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
W języku programowania Python, listy i krotki to dwie podstawowe struktury danych, które są używane do przechowywania kolekcji elementów. Na pierwszy rzut oka, mogą wydawać się podobne, ponieważ obie pozwalają na przechowywanie elementów różnych typów. Jednak istnieją między nimi kluczowe różnice, które wpływają na sposób, w jaki są używane w programach. W tym artykule omówimy
PEP jest skrótem od Python Enhancement Proposal, co oznacza Propozycję Usprawnienia Pythona. Jest to formalny dokument, który został zaproponowany przez członków społeczności Pythona, mający na celu wprowadzenie nowych funkcji do języka Python lub zmianę istniejących mechanizmów. PEP-y są kluczowym elementem procesu rozwoju Pythona, umożliwiającym otwartą i zorganizowaną komunikację między deweloperami na temat potencjalnych ulepszeń.
Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie, cenionym za swoją czytelność, elastyczność i wszechstronność. Dzięki temu, że jest łatwy do nauczenia, ale jednocześnie potężny w użyciu, Python znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, od rozwoju aplikacji webowych, przez analizę danych, aż po sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Poniżej przedstawiam kilka kluczowych korzyści płynących z
Moduły w Pythonie to kluczowy element strukturyzowania i organizacji kodu w większych projektach. Pozwalają na podział kodu na mniejsze, zarządzalne części, co ułatwia zarówno rozwój, jak i późniejsze utrzymanie aplikacji. Moduły mogą zawierać definicje funkcji, klas, zmiennych, a także wykonywalny kod. Dzięki modułom, programiści mogą ponownie używać kodu w różnych projektach, co przyspiesza proces tworzenia
Gettery i settery są metodami, które zapewniają kontrolowany dostęp do atrybutów klasy w programowaniu obiektowym. W Pythonie, języku znającym zarówno konwencję bezpośredniego dostępu do atrybutów, jak i możliwość ich ukrycia za pomocą metod, gettery i settery służą do zarządzania dostępem do danych, walidacji i ewentualnej transformacji tych danych podczas ich odczytu i zapisu.
W Pythonie, podobnie jak w wielu innych językach programowania, istnieje możliwość definiowania statycznych zmiennych i metod. Są one związane z klasą, a nie z jej instancjami, co oznacza, że wartości zmiennych są współdzielone między wszystkimi instancjami klasy, a metody można wywoływać bez potrzeby tworzenia obiektu klasy. W tym artykule omówimy, jak używać statycznych zmiennych i
Rozszerzanie klas w Pythonie to potężny mechanizm programowania obiektowego, który pozwala na tworzenie nowych klas na bazie istniejących. Dzięki temu programiści mogą dodawać nowe funkcjonalności do klas lub modyfikować istniejące zachowania, zachowując przy tym klarowność kodu i unikając jego duplikacji. W tym artykule przyjrzymy się, jak rozszerzać klasy w Pythonie, używając praktycznych przykładów zamiast typowych
W tym artykule omówimy, jak tworzyć proste klasy w Pythonie, które są podstawowym budulcem programowania obiektowego w tym języku. Klasy pozwalają na tworzenie obiektów, które są instancjami tych klas i mogą zawierać zarówno atrybuty (czyli dane), jak i metody (czyli funkcje związane z tymi danymi). Przejdziemy przez pełny przykład kodu, opisując poszczególne elementy i ich
W programowaniu niezwykle ważną częścią jest zarządzanie datami i czasem. Python oferuje bogaty zestaw narzędzi w standardowej bibliotece, które pozwalają na efektywne manipulowanie datami, czasem oraz ich formatami. W tym artykule przyjrzymy się bliżej modułom datetime, time oraz calendar, które są podstawą do pracy z datami i czasem w Pythonie.
Słowniki w Pythonie są jedną z najbardziej uniwersalnych i wydajnych struktur danych. Pozwalają na przechowywanie danych w formie klucz-wartość, co ułatwia szybki dostęp do wartości poprzez klucz. Python oferuje bogaty zestaw funkcji do pracy ze słownikami, umożliwiając ich tworzenie, modyfikację, dostęp do elementów, a także iterację. W tym artykule omówimy najważniejsze funkcje operujące na słownikach
W Pythonie listy są jednym z najbardziej uniwersalnych typów danych, oferujących szeroką gamę metod umożliwiających efektywne zarządzanie i manipulowanie sekwencjami danych. W tym artykule przyjrzymy się różnym funkcjom i metodam operującym na listach, zapewniając przy tym przykłady kodu, które pomogą zrozumieć ich zastosowanie.