визуализация, смешение и интеграция данных, имитационные модели. Как разобраться во множестве названий и аббревиатур? Читайте наш путеводитель в статье по ссылке.
🔗 Ссылка
Методы и техники анализа Big Data: Machine Learning, Data mining, краудсорсинг, нейросети, предиктивный и статистический анализ, визуализация, смешение и интеграция данных, имитационные модели. Как разобраться во множестве названий и аббревиатур? Читайте наш путеводитель в статье по ссылке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️Самые полезные каналы по Python в одной папке
В ней:
➖ канал для подготовки к собеседованиям
➖ интересные задачи
➖ основной канал (этот)
➖ лучшие вакансии из сферы
➖ и наш чат, в котором можно общаться и задавать вопросы
Добавляйте 👉 тык сюда
В ней:
Добавляйте 👉 тык сюда
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что делает метод dict.values()?
Метод dict.values() в Python предназначен для извлечения всех значений из словаря (dictionary). Он возвращает представление значений в виде объекта типа dict_values.
Этот метод особенно полезен, когда вам нужно работать только со значениями словаря, не обращая внимания на ключи. Вы можете использовать dict.values() в циклах или для выполнения различных операций над значениями, таких как суммирование всех значений или поиск конкретного значения.
Метод dict.values() в Python предназначен для извлечения всех значений из словаря (dictionary). Он возвращает представление значений в виде объекта типа dict_values.
Этот метод особенно полезен, когда вам нужно работать только со значениями словаря, не обращая внимания на ключи. Вы можете использовать dict.values() в циклах или для выполнения различных операций над значениями, таких как суммирование всех значений или поиск конкретного значения.
Forwarded from Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
👾🔍 Укрощение монстров: мониторинг и управление ресурсоемкими запросами в Django + PostgreSQL
Каждый Django-разработчик рано или поздно сталкивается с неожиданно «тяжелыми» запросами, способными превратить быстрое приложение в неповоротливого слона. Рассказываем, как с помощью django-pgactivity выследить и обезвредить такие запросы, прежде чем они создадут проблемы вашим пользователям.
Читать статью
Каждый Django-разработчик рано или поздно сталкивается с неожиданно «тяжелыми» запросами, способными превратить быстрое приложение в неповоротливого слона. Рассказываем, как с помощью django-pgactivity выследить и обезвредить такие запросы, прежде чем они создадут проблемы вашим пользователям.
Читать статью
➕ ➕ 7 способов сортировки массивов на примере С++ с иллюстрациями
В этой статье продемонстрируем на иллюстрациях, как работают алгоритмы сортировки: от простейшей пузырьковой до сложной древовидной кучи. Также определим сложность худших и лучших случаев, а код напишем на С++.
Статья
Зачем учить алгоритмы сортировки, если есть уже готовые методы сортировки?
Чтобы знать плюсы и минусы каждого алгоритма, понимать, как действительно он работает (а не просто копипастить) и какой алгоритм выбрать для конкретной задачи. Плюс изучение алгоритмов развивает мышление и профессиональный кругозор.
Как мне оперативно научиться применять алгоритмы?
Начни с бесплатного демо доступа к курсу «Алгоритмы и структуры данных», на котором junior и middle+ программисты смогут потренировать навыки применения алгоритмов и сгенерировать идеальные решения сложных задач в сообществе других разработчиков.
В этой статье продемонстрируем на иллюстрациях, как работают алгоритмы сортировки: от простейшей пузырьковой до сложной древовидной кучи. Также определим сложность худших и лучших случаев, а код напишем на С++.
Статья
Зачем учить алгоритмы сортировки, если есть уже готовые методы сортировки?
Чтобы знать плюсы и минусы каждого алгоритма, понимать, как действительно он работает (а не просто копипастить) и какой алгоритм выбрать для конкретной задачи. Плюс изучение алгоритмов развивает мышление и профессиональный кругозор.
Как мне оперативно научиться применять алгоритмы?
Начни с бесплатного демо доступа к курсу «Алгоритмы и структуры данных», на котором junior и middle+ программисты смогут потренировать навыки применения алгоритмов и сгенерировать идеальные решения сложных задач в сообществе других разработчиков.