Библиотека питониста
Полезные материалы по всему, что может быть полезно питонисту.
print([line.strip() for line in open("text.txt")])column_names = ['name', 'salary', 'job']
db_rows = [('Alice', 180000, 'data scientist'),
('Bob', 99000, 'mid-level manager'),
('Frank', 87000, 'CEO')]
db = [dict(zip(column_names, row)) for row in db_rows]
print(db) # ->
'''
[{'name': 'Alice', 'salary': 180000, 'job': 'data scientist'},
{'name': 'Bob', 'salary': 99000, 'job': 'mid-level manager'},
{'name': 'Frank', 'salary': 87000, 'job': 'CEO'}]
'''
from functools import reduce
n = 5
print(reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n+1)))
unsorted = [33, 2, 3, 45, 6, 54, 33]
quick = lambda l: quick([x for x in l[1:] if x <= l[0]]) + [l[0]] + quick([x for x in l if x > l[0]]) if l else []
print(quick(unsorted))
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
sum_even = sum([num for num in nums if num%2 == 0])
print(sum_even)
visitors = ['Firefox', 'corrupted', 'Chrome', 'corrupted',
'Safari', 'corrupted', 'Safari', 'corrupted',
'Chrome', 'corrupted', 'Firefox', 'corrupted']
visitors[1::2] = visitors[::2]
print(visitors) # ->
'''
['Firefox', 'Firefox', 'Chrome', 'Chrome', 'Safari', 'Safari',
'Safari', 'Safari', 'Chrome', 'Chrome', 'Firefox', 'Firefox']
'''
Каждая строчка кода, как правило, содержит как минимум одно выражение, которое вычисляется в значение. Если Python откладывает вычисление какого-либо значения до тех пор, пока оно не понадобится, то мы можем назвать это ленивыми вычислениями.
В качестве примера ленивых вычислений можно привести использование range() в цикле:
for index in range(1, 1_000_001):
print(f"This is iteration {index}")
Почему? Дело в том, что объект range не хранит весь миллион чисел, которые может использовать. Вместо этого, цикл for создаёт
range_iterator, который генерирует следующее число в последовательности только тогда, когда оно понадобится. 🔗 Более подробно о ленивых вычислениях в Python можно прочесть в новой статье на Real Python
🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python.
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
Что выведет код сверху?
Anonymous Quiz
44% -
46% -
5% -
6% -
flask_cheatsheet.pdf
67.3 KB
✍️ Небольшая шпаргалка по Flask
Одностраничная шпаргалка охватывает основные темы:
🔹Маршрутизация;
🔹Методы запросов;
🔹Конфигурация;
🔹Шаблоны и ответы JSON;
🔹Перенаправления;
🔹Куки и др.
Forwarded From Библиотека C/C++ разработчика | cpp, boost, qt
⛓️ Программирование и блокчейн: что нужно знать новичку?
❗Если ты не смог купить Биткоин в 2009, но интересна эта область, не стоит переживать. Ты всё ещё сможешь попробовать себя в качестве блокчейн-разработчика и создать свою крипту😉
❗Сейчас блокчейн становится всё более популярен и уже применяется не только для реализации криптовалюты (а также например в играх)
‼️ Чтобы не потеряться в обилии информации, предлагаю к прочтению небольшую статью об разработке блокчейн-приложений, в ней ты узнаешь об основных аспектах применяемых для использования данной технологии
🐍🤔 «Задумчивый» код: временная сложность операций со структурами данных в Python
Вы когда-нибудь задумывались, почему некоторые операции в Python выполняются мгновенно, а другие заставляют ваш код «задумчиво» работать? В новой статье разбираемся во временной сложности и узнаём, как писать быстрый и эффективный код.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Скорее всего, вы хороши знакомы с функциями strip(), lstrip() и rstrip() в Python. Они используются для удаления пробелов или других заданных символов из строк. В основном, это выглядит так:
" Andrew Wegner ".lower().strip() # -> 'andrew wegner'
" Andrew Wegner ".lower().lstrip() # -> 'andrew wegner '
" Andrew Wegner ".lower().rstrip() # -> ' andrew wegner'
Но каким будет вывод здесь?
"Andrew Wegner".lower().rstrip(" wegner")Если вы ожидали
'andrew', то вы не правы. Верный вывод — 🧑💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи
Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.
Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.
Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.
👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
💬 Какой из способов изучения Python показался вам наиболее эффективным?
❤️ — прохождение бесплатных курсов
👍 — прохождение платных курсов (с ментором и обратной связью)
🥰 — чтение книг
🔥 — создание пет-проектов
👏 — не могу выделить что-то одно
#интерактив
🧑💻 Новый #дайджест по Python
🐍 7 simple examples using Django GeneratedField
В Django 5.0 появился класс GeneratedField, позволяющий создавать поля моделей, значения которых генерируются и вычисляются на уровне базы данных. В статье приводится 7 примеров использования этой функции.
🐍 Best Python Security Practices for Web Developers
В статье перечисляется 5 практик, которые помогут сделать ваши приложения безопаснее.
🐍 The State of Python in 2024
Это запись выступления Майкла Кеннеди, основателя Talk Python Training. Он рассказывать о трендах в Python, о том, как Flask и Django адаптируются к современным условиям, а также об ускорении и изменениях в языке.
🐍 Write Unit Tests for Your Python Code With ChatGPT
Статья на Real Python рассказывает, как использовать ChatGPT для создания юнит-тестов с помощью doctest, unittest и pytest.
🐍 Создаём свой диалект змеиного, или DSL на Python
Статья на «Хабре» рассказывает о создании диалекта, предназначенного для определённой предметной области.
📊 Лучшие примеры диаграмм на Python
На странице собраны различные способы визуализации данных с помощью Matplotlib и других инструментов. Среди примеров:
▫️Диаграмма рассеяния;
▫️Фоновая картограмма;
▫️Двойная тепловая карта;
▫️Упорядоченная и зеркальная столбчатая диаграмма;
▫️Комбинация скрипичной диаграммы и ящика с усами.
🔗 Ссылка на страницу
🐍 15-минутный гайд по ООП в Python
В этой обзорной статье собраны почти все основные темы объектно-ориентированного программирования (ООП) в Python, включая:
🔸Приватность свойств.
🔸Области видимости переменных.
🔸Аннотация типов.
🔸@staticmethod, @classmethod, @property.
🔸Наследование и множественное наследование.
🔸Полиморфизм.
🔸Абстрактные классы.
🔸Дескрипторы.
🔸Использование __slots__.
🔸Принципы композиции и наследования.
🔗 Ссылка на гайд
Forwarded From Библиотека джависта | Java, Spring, Maven, Hibernate
🔍💼 Исследование рынка: 8 наиболее востребованных языков программирования в 2024 году
Результаты исследования рынка IT-вакансий, проведенного DevJobsScanner. Были проанализированы 14 миллионов объявлений и выявлены 8 наиболее востребованных языков программирования.
Читать статью
#почитать
Есть следующий код:
a = [[]] * 4
a[0].append("seriously?")
print(a)
Попробуйте, не глядя в ответ, сказать, что он выведет.
Ответ:
Если не угадали, не переживайте: вы не один такой. Дело здесь в следующем.
'a' * 3 выведет ‘aaa’. Аналогичным образом, [[]] * 4 выведет [[], [], [], []].В Python всё является объектами, и доступ к каждому объекту осуществляется по ссылке. Так, в
[[]] внутренний список является ссылкой на объект пустого списка. Оператор * просто копирует эту ссылку четыре раза, в результате получается [[], [], [], []]. Все эти повторяющиеся внутренние списки являются ссылками на один и тот же изначальный пустой список. Можно проверить это через id:print([id(x) for x in a])
Поэтому неудивительно, что изменение первого элемента в
a влечёт за собой изменение всех остальных элементов.
Господа, наш случай👆
#memes
Хардкорный курс по математике для тех, кто правда любит математику!
Начать с вводных занятий можно здесь, ответив всего на 4 вопроса – https://proglib.io/w/8f9d3a94
Что вас ждет:
– Вводный урок от CPO курса
– Лекции с преподавателями ВМК МГУ по темам: теория множеств, непрерывность функции, основные формулы комбинаторики, матрицы и операции над ними, градиентный спуск
– Практические задания для закрепления материала и ссылки на дополнительные материалы.
📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
Forwarded From Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion
В новой статье рассказываем, какие разделы математики нужно знать для разработки современных генеративных моделей.
Похожие
