Основы функционального программирования на Python Хабр

Можно написать кучу вспомогательных функций, держать их в отдельном файле и подключать к проекту как библиотеку. Например, вы написали один раз все функции для обработки физики игры и потом подключаете эти функции во все свои игры. В одной — роботы, в другой — пираты, но в обеих одна и та же физика. Если теперь изменить, что происходит в функции changeScore(), то изменения отразятся как бы во всех ста местах, где эта функция вызывается. Функция — это мини-программа внутри вашей query гугл таблицы основной программы, которая делает какую-то одну понятную вещь.

Как создать настраиваемые функции в power query

Вы однажды описываете, что это за вещь, а потом ссылаетесь на это описание. Возвращает строки, удовлетворяющие заданному условию, используя операторы Select и Where. Выполняет запросы на базе языка запросов API визуализации Google.

Основы функционального программирования на Python

• А можно написать функцию, которая считывает задачи, находит нужные, стирает их из исходного места и записывает в какое-то новое — например, в отдельный массив приоритетных задач.
• В данном формате последовательность – это итерируемая последовательность, т.е.
• У меня еще была привычка, прыгать с одной ячейке на другую, вот тогда точно можно не вспомнить, что ты делал и проще переписать все заново.
• Ее нельзя использовать повторно, потому что единственные возможные значения, с которыми можно работать, — те, которые функция сгенерировала сама.
• Говорят, что программа или математическое выражение ссылочно прозрачны, если любое подвыражение можно заменить его значением, и это не приведет к изменению значения целого, т.
• Пока отличие в том, что сгрупированные элементы расположены по столбцам, а не по строкам, как в GROUP BY.

По сути, это создание сложных запросов для выбора конкретных данных. Проще говоря, функция query() используется для запросов к DataFrame и получения соответствующих данных из DataFrame. Это помогает нам выбирать, фильтровать и делать с данными многое другое, передавая строку (запрос) в метод query(). Прежде чем мы рассмотрим некоторые примеры, давайте разберемся с синтаксисом query(). С помощью QUERY вы можете использовать в качестве базы данных другую Google Таблицу.

Что такое аргумент в программировании

GROUP BY – это оператор, который позволяет группировать ряды данных по определенному столбцу и вычислять агрегатные функции над значениями в каждой группе. Далее в конструкторе отчетов вы можете изменить название полей и оно будет отображаться в финальной таблице. Также можете указать, какие поля требуется вывести в отчет. Еще раз напомню, что необходимо указать как минимум одну меру и одно измерение.

Импорт данных с помощью QUERY из другой Google Таблицы

Здесь в строке 1 определяется лямбда-функция и присваивается переменной, которая теперь ссылается на лямбда-функцию. В строке 4 ссылка на эту функцию присваивается еще одной переменной, и затем пользуясь этой переменной данная функция вызывается еще раз. В строке 7 создается словарь, в котором в качестве значения задана ссылка на эту функцию, и затем, обратившись к этому значению по ключу, эта функция применяется в третий раз. Метод pipe в pandas – это инструмент связывания воедино несколько функций с помощью одного вызова. Что позволяет выполнять несколько последовательных операций с одним и тем же фреймом без необходимости сохранять промежуточные результаты в отдельных переменных.

QUERY. Функция для создания запросов в Google-Таблицах

Вы работаете над проектом и уже написали несколько тысяч строк кода, затем решили изменить вывод сообщения с “Привет! Для этого вам придется найти все строки, в которых происходит вывод сообщения и изменить их все. Из чистых функций вытекает ссылочная (референциальная) прозрачность. Говорят, что программа или математическое выражение ссылочно прозрачны, если любое подвыражение можно заменить его значением, и это не приведет к изменению значения целого, т.

И вам непременно следует воспользоваться их чудесной выразительностью. Вместо того чтобы писать несколько строк кода для выполнения нескольких операций, одни и те же операции могут быть выполнены в одной строке. Кроме того, поскольку метод pipe() возвращает фрейм, что поможет создавать сложные конвейеры функций, связывая их вместе. В этом случае аргумент становится как бы копией переменной, которую отправили в функцию при ее вызове. Например, в качестве аргумента в функцию отправили переменную something, которая есть во внешнем коде.

Предположим, что мы хотим создать таблицу, где по дням недели будут суммироваться конверсии. Аналогичные операции можно сделать и для других столбцов. Для того, чтобы это исправить и сделать более красиво, используется кляуза label.

Функция enumerate возвращает ленивый объект-последовательность, который нужно вычислить, чтобы увидеть результат. Запрос к DataFrame может быть эффективным способом фильтрации данных и изменения нашего DataFrame. В этой статье мы увидели, как можно выбирать разные строки на основе одного и нескольких условий, а также несколько вспомогательных примеров для лучшего понимания. Мы также увидели, как можно использовать переменные для запроса DataFrame. Эти простые методы могут оказаться полезными, когда дело доходит до визуализации данных и работы со сложными кадрами данных. Библиотека Python Pandas хорошо известна своей способностью эффективно хранить и извлекать данные.

Использование функций с аргументами делает код более стройным и понятным. Если переменные называются понятными именами, их применение в качестве аргументов улучшает читаемость. А читаемость важна в коммерческой разработке, где над одним кодом может в разные периоды работать несколько человек. Также, если мы хотим вернуть какое-то значение из функции или вообще прекратить ее работу, то вам понадобится использовать оператор return. Вашему компилятору будет совершенно без разницы, использовали вы функции или несколько раз вставили одинаковый блок кода, в итоге он выведет одинаковый результат.

В эту формулу был добавлен фильтр, который проверяет ячейки, где вместо кампании пустая строка. После слова label мы начинаем перечислять столбцы, которые указывали в «селекте» и задавать им значения, которые нам нужны. В результате работы формулы мы получим следующий результат (количество данных на скрине сократил, чтобы лучше было видно). Предположим, в таблице нам нужно вывести данные по всем кампаниям, показам, кликам, CTR, расходам, конверсиям, посчитать CPA и вывести с сортировкой CPA по убыванию. Помимо суммирования можно возвращать минимальное и максимальное значение, среднее значение или подсчитать количество значений в группе.

И снова, в обоих случаях функция filter возвращает ленивый объект-последовательность, который нужно вычислить, чтобы увидеть результат. В иной ситуации в программе может иметься процесс, который потребляет по одному элементу за один раз. В этом случае в него можно подавать по одному элементу, вызывая встроенную функцию next. Нередко во время написания программы появляется необходимость преобразовать некую последовательность в другую. Для этих целей в Python имеется встроенная функция map.

Как видите, мы не вписывали аргументы в круглые скобки, так как мы их не указали при создании функции. Мы хотим, чтобы вы обратили внимание на увеличение количества строк в первой программе при выводе этих двух строк 5 раз. Данный пост служит дополнением к моему предыдущему посту о конвейере данных. Приведенный выше материал был опубликован в качестве авторского в переводе книги Starting Out with Python и дополнен материалами Энтони Хвона. Но лучше использовать замороженные dataclasses и копирование, где необходимо. Иными словами, все классы должны быть замороженными dataclasses.