This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 10 однострочных Python-функций, которые экономят время каждый день
Держи небольшой набор из 10 функций-однострочников, которые полезно просто закинуть в свой utils.py.
Они помогают быстро работать со списками, файлами, JSON, статистикой и частотами, без лишнего шума в коде.
Скопируй блок целиком и используй нужные функции по месту.
@pythonl
Держи небольшой набор из 10 функций-однострочников, которые полезно просто закинуть в свой utils.py.
Они помогают быстро работать со списками, файлами, JSON, статистикой и частотами, без лишнего шума в коде.
Скопируй блок целиком и используй нужные функции по месту.
from pathlib import Path
from collections import Counter
import json, statistics as stats
chunks = lambda it, n: [it[i:i + n] for i in range(0, len(it), n)]
flatten = lambda lst: [x for sub in lst for x in sub]
unique = lambda seq: list(dict.fromkeys(seq))
sliding = lambda it, n: [it[i:i + n] for i in range(len(it) - n + 1)]
freqs = lambda seq: Counter(seq)
read_text = lambda p: Path(p).read_text(encoding="utf-8")
write_text = lambda p, text: Path(p).write_text(text, encoding="utf-8")
read_json = lambda p: json.loads(Path(p).read_text(encoding="utf-8"))
write_json = lambda p, obj: Path(p).write_text(json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
mean_std = lambda xs: (stats.mean(xs), stats.pstdev(xs))
@pythonl
❤19👍11😁4🔥3
🧵 CPython 3.15 делает распаковку данных намного быстрее
В новой версии CPython улучшили производительность декомпрессии:
- Zstandard (zstd) распаковывается на 25–30% быстрее
- zlib — на 10–15% быстрее, если размер данных больше 1 MiB
Такого ускорения добились за счёт более эффективной работы с выходными буферами во время распаковки.
Подробнее: emmatyping.dev/decompression-is-up-to-30-faster-in-cpython-315.html
@pythonl
В новой версии CPython улучшили производительность декомпрессии:
- Zstandard (zstd) распаковывается на 25–30% быстрее
- zlib — на 10–15% быстрее, если размер данных больше 1 MiB
Такого ускорения добились за счёт более эффективной работы с выходными буферами во время распаковки.
Подробнее: emmatyping.dev/decompression-is-up-to-30-faster-in-cpython-315.html
@pythonl
🔥9👍4❤3
🤖 SelfDiscord: Мощный Discord Selfbot за 2 минуты настройки
SelfDiscord — это удобный selfbot для Discord с множеством команд и утилит. Он позволяет отслеживать ключевые слова, добавлять пользовательские команды и реакции, а также автоматизировать множество задач, таких как поиск изображений и управление сообщениями.
🚀Основные моменты:
- Логирование ключевых слов и уведомления о сообщениях.
- Автоматическая смена аватаров и статусов.
- Сохранение изображений и поиск источников.
- Пользовательские команды и реакции с возможностью сохранения.
- Уведомления и таймеры для задач.
📌 GitHub: https://github.com/tagal6727/SelfDiscord
#python
SelfDiscord — это удобный selfbot для Discord с множеством команд и утилит. Он позволяет отслеживать ключевые слова, добавлять пользовательские команды и реакции, а также автоматизировать множество задач, таких как поиск изображений и управление сообщениями.
🚀Основные моменты:
- Логирование ключевых слов и уведомления о сообщениях.
- Автоматическая смена аватаров и статусов.
- Сохранение изображений и поиск источников.
- Пользовательские команды и реакции с возможностью сохранения.
- Уведомления и таймеры для задач.
📌 GitHub: https://github.com/tagal6727/SelfDiscord
#python
❤9👍2🎉1
Cursor мощно прокачался — релизнулась версия 2.1, которая еще быстрее находит баги, делает ревью кода, пишет и оптимизирует программы.
• Разрабы внедрили кнопку «Find issues» — агент автоматически правит баги, делает ревью и подсвечивает проблемы в боковой панели. Да, все СРАЗУ и без нескольких промптов.
• Поиск ускорили в разы — теперь он работает на базе векторов и шерстит даже массивную кодовую базу за секунды.
• Улучшили режим планирования — агент будет задавать еще больше уточняющих вопросов, когда ты утверждаете задачу. Отвечать нужно в интерактивном режиме.
И да, сейчас на Cursor Pro есть скидка — реально приятная. Вместо 22 тысяч — 7000 рублей!
Так что если думали — это тот самый момент «пока недорого».
Купить можно на сайте👉 по ссылке
Или можно купить на авито напрямую у продавца по ссылке
• Разрабы внедрили кнопку «Find issues» — агент автоматически правит баги, делает ревью и подсвечивает проблемы в боковой панели. Да, все СРАЗУ и без нескольких промптов.
• Поиск ускорили в разы — теперь он работает на базе векторов и шерстит даже массивную кодовую базу за секунды.
• Улучшили режим планирования — агент будет задавать еще больше уточняющих вопросов, когда ты утверждаете задачу. Отвечать нужно в интерактивном режиме.
И да, сейчас на Cursor Pro есть скидка — реально приятная. Вместо 22 тысяч — 7000 рублей!
Так что если думали — это тот самый момент «пока недорого».
Купить можно на сайте
Или можно купить на авито напрямую у продавца по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤5😁5👍3😱2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Коварная ловушка с замыканиями в Python
Многие хитрые баги в Python появляются из-за того, что разработчики неверно понимают область видимости переменных в замыканиях.
Частая ошибка - внутри цикла создавать функции-лямбды, которые «помнят» одно и то же финальное значение переменной, а не значение на каждой итерации. В итоге весь список функций ведёт себя одинаково. Чтобы избежать ловушки, фиксируйте значение через аргумент по умолчанию или используйте functools.partial.
Многие хитрые баги в Python появляются из-за того, что разработчики неверно понимают область видимости переменных в замыканиях.
Частая ошибка - внутри цикла создавать функции-лямбды, которые «помнят» одно и то же финальное значение переменной, а не значение на каждой итерации. В итоге весь список функций ведёт себя одинаково. Чтобы избежать ловушки, фиксируйте значение через аргумент по умолчанию или используйте functools.partial.
funcs = []
for i in range(5):
funcs.append(lambda x=i: x) # фиксируем i как значение по умолчанию
print([f() for f in funcs]) # [0, 1, 2, 3, 4]
👍11❤8🔥4
🌀 В Python есть встроенная функция
✓ Список можно развернуть
✓ Кортежи тоже разворачиваются
Можно итерироваться по
✓ Множества не разворачиваются
Причина: множества *не имеют порядка*, а значит разворачивать нечего.
Если нужно развернуть множество — сначала сделай его списком:
@pythonl
reversed(), но работает она не со всеми структурами данных. Быстрый разбор:✓ Список можно развернуть
reversed([1, 2, 3]) возвращает итератор. list(reversed([1, 2, 3])) → [3, 2, 1]✓ Кортежи тоже разворачиваются
Можно итерироваться по
reversed((1, 2, 3))✓ Множества не разворачиваются
reversed({1, 2, 3}) → TypeError: 'set' object is not reversible Причина: множества *не имеют порядка*, а значит разворачивать нечего.
Если нужно развернуть множество — сначала сделай его списком:
list(reversed(list({1, 2, 3})))@pythonl
❤7👍4