---

10 Умных Хитростей Python: Библиотеки и Лайфхаки

Привет, кодеры! 🐍 Если вы хотите прокачать свои навыки в Python и при этом немного повеселиться, то вы попали по адресу. Вот 10 хитростей, которые сделают вашу жизнь проще и, возможно, даже заставят вас улыбнуться.

1. Используйте enumerate()

Зачем писать счетчик в цикле, если Python уже сделал это за вас?

fruits = ["яблоко", "банан", "вишня"]
for index, fruit in enumerate(fruits):
    print(f"{index}: {fruit}")

И не забудьте, что в реальной жизни вас тоже могут не оценить по количеству фруктов! 🍏

2. zip() — ваш друг

Если вам нужно объединить два списка, zip() — это как Tinder для списков.

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
scores = [85, 90, 95]
for name, score in zip(names, scores):
    print(f"{name} получил {score} баллов!")

Не забудьте, что иногда лучше оставаться в одиночестве, чем объединяться с неправильным списком!

3. Лямбда-функции

Когда вам нужно сделать что-то быстро, используйте лямбда-функции. Это как взять кофе на ходу!

square = lambda x: x ** 2
print(square(5))  # 25

Но не пытайтесь сделать лямбда-функцию для своей жизни — слишком много параметров!

4. Списковые включения

Списковые включения — это как магия, только с кодом.

squares = [x ** 2 for x in range(10)]
print(squares)

Списковые включения: когда вам лень писать обычный цикл, но не лень писать "включение"!

5. defaultdict из collections

Когда вам нужно, чтобы ваш словарь всегда возвращал значение по умолчанию, используйте defaultdict.

from collections import defaultdict

d = defaultdict(int)
d['a'] += 1
print(d['a'])  # 1
print(d['b'])  # 0

Потому что иногда по умолчанию вы просто хотите, чтобы все было "нормально"!

6. with для работы с файлами

Не забудьте закрыть файлы, иначе они будут открыты, как ваши старые раны.

with open('file.txt', 'r') as f:
    content = f.read()

Файлы: они как ваши секреты — лучше, когда они закрыты!

7. itertools для бесконечных итераций

Если вам нужно больше итераций, чем у вас идей, itertools поможет вам!

import itertools

for i in itertools.count(10):
    if i > 15:
        break
    print(i)

Итерации — это как ваши мысли: иногда их слишком много, и они не заканчиваются!

8. functools.lru_cache

Если вы вызываете одну и ту же функцию много раз, используйте кэширование. Это как запоминать, где вы оставили свои ключи.

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

Потому что иногда лучше не повторять одни и те же ошибки!

9. pandas для работы с данными

Когда данные становятся слишком сложными, pandas — это как ваш личный помощник.

import pandas as pd

data = {'имя': ['Алиса', 'Боб'], 'баллы': [85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Pandas: когда ваши данные требуют больше заботы, чем ваши друзья!

10. Не бойтесь пробовать новое

Python — это не только язык, это целая экосистема! Не бойтесь экспериментировать с новыми библиотеками и подходами.

Помните: лучший код — это тот, который вы написали, а не тот, который вы скопировали!

---

Вот и все! Теперь вы вооружены умными хитростями

---

---

All images are taken from the Pixabay.comБольше полезных статей 4adm.in