---

10 Умных Хитростей Python: Библиотеки и Лайфхаки

Привет, хакеры и кодеры! Сегодня мы погрузимся в мир Python и раскроем 10 умных хитростей, которые сделают вашу жизнь проще и, возможно, даже веселее. Готовы? Поехали!

1. Используйте enumerate()

Зачем писать счетчик в цикле, когда есть enumerate()? Он не только делает ваш код чище, но и позволяет вам выглядеть умнее. Теперь вы можете сказать: "Я не просто итерирую, я итерирую с номером!"

for i, value in enumerate(['apple', 'banana', 'cherry']):
    print(f"{i}: {value}")

2. zip() — ваш новый лучший друг

Собираетесь объединить два списка? Зачем писать кучу кода, когда можно использовать zip()? Это как сводить на свидание два списка и наблюдать, как они идеально совпадают.

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
scores = [85, 90, 95]
for name, score in zip(names, scores):
    print(f"{name}: {score}")

3. Списковые включения (List Comprehensions)

Если вы не используете списковые включения, вы, вероятно, все еще пишете код в стиле 90-х. Это как магия: вы берете список и превращаете его в другой список с минимальными усилиями!

squared = [x**2 for x in range(10)]

4. defaultdict — забудьте о KeyError

Сколько раз вы сталкивались с KeyError? С defaultdict это становится историей. Просто задайте значение по умолчанию, и ваш код станет таким же надежным, как ваш любимый кофе.

from collections import defaultdict

d = defaultdict(int)
d['a'] += 1
print(d['a'])  # 1

5. with для управления ресурсами

Зачем беспокоиться о закрытии файлов или освобождении ресурсов, когда у вас есть with? Это как иметь няню, которая заботится обо всем, пока вы занимаетесь более важными делами, например, проверкой мемов.

with open('file.txt') as f:
    content = f.read()

6. itertools для бесконечных возможностей

Если вы хотите, чтобы ваш код выглядел как магия, используйте библиотеку itertools. Она предлагает такие функции, как count(), cycle() и repeat(), которые сделают вашу жизнь проще, а код — более загадочным.

import itertools

for i in itertools.count(10):
    if i > 15:
        break
    print(i)

7. functools.lru_cache — кэширование для ленивых

Зачем вычислять одно и то же несколько раз? Используйте lru_cache, чтобы кэшировать результаты. Это как хранить еду в холодильнике: не нужно готовить каждый раз!

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

8. pandas для работы с данными

Если вы работаете с данными и не используете pandas, вы, вероятно, все еще пишете в Excel. Эта библиотека сделает вашу жизнь проще, а ваши данные — красивее.

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Score': [90, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

9. matplotlib для визуализации

Хотите показать свои данные в красивом виде? Используйте matplotlib. Это как нарисовать картину, только вместо кисти у вас есть код.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()

10. pytest — тестирование с улыбкой

Если вы не тестируете свой код, вы, вероятно, находитесь в состоянии постоянного стресса. Используйте pytest, чтобы сделать тестирование простым и даже веселым. В конце концов, кто сказал, что тесты не могут быть забавными?

def test_addition():


***

<center>![image](https://pixabay.com/get/ga774827fe3a15785c1bde0e55de03a991851170594a4ecae780e856659a855b52baf003f726f342a6e5fe141baf06a61aa134c9e0b59341c55ca167bfbeb76a8_640.jpg)</center>

***

All images are taken from the [Pixabay.com](https://pixabay.com)Больше полезных статей [4adm.in](https://4admin.mywire.org)