Методы isalpha и isdigit помогают легко проверять содержимое строки:
•
isalpha
— возвращает true, если строка состоит только из букв, исключая пробелы и числа, что удобно для валидации имен и текстовых полей.•
isdigi
t — возвращает true, если строка содержит исключительно цифры, что полезно для проверки числовых значений, например, для ввода сумм.🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥74🤝26👍13
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Краткая дорожная карта по python, которая пригодится новичкам для изучения языка.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍34🔥12
👍24🔥16
Подробное руководство, раскрывающее внутреннее устройство Python, его ключевые принципы и техники, что помогает разработчикам глубже понять язык и писать более эффективный код.
Автор: Метт Харрисон
Год: 2019
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21🔥8🤝4
Генераторы в Python позволяют возвращать значения по одному за раз, что экономит память при работе с большими наборами данных.
Это особенно полезно, когда обработка данных возможна поэтапно, без их полного хранения в памяти.
🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥56🤝19👍9
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Datacamp — платформа для изучения языка Python и баз данных SQL. На сайте есть много практических заданий, которые можно решать во встроенном редакторе, где есть нейросеть, указывающая на ошибки в коде.
⛓ Ссылочка: https://app.datacamp.com/learn/courses
👉 Python Ready | #ресурсы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19🔥6
Шпаргалка по основным функциям модуля itertools, которые позволяют работать с итерируемыми объектами, облегчая задачи вроде создания комбинаций, обработки потоков данных и упрощения сложных вычислений.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥48👍6🤝5
@property
используется для превращения метода класса в свойство, которое можно вызывать без скобок. Это позволяет обращаться к методам класса, как к атрибутам, что делает код более читабельным и интуитивно понятным.Он особенно полезен, когда вам нужно контролировать доступ к атрибутам объекта или выполнять вычисления при получении значения, но при этом не хотите изменять синтаксис вызова.
🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥53🤝8👍6
Суть:
Магические методы делают ваши пользовательские классы в Python мощными и гибкими, позволяя им перегружать стандартные операции и вести себя как базовые типы данных.
1. Определение класса с __init__ и __repr__
Магические методы init и repr помогают задавать значения свойств объекта при его создании и форматируют вывод.
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __repr__(self):
return f"Point({self.x}, {self.y})"
2. Перегрузка оператора сложения с помощью __add__
С помощью метода add вы можете определить, как экземпляры класса будут складываться.
def __add__(self, other):
return Point(self.x + other.x, self.y + other.y)
Теперь вы можете складывать два объекта Point:
Point(2, 3) + Point(1, 2) # вернет Point(3, 5)
3. Поддержка функций len() и str()
Метод len позволяет использовать функцию len() на вашем объекте, а str дает строковое представление объекта.
class Text:
def __init__(self, content):
self.content = content
def __len__(self):
return len(self.content)
def __str__(self):
return f"'{self.content}' with length {len(self.content)}"
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥28👍13🤝3
📖 Алгоритмы на практике
⬇️ Cкачать книгу
👉 Python Ready | #книга
Руководство по эффективному применению алгоритмов для решения реальных задач, с акцентом на практические примеры и оптимизацию кода.
Год: 2023
Автор: Зингаро Даниэль
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17👍6🤝3
Когда речь заходит о копировании объектов в Python, важно понимать разницу между shallow и deep copy.
Shallow copy создает только поверхностную копию, что означает, что вложенные объекты остаются связанными с оригиналом, тогда как deep copy создает независимую копию всего объекта, включая вложенные структуры.
🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥27🤝13👍5