Just Python

Различие строк

Чтобы сравнить строки в Python нужно выполнить с помощью операторов равенства (==) и сравнения (<,>,! =, <=,> =). Специальных методов для сравнения двух строк не существует.

#theory // Just Python

try и except для обработки исключений и отлова ошибок

Оборачивайте части кода, которые создают ошибки, в блоках try и обрабатывайте исключения в блоке except. "Try" переводится как "попытаться", "except" – как исключение. Словами описать его работу можно так: "Попытаться сделать то-то и то-то, если при этом возникло исключение, то сделать вот это и это." Его конструкция похожа на условный оператор с веткой else.

#theory // Just Python

Россияне массово переходят на новый способ заработка – арбитраж криптовалют

Арбитраж – это единственная сфера, где можно зарабатывать от 5.000р в день. Причем потолка дохода вообще нет – те кто еще вчера не знал, что такое арбитраж, сегодня выходят на 200, 300 и даже 500 тысяч в месяц.

Чтобы войти в эту нишу, пока она не перегрелась, пользуйтесь инструкциями с канала Арбитраж Криптовалют.

Он идеально подходит людям, которые ничего не знают про заработок в интернете, но при этом хотят выйти на доход в $1000-2000.

Без вложений. Без серых схем и прочего барахла.

Успейте присоединиться, начать никогда не поздно: 👉 @arbcrypto

Модуль argparse

Модуль argparse можно сравнить с силами природы, которые воздвигли горные пики, возвышающиеся над облаками. Благодаря этому модулю в скриптах становится возможным работа с тем, что, без его использования, было бы скрыто от кода этих скриптов.

Надо отметить, что argparse является рекомендуемым к использованию модулем стандартной библиотеки Python, предназначенным для работы с аргументами командной строки.

#theory // Just Python

Модуль random

Модуль random предоставляет функции для генерации случайных чисел и случайного выбора из последовательностей.

#theory // Just Python

Оператор in

Оператор in позволяет легко проверять, содержится ли элемент в списке, строке или другой последовательности. Его часто используют при составлении какого либо условия.

#theory // Just Python

Collections.deque

Deque представляет собой двустороннюю очередь и обеспечивает быстрые вставки и удаления элементов как с начала, так и с конца:

#theory // Just Python

Кортеж

Кортеж – это еще один тип данных, который представляет собой последовательность данных, подобную списку. Это означает, что данные в кортеже защищены от записи. Данные в кортеже записываются с использованием скобок и запятых.

#theory // Just Python

Список

Список – это универсальный тип данных, эксклюзивный для Python. В некотором смысле это то же самое, что и массив в C / C ++. Но самое интересное в списке в Python – он может одновременно содержать разные типы данных. Формально список представляет собой упорядоченную последовательность некоторых данных, записанных с использованием квадратных скобок ([]) и запятых (,).

#theory // Just Python

Оператор zip

zip позволяет объединять элементы нескольких последовательностей и итерировать по парам.

#theory // Just Python

Аргументы *args и **kwargs для работы с переменным числом аргументов

Аргументы *args (позиционные аргументы) и **kwargs (аргументы-ключи) позволяют функциям работать с разным числом аргументов, что улучшает их гибкость

#theory // Just Python

functools.partial

Модуль functools.partial позволяет создавать новые функции на основе существующих, зафиксировав определенные аргументы.

#theory // Just Python

Модуль pathlib

Модуль pathlib предоставляет удобные методы для создания, обхода и манипулирования путями к файлам и директориям.

#theory // Just Python

Функция enumerate

Функция enumerate позволяет получить итератор, возвращающий пары (индекс, элемент). В основном она используется для одновременного перебора элементов и их индексов.

#theory // Just Python

Collections.namedtuple

namedtuple предоставляет удобный способ создания простых неизменяемых объектов с доступом к полям по именам. А collections.namedtuple уже для создания простых именованных кортежей.

#theory // Just Python

Модуль logging

Модуль logging позволяет эффективно вести логирование ваших приложений, что облегчает отладку и мониторинг. Вы можете настроить разные уровни логирования, сохранять логи в файлы или выводить их на консоль.

#theory // Just Python

Функциональное программирование для более краткого и читаемого кода

Функции высшего порядка, анонимные функции (лямбда-функции), map, filter, reduce и другие инструменты функционального программирования могут сделать ваш код более компактным и понятным.

#theory // Just Python

Многострочные комментарии

Метод комментирования нескольких строк, немного отличаются от обычного. Просто используйте 3 одинарные кавычки до и после части, которую вы хотите прокомментировать.

#theory // Just Python

Asyncio.run_coroutine_threadsafe для запуска корутины из другого потока

В этом примере мы используем asyncio.run_coroutine_threadsafe для запуска асинхронной корутины my_coroutine из другого потока. Мы создаем новый цикл событий с помощью asyncio.new_event_loop(), устанавливаем его текущим с помощью asyncio.set_event_loop(loop), и затем запускаем корутину с помощью asyncio.run_coroutine_threadsafe.

#theory // Just Python

Модуль asyncio.Semaphore для ограничения количества одновременно выполняющихся асинхронных задач

В этом примере мы используем asyncio.Semaphore для ограничения количества одновременно выполняющихся асинхронных задач. Мы создаем семафор с лимитом 2 с помощью asyncio.Semaphore(2), и каждая задача worker перед выполнением блокирует семафор с помощью async with semaphore, а по завершении освобождает его.

#theory // Just Python