TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #345 · 9 окт.

Функция dir() - удобна для получения списка атрибутов у любого объекта. Ранее я писал про функцию __dir__() в модуле (не путайте её с переменной __all__(), которая указывает список объектов для импорта если встречается конструкция from module import *). Скорее всего вы уже знаете как использовать функцию dir(). Любой объект может реализовать метод __dir__() чтобы указать список имеющийхся и динамических атрибутов. И функция dir() поможет получить список этих атрибутов. >>> dir(str) ['__add__', '__class__', '__contains__', ...] У этой функции есть еще один способ применения. Её можно вызвать без аргумента, и в таком случае она вернёт список имён в текущем неймспейсе. >>> dir() ['__builtins__', '__doc__', '__file__', ...] >>> def test(): >>> x = 1 >>> print(dir()) >>> test() ['x'] #basic#tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #superelnino

当前筛选 #superelnino清除筛选

#ElNino#SuperElNino#ClimateChange#WeatherAnomalies#GlobalWarming#climate#destruction#anomaly#climatecrisis#weather 🌍 Изменение климата делает супер-Эль-Ниньо 2026–2027 годов иным: планета теперь теплее 🌡️ Климатологи предупреждают, что предстоящее событие супер-Эль-Ниньо 2026–2027 годов будет значительно отличаться от предыдущих мощных эпизодов в 2015–2016 годах, 1997–1998 годах и 1982–1983 годах. 🌊 Основная причина — глобальное потепление. Фоновые температуры поверхности моря в тропической части Тихого океана теперь заметно выше, чем они были несколько десятилетий назад. Это усиливает конвекцию и грозовую активность над океаном. ⚡ Грозовая активность в Тихом океане во многом определяет, как Эль-Ниньо влияет на глобальные погодные условия — включая распределение осадков, засухи, наводнения, ураганы и волны тепла по всему миру. 🔥 Ситуация показывает, как климатический кризис меняет даже хорошо известные природные явления, делая их более интенсивными и непредсказуемыми. 📎 Источник: Бен Нолл (NOAA) и климатические модели ECMWF