TGViewer
Channel Public Channel
Разъяснивший Python

Разъяснивший Python

@python_pssss

Твой проводник в омут Python'а

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc

Канал на бирже: https://telega.in/c/python_pssss
Subscribers
6.97K
Photos
3.3K
Videos
48
Links
3.3K

Showing posts older than #4169 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #4168 373
Запрос DELETE

Вам нужно удалить ресурс из API? Вы можете использовать запрос DELETE. Здесь мы будем удалять товар с идентификатором, равным 21.

Разъяснивший Python
Post #4167 417
POST - запрос

Для чего мы используем запрос POST? Для добавления новых данных в REST API. Все данные отправляются на сервер в формате JSON, который выглядит как словарь Python. Согласно документации Fake Store API, у продукта есть следующие атрибуты: title, price, description, image и category.

Разъяснивший Python
Post #4165 349
Транспонирование матрицы

В простейшем случае двумерная матрица может быть задана списком из нескольких списков одинаковой длины, которые представляют собой строки матрицы. Если вам требуется «повернуть на 90 градусов» такую матрицу или превратить строки в столбцы (транспонировать, как говорят математики)

Обратите внимание, что в итоговом списке элементами (то есть строками новой матрицы) будут кортежи — так работает используемая здесь функция zip ().

Разъяснивший Python
Post #4164 364
Перегрузка операторов - о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы

В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук.

На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов.

Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете.

Разъяснивший Python
Post #4163 368
PUT

Иногда нам часто приходится обновлять существующие данные в API. Используя запрос PUT, мы можем обновить данные полностью. Это означает, что, когда мы делаем запрос PUT, он заменяет все старые данные новыми.

В запросе POST мы создали новый продукт с идентификатором 21. Обновив старый продукт на новый, сделав запрос PUT к конечной точке products/<product_id>.

Разъяснивший Python
Post #4162 375
Аннотации типов

Позволяет ускорить процесс разработки. Но, мало что раздражает так сильно, как ошибка времени выполнения, возникшая из-за простого несовпадения типа.

К тому же они позволяют использовать инструменты для проверки типов, чтобы отлавливать ошибки TypeError.

Разъяснивший Python
Post #4161 377
pprint - Стандартная функция Python

Print() делает своё дело. Но если попытаться вывести большой вложенный объект, результат будет выглядеть не так уж и приятно.

Тут на помощь приходит модуль из стандартной библиотеки pprint (pretty print). С его помощью можно выводить объекты со сложной структурой в читабельном виде.

Разъяснивший Python
Post #4160 384
inspect добро пожаловать за кулисы

Модуль inspect пригодится вам для использования того, что происходит за кулисами в Python. Вы так же можете вызывать его методы в них же!

Снизу пригодится метод inspect.getsource() для вывода его собственного исходного кода. Еще используется метод inspect.getmodule() для вывода модуля, в котором его утвердили.

Разъяснивший Python
Post #4159 357
Нужны ли декораторам аргументы?

Есть множество проблем, которые можно решить с помощью декораторов, и некоторые из них были рассмотрены в предыдущих уроках данного курса. Однако в некоторых ситуациях могут пригодиться и аргументы. Рассмотрим в качестве примера знаменитый декоратор app.route из веб-фреймворка Flask

Разъяснивший Python
Post #4158 354
Пример элементарных декораторов в Python

Прежде чем мы углубимся в новую территорию, давайте рассмотрим, как работают простые декораторы из первого урока. Ниже представлен пример, введенный нами в оболочку IDLE Python. Попробуйте поэкспериментировать, запустите IDLE оболочку и введите код сами.

Разъяснивший Python
Post #4157 373
Регистрация функции с помощью декораторов в Python

Самый простой тип декоратора используется для регистрации функции в качестве обработчика события. Данный шаблон очень распространен в приложениях на Python, так как он позволяет двум или более подсистемам взаимодействовать, не зная ничего друг о друге. Данный процесс известен как «несвязанный» дизайн.

Разъяснивший Python
Post #4156 377
Как формировать списки в Python

Чтобы создать новый список, сначала дайте ему имя. Затем добавьте оператор присваивания (=) и пару квадратных скобок. Внутри скобок добавьте значения, которые должны содержаться в списке.

Разъяснивший Python
Post #4155 397
Как перевернуть список в Python с помощью срезов

Срезы работают аналогично функции range(), которую мы разобрали ранее.

Срез также включает в себе три параметра: start, stop и step.

Синтаксис выглядит следующим образом: [start:end:step].

Если вы хотите вывести все элементы, вы можете использовать один из двух следующих способов

Разъяснивший Python
Post #4154 356
Enumerate

В традиционных языках программирования вам нужна переменная цикла для перебора различных значений контейнера. В Python это упростили: вы можете получить доступ к переменной цикла вместе со значением итерируемого объекта. Функция enumerate(x) возвращает две итерируемые переменные. Одна из них изменяется в диапазоне от 0 до len(x) - 1, а другая представляет собой элементы x.

Разъяснивший Python
Post #4153 345
Zip

Функция zip() позволяет создавать итерируемый объект, состоящий из кортежей. Zip принимает в качестве аргумента несколько последовательностей (m1, m2,…, mn), в результате чего создается итерируемый объект, состоящий из i кортежей. В каждом кортеже содержится по одному элементу из каждого контейнера. Таким образом, i-й кортеж представляет собой(m1i, m2i,…, mni)

Разъяснивший Python
Post #4152 357
Возвращение легенды: самый востребованный вебинар Зерокодера про Perplexity AI снова пройдёт в ноябре.

На бесплатном занятии ребята покажут, как:

– Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity;
– Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов всего одним ИИ;
– Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы;
– Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач.

Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее.

Бонус: в конце практикума расскажем, как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость — $240).

P.S. Это специальный повтор вебинара от экспертов по Perplexity. Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!
  • 🤮 1
Post #4151 355
Превращаем Python в кейлоггер за 5 строк!

Этот код предназначен только для образовательных целей! Не используйте его в незаконных целях.

Как это работает?
pynput.keyboard.Listener перехватывает нажатия клавиш.
log_key(key) записывает все нажатия в файл log.txt.
listener.join() запускает бесконечное слежение за клавиатурой.

Где это можно использовать?
Контроль собственных действий (например, восстановление случайно закрытого текста).
Создание горячих клавиш для своих приложений.
Отладка нажатий при тестировании программ.

Разъяснивший Python
Post #4150 324
Контекст функций

Язык Python допускает применение вложенных функций, в которых вы можете определить внутреннюю функцию внутри внешней. В Python есть несколько замечательных свойств, связанных со вложенными функциями.

Разъяснивший Python
Post #4149 343
Декораторы в Python

Декораторы — мощный инструмент 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.

Рассмотрим функцию square_decorator(), которая в качестве аргумента принимает функцию и в результате также выдают функцию.

Разъяснивший Python
Post #4148 313
Пример генератора данных из библиотеки Keras

Одно из типичных применений генераторов — это использование генератора данных в библиотеке Keras. Причина, по которой он полезен, заключается в том, что мы не хотим хранить все данные в памяти, а хотим создавать их на лету, когда это необходимо в процессе обучения. Дело в том, что в Keras модель нейронной сети обучается батчами, поэтому генератор должен выдавать строго определенные пакеты данных.

Разъяснивший Python
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →