Сортировка словаря по значениям

Сортировка данных словаря по значениям ключей, а не по самим ключам, нередко ставит в тупик.

Задача решается довольно просто при помощи аргумента key функции sorted для указания функции, которая будет вызываться на каждом элементе до сравнения.

#словари #сортировка

Функция zip

Функция zip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.

#функции #zip

Функция reduce

Модуль functools позволяет хорошо раскрыть функциональные возможности Python. Например, в functools есть интересная функция reduce, которая позволяет «сжимать» данные, применяя последовательно функцию и запоминая результат.

Таким образом, в примере выше reduce умножает 1 на 2, затем результат этого умножения на 3 и так далее.

#функции #reduce

Создание словаря из набора ключей

Для создания словаря из известного набора ключей и одинаковых значений часто используют генераторы словарей (dict comprehensions).

Однако класс dict имеет удобный метод fromkeys, который был создан специально для таких случаев.

#словари #fromkeys

Символы Юникода

Добавлять юникод-символы в строковые литералы можно не только с помощью их номеров, но и по их названиям.

Более того, такая запись символов юникода совместима и с f-строками, а это очень удобно.

#строки #юникод

Лимит рекурсии

В Python не поддерживается хвостовая рекурсия, из-за чего зачастую возникает RecursionError во время создания рекурсивных алгоритмов. Но с помощью модуля sys можно посмотреть и даже изменить максимальную глубину рекурсии.

Однако делать это слегка опасно, так как каждый новый вызов занимает достаточно много памяти. И вообще лучше стараться использовать не рекурсию, а обычные циклы.

#рекурсия #sys

Напоминаем, что активно ищем таланты в команду Digital 💻

Нам нужны:

🔹 Frontend-разработчики (React, TypeScript, Next.js) для работы над сайтом и новым интернет-банком.
🔹 Мобильные разработчики под iOS (Swift) и Android (Kotlin), чтобы разрабатывать новый мобильный банк.
🔹 Дизайнеры, которые будут работать над цифровыми каналами и их продуктами.


📨 Отправляйте резюме на [email protected] с темой «В IT в Газпромбанк» и не забывайте указывать, какое направление интересует (разработчик iOS, дизайнер и т.п.). До встречи в команде! 💙

Инкремент с помощью __pos__

В Python нет операции инкремента ++ как в си-подобных языках, поэтому используется x += 1. Однако запись ++x является валидным кодом (но не x++), так как это просто два унарных оператора сложения.

При применении унарного плюса у объекта вызывается магический метод __pos__, то есть запись ++x можно понять как x.__pos__().__pos__(). Зная это, можно реализовать класс, который будет представлять число и поддерживать поведение инкремента.

Код на картинке может показаться сначала немного сложным, но лучше проследить логику и понять работу метода __pos__. Если реализовать все остальные необходимо магические методы, то может получится полноценный класс числа, но в продакшне такие приколы лучше не писать.

#магические_методы #__pos__

Дробные числа

По умолчанию числа с плавающей точкой используют память привычным образом, то есть они хранятся в двоичном виде. Это означает, что вы обычно работаете с приблизительными значениями, а не точными.

Можно использовать тип данных Decimal, который предоставит намного большую точность, но и его может не хватить в некоторых случаях.

Поэтому для идеальных вычислений лучше использовать Fraction, который представляет и хранит число в виде рациональной дроби.

#числа #fraction

Наследование

Наследование позволяет создавать новый класс на основе уже существующего. Таким образом, можно создать новый класс, взяв за основу все методы и атрибуты другого.

В данном случае класс Person является родительским классом, также его называют базовым классом или суперклассом. А класс Employee называется дочерним классом или подклассом.

Наследование классов нужно для изменения поведения конкретного класса, а также для расширения его функционала.

#классы #ооп

Дзен Python

Тим Петерс ещё в далёком 1999 году предложил PEP 20, который должен был содержать в себе 20 правил по написанию кода. Но в итоге их оказалось всего 19.

Последний пункт он предложил написать Гвидо Ван Россуму, однако он не написал ничего. В коммьюнити Python пришли к выводу, что разработчик языка хотел этим сказать, что никакие правила не являются абсолютными и везде есть исключения.

Посмотреть Дзен, или же философию Python, можно с помощью импорта модуля this, а вариант перевода Дзена на русском языке здесь.

#python #дзен

Разница между __str__ и __repr__

Оба магических метода __str__ и __repr__ используются для получения строкового представления объекта. Давайте разберемся, в чем же собственно разница между ними.

Метод __str__ используется для создания вывода для конечного пользователя, а __repr__ в основном используется для отладки и разработки. Другими словами, цель __repr__ – быть однозначным, а __str__ – читабельным.

Функция print() и встроенная функция str() используют метод __str__ для отображения строкового представления объекта, а вот встроенная функция repr() использует для этого метод __repr__.

#классы #str #repr

Дескрипторы

Дескриптор – это атрибут объекта со “связанным поведением”, то есть такой атрибут, при доступе к которому его поведение переопределяется методом протокола дескриптора. Если хотя бы один из этих методов определен в объекте, то можно сказать, что этот метод – дескриптор.

Для того, чтобы определить свой собственный дескриптор, обычно определяют три специальных метода класса __get__, __set__ или __delete__. После этого можно создать новый класс и в атрибут этого класса записать объект типа дескриптор.

У данного объекта будет переопределено поведение при доступе к атрибуту (__get__), при присваивании значений (__set__) или при удалении (__delete__).

#классы #дескрипторы

Создание дочернего процесса

Метод os.fork() создаёт дочерний процесс в том же месте кода, вызывая системную функцию fork(), и возвращает PID (Process Identifier), который равен PID дочернего процесса в родительском процессе и нулю в новом.

Кстати, получается интересный случай, в коде примера выполняется и блок if, и else. Если не знать про os.fork() и посмотреть вывод подобного кода, то возникнет много вопросов.

#os #fork #процессы

Ускоряем код с помощью векторизации

Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.

Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.

По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.

#vectorize #numpy

Прочитать произвольную строку из файла

Предположим, вы решили разработать чат-бота. В нем конечно же будет с десяток самых крутых и полезных функций, может быть даже в нем будет модные нынче нейросети.

И конечно же не обошлось без приветствия, вы специально заготовили несколько различных вариантов в файле text.txt:

Приветствую!
Здравствуйте!
Ку, здарова.
Добрый день!
Привет!

Чтобы вывести это на экран, может помочь функция getline из модуля linecache. В чем главное отличие этой функции от обычного метода чтения из файла? Функция getline кеширует все строчки файла в списке, так что следующие вызовы get_answer отработают моментально.

#linecache #file

Вычисление выражений Python

Вы наверняка знакомы с eval, но знаете ли вы о literal_eval? Вряд ли. Для безопасного исполнения выражений, содержащих исключительно литералы, вы можете делать так, как показано на картинке выше.

Между прочим, данная фича находится в языке уже очень давно.

#tips #eval

Полезность модуля math

Сложно переоценить пользу модуля math, если имеешь дело с какими-либо математическими функциями. Модуль представляет собой обширный функционал для работы с числами.

Его стоит импортировать тогда, когда вам необходимо работать с математикой, но не требуется избыточность модуля numpy. Например, можно импортировать число pi, как в примере.

Модуль math обеспечивает доступ к некоторым популярным математическим функциям и константам, к тому же он является встроенным (не нужно делать установку через pip).

#math #pi #inf

Время исполнения кода

Иногда приходится выбирать между несколькими вариантами кода, и часто отталкиваются от его скорости. Пример вычисления времени исполнения кода мы сейчас и покажем.

Всё достаточно просто: с помощью модуля time запоминаем начальное время, выполняем основной код, узнаём конечное время и просто высчитываем разницу.

Если будете использовать этот пример, то просто вставьте свой код вместо комментария.

#трюки #time