👩‍💻 Создаём поверхностную и глубокую копию объекта с помощью методов copy() и deepcopy()

• copy — создает поверхностную копию объекта. Это означает, что новый объект создается, но вложенные объекты все еще ссылаются на те же объекты, что и в оригинале.

• deepcopy — создает глубокую копию объекта. Это означает, что новый объект создается вместе со всеми вложенными объектами, которые также копируются.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Работа со списками с помощью append() и extend()

• append — добавляет один элемент в конец списка. Этот элемент может быть любым объектом. Если добавить список с этого метода, то он будет добавлен как один объект, а не как отдельные элементы.

• extend() — добавляет в конец списка все элементы из переданного итерируемого объекта. Вместо того, чтобы добавить весь объект как один элемент, метод разбирает его на части и добавляет каждый элемент по отдельности.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Работа со строками с помощью методов

• strip — Удаляет начальные и конечные пробелы (или другие указанные символы) из строки.

• split — Разбивает строку на список подстрок по разделителю (по умолчанию — пробел).

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Работа с коллекциями с помощью методов

• count() — возвращает количество вхождений указанного элемента в списке. Незаменим для быстрого анализа, когда нужно проверить, насколько часто элемент встречается в коллекции.

• len() — возвращает общее количество элементов в коллекции. Один из самых простых, но важных методов, помогающий следить за размером структуры данных.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Работа со строками: Методы isalpha и isdigit

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.

• isdigit — возвращает true, если строка содержит исключительно цифры, что полезно для проверки числовых значений, например, для ввода сумм.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

🖥 Рассмотрим 2 полезных метода работы со списками и не только

• filter — Отбирает элементы, удовлетворяющие заданному условию, и возвращает только те, которые соответствуют фильтру

• any — Проверяет, есть ли в коллекции хотя бы один элемент, оцениваемый как True, и быстро возвращает результат

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Создаём поверхностную и глубокую копию объекта с помощью методов copy() и deepcopy()

• copy — создает поверхностную копию объекта. Это означает, что новый объект создается, но вложенные объекты все еще ссылаются на те же объекты, что и в оригинале.

• deepcopy — создает глубокую копию объекта. Это означает, что новый объект создается вместе со всеми вложенными объектами, которые также копируются.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Рассмотрим два похожих метода для работы со списками

• append() — добавляет один элемент в конец списка. Этот элемент может быть любым объектом, включая другой список. Если вы добавите список, то он будет добавлен как один объект (не развернется в элементы).

• extend() — добавляет все элементы из переданного итерируемого объекта (список, строку и т.д.) по одному в конец текущего списка. Вместо того чтобы добавить весь объект как один элемент, метод "распаковывает" его и добавляет каждый элемент по отдельности.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Я в потоке и процессе — методы Thread и Process

Одновременный запуск функций позволяет сократить время выполнения программы, что повышает ее производительность. Эти методы позволяют работать коду одновременно, разберемся как они работают:

• Thread — запускает указанную функцию в потоке в рамках одного процесса. Таких потоков может быть много и это реально сокращает время работы программы, но запуск многого числа может привести к проблемам.

• Process — запускает программу в отдельном процессе, используя все ресурсы ядра процессора. В большинстве случаев таких мощностей не требуется, но это может быть полезным для обработки CPU-bound операций.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Вспомним два полезных метода строк — find и replace

Оба метода принимают подстроку, но find — находит и возвращает индекс первого совпадения с подстрокой, а replace — заменяет найденную подстроку на новую:

• find — возвращает индекс найденного совпадения, принимает необязательные аргументы — интервалы поиска и возвращает -1, если ничего не найдет.

• replace — возвращает копию исходной строки с новой подстрокой вместо прежней.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Вспомним два популярных метода списков и их особенности!

• reverse() — выполняет разворот списка, располагает элементы в противоположном порядке. При этом новый объект не создается, а изменяется уже существующий.

• sort() — сортирует список, принимает два необязательных аргумента reverse для разворота итогового списка и key — функция, которая служит ключом для сравнения сортировок. Также как и reverse не создает новых объектов, а изменяет существующий.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Разберем два похожих метода для работы со словарями!

• get() — возвращает значение для указанного ключа, если ключ находится в словаре. Если ключ не найден, метод вернет None.

• setdefault() — позволяет извлекать значение по указанному ключу, если он существует. Если ключа нет, функция вставляет ключ с указанным значением по умолчанию и возвращает это значение

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Сегодня разберемся в методах пересечения множеств!

Как мы помним, множества — неупорядоченная коллекция из уникальных элементов. Благодаря своим особенностям множества предоставляют полезные возможности:

• intersection() — возвращает новое множество, которое содержит только общие, пересекающиеся элементы обоих множеств, например, если есть два списка студентов, посещающих разные курсы, пересечение этих списков покажет студентов, которые посещают оба курса.

• intersection_update() — тоже самое, что и предыдущий метод, но не возвращает новый объект, а изменяет существующее множество, в котором остаются только элементы, содержащиеся и во втором множестве.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Укрощаем списки — разбираем методы для работы с элементами и их индексами!

Списки — самая популярная и удобная структура данных в Python. Сегодня рассмотрим два полезных метода для лучшего понимания внутреннего устройства списков:

• index() — возвращает индекс первого совпавшего элемента с переданным методу значению. Но если указанного элемента в списке не будет — выкинет исключение

• pop() — удаляет элемент по индексу и возвращает его результат. Но мы можем не указывать явно индекс, тогда метод удалит последнее значение из списка и мы реализуем принцип lifo

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Работа со строками: методы upper и lower

• upper() — переводит все буквы строки в верхний регистр. Полезно для единообразия отображения, например, при выводе заголовков.

• lower() — переводит все буквы строки в нижний регистр. Удобно для сравнения строк без учёта регистра, например, при проверке логина.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Разбираем похожие методы списков: insert и append!

• insert() — позволяет добавлять в список новые элементы. Фишка этого метода в том, что можно указать индекс, куда необходимо сделать вставку элемента в списке.

• append() — самый популярный способ доставки элементов в конец выбранного списка. Простой и надежный метод.

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 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

👩‍💻 Разбираем похожие методы строк!

• partition() — метод строк, который позволяет разделить строку по первому вхождению разделителя. Отлично подходит, когда нужно быстро извлечь ключ или первую часть строки.

• rpartition() — делает всё то же, но начинает поиск с конца строки. Используется, когда нужно получить последнюю часть, например, расширение файла или хвост из URL.

🔥 — если узнал что-то новое
🤝 — если уже использовал их

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Разбираем два незаменимых помощника при работе с коллекциями!

• enumerate() — позволяет одновременно получать и индекс, и значение элемента списка. Используйте вместо range(len(...)) — код станет чище и читаемее.

• items() — возвращает пары ключ-значение при переборе словаря. Отлично подходит, когда важно работать с обеими частями данных сразу.

Оба метода экономят время, сокращают количество кода и делают его более понятным.

👉 Python Ready | #метод

👩‍💻 Разбираем похожие методы строк!

• lstrip() — не работает с конкретными словами, он ориентируется только на набор символов. Отлично подходит для быстрой очистки строки от пробелов, слэшей, знаков и других служебных символов.

• removeprefix() — работает безопасно: если префикса нет, строка остаётся неизменной. Идеален для работы с путями, URL и форматированными данными.

Оба метода упрощают работу со строками и повышают читаемость кода.

🔥 — если узнал что-то новое
🤝 — если уже их использовал

👉 Python Ready | #метод