Частичное применение

Сегодня поговорим об одном интересном концепте из области функционального программирования. Использовать будем функцию partial из стандартной библиотеки functools.

Предоставление функции меньшего количества аргументов, чем она ожидает, называется частичным применением функций.

Другими словами, это такая функция, которая принимает другую функцию с несколькими параметрами и возвращает функцию, но уже с меньшим количеством параметров.

#functools

Именование среза с использованием функции slice

Работа с множеством значений, которые заданы индексами, может быстро обернуться беспорядком – как в плане поддержки, так и в плане читабельности кода.

Один из вариантов улучшения ситуации заключается в использовании констант для значений, задаваемых индексами. Но есть и более удачный способ написания качественного кода, как показано на картинке..

#трюки

Ускоряем код с помощью векторизации

Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.

Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.

По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.

#vectorize #numpy

Что будет выведено на экран? 

Выберите правильный ответ 👇 

#question

Explicit Conversion Flag

Флаг явного преобразования используется для преобразования значения поля format перед его непосредственным форматированием.

Это поле можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения. В настоящее время распространены два явных флага преобразования:

!r – преобразует значение в строку, используя функцию repr()
!s – преобразует значение в строку, используя функцию str()

В примере, в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 20 символов, а в случае с флагом !s – без кавычек (в более удобном для чтения виде).

#repr #str #format

Вычисляем размер объектов в памяти

Чтобы вычислить размер какого-либо объекта, можно воспользоваться функцией sys.getsizeof(object[, default]). Поскольку Python написан в полном соответствии с парадигмой ООП, таким объектом может быть все что угодно.

Однако, следует помнить, что хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.

Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError .

Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора, если конечно объект управляется сборщиком мусора.

#sys #sizeof #oop

Прочитать произвольную строку из файла

Предположим, вы решили разработать чат-бота. В нем конечно же будет с десяток самых крутых и полезных функций, может быть даже в нем будет модные нынче нейросети.

И конечно же не обошлось без приветствия, вы специально заготовили несколько различных вариантов в файле text.txt:

Приветствую!
Здравствуйте!
Ку, здарова.
Добрый день!
Привет!

Чтобы вывести это на экран, может помочь функция getline из модуля linecache. В чем главное отличие этой функции от обычного метода чтения из файла? Функция getline кеширует все строчки файла в списке, так что следующие вызовы get_answer отработают моментально.

#linecache #file

Not a Number

В модуле math есть особый объект, который называется NaN (Not a Number).

Эти объекты NaN не уникальны, и даже не равны самим себе, так что вы можете иметь несколько подобных объектов, взятых из нескольких разных источников.

Например можно создать подобный объект, просто передав строку 'nan' во float. Кстати говоря, это значит что вы можете использовать NaN в качестве ключа в словаре (хотя мы и не советуем это делать).

#nan #tips

Градиентный спуск: просто о сложном

Одним из самых часто используемых алгоритмов в машинном обучении является градиентный спуск, он применяется практически в каждой модели обучения.

Здесь вы изучите все, что вы хотели узнать о градиентном спуске, но боялись спросить.

Читать 7 минут

#статья

Вычисление выражений Python

Вы наверняка знакомы с eval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше.

Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно.

#tips #eval

Полезность модуля math

Сложно переоценить пользу модуля math, если имеешь дело с какими-либо математическими функциями. Модуль представляет собой обширный функционал для работы с числами.

Его стоит импортировать тогда, когда вам необходимо работать с математикой, но не требуется избыточность модуля numpy. Например, можно импортировать число pi, как в примере.

Модуль math обеспечивает доступ к некоторым популярным математическим функциям и константам, к тому же он является встроенным (не нужно делать установку через pip).

#math #pi #inf

Логические any и all

Одна из многих причин, почему Python является таким популярным языком, заключается в том, что он читаем и выразителен. Предлагаю взглянуть на прикрепленный код.

Функция any возвращает значение True, если хотя бы одно из переданных утверждений верно, all – в случае, если все верны.

На мой взгляд, эти две функции заслуживают отдельного внимания всего лишь из-за их простоты в использовании.

Время исполнения кода

Иногда приходится выбирать между несколькими вариантами кода, и часто отталкиваются от его скорости. Пример вычисления времени исполнения кода мы сейчас и покажем.

Всё достаточно просто: с помощью модуля time запоминаем начальное время, выполняем основной код, узнаём конечное время и просто высчитываем разницу.

Если будете использовать этот пример, то просто вставьте свой код вместо комментария.

#трюки #time

Используем pathlib вместо os

Стандартная библиотека Python 3 содержит модуль pathlib, включающий в себя функцию Path(), достаточную для полноценной работы с файловыми путями.

Одной из самых крутых фич в работе с путями является замена os.path.join() на более удобный и элегантный вариант, изображенный на картинке.

По сути эта библиотека заменяет ранее используемые для работы с путями функции из модуля os (например  os.mkdir или os.path) на более удобные.

#path #os

Комплексные числа в Python

Кроме уже известных вам типов int, float и подобных, в Python существует еще один довольно интересный тип, а именно, complex.

В Python комплексные числа представлены в виде x + iy. Python преобразует реальные числа x и y в комплексное с помощью функции complex(x,y).

Это число можно превратить в строку с помощью str, посчитать его модуль с помощью abs, а также для доступа к его реальной или мнимой части можно воспользоваться функциями real() и imag().

Хотя данный тип и является встроенным, для полноценной работы с комплексными операциями понадобится модуль cmath.

#complex #cmath

Работа с ip адресами

Если вам приходится писать на Python программы для работы с сетью — это значит, что вам может очень пригодиться модуль ipaddress.

Одним из вариантов его использования является генерация списка IP-адресов из диапазона адресов, заданных в формате CIDR (Classless Inter-Domain Routing, или бесклассовая адресация).

Кстати, у модуля ipaddress есть и много других интересных возможностей, прочитать о которых можно здесь.

#ipaddress