Just Python

Округляет, как банкир в Python(ч.2)

Это рекомендуемый способ округления дробей .5, как описано в IEEE 754. Однако в школе большую часть времени преподают другой способ (округление от нуля), поэтому округление банкира, вероятно, не так хорошо известно. Кроме того, некоторые из самых популярных языков программирования (например: JavaScript, Java, C / C ++, Ruby, Rust) также не используют банковское округление.

Следовательно, это все еще довольно специфично для Python и может привести к путанице при округлении дробей.

Смотрите Документы round() или этот поток stackoverflow для получения дополнительной информации.

Обратите внимание, что get_middle([1]) было возвращено только 1, потому что индекс был round(0.5) - 1 = 0 - 1 = -1, возвращая последний элемент в списке.

#theory // Just Python & Max

Enum перечисления в Python

Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.

#theory // Just Python & Max

Синтаксис в Python

Синтаксис представления списков обеспечивает простой и надежный способ для создания новых списков из уже существующих. Допустим, нам нужен новый список, в котором каждый элемент старого списка будет умножен на 3. При помощи цикла for мы можем это сделать.

#theory // Just Python & Max

Округляет, как банкир в Python(ч.1)

Давайте реализуем наивную функцию для получения среднего элемента списка

Это не ошибка точности с плавающей запятой, на самом деле, такое поведение является преднамеренным. Начиная с Python 3.0, round() использует округление банкира, где дроби .5 округляются до ближайшего четного числа:

#theory // Just Python & Max

Разрешение имен, игнорирующее область видимости класса в Python(ч.2)

Выражение генератора имеет свою собственную область видимости.

Начиная с Python 3.X, понимание списков также имеет свою собственную область.

#theory // Just Python & Max

Разрешение имен, игнорирующее область видимости класса в Python(ч.1)

Области, вложенные внутри определения класса, игнорируют имена, связанные на уровне класса.

#theory // Just Python & Max

Те же операнды, другая история в Python! (ч.2)

Выражение a += [5,6,7,8] на самом деле сопоставлено с функцией "extend", которая работает со списком таким образом, что a и b по-прежнему указывают на тот же список, который был изменен на месте.

#theory // Just Python & Max

Те же операнды, другая история в Python! (ч.1)

a += b не всегда ведет себя так же, как a = a + b. Классы могут по-разному реализовывать op= операторы, и списки делают это.

Выражение a = a + [5,6,7,8] генерирует новый список и устанавливает a ссылку на этот новый список, оставляя b без изменений.

#theory // Just Python & Max

Перехват исключений в Python(ч.2)

Разделение исключения из переменной запятой устарело и не работает в Python 3; правильный способ - использовать as.

#theory // Just Python & Max

Перехват исключений в Python(ч.1)

Чтобы добавить несколько исключений в предложение except, вам нужно передать их в виде кортежа в скобках в качестве первого аргумента. Второй аргумент - это необязательное имя, которое при указании будет привязывать созданный экземпляр исключения.

#theory // Just Python & Max

Если вы уже пробовали ChatGPT, DeepSeek или Cursor – вы знаете проблему: они помогают, но большую часть работы всё равно делаете вы.

Команда Зерокодера разобрала Claude Code и запустила бесплатный практикум, где в прямом эфире покажет, как собрать систему, в которой ИИ берет задачи на себя – без ручного кода и лишних сервисов.

Что вы получите на эфире:

– почему нейросети дают ответы, но не доводят задачи до результата – и как это исправить;
– как работать в одном окне без постоянных переключений;
– как делегировать рутину ИИ: от правок до тестов;
– как применять ИИ в работе: от MVP до автоматизаций и заработка;
– как перейти от «помощника» к системе, где ИИ реально выполняет задачи.

И главное – понятно объяснят, как из пользователя нейросетей перейти в того, кто использует ИИ на максимум.

🎁 Бонус: гайд по Claude Code + примеры внедрения

Бесплатный практикум – по ссылке.

Берегитесь ошибок из-за изменяемых аргументов по умолчанию в Python(ч.2)

Обычная практика, позволяющая избежать ошибок из-за изменяемых аргументов, заключается в присвоении None значения по умолчанию и последующей проверке, передается ли какое-либо значение функции, соответствующей этому аргументу

#theory // Just Python & Max

Берегитесь ошибок из-за изменяемых аргументов по умолчанию в Python(ч.1)

Изменяемые аргументы функций по умолчанию в Python на самом деле не инициализируются при каждом вызове функции. Вместо этого в качестве значения по умолчанию используется недавно присвоенное им значение. Когда мы явно передали [] в some_func качестве аргумента значение default_arg переменной по умолчанию не использовалось, поэтому функция вернулась, как ожидалось.

#theory // Just Python & Max

Как происходят утечки переменных цикла в Python(ч.3)

Понимание списков больше не поддерживает синтаксическую форму [... for var in item1, item2, ...]. Используйте [... for var in (item1, item2, ...)] вместо этого. Также обратите внимание, что понимание списков имеет другую семантику: они ближе к синтаксическому сахару для выражения генератора внутри list() конструктора, и, в частности, управляющие переменные цикла больше не передаются в окружающую область видимости.

#theory // Just Python & Max

Как происходят утечки переменных цикла в Python(ч.2)

Различия в выходных данных интерпретаторов Python 2.x и Python 3.x для примера понимания списков можно объяснить следующими изменениями, описанными в Что нового в Python 3.0

#theory // Just Python & Max

Как происходят утечки переменных цикла в Python(ч.1)

Но x никогда не был определен вне области действия цикла for...

В Python for-циклы используют область, в которой они существуют, и оставляют за собой определенную переменную цикла. Это также применимо, если мы ранее явно определили переменную for-loop в глобальном пространстве имен. В этом случае он повторно свяжет существующую переменную.

#theory // Just Python & Max

Декораторы в Python

Вы можете их использовать для тонкой настройки работы класса или функции. Декораторы можно считать функцией, которая применена к другой функции. Чтобы определить функцию-декоратор для декорируемой функции, используется знак @ и после него название функции. Из этого следует, что декоратор принимает в качестве аргумента функцию, которою он декорирует.

#theory // Just Python & Max

IP-адрес в Python

Вы можете менять IP-адрес каждые несколько секунд или для каждого запроса. Целевой сервер не может идентифицировать ваши запросы и не блокирует эти IP-адреса. Вы можете создать огромный список прокси и выбирать по одному для каждого запроса случайным образом. Или используйте вращающийся прокси, который сделает это за вас. После этого изменения шансы на правильную работу скрапера резко возрастают.

#theory // Just Python & Max

Удаление элемента списка во время итерации в Python (ч.2)

Почему вывод такой[2, 4]?

Итерация списка выполняется индекс за индексом, и когда мы удаляем 1 из list_2 или list_4, содержимое списков теперь [2, 3, 4]. Остальные элементы сдвинуты вниз, т.Е. 2 находятся с индексом 0, а 3 - с индексом 1. Поскольку следующая итерация будет смотреть на индекс 1 (который является 3), 2 он полностью пропускается. Аналогичная вещь произойдет с каждым альтернативным элементом в последовательности списков.

Обратитесь к этому потоку StackOverflow, объясняющему пример

Смотрите также этот приятный поток StackOverflow для аналогичного примера, связанного со словарями в Python.

#theory // Just Python & Max

Удаление элемента списка во время итерации в Python (ч.1)

Никогда не стоит менять объект, над которым вы выполняете итерацию. Правильный способ сделать это - выполнить итерацию по копии объекта вместо этого, и list_3[:] делает именно это.

Разница между del, remove и pop:

del var_name просто удаляет привязку var_name из локального или глобального пространства имен (вот почему list_1 это не влияет).

remove удаляет первое совпадающее значение, а не конкретный индекс, повышает ValueError, если значение не найдено.

pop удаляет элемент с определенным индексом и возвращает его, поднимает, IndexError если указан недопустимый индекс.

#theory // Just Python & Max