Przestrzeń nazw w Pythonie jest fundamentalnym pojęciem, które pozwala na organizowanie i zarządzanie identyfikatorami w kodzie. W praktyce jest to słownik, w którym kluczem jest nazwa zmiennej, funkcji, klasy itp., a wartością – odniesienie do konkretnego obiektu. Przestrzenie nazw pomagają uniknąć konfliktów nazw i zwiększyć czytelność kodu poprzez izolowanie obiektów w określonych kontekstach.
W programowaniu, szczególnie w języku Python, słowniki są niezwykle użytecznym typem danych, umożliwiającym przechowywanie danych w formie par klucz-wartość. Jednym z często zadawanych pytań dotyczących pracy ze słownikami jest to, jak można pobrać wszystkie klucze ze słownika. Odpowiedź na to pytanie jest prosta, a Python oferuje kilka eleganckich sposobów na wykonanie tej operacji.
W świecie Pythona często spotykamy się z różnymi rozszerzeniami plików, które na pierwszy rzut oka mogą wydawać się podobne, ale w rzeczywistości służą różnym celom. Dwa z takich rozszerzeń to .py i .pyc, które odgrywają kluczowe role w procesie programowania i wykonywania kodu Pythona. W tym artykule przyjrzymy się bliżej, czym różnią się te dwa
Wstęp do tematu często wywołuje pewien stopień zamieszania, ponieważ sposób, w jaki Python przekazuje argumenty do funkcji, może wydawać się na pierwszy rzut oka nieco niejasny. Czy są one przekazywane przez referencję, czy może przez wartość? Aby wyjaśnić tę kwestię, przyjrzyjmy się bliżej, jak Python obsługuje argumenty funkcji.
Python jest językiem o dynamicznym typowaniu, co oznacza, że nie musisz deklarować typu zmiennej przed jej użyciem. Język ten oferuje szereg wbudowanych typów danych, które są dostępne “od ręki” i pozwalają na efektywną pracę z różnymi rodzajami danych. Wbudowane typy danych w Pythonie można podzielić na kilka kategorii: liczbowe, sekwencyjne, mapowania, zbiory oraz logiczne.
W programowaniu w Pythonie często spotkamy się z pojęciami *args i **kwargs. Są to konwencje umożliwiające przekazywanie zmiennej liczby argumentów do funkcji. Ich zrozumienie jest kluczowe dla pisania elastycznego i efektywnego kodu.
Instrukcja with w Pythonie jest używana do opakowania wykonywania bloków instrukcji wraz z metodami zdefiniowanymi przez kontekst menedżerów. Pozwala to na zarządzanie zasobami, takimi jak pliki, połączenia sieciowe, i blokady, w sposób, który zapewnia ich automatyczne zwalnianie po zakończeniu bloku with lub w przypadku wystąpienia wyjątku. W praktyce użycie with pozwala na bardziej czytelny kod
Global Interpreter Lock (GIL) jest mechanizmem używanym w implementacji CPython (standardowej i najbardziej popularnej implementacji Pythona), który zapobiega równoczesnemu wykonywaniu wielu wątków natywnych w jednym procesie. Innymi słowy, GIL sprawia, że mimo posiadania wielu wątków na poziomie systemu operacyjnego, w danym momencie może być wykonywany tylko jeden wątek.
Python oferuje wiele mechanizmów do przechowywania danych w sposób trwały. Dwa z tych mechanizmów, pickling i unpickling, pozwalają na serializację i deserializację obiektów Pythona. Serializacja, znana również jako pickling, to proces konwersji obiektu Pythona na ciąg bajtów, co umożliwia zapisanie go do pliku lub przesłanie przez sieć. Deserializacja, czyli unpickling, to odwrotny proces, który pozwala
Docstringi w Pythonie to łańcuchy dokumentacyjne, które są używane do opisania działania modułów, funkcji, klas i metod. Są to wieloliniowe komentarze, które pomagają innym programistom, a także przyszłemu “ja”, zrozumieć, co dany fragment kodu robi, jak go używać i jakie wartości oczekuje lub zwraca. Docstringi są bardzo ważne w profesjonalnym programowaniu, ponieważ przyczyniają się do
Slicing, czyli krojenie, jest techniką w Pythonie używaną do uzyskiwania dostępu do części danych z sekwencji takich jak listy, krotki (tuple), oraz napisów (string). Dzięki tej technice można łatwo wyciągnąć podsekwencje przez określenie indeksu początkowego i końcowego oraz kroku, który określa, jakie elementy należy “przeskoczyć”.
List comprehension to potężna funkcja języka Python, umożliwiająca tworzenie nowych list poprzez stosowanie wyrażenia na każdym elemencie sekwencji lub iterowalnego obiektu, często w jednej linii kodu. Jest to bardziej zwięzły sposób na tworzenie list niż tradycyjne pętle for, co sprawia, że kod jest czytelniejszy i często wydajniejszy.
Obsługa błędów w Pythonie jest kluczowym aspektem programowania, który pozwala na eleganckie radzenie sobie z nieoczekiwanymi sytuacjami podczas wykonywania kodu. W Pythonie obsługa błędów odbywa się za pomocą wyjątków, które są sygnałami wskazującymi, że wystąpił błąd podczas wykonania programu.
Python, jako język wysokiego poziomu, zapewnia programistom wygodę zarządzania pamięcią dzięki automatycznemu mechanizmowi odśmiecania, znanemu jako Garbage Collection (GC). Ten mechanizm jest kluczowy dla zapewnienia efektywności aplikacji przez automatyczne zwalnianie pamięci, która nie jest już używana. W tym artykule przyjrzymy się, jak działa Garbage Collection w Pythonie, oraz zaprezentujemy przykładowy kod, by lepiej zrozumieć ten
Funkcje Lambda, znane również jako anonimowe funkcje, są jednym z kluczowych pojęć w wielu językach programowania, w tym w Pythonie. Umożliwiają one tworzenie małych, jednolinijkowych funkcji bez konieczności formalnego definiowania funkcji za pomocą tradycyjnego słowa kluczowego def. Funkcje te są wysoce użyteczne w wielu scenariuszach programowania, szczególnie podczas pracy z funkcjami wyższego rzędu, które przyjmują