Когда разработчики додумывают за заказчика )
Разработчики додумывают за заказчика
Меньше юмор, но больше смысла в Python Комьюнити.
Показать полностью
1
0 просмотренных постов скрыто
Filter: как коты выбирают только вкусные кусочки
Представьте, что у вас есть кот Барсик, который обожает рыбу, но терпеть не может овощи. Вы кладёте ему в миску всё подряд, а он аккуратно выбирает только то, что ему нравится. В Python для такой "фильтрации" данных есть встроенная функция `filter`. Она помогает выбрать только нужные элементы из коллекции.
Сегодня мы разберёмся, как работает filter, зачем она нужна и как её использовать, чтобы ваш код был лаконичным и эффективным.
О чём речь?
filter — это встроенная функция Python, которая позволяет отфильтровать элементы из коллекции (списка, кортежа и т.д.) на основе заданного условия. Это как если бы вы дали коту список продуктов, а он выбрал только рыбу.
Как это работает?
Функция filter принимает два аргумента:
🐾 Функция: условие, которое проверяет каждый элемент.
🐾 Итерируемый объект: коллекция, из которой нужно выбрать элементы.
Синтаксис:
filter(function, iterable)
function должна возвращать True для элементов, которые нужно оставить, и False для тех, которые нужно исключить.
Результат — это объект filter, который можно преобразовать в список, кортеж и т.д.
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 ))
Показать полностью
5
Функция zip: как собрать всех котов на одно поле для игры
Представьте, что у вас есть несколько котов, и вы хотите собрать их на одном поле для игры. Каждый кот хочет поиграть с определенной игрушкой, но у вас разные списки котов и игрушек. Функция zip — как свисток, который помогает вам собрать всех котов и их игрушки в одну команду.
О чём речь?
Функция zip в Python — это инструмент, который объединяет несколько итерируемых объектов (списки, кортежи и т. д.) в один, создавая пары элементов с одинаковыми индексами. Это особенно полезно, когда нужно работать с связанными данными, например, списками имен и их возрастов.
Алгоритм
1. Создайте несколько списков или других итерируемых объектов.
2. Вызовите функцию zip() с этими объектами в качестве аргументов.
3. Преобразуйте полученный результат в нужный формат (например, список или словарь) для дальнейшего использования.
Историческая справка
Функция zip была добавлена в Python с его ранних версий и быстро стала популярной благодаря своей простоте и полезности. Она помогает программистам эффективно организовывать данные, подобно тому, как тренер собирает команду котов для игры.
Как работает
Представьте, что у вас есть несколько котов и игрушек. Функция zip — это как свисток, который собирает всех котов и их игрушки в одну команду, чтобы каждый знал, с чем играть.
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 ))
Показать полностью
5
Котики на карте: как функция map помогает нам управлять данными, как ловкий кот
Функция map – это как умный кот, который помогает вам быстро и эффективно обрабатывать данные. Она позволяет взять список и применить к каждому его элементу определенную операцию, превращая скучные данные в полезные результаты. В этом посте мы разберем, как использовать эту функцию, чтобы ваши данные не путались, как котята в клубке ниток!
Что такое функция map?
Функция map – это как волшебная палочка для ваших данных. Она позволяет взять список (или другой итерируемый объект) и применить к каждому его элементу определенную функцию. В итоге вы получаете новый список, где каждый элемент – это результат применения этой функции.
Алгоритм работы функции map
Выберите функцию: Определите, какую операцию вы хотите выполнить над элементами.
Создайте итератор: Подготовьте список, который вы будете преобразовывать.
Примените функцию: Используйте map для применения вашей функции ко всем элементам списка.
Получите результат: Превратите итератор в список, чтобы увидеть результат.
Историческая справка
Функция map появилась в языках программирования, вдохновленных функциональным программированием, таких как Lisp. Она быстро завоевала популярность благодаря своей простоте и универсальности. В Python эта функция стала частью стандартной библиотеки и используется программистами по всему миру, как коты используют свои когти для лазания по деревьям.
Как работает функция map?
Представьте, что у вас есть корзина с пушистыми котятами, и вы хотите покормить каждого из них. Вместо того чтобы подходить к каждому котенку по отдельности, вы берете большую миску с кормом и раздаете его всем сразу. Так же и функция map: она берет вашу функцию и применяет ее ко всем элементам списка, как будто раздает корм всем котятам в один миг.
Примеры нестандартного использования функции map
1. Преобразование строк: Вы можете использовать map, чтобы преобразовать все строки в верхний регистр. Это как если бы ваши котята вдруг решили стать настоящими львами и начали рычать!
2. Фильтрация данных: С помощью map можно также фильтровать данные, возвращая только те, которые соответствуют определенному условию. Это как если бы вы выбрали только тех котят, которые умеют ловить мышей!
3. Сложные преобразования: Вы можете использовать map для выполнения более сложных операций, например, объединения данных из нескольких источников. Это как если бы ваши котята решили объединить свои силы, чтобы поймать самую большую мышь в округе!
Функция map – это ваш верный помощник в мире программирования, который поможет вам быстро и эффективно обрабатывать данные. Она превращает скучные списки в яркие результаты, как котята превращают обычный день в настоящий праздник!
А какие интересные применения функции `map` вы можете придумать? Или, может быть, у вас есть вопросы о других функциях в Python? Давайте обсудим!
А на канале https://t.me/pytonism вас уже ждёт новая задача!
Показать полностью
4
Магия reduce: как заставить хвосты складываться
Привет, начинающий программист! Сегодня мы поговорим о функции, которая может показаться магической, но на самом деле она просто очень умная. Это reduce. Представь себе кота, который собирает все свои игрушки в одну большую кучу. Вот это и есть суть reduce — она помогает объединить множество элементов в один, используя заданное правило.
Но зачем это нужно? Например, ты хочешь сложить все числа в списке, найти произведение или даже объединить строки. Вместо того чтобы писать кучу циклов, ты можешь использовать reduce и сделать это элегантно, как кот, который одним прыжком оказывается на шкафу.
Как работает reduce?
Давай разберёмся. reduce — это функция высшего порядка, которая берёт два аргумента: функцию и последовательность. Она применяет эту функцию к первым двум элементам последовательности, затем результат этой операции использует как первый аргумент для следующего элемента, и так до конца.
Представь, что у тебя есть пять котов, и ты хочешь узнать, сколько у них всего хвостов. Ты берёшь первого кота, считаешь его хвост, потом добавляешь хвост второго кота, потом третьего, и так далее. В итоге у тебя есть общее количество хвостов. Вот так работает reduce.
Алгоритм работы reduce:
🐾 Берём первый и второй элементы из последовательности.
🐾 Применяем функцию, которую ты передал в reduce, к этим элементам.
🐾 Результат сохраняем и используем его вместе со следующим элементом.
🐾 Повторяем, пока не обработаем все элементы.
🐾 Возвращаем итоговый результат.
Пример использования reduce
Вот как можно сложить все числа в списке:
Что здесь происходит?
Мы импортируем reduce из модуля functools.
Определяем функцию add_tails, которая просто складывает два числа.
Передаём эту функцию и список tails в reduce.
reduce начинает складывать хвосты: сначала 1+1, потом результат +1, и так далее.
Пример с более сложной задачей:
А что если мы хотим объединить строки? Например, у нас есть список имен котиков, и мы хотим получить одну строку с их именами, разделёнными запятыми.
Что здесь происходит?
Функция combine_names объединяет два имени с запятой.
reduce применяет эту функцию ко всем именам в списке, создавая одну строку.
Когда использовать reduce?
🐾 Когда нужно объединить элементы в один результат.
🐾 Когда хочется написать код компактно и элегантно.
🐾 Когда ты хочешь почувствовать себя магом программирования.
Но будь осторожен! Иногда reduce может сделать код менее читаемым, особенно если функция, которую ты передаёшь, слишком сложная. В таких случаях лучше использовать циклы или другие методы.
Историческая справка
reduce пришла к нам из функционального программирования. В языках вроде Haskell и Lisp такие функции — основа всего. В Python она была встроенной до версии 3.0, но потом её перенесли в модуль functools, чтобы не перегружать стандартную библиотеку.
Теперь вы знаете, как работает reduce и как её использовать. Попробуйте написать свои примеры! Например, найти произведение всех чисел в списке или посчитать длину всех строк в списке.
А на канале https://t.me/pytonism вас уже ждёт новая задача!
Показать полностью
2
Котики и функции высшего порядка: как приручить мощь Python
Представьте себе кота. Он может быть просто милым пушистиком, который мурлычет на диване, а может стать настоящим охотником, ловящим мышей. Так и функции в Python: они могут быть простыми, а могут стать мощным инструментом, если вы научитесь использовать их как функции высшего порядка. Сегодня мы разберёмся, что это за зверь такой, и как он может сделать ваш код элегантным, как прыжок кота на шкаф.
О чём речь?
Функции высшего порядка (higher-order functions) — это функции, которые могут принимать другие функции в качестве аргументов или возвращать их как результат. Это как если бы вы дали коту игрушку, а он вернул вам её с мышкой внутри. 🐭
Как это работает?
Функции высшего порядка — это основа функционального программирования. Они позволяют вам писать более компактный, читаемый и модульный код. Вместо того чтобы писать длинные циклы или повторяющийся код, вы можете передавать функции как аргументы, делая ваш код более выразительным.
Пример: у вас есть список чисел, и вы хотите удвоить каждое из них. Вместо того чтобы писать цикл, вы можете использовать функцию map, которая принимает другую функцию и применяет её ко всем элементам списка.
Что здесь происходит?
🐾 map — это функция высшего порядка, потому что она принимает другую функцию (double) в качестве аргумента.
🐾 double — это обычная функция, которая просто удваивает число.
🐾 map применяет double ко всем элементам списка numbers.
Историческая справка
Функции высшего порядка пришли к нам из функционального программирования, которое зародилось ещё в 1950-х годах. Один из первых языков, поддерживающих такие функции, — Lisp. Это как древний кот, который научил всех остальных ловить мышей. 🐾 В Python же они стали популярны благодаря своей простоте и универсальности.
Примеры использования в различных ситуациях
🐾 Фильтрация данных
Допустим, у вас есть список котов, и вы хотите оставить только тех, кто весит больше 5 кг. Используем filter:
🐾 Сортировка данных
Хотите отсортировать котов по весу? Используем sorted с функцией lambda:
🐾 Комбинирование функций
А теперь представьте, что вы хотите сначала отфильтровать тяжёлых котов, а потом отсортировать их по имени. Легко!
Приручите функции высшего порядка 🐾
Функции высшего порядка — это как универсальный кот, который может и мышей ловить, и на диване валяться. Они делают ваш код более выразительным, компактным и модульным. Вместо того чтобы писать длинные циклы или повторяющийся код, вы можете использовать такие инструменты, как map, filter, reduce и другие. Это не только экономит ваше время, но и делает код более читаемым для других разработчиков (и для вас через пару месяцев, когда вы забудете, что там написали).
Попробуйте использовать функции высшего порядка в своих проектах, и вы увидите, как они упрощают вашу жизнь. А если что-то непонятно — не стесняйтесь задавать вопросы! 🐾
А если хотите стать мастером функций высшего порядка, переходите на https://t.me/pytonism и читайте!))
Показать полностью
4
Counter: как подсчитать всех котов в доме и не сойти с ума
Представьте, что у вас дома живёт несколько котов, и вы хотите узнать, сколько раз каждый из них мяукнул за день. Вы можете записывать это вручную, но зачем, если Python уже придумал для вас инструмент? Встречайте Counter из модуля collections — ваш личный счётчик всего, что угодно.
Сегодня мы разберёмся, как работает Counter, зачем он нужен и как его использовать для подсчёта чего угодно: от котов до символов в строке.
О чём речь?
Counter — это специальный класс из модуля collections, который позволяет легко подсчитывать элементы в коллекциях. Это как если бы у вас был кот, который сам записывает, сколько раз он мяукнул, а потом приносит вам отчёт.
Как это работает?
Counter принимает на вход любую итерируемую коллекцию (список, строку, кортеж и т.д.) и возвращает словарь, где ключи — это элементы коллекции, а значения — их количество.
Пример:
Counter автоматически подсчитал, сколько раз каждый кот встречается в списке.
Примеры использования
1. Подсчёт символов в строке
Допустим, вы хотите узнать, сколько раз каждая буква встречается в имени кота.
Counter подсчитал количество каждой буквы в имени.
2. Подсчёт слов в тексте
Представьте, что вы пишете книгу о котах и хотите узнать, какие слова встречаются чаще всего.
Теперь вы знаете, что слово "loves" встречается три раза.
3. Нахождение самых частых элементов
Вы можете использовать метод most_common(), чтобы найти самые частые элементы.
most_common(1) возвращает самый частый элемент.
4. Увеличение и уменьшение счётчиков
Вы можете вручную увеличивать или уменьшать значения в Counter.
Теперь у Барсика 3 очка, а у Мурзика 0.
5. Операции с Counter
Вы можете складывать, вычитать, пересекать и объединять Counter.
Эти операции позволяют легко работать с несколькими счётчиками.
Когда использовать?
🐾 Используйте Counter, если:
- Вам нужно подсчитать элементы в коллекции.
- Вы хотите найти самые частые элементы.
- Вы работаете с текстами, списками или любыми другими итерируемыми объектами.
🐾 Не используйте Counter, если:
- Вам нужно хранить уникальные элементы (используйте set).
- Вы работаете с большими данными и хотите минимизировать использование памяти.
Плюсы и минусы
🐾 Плюсы:
✅ Удобен для подсчёта элементов.
✅ Поддерживает полезные методы (most_common, операции с Counter).
✅ Прост в использовании.
🐾 Минусы:
❌ Может занимать много памяти, если коллекция большая.
❌ Не подходит для хранения уникальных элементов.
Как не запутаться?
1. 🐾 Используйте Counter, если вам нужно подсчитать элементы.
2. 🐾 Экспериментируйте с методами most_common, +, -, &, |.
3. 🐾 Не забывайте, что Counter возвращает 0 для отсутствующих ключей.
Поделись в комментариях, что бы вам было интересно узнать ещё?
А на канале https://t.me/pytonism ловите новую задачу 😉
Показать полностью
6
Defaultdict: как накормить кота, если миска пустая?
Представьте, что у вас есть кот Барсик. Вы зовёте его к миске, но вдруг понимаете, что забыли положить туда еду. Барсик смотрит на вас с укором, а вы судорожно ищете, чем его накормить. В Python для таких ситуаций есть defaultdict, который автоматически заполняет "пустую миску" значением по умолчанию.
Сегодня мы разберёмся, как работает defaultdict, зачем он нужен и как он может спасти вас от ошибок.
О чём речь?
defaultdict — это специальный словарь из модуля collections, который автоматически создаёт значение для отсутствующего ключа. Если обычный словарь выбрасывает ошибку KeyError, когда вы обращаетесь к несуществующему ключу, то defaultdict просто добавляет этот ключ с заданным значением по умолчанию.
Как это работает?
defaultdict — это как автоматическая кормушка для котов. Если кот приходит к пустой миске, кормушка сама наполняет её едой. В коде это выглядит так:
Для Барсика мы явно указали еду, а для Мурзика значение было создано автоматически.
Алгоритм использования defaultdict
🐾 Импортируйте defaultdict из модуля collections.
🐾 Укажите функцию, которая будет возвращать значение по умолчанию (например, lambda: "default_value").
🐾 Используйте словарь как обычно. Если ключ отсутствует, он будет автоматически добавлен с заданным значением.
Примеры использования
1. Подсчёт количества котов
Допустим, у вас есть список котов, и вы хотите подсчитать, сколько раз каждое имя встречается.
Обычный словарь:
Этот код работает, но он громоздкий.
С defaultdict:
Здесь int используется как функция по умолчанию, которая возвращает 0.
2. Группировка котов по длине имени
Допустим, вы хотите сгруппировать котов по длине их имён.
Здесь list используется как функция по умолчанию, которая создаёт пустой список.
3. Создание словаря с вложенными словарями
Иногда нужно создать словарь, где значения сами являются словарями.
Здесь мы используем lambda, чтобы создать вложенные словари.
Когда использовать?
🐾✅ Используйте defaultdict, если:
Вы хотите избежать ошибок KeyError.
Вам нужно автоматически создавать значения для отсутствующих ключей.
Вы работаете с вложенными структурами данных.
🐾❌ Не используйте defaultdict, если:
Вам нужно знать, какие ключи отсутствуют.
Вы хотите, чтобы словарь оставался неизменным.
Метафора с котиками
Представьте, что у вас есть автоматическая кормушка для котов. Если кот приходит к пустой миске, кормушка сама наполняет её едой. defaultdict работает точно так же: если ключ отсутствует, он автоматически создаётся с заданным значением.
Плюсы и минусы
🐾 Плюсы:
✅ Избавляет от необходимости проверять наличие ключа.
✅ Упрощает код.
✅ Подходит для работы с вложенными структурами.
🐾 Минусы:
❌ Может скрыть ошибки, если вы случайно обращаетесь к несуществующему ключу.
❌ Не всегда очевидно, что значение создаётся автоматически.
Примеры использования в реальной жизни
🐍 Подсчёт частоты: анализ текста, подсчёт слов или символов.
📦 Группировка данных: распределение элементов по категориям.
🛠 Работа с вложенными структурами: создание многомерных словарей.
Как не запутаться?
🐾 Используйте defaultdict, если вам нужно значение по умолчанию.
🐾 Всегда указывайте функцию по умолчанию (например, int, list или lambda).
🐾 Не забывайте, что defaultdict автоматически добавляет ключи.
О чём ещё вам было бы интересно почитать? Расскажите в комментариях! 🐾
Да, канале https://t.me/pytonism вас ждёт очередная задача )) Успешного кодинга!
Показать полностью
5