Python oferuje unikalną funkcję, której nie znajdziemy w wielu innych językach programowania: klauzulę else dołączoną do pętli. Ta funkcjonalność może wydawać się na pierwszy rzut oka myląca, ponieważ tradycyjnie else jest stosowane w instrukcjach warunkowych. W kontekście pętli, else wykonuje blok kodu, gdy pętla zakończy się normalnie, tzn. nie przez wywołanie break.
Słowo kluczowe yield w Pythonie jest często spotykane w kontekście generatorów. Umożliwia ono funkcji zwracanie wartości jedna po drugiej, zamiast jednorazowego zwrócenia wszystkich wartości na końcu wykonania. Pozwala to na efektywne zarządzanie pamięcią oraz umożliwia tworzenie strumieni danych, które mogą być przetwarzane na bieżąco. W tym artykule przyjrzymy się działaniu yield oraz jego praktycznemu zastosowaniu.
W programowaniu często spotykamy się z potrzebą zrozumienia i manipulacji danymi przechowywanymi w tablicach. Jednym z kluczowych aspektów pracy z tablicami jest umiejętność określenia ich rozmiaru. W Pythonie tablice są często reprezentowane przez listy, a język ten oferuje proste i intuicyjne metody do określania ich długości. W tym artykule omówimy, jak możemy znaleźć długość tablicy
Wprowadzenie do mechanizmu przekazywania parametrów w Pythonie to kluczowe zagadnienie dla programistów na każdym poziomie zaawansowania. Python, jako język o dynamicznym typowaniu, posiada specyficzne podejście do przekazywania argumentów do funkcji. W tym artykule wyjaśnimy, jak działa ten mechanizm, posługując się przykładami kodu i komentarzami.
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”.