Как написать программу на Python каждый раз отнимающая 7
Уважаемые, модераторы. Этот пост посвящен токийскому Гулю, поэтому я не считаю этот пост оффтопиком, заранее спасибо за понимание.
Привет, Деды!(Инсайды конечно)
Сомневаюсь, что никто из вас не занимался программированием на языке Python.
Сначала я покажу вам весь код, а потом объясню, что где когда.
ВНИМАНИЕ! ПИТОН ЧУВСТВИТЕЛЕН К РЕГИСТРУ (ЗАГЛАВНЫЕ И СТРОЧНЫЕ БУКВЫ) ЕСЛИ У ВАС, ЧТО-ТО ВЫЗВАЛО ОШИБКУ, ТО СКОРЕЕ ВСЕГО ВЫ НЕ СДЕЛАЛИ ВСЕ НЕ ТАК КАК У МЕНЯ!
Теперь перейдем к пояснению!
В питоне куча библиотек или модификаций, но для оптимизации работы Python, их нужно вызывать.
Библиотека time поможет нам чуть позже.
Их можно назвать как вашей душеньке угодно, но существуют некоторые ограничения (читай вложение под текстом
Из названия понятно, что он что-то зацикливает. Объясню как это работает.
Цикл будет выполняться, пока выполняется условие, если что-то не соответствует условию, то цикл прерывается.
while (здесь пишем любое условие):(ДВОИТОЧИЕ ОБЯЗАТЕЛЬНО)
Нужно нажать таб или 3 раза пробел, это называется табуляция. В Питон она означает что, то, или иное действие принадлежит циклу или условию. Если оно вне табуляции, то оно не будет принадлежать ничему.
while (здесь пишем любое условие):
Переменная a становится на 7 меньше.
Причём обновить ее можно как вашей душеньке угодно!
Деление без остатка ( a = a//2);
Деление, которое оставляет только остаток (a = a%8);
Возведение в степень (a = a**3)
В итоге он будет каждую миллисекунду отнимать 7. А когда переменная а будет меньше нуля, то он напишет ощихитео.
Правила по созданию переменных:
Питон чувствителен к РЕГИСТРУ(Заглавные, строчные буквы).
Значит, что переменные:
Будут совершенно разными.
Вы можете назвать переменную как вам душе угодно, но на английском языке.
Нельзя использовать ЗАПРЕЩЕНЫЕ СИМВОЛЫ, пробелы и числа в названии переменной().
И ещё нельзя называть переменные командой в Питоне:
22 полезных примера кода на Python
Python — один из самых популярных языков программирования, чрезвычайно полезный и в решении повседневных задач. В этой статье я вкратце расскажу о 22 полезных примерах кода, позволяющих воспользоваться мощью Python.
Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.
1. Получаем гласные
2. Первая буква в верхнем регистре
Этот пример используется для превращения каждой первой буквы символов строки в прописную букву. Он работает со строкой из одного или нескольких символов и будет полезен при анализе текста или записи данных в файл и т.п.
3. Печать строки N раз
Этот пример может печатать любую строку n раз без использования циклов Python.
4. Объединяем два словаря
Этот пример выполняет слияние двух словарей в один.
5. Вычисляем время выполнения
Этот пример полезен, когда вам нужно знать, сколько времени требуется для выполнения программы или функции.
6. Обмен значений между переменными
Это быстрый способ обменять местами две переменные без использования третьей.
7. Проверка дубликатов
Это самый быстрый способ проверки наличия повторяющихся значений в списке.
8. Фильтрация значений False
9. Размер в байтах
Этот пример возвращает длину строки в байтах, что удобно, когда вам нужно знать размер строковой переменной.
10. Занятая память
Пример позволяет получить объём памяти, используемой любой переменной в Python.
11. Анаграммы
Этот код полезен для проверки того, является ли строка анаграммой. Анаграмма — это слово, полученное перестановкой букв другого слова.
12. Сортировка списка
Этот пример сортирует список. Сортировка — это часто используемая задача, которую можно реализовать множеством строк кода с циклом, но можно ускорить свою работу при помощи встроенного метода сортировки.
13. Сортировка словаря
14. Получение последнего элемента списка
15. Преобразование разделённого запятыми списка в строку
Этот код преобразует разделённый запятыми список в единую строку. Его удобно использовать, когда нужно объединить весь список со строкой.
16. Проверка палиндромов
Этот пример показывает, как быстро проверить наличие палиндромов.
17. Перемешивание списка
18. Преобразование строки в нижний и верхний регистры
19. Форматирование строки
Этот код позволяет форматировать строку. Под форматированием в Python подразумевается присоединение к строке данных из переменных.
20. Поиск подстроки
Этот пример будет полезен для поиска подстроки в строке. Я реализую его двумя способами, позволяющими не писать много кода.
21. Печать в одной строке
Мы знаем, что функция print выполняет вывод в каждой строке, и если использовать две функции print, они выполнят печать в две строки. Этот пример покажет, как выполнять вывод в той же строке без перехода на новую.
22. Разбиение на фрагменты
Этот пример покажет, как разбить список на фрагменты и разделить его на меньшие части.
На правах рекламы
Серверы для разработчиков — выбор среди обширного списка предустановленных операционных систем, возможность использовать собственный ISO для установки ОС, огромный выбор тарифных планов и возможность создать собственную конфигурацию в пару кликов, активация любого сервера в течение минуты. Обязательно попробуйте!
Подробно про генераторы Python – что такое и как работают
Что такое генераторы в Python?
Генераторы Python – это функции, которые возвращают объект обхода и используются для создания итераторов, просматривают сразу все элементы. Генератор также может быть выражением, синтаксис которого аналогичен пониманию списка в Python.
Создание итерации в Python сопряжено с большими трудностями; нам нужно реализовать методы __iter __() и __next __() для отслеживания внутренних состояний.
Создание итераторов – длительный процесс. Вот почему генератор играет важную роль в упрощении этого процесса. Если в итерации не найдено значение, возникает исключение StopIteration.
Как создать функцию генератора в Python?
Создать генератор на Python довольно просто. Он похож на обычную функцию, определяемую ключевым словом def, и использует ключевое слово yield вместо return. Или мы можем сказать, что если тело любой функции содержит оператор yield, он автоматически становится функцией-генератором. Рассмотрим следующий пример:
Yield вместо return
Оператор yield отвечает за управление потоком функции генератора. Он приостанавливает выполнение функции, сохраняя все состояния и уступая вызывающему. Позже он возобновляет выполнение при вызове следующей функции.
Оператор return возвращает значение и завершает работу всей функции, оператор return может использоваться в функции только один раз. Оператор yield в функции генератора мы можем использовать неоднократно.
Рассмотрим следующий пример.
Разница между функцией генератора и нормальной функцией
Генератор выражения
Мы можем легко создать выражение генератора без использования пользовательской функции. Это то же самое, что и лямбда-функция, которая создает анонимную функцию; выражения генератора создают анонимную функцию генератора.
Представление выражения генератора похоже на понимание списка Python. Единственное отличие состоит в том, что квадратные скобки заменены круглыми скобками. Понимание списка вычисляет весь список, тогда как выражение генератора вычисляет один элемент за раз.
Рассмотрим следующий пример:
В приведенной выше программе list comprehension вернуло список элементов в третьей степени, тогда как выражение генератора вернуло ссылку на вычисленное значение. Вместо применения цикла for мы также можем вызвать next() для объекта-генератора. Рассмотрим другой пример:
Примечание: – Когда мы вызываем next(), Python вызывает __next __() для функции, в которую мы передали его в качестве параметра.
В приведенной выше программе мы использовали функцию next(), которая вернула следующий элемент списка.
Пример программы для печати таблицы заданного числа с помощью генератора:
В приведенном выше примере функция генератора выполняет итерацию с использованием цикла for.
Преимущества
Есть различные преимущества генераторов. Некоторые из них приведены ниже:
Генераторы проще реализовать по сравнению с итератором. В итераторе мы должны реализовать функцию __iter __() и __next __().
Генераторы эффективно используют память для большого количества последовательностей. Обычная функция возвращает последовательность из списка, которая создает всю последовательность в памяти перед возвратом результата, а функция генератора вычисляет значение и приостанавливает их выполнение и возобновляется для следующего вызова.
Генератор бесконечной последовательности – отличный пример оптимизации памяти. Давайте обсудим это в приведенном ниже примере, используя функцию sys.getsizeof().
Из вышеприведенного вывода видно, что для list comprehension используется 4508 байт памяти, тогда как generator expression использует 56 байт памяти. Это означает, что объекты-генераторы намного эффективнее, чем сжатие списков.
Data Pipeline предоставляет возможность обрабатывать большие наборы данных или поток данных без использования дополнительной памяти компьютера.
Предположим, у нас есть файл журнала известного ресторана. В файле журнала есть столбец(4-й столбец), в котором отслеживается количество гамбургеров, проданных каждый час, и мы хотим просуммировать его, чтобы найти общее количество гамбургеров, проданных за 4 года. В этом сценарии генератор может создать конвейер с серией операций. Ниже приведен его код:
Генератор может производить бесконечное количество предметов. Бесконечные последовательности не могут содержаться в памяти, и поскольку генераторы производят только один элемент за раз, рассмотрим следующий пример:
В этом руководстве мы узнали о генераторах Python.
Как ускорить код на Python в тысячу раз
Обычно говорят, что Python очень медленный
В любых соревнованиях по скорости выполнения программ Python обычно занимает последние места. Кто-то говорит, что это из-за того, что Python является интерпретируемым языком. Все интерпретируемые языки медленные. Но мы знаем, что Java тоже язык такого типа, её байткод интерпретируется JVM. Как показано, в этом бенчмарке, Java намного быстрее, чем Python.
Вот пример, способный показать медленность Python. Используем традиционный цикл for для получения обратных величин:
3,37 с ± 582 мс на цикл (среднее значение ± стандартное отклонение после 7 прогонов по 1 циклу)
Ничего себе, на вычисление всего 1 000 000 обратных величин требуется 3,37 с. Та же логика на C выполняется за считанные мгновения: 9 мс; C# требуется 19 мс; Nodejs требуется 26 мс; Java требуется 5 мс(!), а Python требуется аж целых 3,37 СЕКУНДЫ. (Весь код тестов приведён в конце).
Первопричина такой медленности
Обычно мы называем Python языком программирования с динамической типизацией. В программе на Python всё представляет собой объекты; иными словами, каждый раз, когда код на Python обрабатывает данные, ему нужно распаковывать обёртку объекта. Внутри цикла for каждой итерации требуется распаковывать объекты, проверять тип и вычислять обратную величину. Все эти 3 секунды тратятся на проверку типов.
В отличие от традиционных языков наподобие C, где доступ к данным осуществляется напрямую, в Python множество тактов ЦП используется для проверки типа.
Даже простое присвоение числового значения — это долгий процесс.
Шаг 1. Задаём a->PyObject_HEAD->typecode тип integer
Шаг 2. Присваиваем a->val =1
Подробнее о том, почему Python медленный, стоит прочитать в чудесной статье Джейка: Why Python is Slow: Looking Under the Hood
Итак, существует ли способ, позволяющий обойти проверку типов, а значит, и повысить производительность?
Решение: универсальные функции NumPy
В отличие list языка Python, массив NumPy — это объект, созданный на основе массива C. Доступ к элементу в NumPy не требует шагов для проверки типов. Это даёт нам намёк на решение, а именно на Universal Functions (универсальные функции) NumPy, или UFunc.
Если вкратце, благодаря UFunc мы можем проделывать арифметические операции непосредственно с целым массивом. Перепишем первый медленный пример на Python в версию на UFunc, она будет выглядеть так:
Это преобразование не только повышает скорость, но и укорачивает код. Отгадаете, сколько теперь времени занимает его выполнение? 2,7 мс — быстрее, чем все упомянутые выше языки:
2,71 мс ± 50,8 мкс на цикл (среднее значение ± стандартное отклонение после =7 прогонов по 100 циклов каждый)
Здесь можно найти все операторы Ufunc.
Подводим итог
Если вы пользуетесь Python, то высока вероятность того, что вы работаете с данными и числами. Эти данные можно хранить в NumPy или DataFrame библиотеки Pandas, поскольку DataFrame реализован на основе NumPy. То есть с ним тоже работает Ufunc.
UFunc позволяет нам выполнять в Python повторяющиеся операции быстрее на порядки величин. Самый медленный Python может быть даже быстрее языка C. И это здорово.
Приложение — код тестов на C, C#, Java и NodeJS
На правах рекламы
Воплощайте любые идеи и проекты с помощью наших VDS с мгновенной активацией на Linux или Windows. Создавайте собственный конфиг в течение минуты!
Экспекто Питонум: 15 заклинаний на змеином языке
Короткие программы на Python — первый шаг к реальной магии кода.
Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах.
Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд!
Внимание: устное произнесение заклинаний в текущей версии Python не поддерживается. Вам потребуется компьютер, интерпретатор и код.
С некоторых пор утверждает, что он data scientist. В предыдущих сезонах выдавал себя за математика, звукорежиссёра, радиоведущего, переводчика, писателя. Кандидат наук, но не точных. Бесстрашно пишет о Data Science и программировании на Python.
Анаграммус Ревелио: определение строк-анаграмм
Скрипт проверяет, являются ли две строки анаграммами друг друга. Иными словами, не получена ли одна строка перестановкой символов другой строки.
Используется Counter из библиотеки collections — это разновидность словаря, используемая для подсчёта элементов в итерируемых объектах: списках, кортежах, словарях, строках.
Подробнее об этой замечательной библиотеке читайте в нашей статье.
Мемориа Байтифай: размер объекта в байтах
Этот скрипт используется для измерения количества памяти, потребляемой любым объектом в Python: переменной, функцией, классом.
Обратите внимание, что учитывается только та память, которую занимает сам объект, а не те объекты, на которые он, возможно, ссылается. Размер памяти возвращается в байтах.
Лексиа Байтифай: длина строки в байтах
Метод для определения длины строки в байтах. Это не то же самое, что размер объекта из скрипта выше.
Байтовый размер объекта-строки в памяти всегда больше байтовой длины строки, поскольку объект-строка содержит и саму строку, и дополнительную информацию о ней — например, ссылки на методы строк.
Албум Диффиндо: нарезка списка
Этот код нарезает список на списки меньшего размера, которые собраны снова в список. Размер надо задать заранее.
Как видим, последний список получился короче: 4 элемента вместо 7. Проверьте, что будет, если размер нарезаемых списков задать больше, чем составляет длина начального списка.
В статье про списки вы узнаете чуть больше об этом полезном типе данных.
Албум Прессио: сжатие списка
Этот скрипт удаляет «ложные» значения ( False, None, 0 и пустую строку ‘ ‘) из списка. Используется встроенная функция filter(): c параметром None на первом месте она удалит из списка lst все значения, которые не вернут True по умолчанию.
Проверить вручную какое-либо значение на True/False можно с помощью функции bool(): bool(0) вернёт False, но bool(‘0’) уже будет True, так как это непустая строка.
Примеры использования функции filter () можно найти здесь.
Матрикус Транспозио: транспонирование матрицы
В простейшем случае двумерная матрица может быть задана списком из нескольких списков одинаковой длины, которые представляют собой строки матрицы. Если вам требуется «повернуть на 90 градусов» такую матрицу или превратить строки в столбцы (транспонировать, как говорят математики), то вот короткий код:
Обратите внимание, что в итоговом списке элементами (то есть строками новой матрицы) будут кортежи — так работает используемая здесь функция zip ().
Албум Планум: сделать список плоским
Ох уж эти списки, состоящие из списков. Как бы их сделать попроще, выстроить в один ряд? Для этого тоже есть решение.
В третьей строке код проверяет, не является ли элемент списком. Если да, то использует метод extend() для расширения этим элементом итогового списка, если нет — то присоединяет его как одиночный элемент методом append().
Также в этой строке функция вызывает сама себя и, в случае списков, состоящих из списков, «проваливается» в них до тех пор, пока не доберётся до элементов, не являющихся списками. Это называется рекурсией.
Дуплицио Ревелио: проверка на дубликаты
Этот простой скрипт проверяет, содержатся ли в списке повторяющиеся значения (дубликаты). Используется свойство множеств set, которые могут содержать только уникальные элементы.
Вместо списков могут быть и кортежи, и словари. В последнем случае проверка будет выполняться только среди ключей словаря.
Вокабулари Юнифай: объединить два словаря
Для того чтобы объединить два словаря, есть как минимум два способа: прямой и современный.
Обратите внимание на то, что значения итогового словаря будут зависеть от порядка исходных словарей в функциях: если переставить местами словари a и b, значение ключа ‘y’ изменится на 2.
Фрекуэнтиа: самый частый элемент
Этот короткий скрипт вернёт элемент, чаще всего встречающийся в списке.
Используются продвинутые параметры встроенной функции max():
В качестве аргумента можно использовать списки, кортежи и строки.
Палиндромус Ревелио: проверка строки на палиндром
Простой вариант этого кода проверяет, является ли слово без пробелов и знаков препинания, написанное в одном регистре, палиндромом.
Албум Миксио: перемешать элементы списка
Этот сниппет поможет вам изменить порядок элементов списка на случайный. Обратите внимание на то, что функция shuffle из библиотеки random меняет исходный список.
Подробнее про библиотеку random и случайные числа в Python читайте в нашей статье.
Албум Датум: список дат из диапазона
Этот код получает две даты (начальную и конечную) и создаёт список из дат между ними, включая начальную и исключая последнюю.
Для получения дней между начальной и конечной датой используется datetime.timedelta.days.
Нумерум Нумерио: число в список цифр
Превращает целое число в список его цифр.
Функция map() принимает желаемый тип выходных данных (в нашем случае это int, целые числа) и итерируемый объект (строку, список или кортеж), элементы которого можно превратить в элементы этого типа. После этого другая функция list() преобразует результат в список.
Нумерум Романио: преобразовать число в римскую запись
Преобразует число в обычной десятичной («арабской») записи в форму римского числа. Работает со значениями от 1 до 3999 включительно, возвращает строку (str).
Сначала создаётся список кортежей вида (число, его римская запись). Далее цикл бежит по нему и с помощью функции divmod() производит целочисленное деление с остатком, меняя входящее число на остаток. Соответствующие результаты деления умножаются на строку римской записи и присоединяются к итоговой строке res.
Акцио Пайтон: Python в каждый дом!
Составление и изучение таких микропрограмм помогает лучше понять типы данных в Python, узнать о свойствах и параметрах функций. На сайте 30 seconds of code есть ещё больше коротких программ как для Python, так и для других языков программирования.
Источником вдохновения для названий этих скриптов послужили, конечно, книги Джоан Роулинг, а полный справочник по магическим заклинаниям мира Гарри Поттера можно посмотреть здесь.
На курсах «Профессия Python-разработчик» вы узнаете, насколько полезными могут быть такие небольшие программы, сниппеты и скрипты. Вы научитесь не только колдовать красиво решать задачи с их помощью, но и воплощать гораздо более сложные проекты. Приходите!
обложка: Darshan Patel / Unsplash / Pixabay / Pexels / Colowgee для Skillbox Media