Python предлагает множество инструментов для написания лаконичного и производительного кода. Списковые и словарные включения позволяют создавать коллекции данных в одну строку, а генераторы экономят память при работе с большими наборами. Функции
Встроенные функции
Управление ресурсами обеспечивается
Для оптимизации применяйте
enumerate()
и zip()
упрощают итерирование и объединение данных. args
и kwargs
делают функции более гибкими. Изображение носит иллюстративный характер
Встроенные функции
map()
и filter()
применяют преобразования и фильтрацию к коллекциям без явных циклов. Множества (set()
) быстро удаляют дубликаты, а sorted()
сортирует последовательности. Модуль collections
предоставляет defaultdict
для удобной работы со словарями и Counter
для подсчета элементов. itertools
помогает создавать сложные итераторы. Управление ресурсами обеспечивается
with
, который автоматически закрывает файлы и освобождает ресурсы. any()
и all()
проверяют условия на коллекциях, а lambda
создает короткие анонимные функции. try...except
обрабатывает исключения, повышая устойчивость. F-строки делают форматирование строк удобным. re
позволяет работать с регулярными выражениями. Модули json
, datetime
, os
и pickle
решают разнообразные задачи от работы с данными до взаимодействия с операционной системой. Для оптимизации применяйте
@staticmethod
и @classmethod
для организации методов. property()
инкапсулирует доступ к атрибутам. assert
помогает при отладке, а timeit
измеряет производительность. lru_cache
из functools
кэширует результаты вычислений. contextlib
помогает создавать собственные контекстные менеджеры. Библиотеки numpy
и pandas
предназначены для анализа и обработки данных.