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
13%
0 78 79
10%
78
49%
0 77 1
28%
Error
Эта задача — логическое продолжение предыдущей. Мы имеем дело с генераторной функцией.

Значения отправляются генератору G путем вызова G.send(значение). Затем код генератора возобновляет выполнение, и выражение yield в генераторе возвращает значение, переданное send. Если вызывается обычный метод G.__next_() (или его эквивалент next(G)) для продвижения вперед, тогда yield просто возвращает None.


>>> next(G) # Сначала должен вызываться next(), чтобы запустить генератор
... 0
>>> G.send(77)
... 77
... 1
Что выведет код?
Anonymous Quiz
18%
None None None
34%
0 1 2
30%
0 None 1
18%
Error
1. Создание генератора:


G = gen()


В этой строке создается объект генератора G, но код внутри функции gen() не начинает выполняться, пока не будет вызван next(G).

2. Первый вызов next(G):


print(next(G)) # 0


Когда вы вызываете next(G) в первый раз, генератор начинает выполнение с начала функции gen(). Внутри функции запускается цикл for и выполняется первая итерация, где i становится равным 0. Затем происходит yield i, что означает, что значение 0 возвращается, и генератор приостанавливается. Значение 0 выводится на экран.

3. Второй вызов next(G):


print(next(G)) # None 1


Теперь, когда вы вызываете next(G) во второй раз, генератор продолжает выполнение с той точки, где он был приостановлен (после yield). В этот момент выполнение доходит до X = yield i, и так как вызывается next(G) без передачи аргумента, X будет установлено в значение None. Затем срабатывает print(X), и выводится None.

Затем генератор продолжает выполнение, и значение X становится равным 1.
Понятия итерируемых объектов и списковых включений были объединены в инструмент — генераторные выражения. Синтаксически они похожи на нормальные списковые включения и поддерживают весь их синтаксис, в том числе фильтры if и вложение циклов, но они помещаются в круглые скобки, а не в квадратные (подобно кортежам объемлющие круглые скобки часто необязательны):


>>> (х ** 2 for х in range(4)) # Генераторное выражение создает итерируемый объект
... <generator object <genexpr> at 0x10250ab50>


Для принудительного вырабатывания всех результатов сразу можно использовать list():


>>> list(x ** 2 for х in range(4))
... [О, 1, 4, 9]
В задаче используется генератор, и происходит разбивка строки по запятой.

1. Разбивка строки:


"ааа,bbb,ссс".split(",") # ["ааа", "bbb", "ссс"]


Этот метод разбивает строку на список строк по разделителю.

2. Генератор:


(х + "\n" for х in ...)


Здесь создается генератор, который перебирает каждую строку из полученного списка ["ааа", "bbb", "ссс"] и добавляет к каждой строке символ новой строки "\n":

— Для х = "ааа" будет "ааа\n"
— х = "bbb" будет "bbb\n"
— Для х = "ссс" будет "ссс\n"

3. Распаковка значений:


а, b, с = (х + "\n" for х in "ааа,bbb,ссс".split(","))


В этом выражении используется распаковка, чтобы присвоить значения переменным а, b и с. Генератор будет предоставлять значения по одному:

— а получит значение "ааа\n"
— b получит значение "bbb\n"
— с получит значение "ссс\n"
Какого метода в pandas не существует?
Anonymous Quiz
6%
pd.read_excel
25%
pd.read_parquet
25%
pd.read_docx
45%
Все существуют
В каких контекстах может появиться генераторное выражение?
Anonymous Quiz
17%
Циклы for
7%
Функции sum, map, sorted
3%
Функции any, all, list
72%
Все вышеперечисленное
Генераторные выражения вместо построения результирующего списка в памяти возвращают объект генератора — автоматически созданный итерируемый объект. В свою очередь этот итерируемый объект поддерживает протокол итерации, чтобы выдавать по одной порции результирующего списка за раз в любом итерационном контексте.

Итерируемый объект также сохраняет состояние генератора, пока он действует — переменную х в предшествующих выражениях наряду с местоположением в коде генератора. Мы получаем обратно объект, который запоминает оставленное им место после возвращения каждой части результата:


G = (х ** 2 for х in range (4))
next(G) is G # 0
next(G) is G # 1
next(G) is G # 4
next(G) is G # 9
next(G) is G # Остановка итерации


Обычно мы не видим внутренний итерационный механизм next генераторного выражения вроде показанного, т.к. циклы for запускают его автоматически:


for num in (х ** 2 for х in range (4)): # Автоматически вызывает next ()
print (’%s, %s’ % (num, num / 2.0))


Так поступает каждый итерационный контекст: циклы for, встроенные функции sum, map и sorted, списковые включения и другие итерационные контексты, в том числе встроенные функции any, all и list. Будучи итерируемыми объектами, генераторные выражения могут появляться в любом итерационном контексте подобного рода в точности как результат вызова генераторной функции.
Какой код исполнится медленнее остальных?
Anonymous Quiz
30%
1
43%
2
19%
3
9%
Скорость исполнения случайна
Приведенное далее списковое включение производит такой же результат, как показанные после него эквиваленты в форме тар из Python З.Х и генераторов, но создает два физических списка; остальные генерируют только по одному целому числу за раз с помощью вложенных генераторов, а форма генераторного выражения может более четко отражать свое намерение:


[х * 2 for х in [abs(x) for x in (-1, -2, 3, 4)]] # Вложенные включения

list(map(lambda x: x * 2, map(abs, (-1, -2, 3, 4)))) # Вложенные отображения

list(x * 2 for x in (abs(x) for x in (-1, -2, 3, 4))) # Вложенные генераторы


Хотя результатом всех трех форм является объединение операций, генераторы делают это, не создавая множество временных списков.