Управление памятью — важный, но часто упускаемый из виду аспект программирования. При неправильном подходе оно может привести к медленной работе приложений, неожиданным сбоям и даже утечкам памяти. К счастью, Python заботится об этом с помощью процесса, известного как сборка мусора.
Как возникает круговой импорт? Эта ошибка импорта обычно возникает, когда два или более модуля, зависящих друг от друга, пытаются совершить импорт до того, как будут полностью инициализированы.
Вы когда-нибудь оказывались в ситуации, когда скрипт на Python выполняется очень долго и вы задаетесь вопросом, происходит ли вообще что-нибудь
В этом руководстве мы разберем все, что нужно знать о символах перехода на новую строку (/n) в Python. В частности, вы узнаете, как создавать и контролировать переносы строк, очищать текстовые данные, удаляя символы новой строки, и работать с многострочными строками.
Блок if __name__ == «__main__» в Python позволяет определить код, который будет выполняться только при непосредственном выполнении файла как скрипта, но не при импорте его как модуля в другой скрипт.
Давайте разберем, как настроить модульные тесты для экземпляров классов. Мы напишем тесты для проверки функциональности класса Book. Он имеет такие атрибуты, как title, author, pages, price, discount.
Функции Python — это вызываемые объекты. Это означает, что для выполнения кода, определенного в функции, мы можем использовать круглые скобки после имени функции. А вот использование квадратных скобок вместо круглых приводит к ошибке.
Многие программы на Python нуждаются в навигации по файловой системе для чтения и записи файлов. При этом частой операцией является получение текущего каталога.
Юнит-тестирование с помощью unittest заключается в создании тест-кейсов для проверки функциональности отдельных частей вашего кода. Каждый тест-кейс определяется с помощью подкласса unittest.TestCase.
В этой статье мы рассмотрим несколько способов обрезки строк. Будем применять срезы, строковый метод rsplit(), форматирование и метод shorten() из модуля textwrap.
В этой статье мы разберем 4 способа обнаружить значения NaN в Python. Для этого будем использовать NumPy и Pandas. Также остановимся на разнице между NaN и None — в этом необходимо разобраться, чтобы эффективно очищать и анализировать данные.
Когда вы начинаете новый проект, связанный с данными, вы редко получаете данные в идеальном для анализа состоянии. Поэтому в начале каждого нового проекта необходимо произвести очистку данных.
В Python проверка существования файла перед попыткой его использования является обычной задачей, особенно если вы программно выполняете файловые операции, такие как чтение или запись данных в большом количестве файлов.
При анализе данных часто требуется быстро найти абсолютное значение набора чисел. Для выполнения этой задачи Python предлагает простую встроенную функцию — abs().
Pydantic — это мощная библиотека проверки данных и управления настройками для Python, созданная для повышения прочности и надежности вашей кодовой базы.