Pythonの隠された機能[クローズ]

1418
compie 2008-09-20 01:50.

Pythonプログラミング言語のあまり知られていないが便利な機能は何ですか?

  • Pythonコアへの回答を制限するようにしてください。
  • 回答ごとに1つの機能。
  • ドキュメントへのリンクだけでなく、機能の例と簡単な説明を提供します。
  • タイトルを最初の行として使用して、機能にラベルを付けます。

回答へのクイックリンク:

  • 引数の解凍
  • 中括弧
  • チェーン比較演算子
  • デコレータ
  • デフォルト引数の落とし穴/可変の危険性デフォルト引数
  • 記述子
  • 辞書のデフォルト.get
  • Docstringテスト
  • 省略記号のスライス構文
  • 列挙
  • For / else
  • iter()引数として機能する
  • ジェネレータ式
  • import this
  • インプレースバリュースワッピング
  • リストステッピング
  • __missing__ アイテム
  • 複数行の正規表現
  • 名前付き文字列のフォーマット
  • ネストされたリスト/ジェネレーターの内包表記
  • 実行時の新しいタイプ
  • .pth ファイル
  • ROT13エンコーディング
  • 正規表現のデバッグ
  • ジェネレーターへの送信
  • インタラクティブインタプリタのタブ補完
  • 三項式
  • try/except/else
  • 開梱+print()機能
  • with ステートメント

30 answers

740
Thomas Wouters 2008-09-20 03:47.

チェーン比較演算子:

>>> x = 5
>>> 1 < x < 10
True
>>> 10 < x < 20 
False
>>> x < 10 < x*10 < 100
True
>>> 10 > x <= 9
True
>>> 5 == x > 4
True

場合は、あなたがそれをやって考えている1 < xと出てくるこれは、Trueそれから、と比較しないTrue < 10でもある、True何が起こるか本当にないこと、そして何も、それは本当にに翻訳しています(。最後の例を参照)1 < x and x < 10、およびx < 10 and 10 < x * 10 and x*10 < 100、あまりタイピングとそれぞれに用語は一度だけ評価されます。

512
BatchyX 2008-09-28 03:18.

正規表現をデバッグするためのPython正規表現解析ツリーを取得します。

正規表現はPythonの優れた機能ですが、それらのデバッグは面倒な場合があり、正規表現を間違えるのは簡単です。

幸い、Pythonは、文書化されていない実験的な非表示フラグre.DEBUG(実際には128)をに渡すことで、正規表現解析ツリーを出力できますre.compile

>>> re.compile("^\[font(?:=(?P<size>[-+][0-9]{1,2}))?\](.*?)[/font]",
    re.DEBUG)
at at_beginning
literal 91
literal 102
literal 111
literal 110
literal 116
max_repeat 0 1
  subpattern None
    literal 61
    subpattern 1
      in
        literal 45
        literal 43
      max_repeat 1 2
        in
          range (48, 57)
literal 93
subpattern 2
  min_repeat 0 65535
    any None
in
  literal 47
  literal 102
  literal 111
  literal 110
  literal 116

構文を理解したら、エラーを見つけることができます。私たちは、私が脱出するのを忘れたことはあり見ることができます[]では[/font]

もちろん、コメント付きの正規表現など、必要なフラグと組み合わせることができます。

>>> re.compile("""
 ^              # start of a line
 \[font         # the font tag
 (?:=(?P<size>  # optional [font=+size]
 [-+][0-9]{1,2} # size specification
 ))?
 \]             # end of tag
 (.*?)          # text between the tags
 \[/font\]      # end of the tag
 """, re.DEBUG|re.VERBOSE|re.DOTALL)
460
Dave 2008-09-23 09:51.

列挙する

iterableをenumerateでラップすると、アイテムとそのインデックスが生成されます。

例えば:


>>> a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
>>> for index, item in enumerate(a): print index, item
...
0 a
1 b
2 c
3 d
4 e
>>>

参照:

  • Pythonチュートリアル—ループテクニック
  • Pythonドキュメント—組み込み関数—enumerate
  • PEP 279
419
freespace 2008-09-20 01:59.

Creating generators objects

If you write

x=(n for n in foo if bar(n))

you can get out the generator and assign it to x. Now it means you can do

for n in x:

The advantage of this is that you don't need intermediate storage, which you would need if you did

x = [n for n in foo if bar(n)]

In some cases this can lead to significant speed up.

You can append many if statements to the end of the generator, basically replicating nested for loops:

>>> n = ((a,b) for a in range(0,2) for b in range(4,6))
>>> for i in n:
...   print i 

(0, 4)
(0, 5)
(1, 4)
(1, 5)
353
mbac32768 2008-09-20 04:20.

iter() can take a callable argument

For instance:

def seek_next_line(f):
    for c in iter(lambda: f.read(1),'\n'):
        pass

The iter(callable, until_value) function repeatedly calls callable and yields its result until until_value is returned.

339
Jason Baker 2008-09-22 18:34.

Be careful with mutable default arguments

>>> def foo(x=[]):
...     x.append(1)
...     print x
... 
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1, 1]
>>> foo()
[1, 1, 1]

Instead, you should use a sentinel value denoting "not given" and replace with the mutable you'd like as default:

>>> def foo(x=None):
...     if x is None:
...         x = []
...     x.append(1)
...     print x
>>> foo()
[1]
>>> foo()
[1]
317
Rafał Dowgird 2008-09-20 03:18.

Sending values into generator functions. For example having this function:

def mygen():
    """Yield 5 until something else is passed back via send()"""
    a = 5
    while True:
        f = (yield a) #yield a and possibly get f in return
        if f is not None: 
            a = f  #store the new value

You can:

>>> g = mygen()
>>> g.next()
5
>>> g.next()
5
>>> g.send(7)  #we send this back to the generator
7
>>> g.next() #now it will yield 7 until we send something else
7
312
eduffy 2008-09-22 12:01.

If you don't like using whitespace to denote scopes, you can use the C-style {} by issuing:

from __future__ import braces
305
Rafał Dowgird 2008-09-20 03:33.

The step argument in slice operators. For example:

a = [1,2,3,4,5]
>>> a[::2]  # iterate over the whole list in 2-increments
[1,3,5]

The special case x[::-1] is a useful idiom for 'x reversed'.

>>> a[::-1]
[5,4,3,2,1]
289
DzinX 2008-09-20 02:32.

Decorators

Decorators allow to wrap a function or method in another function that can add functionality, modify arguments or results, etc. You write decorators one line above the function definition, beginning with an "at" sign (@).

Example shows a print_args decorator that prints the decorated function's arguments before calling it:

>>> def print_args(function):
>>>     def wrapper(*args, **kwargs):
>>>         print 'Arguments:', args, kwargs
>>>         return function(*args, **kwargs)
>>>     return wrapper

>>> @print_args
>>> def write(text):
>>>     print text

>>> write('foo')
Arguments: ('foo',) {}
foo
288
rlerallut 2008-09-23 01:55.

The for...else syntax (see http://docs.python.org/ref/for.html )

for i in foo:
    if i == 0:
        break
else:
    print("i was never 0")

The "else" block will be normally executed at the end of the for loop, unless the break is called.

The above code could be emulated as follows:

found = False
for i in foo:
    if i == 0:
        found = True
        break
if not found: 
    print("i was never 0")
258
Armin Ronacher 2008-09-22 11:54.

From 2.5 onwards dicts have a special method __missing__ that is invoked for missing items:

>>> class MyDict(dict):
...  def __missing__(self, key):
...   self[key] = rv = []
...   return rv
... 
>>> m = MyDict()
>>> m["foo"].append(1)
>>> m["foo"].append(2)
>>> dict(m)
{'foo': [1, 2]}

There is also a dict subclass in collections called defaultdict that does pretty much the same but calls a function without arguments for not existing items:

>>> from collections import defaultdict
>>> m = defaultdict(list)
>>> m["foo"].append(1)
>>> m["foo"].append(2)
>>> dict(m)
{'foo': [1, 2]}

I recommend converting such dicts to regular dicts before passing them to functions that don't expect such subclasses. A lot of code uses d[a_key] and catches KeyErrors to check if an item exists which would add a new item to the dict.

247
Lucas S. 2008-09-20 04:00.

In-place value swapping

>>> a = 10
>>> b = 5
>>> a, b
(10, 5)

>>> a, b = b, a
>>> a, b
(5, 10)

The right-hand side of the assignment is an expression that creates a new tuple. The left-hand side of the assignment immediately unpacks that (unreferenced) tuple to the names a and b.

After the assignment, the new tuple is unreferenced and marked for garbage collection, and the values bound to a and b have been swapped.

As noted in the Python tutorial section on data structures,

Note that multiple assignment is really just a combination of tuple packing and sequence unpacking.

235
user18044 2008-09-20 02:44.

Readable regular expressions

In Python you can split a regular expression over multiple lines, name your matches and insert comments.

Example verbose syntax (from Dive into Python):

>>> pattern = """
... ^                   # beginning of string
... M{0,4}              # thousands - 0 to 4 M's
... (CM|CD|D?C{0,3})    # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
...                     #            or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
... (XC|XL|L?X{0,3})    # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
...                     #        or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
... (IX|IV|V?I{0,3})    # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
...                     #        or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
... $                   # end of string
... """
>>> re.search(pattern, 'M', re.VERBOSE)

Example naming matches (from Regular Expression HOWTO)

>>> p = re.compile(r'(?P<word>\b\w+\b)')
>>> m = p.search( '(((( Lots of punctuation )))' )
>>> m.group('word')
'Lots'

You can also verbosely write a regex without using re.VERBOSE thanks to string literal concatenation.

>>> pattern = (
...     "^"                 # beginning of string
...     "M{0,4}"            # thousands - 0 to 4 M's
...     "(CM|CD|D?C{0,3})"  # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
...                         #            or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
...     "(XC|XL|L?X{0,3})"  # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
...                         #        or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
...     "(IX|IV|V?I{0,3})"  # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
...                         #        or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
...     "$"                 # end of string
... )
>>> print pattern
"^M{0,4}(CM|CD|D?C{0,3})(XC|XL|L?X{0,3})(IX|IV|V?I{0,3})$"
222
e-satis 2008-09-22 05:00.

Function argument unpacking

You can unpack a list or a dictionary as function arguments using * and **.

For example:

def draw_point(x, y):
    # do some magic

point_foo = (3, 4)
point_bar = {'y': 3, 'x': 2}

draw_point(*point_foo)
draw_point(**point_bar)

Very useful shortcut since lists, tuples and dicts are widely used as containers.

205
André 2009-06-22 10:32.

ROT13 is a valid encoding for source code, when you use the right coding declaration at the top of the code file:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: rot13 -*-

cevag "Uryyb fgnpxbiresybj!".rapbqr("rot13")
183
Torsten Marek 2008-09-21 04:25.

Creating new types in a fully dynamic manner

>>> NewType = type("NewType", (object,), {"x": "hello"})
>>> n = NewType()
>>> n.x
"hello"

which is exactly the same as

>>> class NewType(object):
>>>     x = "hello"
>>> n = NewType()
>>> n.x
"hello"

Probably not the most useful thing, but nice to know.

Edit: Fixed name of new type, should be NewType to be the exact same thing as with class statement.

Edit: Adjusted the title to more accurately describe the feature.

179
Ycros 2008-09-21 10:06.

Context managers and the "with" Statement

Introduced in PEP 343, a context manager is an object that acts as a run-time context for a suite of statements.

Since the feature makes use of new keywords, it is introduced gradually: it is available in Python 2.5 via the __future__ directive. Python 2.6 and above (including Python 3) has it available by default.

I have used the "with" statement a lot because I think it's a very useful construct, here is a quick demo:

from __future__ import with_statement

with open('foo.txt', 'w') as f:
    f.write('hello!')

What's happening here behind the scenes, is that the "with" statement calls the special __enter__ and __exit__ methods on the file object. Exception details are also passed to __exit__ if any exception was raised from the with statement body, allowing for exception handling to happen there.

What this does for you in this particular case is that it guarantees that the file is closed when execution falls out of scope of the with suite, regardless if that occurs normally or whether an exception was thrown. It is basically a way of abstracting away common exception-handling code.

Other common use cases for this include locking with threads and database transactions.

168
Rory 2008-09-22 10:18.

Dictionaries have a get() method

Dictionaries have a 'get()' method. If you do d['key'] and key isn't there, you get an exception. If you do d.get('key'), you get back None if 'key' isn't there. You can add a second argument to get that item back instead of None, eg: d.get('key', 0).

It's great for things like adding up numbers:

sum[value] = sum.get(value, 0) + 1

152
Nick Johnson 2008-09-20 04:04.

Descriptors

They're the magic behind a whole bunch of core Python features.

When you use dotted access to look up a member (eg, x.y), Python first looks for the member in the instance dictionary. If it's not found, it looks for it in the class dictionary. If it finds it in the class dictionary, and the object implements the descriptor protocol, instead of just returning it, Python executes it. A descriptor is any class that implements the __get__, __set__, or __delete__ methods.

Here's how you'd implement your own (read-only) version of property using descriptors:

class Property(object):
    def __init__(self, fget):
        self.fget = fget

    def __get__(self, obj, type):
        if obj is None:
            return self
        return self.fget(obj)

and you'd use it just like the built-in property():

class MyClass(object):
    @Property
    def foo(self):
        return "Foo!"

Descriptors are used in Python to implement properties, bound methods, static methods, class methods and slots, amongst other things. Understanding them makes it easy to see why a lot of things that previously looked like Python 'quirks' are the way they are.

Raymond Hettinger has an excellent tutorial that does a much better job of describing them than I do.

142
tghw 2008-09-23 08:08.

Conditional Assignment

x = 3 if (y == 1) else 2

It does exactly what it sounds like: "assign 3 to x if y is 1, otherwise assign 2 to x". Note that the parens are not necessary, but I like them for readability. You can also chain it if you have something more complicated:

x = 3 if (y == 1) else 2 if (y == -1) else 1

Though at a certain point, it goes a little too far.

Note that you can use if ... else in any expression. For example:

(func1 if y == 1 else func2)(arg1, arg2) 

Here func1 will be called if y is 1 and func2, otherwise. In both cases the corresponding function will be called with arguments arg1 and arg2.

Analogously, the following is also valid:

x = (class1 if y == 1 else class2)(arg1, arg2)

where class1 and class2 are two classes.

141
Pierre-Jean Coudert 2008-09-20 04:04.

Doctest: documentation and unit-testing at the same time.

Example extracted from the Python documentation:

def factorial(n):
    """Return the factorial of n, an exact integer >= 0.

    If the result is small enough to fit in an int, return an int.
    Else return a long.

    >>> [factorial(n) for n in range(6)]
    [1, 1, 2, 6, 24, 120]
    >>> factorial(-1)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: n must be >= 0

    Factorials of floats are OK, but the float must be an exact integer:
    """

    import math
    if not n >= 0:
        raise ValueError("n must be >= 0")
    if math.floor(n) != n:
        raise ValueError("n must be exact integer")
    if n+1 == n:  # catch a value like 1e300
        raise OverflowError("n too large")
    result = 1
    factor = 2
    while factor <= n:
        result *= factor
        factor += 1
    return result

def _test():
    import doctest
    doctest.testmod()    

if __name__ == "__main__":
    _test()
138
Pasi Savolainen 2008-09-22 18:23.

Named formatting

% -formatting takes a dictionary (also applies %i/%s etc. validation).

>>> print "The %(foo)s is %(bar)i." % {'foo': 'answer', 'bar':42}
The answer is 42.

>>> foo, bar = 'question', 123

>>> print "The %(foo)s is %(bar)i." % locals()
The question is 123.

And since locals() is also a dictionary, you can simply pass that as a dict and have % -substitions from your local variables. I think this is frowned upon, but simplifies things..

New Style Formatting

>>> print("The {foo} is {bar}".format(foo='answer', bar=42))
132
dgrant 2008-09-22 22:43.

To add more python modules (espcially 3rd party ones), most people seem to use PYTHONPATH environment variables or they add symlinks or directories in their site-packages directories. Another way, is to use *.pth files. Here's the official python doc's explanation:

"The most convenient way [to modify python's search path] is to add a path configuration file to a directory that's already on Python's path, usually to the .../site-packages/ directory. Path configuration files have an extension of .pth, and each line must contain a single path that will be appended to sys.path. (Because the new paths are appended to sys.path, modules in the added directories will not override standard modules. This means you can't use this mechanism for installing fixed versions of standard modules.)"

122
Constantin 2008-09-23 00:31.

Exception else clause:

try:
  put_4000000000_volts_through_it(parrot)
except Voom:
  print "'E's pining!"
else:
  print "This parrot is no more!"
finally:
  end_sketch()

The use of the else clause is better than adding additional code to the try clause because it avoids accidentally catching an exception that wasn’t raised by the code being protected by the try ... except statement.

See http://docs.python.org/tut/node10.html

114
Thomas Wouters 2008-09-20 03:56.

Re-raising exceptions:

# Python 2 syntax
try:
    some_operation()
except SomeError, e:
    if is_fatal(e):
        raise
    handle_nonfatal(e)

# Python 3 syntax
try:
    some_operation()
except SomeError as e:
    if is_fatal(e):
        raise
    handle_nonfatal(e)

The 'raise' statement with no arguments inside an error handler tells Python to re-raise the exception with the original traceback intact, allowing you to say "oh, sorry, sorry, I didn't mean to catch that, sorry, sorry."

If you wish to print, store or fiddle with the original traceback, you can get it with sys.exc_info(), and printing it like Python would is done with the 'traceback' module.

106
Mark 2008-09-20 01:53.

Main messages :)

import this
# btw look at this module's source :)

De-cyphered:

The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than right now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

105
mjard 2008-10-04 08:38.

Interactive Interpreter Tab Completion

try:
    import readline
except ImportError:
    print "Unable to load readline module."
else:
    import rlcompleter
    readline.parse_and_bind("tab: complete")


>>> class myclass:
...    def function(self):
...       print "my function"
... 
>>> class_instance = myclass()
>>> class_instance.<TAB>
class_instance.__class__   class_instance.__module__
class_instance.__doc__     class_instance.function
>>> class_instance.f<TAB>unction()

You will also have to set a PYTHONSTARTUP environment variable.

91
Rafał Dowgird 2008-09-20 02:45.

Nested list comprehensions and generator expressions:

[(i,j) for i in range(3) for j in range(i) ]    
((i,j) for i in range(4) for j in range(i) )

These can replace huge chunks of nested-loop code.

91
Kiv 2009-01-02 06:05.

Operator overloading for the set builtin:

>>> a = set([1,2,3,4])
>>> b = set([3,4,5,6])
>>> a | b # Union
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>> a & b # Intersection
{3, 4}
>>> a < b # Subset
False
>>> a - b # Difference
{1, 2}
>>> a ^ b # Symmetric Difference
{1, 2, 5, 6}

More detail from the standard library reference: Set Types

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ノーザンエクスポージャーが90年代の最も人気のある番組の1つになった理由を確認するには、Blu-rayまたはDVDプレーヤーをほこりで払う必要があります。

バイオニック読書はあなたをより速く読むことができますか?

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BionicReadingアプリの人気が爆発的に高まっています。しかし、それは本当にあなたを速読術にすることができますか?

ドミニカのボイリング湖:アクセスは簡単ではありませんが、ハイキングする価値があります

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ドミニカのボイリング湖は、世界で2番目に大きいボイリング湖です。そこにたどり着くまでのトレッキングは大変で長いですが、努力する価値は十分にあります。

私たちの水をきれいに保つのを助けるためにあなたの髪を寄付してください

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サロンからのヘアトリミングや個人的な寄付は、油流出を吸収して環境を保護するのに役立つマットとして再利用できます。

ホワイトハウスの最も記憶に残る結婚式を見てください

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過去200年以上の間にホワイトハウスで結婚したのはほんの数人です。彼らは誰でしたか、そしてそこで結婚式を獲得するために何が必要ですか?

ねえNFL、ジョーバロウとカイラーマレーは女性の権利をサポートするために少しの助けを使うことができます

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ジョー・バロウロー対ウェイド事件の転覆に対応するNFLは、言葉を言わないことで、腹立たしいが予測可能なPRの結果でした。

別の日、別のヒンジのないLIV記者会見

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(lから)パット・ペレス、ブルックス・ケプカ、パトリック・リードサウジアラビアのLIVゴルフリーグのさらに別の信じられないほどの記者会見で、スポーツのファンはブルックス・ケプカからでたらめな吐き気と質問回避の驚異的なマスタークラスを受けました。パトリックリード、ブライソンデシャンボー、パットペレス、最近のPGAツアーの脱北者。

ミズ・マーベルの家族の帰郷は悪役よりも激しく打撃を与える

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レッドダガーとマーベルさんがチームを組んでいます。

6億7500万ドルのビットコインローンのデフォルト後にすべての資産を清算するように命じられたスリーアローズキャピタル

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暗号業界最大の沈没船の1つであるスリーアローズキャピタルは、ついにその悲惨さから解放されています。火曜日に、不良債権ヘッジファンドは、債権者からの返済を要求する訴訟の高まりに応えて、バージンアイランド裁判所によって清算を命じられました彼らが3ACに行ったローン。

Zendaya Wishes Boyfriend Tom Holland Happy Birthday with Cuddly Photo: He 'Makes Me the Happiest'

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Zendaya shared a sweet photo in honor of boyfriend Tom Holland's 26th birthday Wednesday

小さな女性:脳卒中を患った後に病院から解放されたアトランタのジューシーな赤ちゃん:「まだ癒し」

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シーレン「Ms.JuicyBaby」ピアソンは、先月脳卒中で入院した後、「もう一度たくさんのことをする方法を学ばなければならない」ため、言語療法を受けていることを明らかにしました。

エマストーンは彼女のクリフサイドマリブビーチハウスを420万ドルでリストアップしています—中を見てください!

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オスカー受賞者の世紀半ばの家には、3つのベッドルーム、2つのバス、オーシャンフロントの景色があります。

ジーニー・メイ・ジェンキンスは、母乳育児の経験の中で、彼女は「本当に、本当に落ち込んでいる」と言います

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ジーニー・メイ・ジェンキンスは、生後4か月の娘、モナコに母乳育児をしていると語った。

Suffragettes Indicam #3: Junho

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Mais um mês se findando — e metade do ano de 2022 já passou. Sabe o que isso significa? Não, não é hora de verificar se você está cumprindo com suas resoluções de Ano Novo.

Calin (Estudo de Caso UX/UI Design)

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Este projeto foi desenvolvido a partir de briefing fictício disponibilizado pelo site Tifólio, uma plataforma para designers. Briefing Matriz CSD Como ponto inicial utilizei como base algumas notícias atuais sobre meios de pagamento digital e com essas informações desenvolvi a Matriz CSD.

多元宇宙—Junø

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チェーン間アカウントがJunoに登場します。異なるブロックチェーン間でスマートコントラクトの構成可能性と真の相互運用性を提供します。

#brand【ベター・コール・ソール!アメリカのテレビシリーズ「ブレイキング・バッド」に最高のビジネス例が隠されている】・・・ルールクリエイティブ

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1.ドラマを見た後、起業する考えはありますか?あなたのビジネスはボトルネックに遭遇しましたか?方向性がなくてわからない場合は、ドラマを追いかけて行くことを心からお勧めします。(?)ブラフではなく、最も完璧なビジネス例を隠すドラマがあります。2.ブレイキング・バッドとその弁護士ドラマ「ブレイキング・バッド」を見た友人たちは、演劇の中で、穏やかな表情で、弁護士のソウル・グッドマンに深く感銘を受けなければなりません。口を開けて、感覚の弱い傭兵の性格を持っています。道徳の面で、サル・グッドマンは無意識のうちに劇に欠かせない役割を果たし、彼自身のシリーズ「絶望的な弁護士」(ベター・コール・ソール)を生み出しました。ウェントウのテキストとビデオは、劇中のソウル・グッドマンのテレビコマーシャルです。製品(サービス)、競争戦略、市場ポジショニング、ブランド名、ターゲット顧客グループ、コミュニケーション軸から広告まで、サル・グッドマンの役割のビジネス設定は、「最低」と見なすことができる超超超超超超完全です。ブランドコミュニケーションのコスト」「変化」のモデル。なぜ?私の分析をご覧ください。3.ソウル・グッドマンの「事業戦略」1.基本情報ブランド名:Saul Goodman製品:法律相談サービス対象顧客:麻薬中毒、飲酒運転、事故など。法律知識の欠如は、一般的に公立弁護士にしか余裕がなく、真面目な弁護士も「特別な法律を持つ消費者」を避けます。恐れてはいけない「​​ニーズ」。コミュニケーションの主軸:この国のすべての男性、女性、子供は有罪判決を受けるまで無実だと思います。地域:アルバカーキ市スローガン:Thrallに電話したほうがいいです!(ベター・コール・ソール)広告:2つの可能性のある犯罪状況をシミュレートします+サウルの主張+サウルのスローガン2をより適切に呼び出します。

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