PyWay – гуру Python 🐉

2021-11-27 17:04:44 Открыть/Комментировать

2021-11-27 17:04:43 Какой результат будет при преобразовании строки "False" к булеву типу? Открыть/Комментировать

2021-11-26 17:00:22 Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python

На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое!

Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению" Открыть/Комментировать

2021-11-10 12:43:34 У takewhile в модуле itertools есть брат близнец из параллельной вселенной. Функция dropwhile, как можно понять из названия, будет пропускать элементы коллекции, пока выполняется условия. Ее аргументы такие же, как и у рассмотренной выше takewhile: функция проверки каждого элемента и собственно итерируемый объект.

Пока условие выполняется, функция dropwhile шагает далее. Как только впервые условие не выполнится для очередного элемента, функция начнет отдавать из себя элементы (включая этот) по очереди до конца.
dropwhile – это также генератор, и если нужен список, то обернем ее вызов в list.

Давайте посмотрим пример. Допустим дана последовательность чисел и нужно отбросить все отрицательные числа с начала:

from itertools import dropwhile

numbers = [-5, -4, -1, 0, 10, -10, 22]
numbers1 = list(dropwhile(lambda x: x < 0, numbers))
print(numbers1) # [0, 10, -10, 22]

Число -10 осталась, потому что после встречи с первым неотрицательным числом, функция отдаст его и абсолютно все последующие элементы (в отличие от filter).

Примечательно, что для любой функции и любой коллекции на входе выполняется условие:
numbers == list(takewhile(func, numbers)) + list(dropwhile(func, numbers)) # True
(Это если, конечно, не возникло ошибок) Открыть/Комментировать

2021-11-04 13:48:20 takewhile: бери, пока дают

В модуле itertools есть функция takewhile. Она позволяет выбирать из последовательности значения до тех пор, пока условие возвращает True.

У нее два параметра: predicate – предикат, или иными словами проверяющая функция и iterable – последовательность – это может быть список, кортеж, строка, итератор и т.п.

Код функции выглядит достаточно просто, примерно так:

def takewhile(predicate, iterable):
for x in iterable:
if predicate(x):
yield x
else:
break

Как только predicate вернет эквивалент False на очередном элементе, то цикл остановится.
Функция возвращает не список, а генератор. Если нужен список, то оборачиваем вызов в функцию list.

Давайте по примерам. Выбрать из списка все первые элементы меньше 10:

from itertools import takewhile
numbers = [1, 2, 5, 9, 11, 42, 3]
numbers10 = list(takewhile(lambda x: x < 10, numbers))
print(numbers10) # [1, 2, 5, 9]

Заметьте, что 3 не попала в результат, потому что встретив число 11 takewhile остановила работу. Это отличает ее от filter, которая всегда пройдет до конца.

Пример 2. Количество пробелов в начале строки:

string = " Wat? "
print(sum(1 for _ in takewhile(lambda x: x == ' ', string))) # 7 Открыть/Комментировать

2021-10-11 10:00:18 Нет идей для проектов? В канале Replit публикуются интересные приложения с готовым кодом.

Если еще нет коммерческого опыта, но нужно наполнить портфолио — подпишись. Тут проекты, написанные на разных языках программирования, которые ты сможешь повторить: приложения, сервисы, игры, боты и много чего ещё. Открыть/Комментировать

2021-10-10 14:10:12 Вот так новость! Python выходит на первое место в известном рейтинге языков программирования TIOBE! Открыть/Комментировать

2021-09-23 10:01:34 Пояснение про копирование

В прошлом посте вот этот пример вызвал вопросы:

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
bar = arr[1:6]
bar[3] = 8888
print(bar) # [2, 3, 4, 8888, 6] - новый изменен
print(arr) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] – старый без изменений!

Как же так? Ты говоришь про поверхностное копирование, но приводишь пример, где элементы копируются полностью? Да, я использовал числа для простоты примера, и может показаться, что копия полная, а не поверхностная. Докажу вам обратное:

list1 = [333, 444]
list2 = list1[:] # копия
id(list1[0]) == id(list2[0]) # True

Оба списка имеют один и тот же объект (по тому же самому адресу) в своем составе!
Просто числа – объекты неизменяемые, иными словами, когда вы присваиваете число, то не меняете содержимое объекта по текущему адресу, вы привязываете переменную к новому объекту в другом месте памяти. А равные числа выглядят одинаково, независимо от того, в каком месте памяти они лежат

Для наглядности, давайте в качестве элемента списка возьмем изменяемый тип, например, опять же список. Изменения в элементе списка list1 затронут копированный поверхностно список list2.

list1 = [ [], [] ]
list2 = list1[:]
list1[0].append('surprise')
print(list2[0]) # ['surprise']

Таким образом, поверхностная копия копирует только: количество элементов и их порядок, а сами элементы остаются ссылками на старые объекты. То есть если вы начнете добавлять, удалять, менять местами элементы list1, то порядок в list2 не пострадает. Но если вы сможете изменить внутреннее содержимое элементов списка list1, которые остались в list2, тогда оно будет затронуто в обоих местах.

Для полной глубокой копии используют библиотечную функцию deepcopy, которая рекурсивно копирует объекты:

from copy import deepcopy
list1 = [ [], [] ]
list2 = deepcopy(list1) #
list1[0].append('surprise')
print(f"{list1 = }, {list2 = }")
# list1 = [['surprise'], []], list2 = [[], []] - изменение не отразилось
id(list1[0]) == id(list2[0]) # False – разные объекты!

Надеюсь, что объяснил. Если что, спрашивайте еще. Открыть/Комментировать

2021-09-22 10:00:24 Как легко отсортировать объект по нескольким ключам?

Перед вами стоит задача сделать крутой фильтр для сайта по продаже подержанных автомобилей. Для решения этой задачи часто требуется сортировать списки
Самым оптимальным способом будет решение через operator.itemgetter()

Разбор этой задачи с примерами Открыть/Комментировать