Серия «Python_get»

Алгоритм написания Pythonic Code

1. 🐾 Следуйте "The Zen of Python": простота, читаемость, явность.

2. 🐾 Используйте встроенные функции: не изобретайте велосипед.

3. 🐾 Пишите читаемый код: думайте о других разработчиках.

4. 🐾 Избегайте избыточности: меньше кода — меньше ошибок.

5. 🐾 Используйте list comprehensions и генераторы: это красиво и эффективно.

Пример: не-Pythonic vs Pythonic

Давайте посмотрим на пример. Допустим, у нас есть список котов, и мы хотим получить список их имён, которые начинаются с буквы "B".

Не-Pythonic код:

Этот код работает, но он громоздкий. Мы явно создаём пустой список, используем цикл и добавляем элементы вручную.

Pythonic код:

Здесь мы используем list comprehension. Код стал короче, понятнее и "чище".

Использование встроенных функций

Python предоставляет множество встроенных функций, которые делают код Pythonic. Например, вместо того чтобы вручную сортировать список, используйте sorted().

Пример:

Вместо написания собственного алгоритма сортировки мы используем встроенную функцию sorted().

Работа с коллекциями

Pythonic Code активно использует встроенные структуры данных: списки, словари, множества и кортежи.

Пример: подсчёт количества котов с помощью словаря

Здесь мы используем словарь и set comprehension, чтобы подсчитать количество каждого кота.

Использование генераторов

Генераторы позволяют работать с большими данными, не занимая много памяти.

Пример: генератор для кормления котов

Вместо создания списка сообщений мы используем генератор, который создаёт их "на лету".

Представьте, что вы пишете инструкцию для кота. Если вы скажете: "Барсик, иди на кухню, возьми миску, налей туда молока, вернись в комнату", — это не-Pythonic. Но если вы скажете: "Барсик, молоко на кухне", — это Pythonic. Кот поймёт вас с первого раза.

Резюме

1. 🐾 Читайте "The Zen of Python" (import this).

2. 🐾 Изучайте стандартную библиотеку Python.

3. 🐾 Сравнивайте свой код с Pythonic примерами.

4. 🐾 Пишите код, который вы сами поймёте через месяц.

Как вы делаете свой код Pythonic? Поделитесь своими примерами в комментариях! 🐾

А на канале https://t.me/pytonism можно быстро и по-русски прочесть Дзен Оф Пайтон))

Пример: создаём своего кота-итератора 🐾

Давайте создадим класс, который будет работать как итератор. Представьте, что у нас есть кот, который ест из миски, но только по одному кусочку за раз.

🐾 Кот доволен, а мы научились создавать итераторы!

Зачем это нужно?

Итераторы полезны, когда вы работаете с большими наборами данных или хотите лениво (lazy) обрабатывать элементы. Например:

🐾 Чтение больших файлов: Вместо того чтобы загружать весь файл в память, вы можете читать его построчно.

🐾 Генерация данных на лету: Например, бесконечные последовательности чисел.

🐾 Оптимизация памяти: Итераторы не хранят все элементы в памяти, а создают их по мере необходимости.

Пример: бесконечный генератор чисел (или бесконечная миска корма)

🐾 Кот может есть бесконечно, но мы ограничили его аппетит.

Историческая справка

Итераторы появились в Python 2.2, когда разработчики решили сделать работу с коллекциями более удобной. До этого приходилось использовать индексы и вручную управлять процессом. Итераторы стали частью Python, чтобы сделать код более читаемым и "питоничным". 🐍

Примеры использования в реальной жизни

📂 Чтение файлов:

🧮 Генерация чисел:

🛒 Обход словаря:

Итераторы — это как коты: они делают вашу жизнь проще, но требуют немного внимания и понимания. 🐾 Они позволяют вам работать с данными эффективно и элегантно. Попробуйте создать свои итераторы и поэкспериментировать с ними! Философский вопрос: генератор является частным случаем итератора или наоборот? :)

А на канале https://t.me/pytonism мы как-раз сейчас рассматриваем генераторы списков (List Comprehensions).

💡 Объяснение:

• map применяет лямбда-функцию к каждому элементу списка food.

• Лямбда берёт длину строки (например, "fish" — 4 буквы) и умножает её на 100 (условные калории).

• В результате мы получаем список калорий для каждого блюда.

Историческая справка

Лямбда-функции пришли к нам из функционального программирования. Их название происходит от греческой буквы "лямбда" (λ), которая использовалась в математической логике для обозначения анонимных функций. Так что, можно сказать, что лямбда — это древний и мудрый кот, который знает, как делать всё быстро и эффективно. 🐱

Примеры использования в различных ситуациях

🐾 1. Сортировка списка по длине строк:

💡 Объяснение: Лямбда-функция берёт длину каждого слова и использует её для сортировки.

🐾 2. Фильтрация списка:

💡 Объяснение: Лямбда проверяет, делится ли число на 2 без остатка, и оставляет только те, которые подходят.

🐾 3. Комбинация с reduce:

💡 Объяснение: Лямбда берёт два числа, складывает их и передаёт результат дальше.

Когда использовать лямбда, а когда нет?

Лямбда-функции хороши для простых операций, которые можно описать в одну строчку. Но если твоя функция становится сложной, лучше использовать def. Это как с котами: если ты хочешь, чтобы кот просто поймал мышь, достаточно короткой команды. Но если ты хочешь, чтобы он сварил тебе кофе, придётся объяснить подробнее. ☕️

Лямбда-функции — это мощный инструмент, который позволяет писать код компактно и красиво. Они особенно полезны, когда нужно быстро обработать данные или передать функцию как аргумент. Но помни: с большой силой приходит большая ответственность. Не злоупотребляй лямбдами, чтобы твой код оставался читаемым.

А как вам лямбда? Полезно? Напиши в комментариях, где вы уже использовали или планируете использовать лямбда-функции.🐾

Замечу, что на канале https://t.me/pytonism вышла серия постов, подробно раскрывающая тему анонимных функций, с примерами и котиками)

В этом примере функция any вернёт True, так как в списке есть хотя бы один True.

Пример 2: Проверка, что все котики на месте

Теперь давайте проверим, все ли котики на месте:

Здесь функция all вернёт True, потому что все значения в списке — True.

🐾 Пример 3: Комбинируем с условием

Здесь мы используем генераторное выражение, чтобы проверить условия для каждого элемента.

Историческая справка

Функции any и all были добавлены в Python в его ранних версиях и с тех пор стали неотъемлемой частью языка. Они позволяют избежать написания громоздких циклов и делают код более читаемым и лаконичным, как котик, который удобно свернулся на диване. 🛋

Теперь, когда вы знаете, как использовать функции any и all, вы можете легко проверять условия в вашем коде, как котик проверяет, есть ли под диваном что-то интересное! 🐈

💭 Всё ли понятно? Или остались какие-то вопросы? Может, хотите узнать больше о других функциях в Python?

💡 Что здесь происходит?

• Мы передаём список словарей (каждый словарь описывает кота).

• В key передаётся lambda, которая говорит: "Сравнивай котиков по их пушистости или весу".

• max и min возвращают весь словарь, соответствующий максимальному или минимальному значению.

А теперь немного магии!

А теперь давайте посмотрим, как max и min могут работать с объектами и строками.

🐾 Пример с объектами:

Вы можете использовать max и min для работы с пользовательскими классами. Например, если у вас есть класс, описывающий котиков, вы можете найти самого ловкого или самого ленивого.

🐾 Пример со строками:

Функции max и min также работают со строками. Вот несколько интересных примеров:

1️⃣ Найдём слово с максимальной длиной:

2️⃣ Найдём слово, которое идёт последним в алфавитном порядке:

3️⃣ Найдём слово с минимальной длиной:

4️⃣ Найдём слово, которое идёт первым в алфавитном порядке:

💡 Фишка:

Вы можете комбинировать max и min с любыми функциями, которые возвращают числовое или строковое значение. Это открывает огромные возможности для анализа данных.

Теперь вы знаете, как использовать `max` и `min` для поиска самого пушистого, самого лёгкого или самого ловкого кота. Эти функции — настоящие мастера сравнения, которые помогут вам в самых разных задачах.

🐾 О чём ещё вы хотите почитать? Что бы вы хотели узнать? Напишите, и я с радостью подготовлю для вас новый пост!

Фильтруем котов

Допустим, у нас есть список котов, и мы хотим оставить только тех, чьи имена начинаются с буквы "B".

Здесь filter оставил только тех котов, чьи имена начинаются с "B".

Алгоритм использования filter

🐾 Напишите функцию, которая возвращает True или False для каждого элемента.

🐾 Передайте эту функцию и коллекцию в filter.

🐾 Преобразуйте результат в список, кортеж или другой тип данных.

Примеры использования

1. Фильтрация чисел

Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим оставить только чётные.

Здесь filter оставил только чётные числа.

2. Фильтрация строк

Представьте, что у вас есть список продуктов, и вы хотите оставить только те, которые содержат слово "fish".

Теперь у нас остались только продукты с рыбой.

3. Использование lambda

Вместо написания отдельной функции можно использовать lambda.

lambda делает код короче и удобнее.

4. Фильтрация с вложенными структурами

Допустим, у нас есть список словарей с информацией о котах, и мы хотим оставить только тех, кто любит рыбу.

Теперь у нас остались только коты, которые любят рыбу.

Когда использовать?

🐾 Используйте filter, если:

✅ Вам нужно выбрать элементы из коллекции на основе условия.

✅ Вы хотите сделать код лаконичным и читаемым.

🐾 Не используйте filter, если:

❌ Условие слишком сложное (в таких случаях лучше использовать цикл for).

❌ Вам нужно изменить элементы (используйте map).

Плюсы и минусы

🐾 Плюсы:

✅ Удобен для фильтрации данных.

✅ Делает код лаконичным.

✅ Работает с любыми итерируемыми объектами.

🐾 Минусы:

❌ Может быть сложным для понимания, если условие слишком запутанное.

❌ Возвращает объект filter, который нужно преобразовывать в список или другой тип данных.

Примеры использования в реальной жизни

🐍 Обработка данных: фильтрация строк, чисел или объектов.

📦 Работа с API: выбор нужных данных из ответа.

🛠 Анализ текстов: фильтрация слов или символов.

О чём ещё вам было бы интересно узнать? Пишите в комментариях! 🐾

Поздравляю всех с пятницей, окончанием трудовой недели и окончанием первого месяца этого года! Желаю всем продуктивности и результативности! Для этого приглашаю решить задачку на https://t.me/pytonism ))

Вот пример, как это выглядит в коде:

На выходе мы получаем: [('Мурзик', 'Мышка'), ('Барсик', 'Шарик'), ('Снежок', 'Кубик')]. Теперь каждый кот знает, с какой игрушкой играть!

Когда размеры зипуемых структур различаются

Если у вас есть списки разной длины, функция zip будет работать только до конца самого короткого списка. Например:

В этом случае третий элемент из списка игрушек будет проигнорирован, так как у нас нет третьего кота.

Нестандартные способы использования zip

1. Транспонирование матриц: Вы можете использовать zip для транспонирования двумерных списков (матриц). Например, если у вас есть матрица, и вы хотите поменять строки и столбцы местами.

2. Создание пар из двух списков: Если у вас есть два списка и вы хотите создать пары, где каждый элемент из первого списка будет связан с элементом из второго.

3. Сравнение элементов из двух списков: Вы можете использовать zip для сравнения элементов из двух списков.

Функция zip — это ваш верный помощник в мире программирования на Python, который поможет собрать данные в одной команде, как котов на игровом поле. Теперь вы знаете, как использовать zip, чтобы не запутаться в своих данных и эффективно работать с парами.

Какие у вас есть вопросы о Python, которые вы хотите обсудить в следующей статье? 🐾

И конечно же на канале https://t.me/pytonism уже готова новая задача ))