Цена за 48 часов в ленте | 2500,00 |
Цена за 1 час закрепления | N/A |
Взаимопиар | Нет |
Не беру 18+, войну, жесть и т.д. |
|
import copy⬆️В этом примере мы создали список list1, который содержит два элемента: число 1 и список [2, 3]. Затем мы использовали deepcopy, чтобы создать копию этого списка и присвоить ее переменной list2. Теперь у нас есть два списка, которые содержат одинаковые элементы.
list1 = [1, [2, 3], 4]
list2 = copy.deepcopy(list1)
list2[1][0] = 5Как видно из примера, изменение элемента в копии не влияет на оригинальный список.
print(list1) # [1, [2, 3], 4]
print(list2) # [1, [5, 3], 4]
my_decorator
, который принимает функцию в качестве аргумента и возвращает другую функцию wrapper
, которая будет выполнять дополнительный код до и после вызова целевой функции. Затем мы применяем декоратор к функции say_hello
с помощью символа @
. При вызове функции say_hello
, будет вызвана функция wrapper
, которая выполнит дополнительный код.retrying
не является встроенной библиотекой в Python, поэтому ее нужно установить отдельно. Команда pip install retrying
должна быть выполнена в командной строке. После установки вы можете импортировать ее с помощью команды import retrying
.retrying
довольно проста в использовании. Основной функцией этой библиотеки является декоратор @retry
, который мы можем применить к любой функции, которую мы хотим повторить. Это особенно полезно для задач, которые имеют шанс на отказ. Например, сетевые запросы могут потерпеть неудачу из-за временных сетевых проблем, и вместо того, чтобы сразу же терпеть неудачу, использование библиотеки retrying
может позволить нашей программе попробовать снова. Простой пример будет выглядеть так:from retrying import retry
@retry
def make_network_request():
# код для выполнения сетевого запроса
make_network_request
потерпит неудачу, она будет попробована снова благодаря декоратору @retry
.retrying
предлагает ряд преимуществ. Она позволяет создавать более надежный и устойчивый код, особенно при работе с операциями, которые могут время от времени терпеть неудачу. Она также предоставляет различные варианты управления поведением повтора, такие как установка максимального числа попыток, указание времени ожидания между попытками или даже использование пользовательских условий для повтора. Это дает нам большую гибкость для обработки различных сценариев и требований.