Python: задачки и вопросы
7.78K subscribers
1.18K photos
1 video
1 file
86 links
Вопросы и задачки для подготовки к собеседованиям и прокачки навыков

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Другие наши проекты: https://tprg.ru/media
加入频道
Что выведет код?
Anonymous Quiz
11%
1953125
68%
[1, 8, 81]
2%
90
19%
Error
— Функция pow(x, y) возвращает x, возведённое в степень y.

map(function, iterable1, iterable2) применяет заданную функцию (в данном случае pow()) к элементам двух (или более) итерируемых объектов (в данном случае списков [1, 2, 3] и [2, 3, 4]).

map(pow, [1, 2, 3], [2, 3, 4]) выполнит следующее:

1. pow(1, 2) возвращает 1^2 = 1
2. pow(2, 3) возвращает 2^3 = 8
3. pow(3, 4) возвращает 3^4 = 81.

Затем, когда мы оборачиваем это в list(), то получаем полный список:

>>> list(map(pow, [1, 2, 3], [2, 3, 4])) # 1 ** 2, 2 ** 3, 3 ** 4
... [1, 8, 81]
Что выведет код выше?
Anonymous Quiz
17%
14
27%
[10, 1]
42%
11
14%
Error
functools.reduce(функция, итерируемый_объект, [исходное_значение, ]/)


reduce()
применяет функцию к итерируемому_объекту, и возвращает одиночный результат. Она разрешает также передавать необязательный третий аргумент исходное_значение, который фактически помещается перед элементами последовательности и служит начальным значением, а также стандартным результатом, когда последовательность пуста.

from functools import reduce

# Суммируем элементы списка
reduce((lambda x, у: х + у) , [1, 2, 3, 4]) # 10

но

from functools import reduce

reduce((lambda x, у: х + у) , [1, 2, 3, 4], 1) # 11
Какой из методов pandas удалит записи с пропусками? #размяться
Anonymous Quiz
76%
pd.dropna()
8%
pd.fillna()
5%
pd.isna()
10%
pd.notna()
Встроенная функция ord() в Python возвращает целочисленную кодовую точку
одиночного символа:

ord('s') # 115


mар() передает каждый элемент итерируемого объекта некой функции и собирает все результаты. Однако при передаче функции в качестве аргумента map() скобки опускаются, потому код выше вызовет ошибку:

Ниже приведен пример верного синтаксиса:
counters = [1, 2, 3, 4]
def inc(x): return х + 10 # Прибавим каждому элементу 10
list(map(inc, counters)) # [11, 12, 13, 14]
Списковые включения

Их простейшая форма предусматривает указание накапливающего выражения и одиночной конструкции for:

[ выражение for цель in итерируемый_объект ]


Несмотря на необязательность всех остальных частей, они позволяют выражать более развитые итерации — в списковом включении допускается записывать любое количество вложенных циклов for, каждое из которых может иметь необязательную ассоциированную проверку if, действующую в качестве фильтра. Общая структура списковых включений выглядит следующим образом:

[ выражение for цель1 in итерируемый_объект1 if условие1
for цель2 in итерируемый_объект2 if условие2 . . .
for цельN in итерируемый_объектN if условиеN ]


Когда конструкции for вкладываются внутри спискового включения, они работают подобно эквивалентным вложенным операторам цикла for:

res = [х + у for х in [0, 1, 2] for у in [100, 200, 300]]
res # [100, 200, 300, 101, 201, 301, 102, 202, 302]


Эффект будет таким же, как у показанного ниже существенно более многословного
эквивалента:

res = []
for x in [0, 1, 2]:
for у in [100, 200, 300]:
res.append(x + y)

print(res) # [100, 200, 300, 101, 201, 301, 102, 202, 302]
Это списковое включение комбинирует четные числа от 0 до 4 с нечетными числами от 0 до 4, поскольку range() генерирует ряд чисел, НЕ ВКЛЮЧАЯ 5. Конструкции if отфильтровывают элементы на каждой итерации. Вот эквивалентный код на основе операторов:

res == []
for х in range(5) :
if x % 2 == 0:
for у in range(5) :
if у % 2 == 1:
res.append(x, y)

res # [(0, 1), (0, 3), (2, 1), (2, 3), (4, 1), (4, 3)]
Что выведет код?
Anonymous Quiz
20%
[4, 5, 6]
17%
[1, 4, 7]
58%
[2, 5, 8]
5%
Error
Мы всегда можем индексировать по строкам и столбцам внутри строк с использованием нормальных операций индексации:

M = [[1, 2, 3], 
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]

М[1] # [4, 5, 6]

М[1][2] # 6 (Строка 2, элемент 3)


Cписковые включения являются мощным инструментом для обработки таких структур, потому что они автоматически просматривают строки и столбцы. Скажем, хотя такая структура хранит матрицы по строкам, для сбора значений второго столбца мы можем просто проходить по строкам и извлекать желаемый столбец или проходить по позициям в строках с индексаций в ходе дела:

[row[1] for row in M] # [2, 5, 8]
Что выведет код?
Anonymous Quiz
14%
[1, 5, 9]
14%
[2, 4, 9]
64%
[3, 5, 7]
8%
Error
С применением функции range() генерируется список смещений и производится индексация с одинаковыми номерами строк и столбцов, выбирающая М[0][0], затем М[1][1] и т.д. Во второй строке индекс столбца уравновешивается для извлечения М[0][2], М[1][1] и т.д. (мы предполагаем, что матрица имеет равное количество строк и столбцов):

M = [[1, 2, 3], 
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]

# Диагональ
[M[i][i] for i in range(len(M))] # [1, 5, 9]

# Обратная диагональ
[M[i][len(M)-1-i] for i in range(len(M))] # [3, 5, 7]