29261
№ 4974297878 Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @mascarov_valentin Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
❓ Вопрос на собеседовании
Как работает метод __new__() в Python?
Ответ ⬇️
Метод __new__() создает новый экземпляр класса, выделяя память для объекта. Он вызывается до метода __init__(), который уже занимается инициализацией созданного экземпляра. Это важно для работы с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в случаях, когда нужно контролировать процесс создания объекта, например, в паттерне Singleton.
Python Learning 👩💻
⚡️ Вся база знаний по IT в одном месте!
🧑💻 IT База — краткие разборы самого важного из мира IT. Сотни мастхев-ресурсов, каждый день новые материалы по работе и подготовке к собеседованиям. Подойдёт как новичкам, так и состоявшимся айтишникам;
🖥 Frontend База — всё для фронтенд разработчиков. Готовые решения для проектов, полезные курсы по JS/HTML/CSS, готовые роадмапы для комфортного освоения в профессии и дальнейшего развития;
👣 Backend База — самое важное для бэкендеров. Всё о работе с PHP, MySQL, MongoDB, Golang и Rust в одном месте, плюс полные курсы и лайфхаки для работы на каждый день;
🖥 База Знаний — склад полезных курсов и материалов, где легко найти что-то нужное по хэштегам. Если вам что-то интересно про IT, то оно уже лежит на Базе, проверяйте.
⏲ Успей подписаться, чтобы не потерять!
❓ Вопрос на собеседовании
Что такое декораторы с аргументами в Python, и как их можно использовать?
Ответ ⬇️
Декораторы с аргументами — это функции, которые принимают параметры и возвращают другой декоратор. Это позволяет создавать более гибкие и настраиваемые декораторы, которые могут изменять поведение функций в зависимости от переданных им аргументов.
🗣️ Пример:
def repeat(times):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(times):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
@repeat(3)
def say_hello():
print("Hello!")
say_hello()
➡️ Использование библиотеки Pypika для динамического построения SQL-запросов
Pypika позволяет создавать сложные запросы программным способом, избегая ошибок ручного написания SQL-кода и защищая от SQL-инъекций. Это особенно полезно при построении динамических и параметризованных запросов в приложениях.• Pypika — отличный выбор, если вам нужно строить запросы к базе данных на лету.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Использование функции itertools.tee() для дублирования итераторовitertools.tee() — это интересная функция из модуля itertools, позволяющая создавать несколько независимых копий одного и того же итератора.
🗣️ Это полезно, когда вам нужно одновременно итерировать по одним и тем же данным в разных частях кода, не повторяя вычисления.
✔️ itertools.tee() делает работу с итераторами гибче и удобнее.
➡️ Использование cachetools для кэширования в Python
cachetools — это небольшая, но мощная библиотека для кэширования, которая предоставляет различные стратегии кэширования, такие как LRU (Least Recently Used), LFU (Least Frequently Used) и другие. Она позволяет оптимизировать производительность, избегая повторных вычислений или запросов.• cachetools полезна, когда требуется хранить временные результаты или промежуточные данные для повышения производительности.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Использование Pint для работы с единицами измерения и конвертаций
Pint упрощает вычисления, используя единицы, и автоматически проверяет их совместимость, что позволяет избежать ошибок при работе с различными системами измерения.• Pint полезен в научных вычислениях, финансовых и инженерных приложениях, где важна точность измерений.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
👩💻 Программирование теперь в Telegram!
Вот 10 обучающих каналов по самым востребованным направлениям в IT.
Выбирай своё направление:
👩💻 Python: @python_ready
👩💻 Java: @java_ready
👩💻 Backend: @backend_ready
👩💻 Frontend: @code_ready
👩💻 Весь IT: @roadmap_ready
👩💻 C#: @csharp_ready
👩💻 C/C++: @cpp_ready
🖥 Базы Данных & SQL: @sql_ready
📖 IT Архив: @archive_ready
🖥 Design: @time_design
📌 Ресурсы, гайды, шпаргалки, книги и задачи для каждого языка программирования.
➡️ Использование библиотеки alive-progress для визуализации прогресса в терминале
alive-progress позволяет настраивать анимации, цветовую схему и предоставляет множество стилей для отображения текущего состояния задачи.• alive-progress делает выполнение длительных операций более информативным и приятным для пользователя.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
💸 Вакансии для IT'шников
Выбери своё направление ⤵
1. Frontend
2. Python
3. Java
4. Тестировщик QA
5. Data Science
6. DevOps
7. C#
8. C/C++
9. Golang
10. PHP
11. Kotlin
12. Swift
➡️ Pydash — мощная утилита для работы с данными в функциональном стиле
Pydash — это функциональная утилита для работы с коллекциями и объектами в Python. Она предлагает широкий набор инструментов для работы с данными: фильтрацию, трансформацию, агрегирование и многое другое, позволяя писать чистый и лаконичный код. Синтаксис Pydash напоминает популярную библиотеку Lodash из экосистемы JavaScript.• Pydash упрощает работу с коллекциями данных, особенно когда вам нужно выполнять сложные манипуляции с вложенными структурами.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ HTTPie — удобный HTTP-клиент для Python
HTTPie — это современный и удобный HTTP-клиент для Python, который позволяет отправлять HTTP-запросы и получать ответы с минимальными усилиями. В отличие от requests, он имеет лаконичный синтаксис и автоматически форматирует ответы, делая работу с API более удобной и наглядной.• HTTPie — отличный выбор для тестирования API и отладки запросов благодаря своему простому и понятному интерфейсу.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
Переводим текст с английского на русский язык и преобразуем его в голосовое сообщение
Для перевода текста с английского на русский и преобразования его в голосовое сообщение, вы можете использовать библиотеки googletrans для перевода и gTTS (Google Text-to-Speech) для синтеза речи.
pip install googletrans==4.0.0-rc1
pip install gtts
➡️ Использование functools.partialmethod для создания частичных методовfunctools.partialmethod — это функция, которая позволяет создать частичный метод класса, фиксируя некоторые аргументы метода заранее. Это полезно, когда нужно часто вызывать метод класса с одинаковыми параметрами, но вы хотите избежать повторного их указания.
🗣 В этом примере partialmethod используется для создания метода, который фиксирует часть аргументов заранее, что упрощает вызовы.
✔️ Эта функция делает код более лаконичным и гибким при работе с методами классов.
➡️ Использование библиотеки aiometer для конкурентного выполнения асинхронных задач
aiometer позволяет эффективно управлять количеством одновременно выполняемых асинхронных задач. Это полезно, когда нужно ограничить количество параллельно выполняемых задач, избегая перегрузки системы.• aiometer — отличный выбор для случаев, когда нужно контролировать количество параллельных операций, например, при выполнении большого числа запросов к API.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Использование модуля ast для анализа и модификации исходного кода Python
Модуль ast (Abstract Syntax Tree) позволяет анализировать и модифицировать исходный код Python на уровне его абстрактного синтаксического дерева (AST). Это мощный инструмент для тех, кто хочет динамически изменять код, строить анализаторы или трансформировать Python-программы на лету.
🗣 Этот модуль предоставляет доступ к внутренним структурам Python, что делает его полезным для статического анализа кода или автоматического изменения исходного текста программы.
✔️ ast открывает множество возможностей для тех, кто занимается метапрограммированием или созданием собственных инструментов для анализа и оптимизации Python-кода.
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
➡️ Использование модуля contextvars для управления состоянием в асинхронном коде
Модуль contextvars, появившийся в Python 3.7, предоставляет механизм для хранения и управления контекстными переменными, которые сохраняют свое значение в пределах текущего потока или корутины.
🗣 Это особенно полезно в асинхронном программировании, где обычные переменные могут вести себя непредсказуемо из-за переключения контекстов.
✔️ contextvars повышает надежность и предсказуемость асинхронного кода, позволяя безопасно работать с состоянием.
❓ Вопрос на собеседовании
Как работают замыкания (closures) в Python, и как их можно использовать для сохранения состояния между вызовами функции?
Ответ ⬇️
Замыкания позволяют внутренней функции запоминать переменные из объемлющей области видимости даже после завершения работы внешней функции. Это полезно для создания функций с сохраненным состоянием, например, для подсчета числа вызовов.
🗣️ Пример:
def counter():
count = 0 # Переменная в объемлющей области видимости
def increment():
nonlocal count # Обращаемся к переменной из объемлющей области
count += 1
return count
return increment
# Пример использования
counter1 = counter()
print(counter1()) # 1
print(counter1()) # 2
counter2 = counter()
print(counter2()) # 1
# Результат выполнения:
# 1
# 2
# 1
🔒 6895 ГБ платного контента для программистов выложили в Telegram
Тонны курсов, уроков и видео теперь в открытом доступе:
🖥 Python — 724 ГБ
🖥 Frontend — 981 ГБ
🖥 Backend — 817 ГБ
👩💻 Все языки — 4373 ГБ
Успей подать заявку, пока не удалили
Большая шпаргалка по Matplotlib
С помощью Matplotlib можно визуализировать данные в Python — графики, диаграммы различной сложности для демонстрации данных в наглядном виде.
Python Learning 👩💻
➡️ Использование библиотеки Pyee для создания и управления событиями в Python
Pyee — это небольшая, но мощная библиотека, предоставляющая событийно-ориентированный подход в стиле Node.js для Python. Она позволяет легко создавать и управлять событиями в ваших приложениях, улучшая структуру кода и обеспечивая более гибкую обработку асинхронных операций.• Pyee подходит для случаев, когда в приложении необходимо реализовать подписку и реагирование на различные события.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
➡️ Использование функции math.prod() для перемножения элементов итерируемого объектаmath.prod() — это полезная функция, появившаяся в Python 3.8. Она позволяет вычислить произведение всех элементов в переданном итерируемом объекте, подобно тому, как sum() вычисляет сумму.
✔️ math.prod() делает код более понятным и сокращает необходимость писать собственные циклы для умножения элементов.
Разбираем как решать задачи на LeetCode
✅ Примеры решений
✅ Пояснения
Выбери своё направление:
1. Python
2. JavaScript
3. Java
4. C#
5. Golang
6. C/C++
7. PHP
8. Kotlin
9. Swift
➡️ Использование метода itertools.pairwise() для последовательного объединения элементовitertools.pairwise() — это метод, добавленный в Python 3.10, который позволяет итерироваться по парам соседних элементов в последовательности. Это удобно при необходимости обработки пар значений, например, для вычисления разниц или поиска паттернов.
🗣 В этом примере pairwise используется для объединения последовательных элементов списка.
✔️ pairwise() делает код лаконичнее и помогает избежать ошибок при ручной обработке последовательностей.
🔥Тесты для подготовки к собеседованию🔥
Выбери своё направление:
1. Frontend
2. Python
3. Java
4. Тестировщик QA
5. Data Science
6. DevOps
7. C#
8. C/C++
9. Golang
10. PHP
11. Kotlin
12. Swift
➡️ Pygments — мощная библиотека для подсветки синтаксиса в Python
Pygments — это библиотека для подсветки синтаксиса, которая поддерживает более 300 языков программирования. Она может быть использована для форматирования кода в веб-приложениях, документации или редакторах. Pygments автоматически распознает язык и применяет соответствующую подсветку.• Pygments — отличный выбор для создания приложений, требующих визуально выделенного кода с подсветкой синтаксиса.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸
• Python | Вопросы собесов
• Python | LeetCode
• Python | Тесты
• Python | Удалёнка
Подпишись, чтобы не потерять ☝️