Python Teacher

2023-05-03 09:45:00 Возврат нескольких значений

Функции в Python могут возвращать более одной переменной без применения словаря, списка или класса. Это работает так:

def get_user(id):
# fetch user from database
# ....
return name, birthdate

name, birthdate = get_user(4)

Здесь возвращается кортеж. С тем же эффектом можно было бы написать return (name, birthdate).

Это нормально для ограниченного количества возвращаемых значений. Но все, что превышает 3 значения, должно быть помещено в класс (data).

#tips | Python_Teacher Открыть/Комментировать

2023-05-02 21:00:00 Как разбить список?

Синтаксис функции включает три аргумента: list[start:stop:step], где step — это интервал, через который возвращаются элементы:

a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

print(a[:2])
#=> [0, 1]

print(a[8:])
#=> [8, 9]

print(a[2:8])
#=> [2, 3, 4, 5, 6, 7]

print(a[2:8:2])
#=> [2, 4, 6]

#собеседование | Python_Teacher Открыть/Комментировать

2023-05-02 15:00:01 Почему не стоит выбирать FastAPI — самый быстрый фреймворк на Python

FastAPI — быстрый и легкий фреймворк для создания REST API. Но так ли он быстр? Автор статьи у нас на сайте поделился собственным тестом производительности этого фреймворка, а также постарался разобраться, что может быть лучше FastAPI, если вы пишите преимущественно на Django:

Читать

#статья | Python_Teacher Открыть/Комментировать

2023-05-02 09:45:00 Проверка необходимой версии Python

Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку:

if not sys.version_info > (2, 7):
# berate your user for running a 10 year
# python version
elif not sys.version_info >= (3, 5):
# Kindly tell your user (s)he needs to upgrade
# because you're using 3.5 features

#tips | Python_Teacher Открыть/Комментировать

2023-05-01 21:00:00 Как объединить два массива?

Помните, что массивы — это не списки. Это библиотека Numpy и здесь работает линейная алгебра.

Для объединения массивов нужно использовать соответствующую функцию Numpy:

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])

np.concatenate((a,b))
#=> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

#собеседование | Python_Teacher Открыть/Комментировать

2023-05-01 15:00:00 Как запустить динозаврика Google на тачбаре? Обзор Python-библиотеки PyTouchBar

С 2016 года компания Apple начала добавлять сенсорную OLED-панель вместо верхнего ряда на клавиатурах в MacBook Pro. Позднее она отказалась от этой практики из-за не очень высокой популярности, но многие пользователи до сих пор владеют такими ноутбуками.

Возможно, дело в том, что они не догадались добавить туда игру с динозавриком, как это сделали в этой статье. Глядишь, и все бы играли вместо того, чтоб искать ей какое-то полезное применение.

Читать

#статья | Python_Teacher Открыть/Комментировать

2023-05-01 09:45:00 Использование подчеркивания в REPL

Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:

>>> 3 * 3
9
>>> _ + 3
12

Прием работает и в оболочке IPython.

#tips | Python_Teacher Открыть/Комментировать

2023-04-30 21:00:00 В чем разница между списками и массивами?

Примечание: в стандартной библиотеке Python есть объект array, но здесь мы специально обсуждаем массив из популярной библиотеки Numpy.

Списки в каждом индексе можно заполнять разными типами данных. Массивы требуют однородных элементов.

Арифметические действия в списках добавляют или удаляют элементы из списка. Арифметические действия на массивах соответствуют функциям линейной алгебры.

Массивы используют меньше памяти и обладают значительно большей функциональностью.

#собеседование | Python_Teacher Открыть/Комментировать

2023-04-30 15:00:00 Как получить данные в нужном формате с помощью Pandas

Специалистам по данным постоянно приходится приводить данные в нужный им вид. Иногда, очищая от лишнего, в других случаях меняя формат данных. Чаще всего применяются два формата данных: длинный и широкий.

В этой статье вы рассмотрите несколько примеров, чтобы понять, как именно выглядит каждый формат данных, а затем посмотрите, как конвертировать один формат в другой с помощью Pandas:

Читать

#статья | Python_Teacher Открыть/Комментировать

2023-04-30 09:45:00 Nested list comprehensions

Помните основной синтаксис list comprehensions?

[ expression for item in list if conditional ]

Если expression может быть любым валидным выражением Python, оно также может быть и другим list comprehension. Это полезно, когда необходимо создать матрицу:

>>> [[j for j in range(3)] for i in range(4)]
[[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]]

Или, если хотите «разгладить» предыдущую матрицу:

>>> [value
for sublist in m
for value in sublist]
[0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]

Первая часть цикла по матрице m, а вторая – цикл по элементам каждого вектора.

#tips | Python_Teacher Открыть/Комментировать