Python — это высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, который недавно был выбран многими студентами, а также профессионалами благодаря его универсальности, динамическому характеру, надежности, а также простоте изучения. Кроме того, теперь он является вторым по популярности и предпочитаемым языком после JavaScript и может использоваться практически во всех технических областях, будь то машинное обучение, наука о данных, веб-разработка, аналитика, автоматизация, тестирование, искусственный интеллект и многое другое.
Изучение Python проще, чем другие высокоуровневые объектно-ориентированные языки программирования, такие как Java или C++, но в нем есть несколько продвинутых концепций, которые пригодятся при разработке надежного кода, четкий, оптимизированный, эффективный и нормализованный. Используя эти концепции в своем коде, вы сможете уменьшить количество ошибок в своем коде, а также повысить его эффективность, что сделает вас опытным программистом на Python.
1. Функция карты
В Python есть встроенная функция map(), которая позволяет нам обрабатывать все элементы, присутствующие в итерируемом объекте, без явного использования конструкции цикла. При использовании он возвращает объект карты, который, в свою очередь, является итератором. Этот объект карты является результатом применения указанной функции к каждому элементу, присутствующему в итерируемом объекте.
Определение функции – required_answer = map(function, iterable)
Функция map() принимает два аргумента:
- Первый аргумент — это функция, которая должна применяться к каждому элементу, присутствующему в итерируемом объекте.
- Второй аргумент — это сам итерируемый объект, на который должна быть отображена функция.
2. itertools
Python имеет замечательную стандартную библиотеку под названием itertools, которая предоставляет ряд функций, помогающих писать чистый, быстрый и экономичный код благодаря ленивым вычислениям. Это модуль Python, который реализует различные строительные блоки итераторов, и вместе они образуют «алгебру итераторов», которая позволяет эффективно создавать инструменты на языке Python. Функции в itertools работают с итераторами, которые, в свою очередь, возвращают более сложные итераторы. Некоторыми примерами функций, присутствующих в itertools, являются: count(), cycle(), repeat(), collect(), product(), permutations(), комбинации() и т. д. каждый берет свой собственный набор аргументов и оперирует ими. Результат генерируется намного быстрее по сравнению с результатами, достигаемыми при использовании обычного кода.
3. Лямбда-функция
Лямбда-функции Python — это небольшие анонимные функции, поскольку они не имеют имени и содержатся в одной строке кода. Ключевое слово «def» используется для определения функций в Python, но лямбда-функции скорее определяются ключевым словом «лямбда». Они могут принимать любое количество аргументов, но количество выражений может быть только одно. Это делает код кратким и легко читаемым для простых логических операций, и его лучше всего использовать, когда вам нужно использовать функцию только один раз.
Определение функции – required_answer = lambda ..arguments : выражение
4. Обработка исключений
Исключения — это типы ошибок, которые возникают при выполнении программы и изменяют нормальный ход программы. Примером может быть деление числа на ноль или ссылка на индекс, находящийся за пределами итерируемого объекта. Поэтому мы используем try, exclude и, fynally, для обработки исключений в Python. Ключевое слово try используется для переноса блока кода, который потенциально может вызывать ошибки, за исключением того, что он используется для переноса блока кода, который должен выполняться при возникновении исключения, и обрабатывает ошибку, и, наконец, позволяет нам выполнить код, несмотря ни на что.
5. Декораторы
Декораторы — это часть метапрограммирования Python, которые используются для добавления дополнительных функций к существующему коду без изменения исходной структуры во время компиляции. Это больше похоже на обычную функцию в Python, которая может быть вызвана и возвращает вызываемый объект. Он принимает функцию, модифицирует ее, добавляя функциональность, а затем возвращает ее. Хотите начать работать в области аналитики данных и стать в ней мастером? Так что будьте готовы и изучайте различные аспекты, начиная с основ Python, с Geeksforgeeks Data Analysis with Python — курс для самостоятельного изучения, специально курируемый Сандипом Джейном.
6. Коллекции
Коллекции в Python — это встроенные контейнеры общего назначения, такие как наборы, кортежи, словари и списки. Коллекции Python — это модуль, который реализует специализированные типы данных контейнеров. Коллекции включают namedtuple(), функцию для создания подклассов кортежей с именованными полями, OrderedDict, подкласс dict, который запоминает записи порядка, которые были добавлены, поскольку dict Python не упорядочен, Счетчик, который используется для подсчета хешируемых объектов, ChainMap, который используется для создания единого представления нескольких сопоставлений и т. д.
7. Генераторы
Генераторы в Python — это особый тип функций, которые возвращают не одно значение, а объект итератора, представляющий собой последовательность значений. Это утилита для создания собственной функции итератора. Ключевое слово yield используется в функции-генераторе вместо ключевого слова return, которое приостанавливает ее выполнение. Разница между yield и return заключается в том, что return завершает функцию, а yield только приостанавливает выполнение функции и каждый раз возвращает значение для нее.
8. Магические методы
Магические методы, также называемые методами Dunder (или двойным подчеркиванием), представляют собой специальные типы функций, которые вызываются внутри. Они начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием. Некоторые примеры включают __add__(), __abs__(), __round__(), __floor__(), __str__(), __trunc__(), __lshift__() и т. д. Число выражения + 5 совпадает с числом. __add__(5), и это внутренне вызывается другими методами или действиями. Вы можете напрямую использовать эти функции, так как это уменьшит время выполнения вашего кода из-за того, что теперь из-за прямого использования мы будем каждый раз сокращать вызов функции.
9. Threading (поток выполнения)
Поток — это наименьшая единица или процесс, который может быть запланирован операционной системой. Python содержит класс Thread, который помогает в многопоточном программировании. Многопоточность в основном используется для значительного ускорения вычислений, поскольку теперь задачи будут выполняться более чем одним потоком. Чтобы реализовать многопоточность в Python, вам нужно будет использовать модуль threading (поскольку модуль thread устарел).
10. Регулярные выражения
Регулярные выражения Python или RegEx — это выражения, которые содержат определенные символы в качестве шаблонов для сопоставления. Он используется для проверки того, содержит ли строка или набор строк определенный шаблон. Он чрезвычайно мощный, элегантный и лаконичный, а также быстрый. Чтобы использовать регулярные выражения Python, вам нужно импортировать модуль re, который содержит функции, помогающие в сопоставлении с образцом, такие как findall(), search(), split() и т. д.
Это были основные продвинутые концепции Python, которые вы должны знать, чтобы быть опытным разработчиком Python. Это не только сделает вас хорошим программистом и разработчиком, но также улучшит читаемость кода и сделает его быстрее.