Питоновые хитрости: 10 лайфхаков и библиотек
Привет, питонисты и любители змеиной магии! 🐍 Сегодня мы погрузимся в мир хитростей и библиотек, которые сделают вашу жизнь проще и, возможно, немного веселее. Готовы? Поехали!
1. Используйте enumerate()
Забыли, как считать? Не беда! Вместо того чтобы мучиться с индексами в цикле, используйте enumerate(). Он не только считает, но и делает это с шиком!
fruits = ['яблоко', 'банан', 'вишня']
for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"{index}: {fruit}")
Когда вы хотите, чтобы ваш код выглядел умнее, чем вы сами!
2. Списковые включения
Списковые включения — это как магия, только без волшебной палочки. Преобразуйте списки в одну строку!
squares = [x**2 for x in range(10)]
Потому что кто сказал, что писать много строк кода — это круто?
3. zip() для объединения списков
Соберите свои списки, как Лего! zip() объединяет элементы из нескольких списков в кортежи.
names = ['Аня', 'Боб', 'Катя']
scores = [90, 85, 95]
for name, score in zip(names, scores):
print(f"{name}: {score}")
Идеально для тех, кто не может выбрать между двумя списками!
4. defaultdict из collections
Забудьте о KeyError! defaultdict автоматически создаёт значения по умолчанию.
from collections import defaultdict
d = defaultdict(int)
d['a'] += 1
Идеально для тех, кто не умеет вести учет!
5. itertools для бесконечных итераций
Хотите, чтобы ваш код никогда не останавливался? Используйте itertools.cycle()!
import itertools
colors = ['красный', 'зеленый', 'синий']
for color in itertools.cycle(colors):
print(color)
Просто не забудьте поставить условие выхода, а то ваши коллеги могут начать беспокоиться!
6. requests для работы с API
Зачем писать сложный код для HTTP-запросов, когда есть requests? Это как заказывать пиццу по телефону, а не готовить её самому!
import requests
response = requests.get('https://api.example.com/data')
Потому что вы не хотите тратить время на написание кода, когда можно потратить его на еду!
7. pandas для анализа данных
Если вам нужно анализировать данные, pandas — это ваш лучший друг. Это как Excel, только без необходимости в офисном стуле!
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
Потому что таблицы — это не только для бухгалтеров!
8. matplotlib для визуализации
Не знаете, как объяснить свои данные? Визуализируйте их с помощью matplotlib. Графики — это как картинки, только с числами!
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()
Потому что иногда лучше показать, чем рассказать!
9. flask для создания веб-приложений
Хотите создать свое веб-приложение? Flask сделает это проще, чем вы думаете. Это как взять готовое тесто и просто добавить начинку!
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
return "Привет, мир!"
Потому что кто сказал, что разработка веба должна быть сложной?
10. pytest для тестирования
Не забывайте про тесты! pytest делает тестирование простым и приятным. Это как проверка домашки, только с меньшими последствиями!
def test_add():
assert add(1, 2) == 3
Потому что вы не хотите, чтобы ваш код был как ваш последний эксперимент с блестками!
Вот такие
All images are taken from the Pixabay.comБольше полезных статей 4adm.in