🐍 Итоги недели в мире Python и обзоры новых инструментов

У нас есть еженедельная рассылка о последних открытиях и тенденциях в мире Python. Мы опубликовали новый выпуск на 📰.

Ниже — небольшая часть выпуска, а целиком читайте здесь 👈

👋 Дорожная карта для изучения ИИ-разработки в 2024

Автор Roadmap to Learn AI в 2024 составил подробнейший учебный план, каждый пункт которого сопровождается множеством ссылок на полезные ресурсы — бесплатные курсы, книги, подкасты, каналы, рассылки, туториалы и авторов, на которых стоит подписаться.

🔥 Интересные проекты

🔘Python Docstring Highlighter — подсвечивает синтаксис в docstring, предназначен для VSCode.
🔘Ipyvizzu — визуализирует данные в виде эффектных анимированных диаграмм. Работает в блокнотах (Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и т. п.).
🔘Leaping — простой, быстрый и лёгкий ИИ-отладчик для работы с pytest. Leaping отслеживает выполнение кода и позволяет ретроспективно проверять состояние вашей программы. Поддерживает Ollama и GPT-4, отвечает на вопросы.

▶️ Видеотуториалы

🔘Как разобраться в Poetry за 8 минут
🔘Разработка API для мобильных приложений
🔘Защита ИИ-приложений с помощью LLM Guard

➡ Вы можете подписаться на email-рассылку здесь

❓Что делает operator.methodcaller в Python

Функция methodcaller требует на вход строку с названием метода, который вы хотите применить. Возвращает она результат выполнения этого метода на каком-то объекте. Пример 👇

from operator import methodcaller

l = [4, 2, 3, 1]
sorter = methodcaller("sort")
sorter(l) 
print(l)

Это работает и с вашими собственными методами 👇

class Person:
    def __init__(self, first, last):
        self.first = first
        self.last = last
    def get_name(self):
        return f"{self.first} {self.last}"


name_builder = methodcaller("get_name")

hp = Person("Harry", "Potter")
print(name_builder(hp))

methodcaller также можно передать аргументы для того метода, который будет применяться.

🔜 Зачем это нужно?

methodcaller полезна в ситуациях, когда есть функция более высокого порядка и она ожидает на вход другие функции в качестве аргументов 👇

strings = [
    "Bananas!",
    "Hello, world!",
    "The quick brown fox jumps over the lazy dog.",
    "Can anyone assist that passerby?",
]

a_counter = methodcaller("count", "a")

print(min(strings, key=a_counter))  # Выведет строку с наименьшим количеством "а"
print(max(strings, key=a_counter))  # Выведет строку с наибольшим количеством "а"

🖥 В чем разница между итератором и генератором?

В Python и итераторы, и генераторы позволяют перебирать элементы коллекций, но работают немного по-разному.

🔘Итераторы — это объекты, которые реализуют методы __iter__() и __next__(). Метод __iter__() возвращает сам итератор, а __next__() — следующий элемент коллекции. Если элементы заканчиваются, __next__() должен вызвать исключение StopIteration. Итераторы позволяют явно перебирать элементы коллекции, не требуя, чтобы все элементы были доступны в памяти одновременно.

🔘Генераторы — это специальный способ реализации итераторов. Они создаются при помощи функций с ключевым словом yield. Главное отличие генератора заключается в том, что значения генерируются по требованию. Каждый раз, когда генератор достигает yield, он возвращает значение и «замирает», сохраняя своё состояние до следующего вызова. Это позволяет использовать меньше памяти при итерации по длинным последовательностям.

#вопросы_с_собеседований