Пост🖥 Необычные фишки Python.

🖥 Необычные фишки Python. 1. Есть оператор “else”, но нет “if” В Python можно использовать оператор “else” без “if”. leaders = ["Elon", "Tim", "Warren"] for i in leaders: if i == "Yang": print("Yang is a leader!") break else: print("Not found Yang!") 2. Изменение неизменяемого кортежа tp = ([1, 2, 3], 4, 5) tp[0].append(4) print(tp) # ([1, 2, 3, 4], 4, 5) Это происходит потому, что изменяемость вложенных объектов Python зависит от каждого объекта. tp  —  неизменяемый кортеж, но первый элемент tp  —  список, который является изменяемым. 3. 256 — это 256, но 257 — не 257 Иногда результаты при проверке на равенство чисел в Python могут удивить: >>> a=256 >>> b=256 >>> a is b True >>> x=257 >>> y=257 >>> x is y False Для экономии времени и затрат памяти Python предварительно загружает все малые целые числа в диапазоне [-5, 256]. Поэтому, когда объявляется целое число в этом диапазоне, Python просто ссылается на кэшированное целое число и не создает новый объект. a и b  —  один и тот же объект, но x и y  —  два разных объекта. Чтобы убедиться в этом, выведем id каждой переменной: >>> id(a) 1696073345424 >>> id(b) 1696073345424 >>> id(x) 1696122928496 >>> id(y) 1696122928752 Этот механизм называется интернированием целых чисел или кэшированием целых чисел. Но что выведет следующий код? Снова False? >>> 257 is 257 Python всегда старается сделать все возможное, чтобы сохранить ясность. Поскольку две переменные не были определены отдельно, Python получит достаточно контекста в рамках однострочной команды и на этот раз выведет True. 4. Интернирование строк Подобно механизму интернирования целых чисел, Python также кэширует строки небольшого размера для экономии вычислительных ресурсов. Рассмотрим пример: >>> a = "Yang" >>> b = "Yang" >>> a is b True >>> c = "Yang Zhou" >>> d = "Yang Zhou" >>> c is d False Для приведенного выше примера был использован CPython с алгоритмом кэширования AST optimizer. Этот алгоритм может кэшировать до 4096 символов, но строки, включающие пробелы, не будут интернированы. 5. 0,1+0,2 — это не 0,3 Все знают, что 0,1+0,2 равно 0,3, но Python так не считает: print(0.1+0.2==0.3) # False Каков же результат вычисления 0,1+0,2 в Python, если не 0,3? print(0.1+0.2) # 0.30000000000000004 По правде говоря, это не вина Python. Ни один компьютер не может точно вычислить плавающее значение. 6. “+=” быстрее, чем “=” При конкатенации строк в Python операторы += и + могут дать один и тот же результат, но с разными временными затратами: import timeit print(timeit.timeit("s1 = s1 + s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100)) # 0.7268792000000001 print(timeit.timeit("s1 += s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100)) # 0.3451913999999999 При конкатенации более двух строк в Python оператор += быстрее, чем +. Поскольку +=  —  это операция in-place (на месте), время на создание нового объекта будет сэкономлено по сравнению с операцией +. 7. Три точки Если вам потребуется заполнитель для Python-функции, вы, скорее всего, воспользуетесь ключевым словом pass: def my_func(): pass Но есть и другой способ сделать это: def my_func(): ... 8. Оператор “with” Ни в одном другом языке программирования нет такого оператора, поэтому он удивляет начинающих в Python. with open("test.txt",'w') as f: f.write("Yang is writing!") Оператор “with”  —  это синтаксический сахар для управления контекстом. Используя его, вы можете не прописывать явно функцию close() для закрытия файла, поскольку он будет закрыт автоматически после использования. 9. Префиксные операторы * и ** При чтении проектов Python с открытым исходным кодом вам, вероятно, неоднократно встречался следующий стиль определения функции: def func(*args, **kwargs): pass Что означают эти странные звездочки? Параметр с префиксом * может собрать любое количество позиционных аргументов в tuple. C помощью звездочек можно производить распаковку итерируемых переменных @pro_python_code