Laziz blogs
@laziz_blogs · Post #615 · 23.03.2026 г., 19:47
#day16 1) calorie intake 1572 kcal 2100 (daily limit) - 528 (remain) = 1572 kcal 2) calorie burn ≈2165 kcal 3) kcal deficit ≈593
Hashtags
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Најди сличен содржај
Изворен канал @pythonotes · Post #418 · 9 мар.
Оператор pipe позволяет писать более компактный код, реализуя логику объединения данных (Union). Важно помнить, что его поведение зависит от контекста. Побитовые операции (логическое OR) result = 5 | 3 # 5 (0101) | 3 (0011) = 7 (0111) Самое главное - не путать с оператором or, это другое! Объединение множеств set_a = {1, 2, 3} set_b = {3, 4, 5} set_c = set_a | set_b # {1, 2, 3, 4, 5} set_c |= {5, 6} # {1, 2, 3, 4, 5, 6} Слияние словарей dict_1 = {"a": 1, "b": 2} dict_2 = {"b": 3, "c": 4} merged = dict_1 | dict_2 # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} merged |= {"d": 5} # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5} Аннотации типов, заменяет Union def process_data(value: int | str) -> None: print(value) Допустимо использовать в isinstance или issubclass isinstance(3, int | float) # True Паттерн-матчинг status_code = 404 match status_code: case 200 | 201 | 204: print("OK") case 400 | 404 | 500: print("ERROR") Для использования в своих классах требуется переопределить метод __or__ Так же нашел библиотеку pipe которая добавляет еще много возможностей. Рекомендую ознакомиться ;) #basic
Hashtags
Резултати
Пронајдени 3 слични објави
Пребарај: #day16
当前筛选 #day16清除筛选
Тексты Тела
@textytela · Post #457 · 03.03.2024 г., 11:36
В каждом дне есть что-то по имени Навсегда. Мэри Оливер (пер. Н.Пресс) Всё, что было сломано, забыло свою сломанность. Теперь я живу в небесном доме, в каждом окне - солнце. И ты. Прикосновения, истории. Такие земные и такие небесные. Невероятно, но это так. В каждом дне есть что-то по имени Навсегда. #49daysforfreedom#day16
Hashtags
Media maps 🌏
@mediamaps · Post #276 · 16.11.2025 г., 14:06
Тема шестнадцатого ноября — ячейка. Вспоминаем о картах, состоящих из небольших дискретных элементов. Для сегодняшней карты автор скачал с data.mos.ru данные о земельных участках, выставленных на торги. Затем построил на Москву гексагональную сетку с площадью ячейки в 25 км², провёл агрегацию и посчитал для каждой ячейки количество участков и их среднюю стоимость. В центре каждой ячейки построена окружность, отображающая вычисленные показатели через её цвет и размер. Оказалось, что большинство самых недорогих участков находится в Новой Москве. А вот дорогие расположены не только в центре: активно продаются участки на востоке города. #30DayMapChallenge#Day16#Cell#Cartography#GIS