КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Python — высокоуровневый интерпретируемый язык, который задействован в различных сферах разработки ПО, включая веб-разработку, научные расчеты, искусственный интеллект, анализ данных, автоматизацию задач, создание игр и другое. Ниже приведем 10 фишек Питон, которые интересны как новичкам, так и более опытным разработчикам.
Что такое ключевой показатель эффективности
Параметр относится к метрикам, используемым для измерения производительности или эффективности программного кода на языке Python. Помогает оценить, насколько хорошо выполняется программа, и какие улучшения могут быть внесены для улучшения работы.
Примеры:
- Время выполнения (Execution Time). Показывает период, затраченный на выполнение программы или конкретного участка кода. Чем оно меньше, тем эффективнее код.
- Потребление памяти (Memory Usage). Меньшие требования к этому параметру улучшают работу программы.
- Пропускная способность (Throughput). Определяет количество операций или запросов, которые ПО может обработать за единицу времени. Более высокая пропускная способность означает лучшую обработку данных.
- Использование CPU (CPU Usage). Показатель загрузки процессора, вызванной выполнением программы или кода. Эффективный код должен минимизировать нагрузку на CPU и использовать его ресурсы наиболее эффективным образом.
- Отзывчивость (Responsiveness). Время, которое требуется ПО на отклик на внешние события или запросы. Быстрая отзывчивость — показатель эффективной работы программы.
Правдивость различных объектов
В Python существует концепция “истинности” (truthiness) различных объектов. Определяет, считается ли узел правильным или ложным в контексте условных выражений. Все объекты в Python имеют истинность.
Особенности:
- Ложные значения (False): False (булево значение False), [] (пустой список), 0 (целое число), {} (пустой словарь), set () (пустое множество) и т. д.
- Истинные значения (True): ненулевое число (целое или с плавающей запятой), непустая строка или последовательность символов, непустой перечень и т. д.
Основные функции
К 10 фишкам Python можно отнести множество встроенных функций, которые могут использоваться для выполнения различных операций:
- print () — вывод сведений на консоль;
- input() — ввод информации с клавиатуры;
- type() — возврат типа;
- range() — создание числовой последовательности;
- str() — преобразование в строку;
- int() — создание целого числа;
- float() — преобразование в цифру с плавающей запятой;
- list() — формирование перечня из итерируемого объекта;
- dict() — создание словаря.
Существует множество других функций, которые предлагает стандартная библиотека Python.
Списковые включения
Это компактный способ создания новых перечней на базе действующих списков или иных итерируемых объектов. Позволяют объединять операции цикла, условные выражения и преобразования в одном выражении. Считаются эффективным и удобным способом для работы с данными в Python.
КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Общий синтаксис:
- выражение определяет операцию или преобразование, которое будет применено к каждому узлу;
- узел представляет текущий элемент, который будет перебираться из итерируемого;
- итерируемый объект — первичный список или иной итерируемый объект, на основе которого создается обновленный перечень;
- условие (не обязательно) задает условие, которому должен удовлетворять элемент для включения. Если условие не указано, все элементы входят в список.
Фильтрации
В Python для фильтрации можно использовать различные методы и функции:
- filter() — позволяет фильтровать элементы из итерируемого объекта, основываясь на заданном условии. Принимает два аргумента: функцию-предикат и сам упомянутый элемент.
- Генераторные выражения (generator expressions). Могут использоваться для фильтрации элементов из итерируемого объекта. Представляют собой компактный способ создания генератора на основе итерируемого объекта и условия.
- Списковые включения. Применяются для фильтрации частей из итерируемого объекта на основе условия.
Map и Filter
Функции map() и filter() являются встроенными и предназначены для применения операций и фильтрации к элементам итерируемых объектов. Особенности:
- map() — применяет заданную функцию к каждому элементу итерируемого объекта и возвращает итератор с результатами;
- filter() — фильтрует элементы на основе заданного условия и возвращает итератор с отфильтрованными узлами.
Оба метода возвращают итераторы, поэтому для просмотра результатов часто используется функция list(), чтобы преобразовать их в списки.
Операторы
Операторы делятся на следующие категории:
- арифметические — +, *, -, / и другие;
- операторы сравнения — =, !, >, < и т. д;
- логические — И, ИЛИ, НЕ;
- присваивания — =, +=, -=, *= и прочие;
- принадлежности — in, not in;
- индексирования и срезов — [], [:];
- идентичности — is, is not;
- доступ к атрибутам — .
Другие фишки
Кроме рассмотренных выше, существуют и другие полезные функции, способные сделать язык более гибким:
- Распаковка последовательностей — позволяет распаковывать элементы последовательностей (списков, кортежей и т. д.) в отдельные переменные одной строкой.
- Списковые включения с условием-иначе (Ternary Operator). Позволяет применять условие-иначе (тернарный оператор) в списковых включениях для создания списков на основе условий.
- Генераторы. Предназначены для создания итераторов, которые генерируют значения по требованию вместо хранения всех значений в памяти. Это полезно при работе с большими объемами данных.
- Контекстные менеджеры. Позволяют управлять ресурсами и обеспечивать безопасное открытие и закрытие файлов, блокировки и других ресурсов.
- Декораторы. Дают возможность изменять поведение функций или классов, обертывая их в другие функции.
Также Python предлагает удобные возможности работы со словарями, такие как словарные выражения, методы get(), setdefault(), оператор in для проверки наличия ключа в словаре и т. д.