Stepik — это обучающая платформа, которая предоставляет онлайн-курсы и интерактивные задания по программированию

📌 Ссылочка: stepik.org

👉 Python Ready | #ресурс

🖥 Пост о скользких ссылочных объектах :/

Работа со ссылками на изменяемые объекты в Python может быть настоящей ловушкой. Например, если передать изменяемый объект в функцию, любые изменения внутри функции повлияют на оригинал — даже если вы этого не планировали.

Рассмотрим на примере передачи списка:

def add_element(data, element):
    data.append(element)
my_list = [1, 2, 3]
add_element(my_list, 4)
print(my_list)  # Вывод: [1, 2, 3, 4]

Хотя функция add_element не возвращает результат, изменения отражаются в my_list. Это происходит потому, что список передается по ссылке.

Чтобы избежать нежелательных изменений, можно создать копию объекта:

def add_element(data, element):
    data = data.copy()
    data.append(element)
my_list = [1, 2, 3]
add_element(my_list, 4)
print(my_list)  # Вывод: [1, 2, 3]

Теперь my_list остается неизменным. Это позволяет избежать случайных ошибок в сложных проектах, где важно контролировать состояние данных.

А как вы считаете, насколько важно следить за ссылками при передаче данных?

👉 Python Ready | #практика

📖 Python с нуля

Подробное руководство для начала в разработке на pytho, вы начнете с самых азов, как настроить среду разработки и дойдете до разработки собственного приложения

Автор: Петр Левашов
Год: 2024

⬇️ Скачать книгу

👉 Python Ready | #книга

🖥 Оптимизируем производительность кода!

1. Использование collections.deque для очередей: deque позволяет эффективно работать с очередями и списками с обоих концов за время O(1):

from collections import deque
queue = deque([1, 2, 3])
queue.append(4)   # добавление в конец
queue.popleft()   # удаление с начала
print(queue)      # вывод: deque([2, 3, 4])

2. Использование генераторов для экономии памяти: Генераторы позволяют создавать последовательности данных без необходимости хранить их все в памяти:

def generate_numbers():
    for i in range(5):
        yield i
for num in generate_numbers():
    print(num)  # вывод: 0 1 2 3 4

3. Использование set для уникальных элементов и быстрого поиска: Операции поиска и удаления в множестве (set) выполняются за время O(1), что быстрее, чем в списке:

unique_numbers = set([1, 2, 3, 4, 5])
print(3 in unique_numbers)  # вывод: True

👉 Python Ready | #техсобес

Codecademy — одна из лучших платформ, на ней предоставлен материал как для начинающего уровня, так и для продвинутых, на сайте есть много разных разделов с информацией

📌 Ссылочка: codecademy.com

👉 Python Ready | #ресурс

🖥 Повышаем эффективность вашего кода

1. Использование списковых включений — Они позволяют компактно создавать списки, упрощая чтение и сокращая код:

squares = [x * x for x in range(10)]
print(squares)  # вывод: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]  

2. Сравнение строк с помощью `in` — Оператор in позволяет проверять наличие подстроки в строке просто и эффективно:

sentence = "Python is great"
print("great" in sentence)  # вывод: True

3. Использование `defaultdict` для создания словарей с значениями по умолчанию — defaultdict из модуля collections позволяет избежать ошибок при обращении к несуществующим ключам:

from collections import defaultdict
word_count = defaultdict(int)
word_count['hello'] += 1
print(word_count['hello'])  # вывод: 1

👉 Python Ready | #техсобес

📖 Python без проблем

Подробное руководство для начинающих в программировании людей, научит вас самым основам, а также алгоритмам и структурам данных

Автор: Даниэль Зингаро
Год: 2023

⬇️ Скачать книгу

👉 Python Ready | #книга

🖥 Контекстные менеджеры и with

Когда дело доходит до управления ресурсами, такими как файлы или сетевые соединения, Python предоставляет один из самых удобных инструментов — контекстные менеджеры и конструкция with. Часто разработчики начинают с ручного закрытия ресурсов, что может привести к потенциальным утечкам

В стандартной ситуации, если нам требуется открыть файл, то код может выглядеть так:

file = open('example.txt', 'r')
content = file.read()
file.close()

Здесь, если в процессе чтения произойдет ошибка, файл может остаться открытым, что приводит к утечкам ресурсов. Конструкция with решает эту проблему:

with open('example.txt', 'r') as file:
    content = file.read()
# Файл автоматически закрывается здесь

Как создать свой контекстный менеджер?
Вы можете реализовать собственный контекстный менеджер с помощью метода __enter__() и __exit__():

class MyManager:
    def __enter__(self):
        print("Ресурс открыт")
        return self
    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        print("Ресурс закрыт")
with MyManager() as manager:
    print("Работаем с ресурсом")

При использовании with метод enter вызывается в начале блока, а exit — при выходе из него, даже если произошла ошибка

Жми 🔥 если понравился пост

👉 Python Ready | #практика