Антон Питон

Само быстрое моё решение на leetcode. Задача посчитать длину последнего слова в строке. Залез в официальную документацию по строкам, и ответ нашелся тут же: len(s.rsplit()[-1])

Как объединить два связанных списка на Python? Это первая задача на литкоде, которую я так и не смог решить. Проблема в том, что в питоне как бы нет такой структуры. Она реализована в библиотеке collections как deque (очередь), и если ей не пользоваться, то придется сначала оформить соответвующий объект прямо в своем коде. Поначалу я ковырялся в двух данных списках, которые в условии выглядели как обычный list, а на поверку оказались объектами класса LinkedList, заранее реализованного в форме для ответа. Это означало, что работать сними как со списками, при помощи методов списков и прочих операторов, невозможно. Вообще у класса LinkedList в задаче не было ничего кроме двух атрибутов - value и next. Как и положено теории связанных списков, первый хранил значение, а второй должен был служить ссылкой на очередное значение. Тут-то я и застрял. Как должна выглядеть ссылка на очередное значение, было до отчаяния непонятно. Просветление пришло. В качестве аргумента next объект класса LinkedList принимал также объект класса LinkedList! Казалось, решение близко. Однако, как я ни бился, у меня выходили только монструозные нерабочие нечитаемые варианты. В итоге, я решил сдаться и заглянуть в решения. Смысл самого изящного и быстрого был в следующем. Автор создавал две вспомогательных ссылки cur и dummy на один объект класса LinkedList. Затем он сравнивал атрибуты val двух данных списков, и в случае если первый меньше второго, ставил ссылку cur на объект list1, а также переставлял ссылку list1 на атрибут next того же объекта list1, т.е. list1 = list1.next. В противном случае проделывалось то же самое, только с объектом list2. Несмотря на то, что я так и не отправил на проверку никакого своего решения и фактически его так и не нашел, в муках поиска ответа я узнал много нового и полезного о связанных списках, логике работы пайтон с ними, о возможности реализации собственных структур данных.

Потратил кучу времени на книгу "Django 3 By Example" Antonio Melé так ничего по существу и не поняв. Ситуация окончательно зашла в тупик, когда речь пошла об элементах ajax и прочих java-удобствах. Эй, я ещё ничего толком не понял в самом Django, а мне уже толкуют о красивой пагинации и чудо-виджетах для работы с картинками! То ли дело "Django, Python и Pycharm" Анатолия Постолита. Сама идея объединить в одной книге три эти темы, продвигая материал "единым фронтом" сразу меня зацепила. И ожидания вполне оправдываются! То что в книжке Меле выглядело магией, у Постолита читается как инструкция для микроволновки. Он, к примеру, не жалеет бумаги на объяснение базового взаимодействия фреймворка с браузером через простейшие запросы, тогда как Меле сразу же подтягивает базы данных, что сильно отягощает понимание основ.

Отличный способ ознакомиться с огромными встроенными возможностями Python — решать задачи на leetcode.com. Мне быстро разонравилось изобретать в каждой задаче велосипед, особенно глядя на лучшие варианты решения от других участников. Но главное, это сподвигло меня рыться в официальной документации по Python, в поисках, к примеру, нужного метода строки или списка, параллельно просматривая все прочие. Так что отличная идея зайти на литкод, нажать Problems, отсортировать задачи, как я, например, по сложности, выбирая Easy, и решать. Можно выбрать задачи на алгоритмы, работу с данными или параллельные вычисления, а также топовые вопросы с собесов или от разрабов самого литкода.

Кстати, под Линуксом прекрасно работается на vim. Нарыл на Гитхабе годный конфиг с подсветкой синтаксиса, автоматической расстановкой отступов и дублированием парных символов и т.п. и теперь доволен. Правда, вим стал слегка задумчивей, что, как некоторые говорят, не отвечает его идеологии молниеносного быстродействия и лёгкости. Однако, всё прочее на моём стареньком ноуте ещё медленней.