🫡 Мы вернулись. Скучали?

💡Как Python может спасти мир (или хотя бы ваше утро): Рецепт идеального кофе с помощью Python

Забудьте о баристах — теперь вашим личным бариста может стать Python! В этом посте мы поделимся веселым проектом, в котором мы использовали Python для создания программы, которая рассчитывает идеальные пропорции кофе, воды и молока, чтобы начать день с правильным настроением. Приготовьтесь к чашке кофе, которая будет бодрить вас и ваш код на протяжении всего дня! ☕💻

Программу мы специально написали в стиле, который понятен новичкам — Бариста сможет получить каждый. Понадобится только знание английского!

def calculate_coffee_proportions(desired_strength, total_volume, milk_ratio):
    # Идеальное соотношение кофе к воде (в граммах на миллилитр)
    coffee_to_water_ratio = desired_strength / 1000.0

    # Рассчитываем объем кофе и воды
    coffee_volume = total_volume / (1 + milk_ratio)
    water_volume = coffee_volume * coffee_to_water_ratio

    # Рассчитываем объем молока
    milk_volume = total_volume - coffee_volume - water_volume

    return coffee_volume, water_volume, milk_volume

def main():
    # Желаемая крепость кофе (в миллиграммах кофе на миллилитр)
    desired_strength = int(input())

    # Общий объем кофе (в миллилитрах)
    total_volume = int(input())

    # Соотношение молока к кофе (в миллилитрах молока на миллилитр кофе)
    milk_ratio = int(input())

    # Рассчитываем пропорции ингредиентов
    coffee, water, milk = calculate_coffee_proportions(desired_strength, total_volume, milk_ratio)

    # Выводим результаты
    print("Для приготовления идеального кофе вам понадобится:")
    print("Кофе: {:.2f} мл".format(coffee))
    print("Вода: {:.2f} мл".format(water))
    print("Молоко: {:.2f} мл".format(milk))

if __name__ == "__main__":
    main()

#Обучение #Практика | #развлекаемся

💫 List Comprehensions

• Теория

List Comprehensions в Python – это компактный способ создания списков на основе существующего списка или другого итерируемого объекта. Они позволяют вам выполнить преобразование каждого элемента, а также отфильтровать элементы по определенному условию, всё в одной строке кода.

Базовая структура List Comprehension выглядит следующим образом:

[expression for item in iterable if condition]

1. Expression. Это выражение, которое будет применяться к каждому элементу item из итерируемого объекта iterable. Результат этого выражения будет добавлен в новый список.

2. Item. Это переменная, которая представляет текущий элемент в процессе итерации.

3. Iterable. Это список, кортеж, множество, словарь, генератор или любой другой итерируемый объект, по которому происходит итерация.

4. Condition (необязательно). Это дополнительное логическое выражение, которое проверяется для каждого элемента. Если оно истинно, то элемент включается в результат; если ложно, то пропускается.

• Практические примеры

1. Создание списка квадратов всех чисел из диапазона:

squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares)  # Вывод: [1, 4, 9, 16, 25]

2. Фильтрация четных чисел из списка:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = [num for num in numbers if num % 2 == 0]
print(even_numbers)  # Вывод: [2, 4, 6]

3. Преобразование строк в нижний регистр из списка строк:

strings = ['Hello', 'WORLD', 'Python']
lowercase_strings = [s.lower() for s in strings]
print(lowercase_strings)  # Вывод: ['hello', 'world', 'python']

List Comprehensions не только делают код более читаемым и компактным, но и обычно работают быстрее, чем циклы for с операторами append, благодаря внутренней оптимизации в Python.

Однако, для очень сложных логических конструкций или когда читаемость кода страдает, может быть предпочтительнее использовать обычные циклы. Бывает и так.


#Обучение | #теория #практика #списки