GlutSale Jr.
По всем вопросам - @gll1hf ; @Kkkkikkkkkk @yoy_its_me Отзывы - https://t.me/+OtATjSambdIzMjM6
Show more319
Subscribers
No data24 hours
No data7 days
No data30 days
- Subscribers
- Post coverage
- ER - engagement ratio
Data loading in progress...
Subscriber growth rate
Data loading in progress...
Кстати сегодня через 4 часа подведу итоги, те кто не голосовал проголосуйте пожалуйста
📌 Задача: менеджер задач
📝 Описание задачи:
Разработать простой менеджер задач, который позволит пользователям управлять своими задачами. Приложение должно предоставлять функционал для добавления, удаления и просмотра задач.
🔍 Требования:
Добавление задач: Пользователь может ввести описание задачи, которая будет сохранена в системе с уникальным идентификатором.
Удаление задач: Пользователь может указать идентификатор задачи для её удаления из системы.
Просмотр задач: Пользователь может просмотреть список всех сохраненных задач с их уникальными идентификаторами и описаниями.
Интерактивный интерфейс: Приложение должно предоставлять простой и понятный интерфейс для взаимодействия с пользователем.
Обработка ошибок: Предусмотреть корректную обработку возможных ошибок, таких как неверный ввод идентификатора задачи и другие.
🔗 Ссылка на репозиторий:
Ссылка для того как это вижу я
Продолжаем делать задания как видите это вы, я верю в вас, в прошлый раз так никто и не переделал код который я предоставил, а значит сегодня я дам 10 долларов(на криптокошелек) человеку с самым лучшим написанием кода, используя только те темы которые мы прошли. Дедлайн также 10 часов - более чем достаточно для задач такого уровня
#HowToLearn #Python #2Экзамен
📚Работа над ошибками основы функций: 4.9 Часть
Вот верный код для задач по основам функций, проверьте себя и если ваше решение не такое как у меня, то я рад увидеть его в комментариях
1️⃣Задача: Обработка сложного вложенного списка
def flatten_list(nested_list):
flattened = []
for item in nested_list:
if isinstance(item, list):
flattened.extend(flatten_list(item))
else:
flattened.append(item)
return flattened
2️⃣Задача: Многократное взаимодействие с глобальной переменной
global_list = []
def modify_list(value):
global global_list
global_list.append(value)
def process_global_list():
global global_list
return list(set(global_list))
3️⃣Задача: Обработка сложной структуры словарей
def merge_dicts(dict1, dict2):
merged = dict1.copy()
merged.update(dict2)
return merged
def find_longest_key(dicts):
longest_key = ""
max_length = 0
for dictionary in dicts:
for key in dictionary.keys():
if len(key) > max_length:
longest_key = key
max_length = len(key)
return longest_key
Надеюсь вы узнали много нового сегодня, до завтра
#HowToLearn #Python #4Урок👍 1
Мб просто большие статьи раз в неделю дропать? Уже просто на щитпостинг смахивает немножкаAnonymous voting
- Да
- Все по кайфу оставляй как есть
- Как я сюда попал???
- Деньги лучше давай учиться не хотим
🔍 Применение знаний основ функций Python: 4.5 Часть
Продолжаем практиковаться используя полученные знания и сегодня, каждый из вас кто дойдет до конца не пропустив ни одного этапа сможет достигнуть того момента когда он напишет свой первый скрипт для отработки проекта.
1️⃣Задача: Обработка сложного вложенного списка
Описание: Создайте функцию flatten_list(nested_list), которая принимает вложенный список и возвращает его "выровненный" вариант (т.е. список, содержащий только числа, без вложенностей).
Пример:
def flatten_list(nested_list):
flattened = []
for item in //:
if isinstance(item, list):
flattened.extend(flatten_list(item))
else:
flattened.append(item)
return flattened
2️⃣Задача: Многократное взаимодействие с глобальной переменной
Описание: Создайте глобальную переменную global_list (список). Напишите функцию modify_list(value), которая добавляет значение value в global_list. После этого напишите функцию process_global_list(), которая принимает global_list и возвращает список, содержащий только уникальные элементы из global_list.
Пример:
global_list = []
def modify_list(value):
global global_list
global_list.append(//)
def process_global_list():
global //
return list(set(global_list))
3️⃣Задача: Обработка сложной структуры словарей
Описание: Создайте функцию merge_dicts(dict1, dict2), которая объединяет два словаря. Если ключи в обоих словарях совпадают, значения из dict2 переопределяют значения из dict1. Затем напишите функцию find_longest_key(dicts), которая принимает список словарей и возвращает ключ из словаря, который имеет самый длинный ключ.
Пример:
def merge_dicts(dict1, dict2):
merged = dict1.copy()
merged.update(dict2)
return //
def find_longest_key(dicts):
longest_key = ""
max_length = 0
for dictionary in //:
for key in dictionary.keys():
if len(key) > //:
longest_key = key
max_length = len(key)
return
//
Надеюсь, эти задачи будут интересными и вызовут интересные мысли при их решении, при проблемах можете обращаться в комментариях 🚀🔍
#HowToLearn #Python #4Урок👍 1
🐍 Основы функций Python: 4 часть
1️⃣ Объявление и вызов функций
Функция в Python объявляется с использованием ключевого слова def, за которым следует имя функции и круглые скобки, внутри которых могут находиться параметры функции.
Например:
def greetings():
print("Привет, мир!")
Чтобы вызвать функцию, просто используйте ее имя с круглыми скобками:
greetings()2️⃣ Параметры и возвращаемые значения Функции могут принимать параметры, которые позволяют передавать данные внутрь функции. Возвращаемое значение задается с помощью ключевого слова return. Пример функции с параметрами и возвращаемым значением:
def multiplication(a, b):
result = a * b
return result
Вызов:
result(может называться по другому) = multiplication(5, 3)3️⃣ Локальные и глобальные переменные Переменные, объявленные внутри функции, являются локальными и доступны только внутри этой функции. Глобальные переменные объявляются вне функций и доступны везде в программе. Пример:
global_var = 10
def func():
local_var = 5
print(local_var) # Выведет 5
func()
print(global_var) # Выведет 10
4️⃣Небольшое дополнение (обработка ошибок)
Иногда в коде могут возникать ошибки, которые могут прерывать выполнение программы. Для предотвращения такого прерывания и управления ошибками используется механизм исключений в Python. Ключевые слова try и except позволяют "ловить" исключения и выполнять соответствующие действия.
Например:
try:
result= 10 / 0 # Деление на ноль
except ZeroDivisionError:
print("Ошибка: Деление на ноль!")
В этом примере, благодаря try, программа "пробует" выполнить деление. Если возникает ошибка (деление на ноль), управление передается в блок except, где выводится соответствующее сообщение.
Спецификации исключений
Кроме базового except, можно указать конкретные типы исключений для более точной обработки. Это делается с помощью ключевого слова as после имени исключения.
Например:
try:
# Код, который может вызвать ошибку
except ZeroDivisionError as err:
print(f"Ошибка деления: {err}")
except ValueError as err:
print(f"Неверное значение: {err}")
В этом случае, в зависимости от типа ошибки, будет выводиться соответствующее сообщение, а сама ошибка будет доступна через переменную err.
Используйте обработку исключений, чтобы сделать ваш код более надежным и устойчивым к ошибкам!
Эти основы помогут вам лучше понять, как работают функции в Python. Продолжайте изучение! 🚀🐍
#HowToLearn #Python #4Урок👍 1
📚Работа над ошибками Структуры данных: 3.9 Часть
Привет, ребята! Продолжаем наш путь. Обязательной точкой является проверка своего кода, и следование четко намеченному пути. Предлагаю вам проверить свой код с верным кодом, свой код отправляйте в комментариях.
1️⃣Задача на простое объединение:
list1 = [3, 1, 4]
list2 = [2, 7, 1]
merged_list = sorted(list1 + list2)
print(merged_list)
2️⃣Задача на подсчет уникальных элементов:
data_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4]
data_tuple = (1, 2, 2, 3, 4, 4)
data_set = {1, 2, 2, 3, 4, 4}
unique_list = len(set(data_list))
unique_tuple = len(set(data_tuple))
unique_set = len(data_set)
print(f"Уникальные элементы в списке: {unique_list}")
print(f"Уникальные элементы в кортеже: {unique_tuple}")
print(f"Уникальные элементы в множестве: {unique_set}")
3️⃣Задача на создание словаря из списка кортежей:
data_tuples = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
data_dict = {name: age for name, age in data_tuples}
print(data_dict)
Надеюсь что вы узнали много нового сегодня, рад стараться для вас, если у вас имеются вопросы не стесняйтесь задавать их в комментариях. До завтрашнего дня друзья.
#HowToLearn #Python #3Урок👍 1
🔍 Применение знаний структур данных Python: 3.5 Часть
Привет, дорогие подписчики! Погружаемся в практику! 🚀 Сегодня предлагаю вам три задачи, которые помогут закрепить знания о списках, кортежах, множествах и словарях в Python.
1️⃣Задача на простое объединение:
Описание: У вас есть два списка, необходимо объединить их в один и отсортировать по возрастанию.
list1 = [//]
list2 = [//]
merged_list = sorted(//)
print(merged_list)
2️⃣Задача на подсчет уникальных элементов:
Описание: Вам предоставляется список, кортеж и множество. Нужно определить количество уникальных элементов в каждой структуре данных.
Код:
data_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4]
data_tuple = (1, 2, 2, 3, 4, 4)
data_set = {1, 2, 2, 3, 4, 4}
unique_list = len(set(data_list))
unique_tuple = //
unique_set = //
print(f"Уникальные элементы в списке: {unique_list}")
print(f"Уникальные элементы в кортеже: //")
print(f"Уникальные элементы в множестве: {//}")
3️⃣Задача на создание словаря из списка кортежей:
Описание: У вас есть список кортежей, где каждый кортеж представляет собой пару (имя, возраст). Необходимо создать словарь, где ключом будет имя, а значением - возраст.
Код:
data_tuples = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
data_dict = {//}
print(data_dict)
Напоминаю что это задачи на самостоятельное решение, но через несколько часов вы сможете сравнить своё решение с тем которое предпологалось.
Надеюсь, эти задачи помогут вам лучше понять и применять структуры данных в Python! Поделитесь своими решениями в комментариях! 💡
#HowToLearn #Python #3Урок👍 1
🐍 Структуры данных Python: 3 часть
Привет, друзья! В нашем путешествии по миру Python мы не можем обойти стороной важные структуры данных. Давайте подробнее рассмотрим четыре основных типа: списки, кортежи, множества и словари. 📚
1️⃣Списки (list):
Основной тип для хранения упорядоченных элементов.
Могут содержать элементы разных типов.
Индексация начинается с 0.
Пример:
my_list = [1, 2, 3, 'a', 'b']Пример генератора списка:
squares = [x**2 for x in range(10)]
# Результат: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
2️⃣Кортежи (tuple):
Похожи на списки, но неизменяемы.
Используются для хранения фиксированного набора элементов.
Пример:
my_tuple = (1, 2, 3)Кортеж напрямую не имеет генератора Но можно немного схитрить и сделать примерно вот так:
gen = (x for x in range(5))
my_tuple = tuple(gen)
В этом примере переменная gen является объектом-генератором, который генерирует числа от 0 до 4. Затем с помощью функции tuple() мы преобразуем этот объект-генератор в кортеж my_tuple.
3️⃣Множества (set):
Коллекция уникальных элементов без порядка.
Поддерживают операции над множествами: объединение, пересечение и т.д.
Пример:
my_set = {1, 2, 3, 4}
Пример генератора сета:
unique_chars = {char for char in 'hello'} # Результат: {'e', 'o', 'h', 'l'}4️⃣Словари (dict): Связывают ключи и значения. Очень эффективны для поиска по ключу. Пример:
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25}
Пример генератора словаря:
names_lengths = {name: len(name) for name in ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}
# Результат: {'Alice': 5, 'Bob': 3, 'Charlie': 7}
Погружайтесь в изучение этих структур, они будут незаменимыми инструментами в вашем арсенале Python-разработчика! 🚀
#HowToLearn #Python #3Урок👍 1
Choose a Different Plan
Your current plan allows analytics for only 5 channels. To get more, please choose a different plan.