TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #358 · 26.05

Интересная настольная игра для вечеринок "Опасные Слова". В этой игре классически нужно объяснять слово своей команде, по аналогии с тем, как это делается в "Шляпе" ("Alias"). Но есть важное дополнение. Допустим, вам попалось слово "меч". Команда противника тоже знает, что у вас за слово. И она составляет список слов-ловушек, пытаясь угадать, какие слова вы можете захотеть сказать при объяснении слова меч. Вам эти слова нельзя будет произносить, иначе объяснение не засчитывается. Вы этот список сами не видите, просто знаете, что он есть. Таким образом, вы не можете заведомо исключить конкретные слова из вашего объяснения, но должны по возможности стараться не говорить всё, что вообще относится к "мечу". И вот здесь основная фишка этой игры. Как объяснить "колесо", не говоря ничего про круглое, транспорт, езду, шины итд? Через несколько раундов оказывается, что "колесо" это что-то из топологии, "носорог" это толстый аналог сказочной лошади, а "жираф" это нечто, что упоминается при описании возвратного гортанного нерва. Заставляет очень много и нестандартно думать. Формально до 8 игроков, но по факту можно играть хоть большой толпой. Категорически рекомендую. Если не найдёте, где купить (сейчас что-то с поставками туго), то можете просто скачать правила: для игры на самом деле нужен случайный источник слов и листочки с карандашами. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #pythonic

当前筛选 #pythonic清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #206 · 06.12.2016 г., 15:28

http://www.enlistq.com/10-python-idioms-to-help-you-improve-your-code/ If you have ever tried to learn a new language (not a programming language), you know that we always think in our native language before we translate it to the new language. This can lead to you forming some sentences that don’t make sense in the new language but are perfectly normal in your native language. For example, in a lot of languages, you ‘open’ an electronic gadget such as fan, AC or cell phone. When you say that in English, it means to literally open the gadget instead of turning it on. The same is true for programming languages. As we pick up new languages, such as #python, we are using our prior knowledge of programming in another language (q, java, c++ etc) and translating that to python. Many times, your code will work but it won’t be ‘#pretty’ or #fast. In python terms, your code won’t be ‘#pythonic’.