Python | Rumpy

🧹 Принцип DRY

DRY — це один із ключових принципів програмування, який закликає уникати дублювання коду. Основна ідея: Don't Repeat Yourself (Не повторюй себе) .

🤔 Чому варто використовувати DRY?

1. Код стає більш приємний оку, бо зменшується обсяг коду.
2. Спрощується підтримка.
3. Зменшується ймовірність помилок.

❌ Приклад без DRY:

def greet_john():
print("Привіт, John!")
print("Гарного дня!")
print("До зустрічі!")

def greet_mary():
print("Привіт, Mary!")
print("Гарного дня!")
print("До зустрічі!")

Поганий приклад - кожна функція містить однаковий код, що ускладнює підтримку.

✅ Приклад із DRY:

def greet(name):
print(f"Привіт, {name}!")
print("Гарного дня!")
print("До зустрічі!")

Хороший приклад - одна функція обробляє всі привітання через параметр name.

🚀 Rumpy | 🖥 YouTube | 💬 Чат

😱 Які існують типи даних в Python?

➿➿➿➿➿➿➿

🕷 Типи даних поділяються на:

ЗМІННІ та НЕЗМІННІ

➿➿➿➿➿➿➿

🎩 Незмінні типи даних (Immutable)

int — цілі числа (наприклад, 5, -10)
float — дробові числа (наприклад, 3.14, -0.1)
bool — логічні значення (True, False)
str — рядки (наприклад, "Hello")
tuple — кортежі, що зберігають послідовність даних, яку не можна змінювати (наприклад, (1, 2, 3))
frozenset — незмінні множини, що містять унікальні елементи

🐈‍⬛ Змінні типи даних (Mutable)

list — списки, які можна редагувати, додавати або видаляти елементи (наприклад, [1, 2, 3])
dict — словники, які зберігають пари "ключ-значення" (наприклад, {"name": "Alice", "age": 25})
set — множини, що містять унікальні значення і допускають зміну (наприклад, {1, 2, 3})

❓ В чому різниця?

Різниця між змінними та незмінними типами даних пов'язана з тим, як вони зберігаються та працюють у пам'яті.

👈 Незмінні типи (Immutable): коли ви змінюєте значення, Python створює новий об'єкт із новим місцем у пам'яті, залишаючи старий об'єкт без змін.

text = "Hello"
print(id(text)) # ID першого об'єкта
text += " World"
print(id(text)) # ID нового об'єкта, який відрізняється від першого

👋 Змінні типи (Mutable): Змінні типи, як-от списки та словники, можна змінювати прямо в тому ж місці в пам'яті. Якщо додати або змінити елемент у списку, Python просто оновлює дані без створення нового об'єкта.

my_list = [1, 2, 3]
print(id(my_list)) # ID початкового списку
my_list.append(4)
print(id(my_list)) # ID той самий, список змінився на місці

🚀 Rumpy | 🖥 YouTube | 💬 Чат

❌ 3 Найчастіші помилки Python розробників

🔮 1. Магічні числа

Магічні числа – це числа, що з’являються в коді без пояснення, що саме вони означають.

Наприклад дивлячись на дану змінну, зовсім не зрозуміло, за що вона відповідає.

a = 120

Але якщо додати пояснення, то робиться зразу зрозуміло, що йдеться про максимально дозволену швидкість!

max_speed_limit = 120

⚠️ 2. Неправильне розуміння is та ==

== перевіряє рівність значень, а is порівнює об'єкти за адресою в пам’яті. Наприклад, a == b перевірить значення, тоді як a is b перевірить, чи обидва об'єкти – один і той самий.

На дану тему вже був більш детальніший пост - тиць.

🤷‍♂️ 3. Ігнорування тернарного оператора

Іноді розробники пишуть на дуже багато рядків if-else там, де можна використати тернарний оператор. Він дозволяє записати if-else в один рядок, роблячи код компактнішим і більш читабельним.

# Замість цього:
LIMIT = 10
if x > LIMIT:
result = "More than 10"
else:
result = "10 or less"

# Використовуйте тернарний оператор:
result = "More than 10" if x > LIMIT else "10 or less"

🚀 Rumpy | 🖥 YouTube | 💬 Чат

🔄 Enumerate в Python

enumerate — це спосіб додати лічильник до ітерованого об’єкта.

⚙️ Параметри функції enumerate()

iterable — це послідовність, ітератор або будь-які об'єкти, які можна перебирати.

start (необов'язковий) — початкове значення для нумерації. За замовчуванням початок відліку — 0, якщо не вказано інше.

👩‍💻 Приклад:

fruits = ['Apple', 'Pear', 'Orange', 'Cherry']
print(list(enumerate(fruits)))
# [(0, 'Apple'), (1, 'Pear'), (2, 'Orange'), (3, 'Cherry')]

print(list(enumerate(fruits, start=1)))
# [(1, 'Apple'), (2, 'Pear'), (3, 'Orange'), (4, 'Cherry')]

🟢 Перебір списків з індексами:

У цьому прикладі використовується цикл for разом із enumerate() для перебору списку з індексами та виведення кожного елемента з його номером.

for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f"{index}: {fruit}")

# 0: Apple
# 1: Pear
# 2: Orange
# 3: Cherry

🚀 Rumpy | 🖥 YouTube | 💬 Чат

📔 Атрибути класів і об'єктів

Для того щоб оголосити клас у Python, використовується ключове слово class.
class Car:

🏎 Атрибути класу

Атрибути — це змінні, що зберігають дані про клас.

class Car:
# Атрибут класу
color = black
wheels = 4

🚗 Атрибути об'єктів

Якщо потрібно створити машину з іншими характеристиками, можна змінювати атрибути для кожного об'єкта окремо:

first_car = Car()
second_car = Car()

first_car.color = "red"
second_car.color = "blue"

print(first_car.color) # Виведе: red
print(second_car.color) # Виведе: blue

🚀 Rumpy | 🖥 YouTube | 💬 Чат

👨‍💻 Введення в ООП

Об'єктно-орієнтоване програмування

🖥 Види програмування:

Процедурне програмування — це коли ти просто пишеш код послідовно, функція за функцією.

❤️ Скоріше за все, ти вже так робив більшу частину часу. Але коли програма розростається, стає складніше розібратися в коді і тут вже потрібний ООП.

ООП - це підхід, при якому програма будується з об'єктів. Уяви, що кожен об'єкт — це як реальна річ.

👮‍♂️ Наприклад, машина: у неї є властивості (марка, модель) і дії (вона може їхати).

😕 Що ж дає ООП?

1. Організованість: Код розбивається на об'єкти, кожен з яких виконує конкретну задачу. Це спрощує розуміння та управління програмою.
2. Легке розширення: Для змін або додавання нового функціоналу працюєш лише з відповідним об'єктом, а не всім кодом.
3. Повторне використання: Один шаблон (клас) дозволяє створювати багато об'єктів із різними характеристиками.

🚀 Rumpy | 🖥 YouTube | 💬 Чат

🌀 Range()

range() — дозволяє створювати послідовності чисел. Його часто використовують в циклах, коли треба повторювати дію певну кількість разів або пройтись по індексах елементів списку.

🤔 Як це працює?
range(start, stop, step)

start — початок послідовності (за замовчуванням 0)
stop — кінець послідовності (НЕ включається)
step — крок між числами (може бути негативним!)

⤵️ Приклади:

1. Простий цикл:

for i in range(5):
print(i)

Виведе числа від 0 до 4

2. Задаємо початок і крок:

for i in range(2, 10, 2):
print(i)

Виведе парні числа: 2, 4, 6, 8.

3. В зворотньому порядку:

for i in range(10, 0, -1):
print(i)

Виведе числа від 10 до 1.

❕ Корисний момент:

🟠 range() не створює список, а лише генерує числа по мірі потреби, що економить пам'ять. Якщо треба перетворити в список, використовуйте:
list(range(5))

🚀 Rumpy | 🖥 YouTube | 💬 Чат

📂 Як працювати з файлами в Python?

Python дозволяє легко читати та записувати файли. Ось кілька базових операцій з файлами:

📌 Читання з файлу:
with open('file.txt', 'r') as file:
data = file.read()
print(data)

📌 Запис у файл:
with open('file.txt', 'w') as file:
file.write('Hello, Python!')

📝 Порада: використовуйте with, щоб автоматично закрити файл після роботи з ним!

🚀 Rumpy | 🖥 YouTube | 💬 Чат

✅ Анотації

Анотації в Python — це спосіб вказати типи змінних, параметрів функцій або їх результатів. Вони не змушують Python працювати з цими типами, але допомагають програмістам і IDE зрозуміти, з чим вони мають справу.

🔋 Як це виглядає?

1. Анотації для параметрів і результату функції

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
return a + b

У цьому прикладі параметри a і b повинні бути цілими числами, а функція повертає теж ціле число. Анотації — це підказка, але Python не перевіряє їх під час виконання.

2. Анотації для змінних

x: str = "Hello"
y: float = 3.14

3. List, Dict, Tuple

from typing import List, Dict, Tuple

def process_data(numbers: List[int], data: Dict[str, int], coordinates: Tuple[float, float]) -> None:
print(f"Список чисел: {numbers}")
print(f"Словник: {data}")
print(f"Координати: {coordinates}")

4. Optional
Optional означає, що змінна може мати тип або бути None.

from typing import Optional

def find_user(name: Optional[str] = None) -> str:
if name:
return f"Знайдено користувача: {name}"
return "Користувач не вказаний"

5. Union або |
Union використовується, коли параметр або результат може мати кілька різних типів.

from typing import Union

def get_value(value: Union[int, str]) -> str:
return f"Значення: {value}"

Або так, більш сучасно:

def get_value(value: int | str) -> str:
return f"Значення: {value}"

6. Any
Any — універсальний тип, який дозволяє передавати будь-які дані.

from typing import Any

def process_anything(data: Any) -> None:
print(f"Обробка: {data}")

❔ Для чого це використовувати?

1. Підвищує читабельність: Інші розробники (або ви самі через певний час) легше зрозуміють, що відбувається в коді.
2. Допомагає уникнути помилок: IDE може попередити вас про можливу помилку, якщо ви передасте значення неправильного типу.
3. Додає підказки: При використанні IDE він може підказати їх параметри функції.

🚀 Rumpy | 🖥 YouTube | 💬 Чат

✅ Плагін Black

Коли пишеш код на Python, важливо дотримуватись єдиного стилю коду. Це не тільки робить твій код більш читабельним, але й полегшує його розуміння для інших розробників.

🥂 Для полегшення життя розробникам створили Black — плагін, який всього за кілька кліків автоматично форматуватиме твій код за всіма стандартами. Він зробить його охайним і приємним для ока.

👀 Хочеш побачити, як це працює?

Найкращий спосіб зрозуміти це — спробувати самому! Як кажуть: "Краще один раз побачити, ніж сто разів почути".

🚀 Як встановити та почати користуватися Black:

1. Відкрий PyCharm, перейди до вкладки Plugins і знайди BlackConnect його потрібно завантажити.
2. У терміналі виконай команду pip install black[d].
3. Для запуску Black введи команду blackd.
4. Щоб відформатувати код, просто натисни Alt + Shift + B у файлі, де потрібне форматування.

👍 Особисто я постійно використовую цей плагін і він допомагає зробити мій код чистим і структурованим.

🔥 Спробуйте обов'язково використати цей плагін та насолодіться тим, як покращиться ваш код!

🚀 Rumpy | 🖥 YouTube | 💬 Чат