👩‍💻 Разбираемся с dataclasses в питончике!

Шпаргалка по ключевым декораторам и функциям модуля dataclasses, который упрощает создание классов с данными. Удобный способ автоматически генерировать методы, преобразовывать объекты в словари или кортежи, а также делать экземпляры неизменяемыми.

👉 Python Ready | #шпора

👩‍💻 Какие способы объединения последовательностей вы знаете?

Сегодня разбираем методы поочередного и последовательного соединения итерируемых объектов:

• zip() — принимает две или более последовательности и поочередно складывает их элементы в кортежи и возвращает список кортежей

• chain() — также принимает две коллекции и добавляет сначала элементы первой последовательности, а затем второй и возвращает единый список со всеми элементами переданных массивов

🔥 — если узнал что-то новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Интересная задача на чистку вложенных данных!

При работе с API, формами или JSON-ответами часто получаем словари, в которых полно None, пустых строк, списков и вложенных пустых объектов. Задача — написать рекурсивную функцию, которая удаляет весь "мусор", но при этом сохраняет вложенность и структуру.

В этой задаче:

• Пишем универсальный фильтр для вложенных словарей

• Используем рекурсию для обработки любых уровней

• Проверяем значения на пустоту (None, "", [], {})

Это простое, но важное умение — делать данные чистыми и аккуратными, чтобы избежать багов и упростить дальнейшую работу с ними.

👉 Python Ready | #задача