tgindex
C

CoolPython

описание

Канал об основах Python и хороших практиках разработки. Создаём системность в обрывочных знаниях. Тем, кто хочет понимать, что пишет!

← к каналу@coolpython
4 275
подписчиков
Охват к подписчикам
139,9%
ERR
Реакции к просмотрам
0,53%
634 на 20 постов
Пересылки к просмотрам
0,33%
394
Постов в день
0,0
всего 20

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 8 окт. 2025 г.Исторический момент: выходит Python 3.14 и они там отменяют GIL. Дожили, поздравляю нас!🎉 Всем, кто хоть раз в жизни писал код в несколько тредов на питоне и ломал голову, почему не ускоряется😁 Это ваш день! Глобальная блокировка десятилетиями неявно ограничивала интерпретатор, а мы пользовались multiprocessing-ом, расширениями на плюсах и всякими костылями, чтобы задействовать все ядра процессора. Это первый стабильный (не экспериментальный) релиз, в котором интерпретатор без GIL поддерживается официально. Теперь: - появляются тру параллельные треды на чистом питоне, - Async начинает работать с тредами, - реализовано нормальное масштабирование на нескольких ядрах для data-intensive задач, машинки и прочих симуляций. Это не очередной релиз, а прям веха в эволюции языка. Как человек, который много лет живет питоном, я реально в восторге. Пока, GIL! Скучать не будем. ——— UPD ⚠️ Ладно, надо уточнить, что так-то - free-threaded режим не включён по умолчанию: такой питон нужно собирать со специальным флагом - и большинство важных либ пока с этим режимом несовместимы Но все равно круто1,78%
  • 31 мая 2023 г.try, except, finally и оператор return в Python: как работает finally при наличии return Python предоставляет механизм обработки исключений с помощью операторов try, except и finally. Когда внутри блока try возникает исключение, оно может быть перехвачено и обработано в блоке except. Кроме того, блок finally позволяет выполнять нужные вам действия независимо от того, произошло исключение или нет. Но если внутри блока finally использовать оператор return, как в примере выше, возникает особенность. Вот ещё раз пример кода из опроса: def try_with_returns(): try: return 'try clause' except: return 'exception clause' finally: return 'final clause' print(try_with_returns()) Можно ожидать, что будет выведено 'try clause' и 'final clause', но фактически выводится только 'final clause'. Почему? Документация Python объясняет такое поведение. При наличии блока finally, код внутри него должен быть выполнен в любом случае. Поэтому если блок finally содержит return, то возвращаемое значение будет именно то, которое указано внутри finally, а не внутри try, иначе до finally поток исполнения просто не дойдет. Вот еще один пример для лучшего понимания: def bool_return(): try: return True finally: return False print(bool_return()) В этом случае можно ожидать, что будет выведено True, но выводится False. Это снова происходит из-за оператора return в блоке finally, который прерывает выполнение блока try и возвращает значение False. Итак, при использовании оператора return внутри try/except/finally следует иметь в виду, что возвращаемое значение будет определено блоком finally. И если finally содержит оператор return, то его значение будет возвращено вместо значения из блоков выше. Дока: https://docs.python.org/3/tutorial/errors.html?highlight=try%20finally#defining-clean-up-actions1,09%
  • 19 апр. 2023 г.Канал переименован из Python in Depth в CoolPython1,05%
  • 31 мая 2023 г.Что будет в результате?0,97%
  • 25 мая 2023 г.Рассказали о разнице функций input и raw_input в Python2 в карточках. Читайте! Карточки подготовили вместе с @pro_python_code0,96%
  • 15 мая 2023 г.Стек и очередь Идеи стека и очереди часто встречаются в различных языках программирования. Давайте разберемся, в каких ситуациях их применение уместно и удобно программисту. С очередями мы сталкиваемся практически везде. В магазине очередь – это группа людей, которые стоят друг за другом, например, на кассу с продуктами. Тот, кто стоит ближе к кассе, оплатит свои продукты первым. В программировании очередь работает аналогично. Очередь в программировании — это коллекция элементов, которые обрабатываются по принципу «первый зашел — первый вышел» (FIFO). Очередь прекрасно подходит к задачам, которые нужно делать поэтапно. Например, если пользователь загружает несколько изображений на сайт, чтобы сервер мог их обработать и сохранить, загружаемые файлы помещаются в очередь на обработку. И первый файл, который пользователь загрузил, будет первым обработан на сервере. Стек работает по-другому. Стек – это тоже коллекция элементов, но работает он по принципу «последним зашел — первым вышел» (LIFO) В повседневной жизни мы можем встретить аналогию, когда мы кладем документы друг на друга, а затем перебираем их, начиная с самого верхнего. Это похоже на работу со стеком: можно работать только с последним элементом, который попал в коллекцию. Частое применение стека в программировании – это организация записей об изменениях в файле или документе. Текстовые редакторы обычно записывают действия пользователя над файлом с помощью стека, чтобы потом можно было легко отменить эти действия в обратном порядке. При работе со стеком и очередью нельзя обращаться к произвольному элементу в коллекции, потому что это нарушило бы принципы LIFO или FIFO. Чтобы добраться до нужного элемента, необходимо перебрать все элементы стоящие перед или после него в списке по установленному порядку. В программировании стек и очередь часто используют для математических вычислений, для работы с данными и операциями. Принципы FIFO и LIFO позволяют нам структурировать и упорядочивать работу с данными. Такой подход позволяет быть уверенными, что данные и операции будут обрабатываться в нужном порядке.0,87%
  • 1 мая 2023 г.Все знают, что целочисленное деление округляет результат вниз. Например, если результат деления во float 5. / 3. = 1.66666667 то в целых числах он округлится вниз, а не к ближайшему целому: 5 // 3 = 1 А если результат отрицательный? - 5 // 3 = ?0,84%
  • 4 июл. 2023 г.Генератор кортежей Генераторы списков — это конструкции вида [x for x in range(5)] # [0, 1, 2, 3, 4] Чаще всего их используют для создания списков на лету. Но можно создавать и словари, если использовать фигурные скобки и пары значений, разделенных двоеточием: {n: n**2 for n in range(5)} # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} Кортеж так создать не получится, потому что круглые скобки зарезервированы под генераторные выражения. Но если все же хочется создать кортеж на лету именно этим способом, то можно вот так: *(x for x in range(5)), # (0, 1, 2, 3, 4) То есть, распаковываем и ставим запятую, чтобы обозначить, что это кортеж. Такие дела!0,77%
  • 12 июн. 2023 г.Вопрос от студента: как использовать в map функцию с параметром? Все, кто сталкивался с map(), знают, как использовать её, если параметры не нужны. Например, с map() можно привести числа в списке к абсолютным значениям numbers = [-1, 2, -3, 4, -5] absolute_values = list(map(abs, numbers)) print(absolute_values) # [1, 2, 3, 4, 5] Или преобразовать все строки в верхнему регистру names = ["alice", "bob", "charlie", "david"] print(list(map(str.upper, names))) # ["ALICE", "BOB", "CHARLIE", "DAVID"] А что делать в случае, если map нуждается в параметре? Например, есть список numbers = [0, 0.333, 0.667, 1] и требуется округлить все числа до 1 знака после запятой, то есть, получить [0, 0.3, 0.7, 1] В какое место надо написать параметр при использовании map()? Отвечаем. Просто так это сделать не получится! Для этого понадобятся lambda-функции. В этом случае, чтобы округлить числа из списка до 1 знака после запятой, можно использовать следующий приём: a = [0, 0.333, 0.667, 1] result = list(map(lambda x: round(x, 1), a)) Здесь lambda x: round(x, 1) создает анонимную функцию, которая принимает аргумент x и вызывает функцию round() с параметром 1 для округления числа x до 1 знака после запятой. Затем map() применяет эту анонимную функцию ко всем элементам списка. Результатом будет новый список, содержащий округленные значения: [0, 0.3, 0.7, 1] Таким образом, используя map() с анонимными функциями, можно применить функцию с параметром к элементам списка и получить нужный результат.0,74%
  • 11 мар. 2024 г.Вау, в Python будет можно по желанию отключить GIL. В мейн буквально пару часов назад вмержили эту настройку https://github.com/python/cpython/pull/116338 GIL (Global Interpreter Lock) — это механизм в CPython, который предотвращает одновременное выполнение нескольких потоков. Это всю дорогу означало, что даже если мы пишем программу на Python как многопоточную, то в любой момент времени может выполняться только один тред. С одной стороны, это ограничивало возможности параллельного выполнения кода даже на многоядерных процессорах. С другой, облегчало управление памятью в Python: такое решение исключает все особенности многопоточного программирования и делает проще работу программиста. Наличие GIL годами было предметом дебатов и критики из-за ограничений на многопоточность. Я рада, что парадигма однопоточности Python наконец сдвигается: это реально изменит разработку на этом языке.0,53%
  • 25 июл. 2024 г.Вы, наверное, знаете, что из-за того, что числа в памяти представлены в двоичной форме, в Python есть ошибка вида print(0.1 + 0.2) # 0.30000000000000004 В Python модуль decimal поддерживает точную арифметику десятичных чисел. Она важна в областях, требующих высокой точности, например, в финансах или научных расчетах. А вот кто скажет, почему возникает разница в примерах ниже? 1️⃣ from decimal import Decimal a = Decimal(0.1) b = Decimal(0.2) print(a + b) # 0.3000000000000000166533453694 2️⃣ a = Decimal('0.1') b = Decimal('0.2') print(a + b) # 0.3 Жду ваши ответы в комментариях!0,51%
  • 19 апр. 2023 г.Что такое JSON? JSON (JavaScript Object Notation) – это удобный для чтения человеком и машиной структурированный формат, который используют для обмена данными. JSON представляет собой наборы пар «ключ: значение» и основан на базе синтаксиса объектов JavaScript. При этом JSON считается независимым от JavaScript, так как может использоваться с любым языком программирования. История Создатель формата JSON – Дуглас Крокфорд, американский программист, принимающий активное участие в развитии JavaScript. В 2001 году, во время работы в своей компании State Software он разработал стандарт JSON как аналог формата XML, который уже существовал в тот момент. Дугласу нужна была технология, позволяющая передавать данные в приложение до загрузки начальной страницы браузера, но еще не было формата, который работал бы со всеми браузерами. Самое первое сообщение JSON было отправлено в 2001 году. Вот как оно выглядело: <html><head><script>​ document.domain = 'fudco'; parent.session.receive({ to: "session", do: "test", text: "Hello world" }) </script></head></html> Это был html-документ, только небольшая часть которого напоминает современный JSON. Сначала этот формат был предназначен для языка JavaScript, но позже его стали использовать с другими языками программирования. Через год Крокфорд купил домен JSON.org и опубликовал там синтаксис JSON с примерами реализации, и этот сайт до сих пор работает. Какую задачу решает JSON – это случай, когда простой и лаконичный формат вытеснил более сложный и функциональный. Поскольку JSON предназначен для передачи данных по сети, то важные его функции – это сериализация и десериализация. Сериализация – это кодирование данных, превращение в серию байтов, их перенос в файл JSON с целью хранения или передачи по сети. Десериализация – обратный процесс распаковки данных. JSON полезнее всего - для создания приложений, взаимодействующих с браузером, - там, где необходимо обмениваться информацией между серверами, - и когда нужно передать структурированную информацию по сети. Как выглядит JSON JSON файл структурирован и состоит из пар ключ-значение: { "name": "John Smith", "age": 35 } Вот список типов данных, которые поддерживает JSON: - Строка – несколько литералов, заключенных в кавычки. - Число – целое или действительное. - Массив – множество значений, заключенное в квадратные скобки. - Логическое значение – true/false. - Пустое значение​ – null. Как работать с JSON Сегодня в любом языке программирования есть встроенная библиотека или модуль для работы с JSON, и в Python тоже! Для начала работы достаточно подключить модуль json с помощью команды import: import json Сериализовать данные (например, словарь data) можно с помощью метода dump: with open(“my_file.txt”, “w”) as file: ​json.dump(data, file) При кодировании из Python в JSON данные меняют свой тип следующим образом: dict -> Object list-> Array tuple -> Array str -> String int -> Number float -> Number True / False -> true / false None -> null Записать данные в строку можно, используя метод dumps(). Методы похожи, единственное отличие состоит в том, что вторым параметром не указывается файловый объект, так как на самом деле не происходит записи на диск. В файле с кодом все будет выглядеть подобным образом: data_string = json.dumps(data) ​ Чтобы десериализовать файл, можно использовать методы load() и loads(): with open(“my_file.txt”, “r”) as file: ​ data = json.load(file)​ ​ ​Так же, как и при сериализации, происходит трансформация данных в характерный для языка программирования тип. При этом переход из JSON в Python не полностью аналогичен переходу из Python в JSON. ​ loads() идентичен dumps(), он также предназначен для работы со строкой. Итого - JSON – это в первую очередь человекочитаемый формат. - Используется для передачи данных по сети и для клиент-серверного взаимодействия. - Важные функции – это сериализация и десериализация, которые осуществляются методами dump() и load().0,43%