TGViewer
Channel Public Channel
Python tricks | Хитрости Питона

Python tricks | Хитрости Питона

@python_tricks

Здесь вы найдете лучшие практики и приёмы, которые используют опытные программисты.

Сотрудничество: @SIeep_Token

Мы на платформе: https://telegram.me/python_tricks

Ссылка на канал: https://t.me/+QayZf6ccsQllZTYy
Subscribers
5.08K
Photos
2.2K
Videos
26
Links
2.5K

Showing posts older than #1625 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #1624 804
Post #1622 848
Объектно-ориентированный Питон

В этом интенсиве мы разберемся как в Python представлены основные концепты объектно-ориентированной парадигмы программирования и вкусим таких вещей как наследование, полиморфизм, инкапсуляция, множественное наследование, как работают абстрактные классы, а также методы, интерфейсы и композиция.

Перейти к просмотру

🔗 Python tricks
Post #1621 834
Post #1619 851
Создать свой язык не так уж и сложно

На Python, правда, серьёзные языки программирования не придумаешь, но можно примерно понять, как и что работает.

Это первая часть статьи о том, как создать игрушечную версию Python на самом Python:

Приятного чтения

🔗 Python tricks
Miguelgrinberg Building a Toy Programming Language in Python I thought it would be fun to go outside of my comfort zone of web development topics and write about something completely different and new, something I have never written about before. So today, I'm…
Post #1617 838
NLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обучении

Большой объем информации в интернете хранится в текстах: новости, комментарии, сообщения и даже вакансии. В докладе мы рассмотрим набор рецептов по анализу текста на Python не углубляясь в теорию. Возможно, рецепты вдохновят вас узнать про лежащие в основе методы больше, но в любом случае сразу после доклада у вас будет понимание, как применять полученные сниппеты у себя в работе

• Перейти к просмотру

🔗 Python tricks
YouTube NLP cookbook: анализируем тексты на Python с минимальными знаниями о машинном обучении Пётр Ермаков (Lamoda / Datagym) @ Moscow Python №72 "Большой объем информации в интернете хранится в текстах: новости, комментарии, сообщения и даже вакансии. В докладе мы рассмотрим набор рецептов по анализу текста на Python не углубляясь в теорию. Возможно…
Post #1616 808
hYPerSonic

hYPerSonic – это фреймворк на языках Python и C. Используется для разработки и эксплуатации конвейеров обработки звука, предназначенных для управления в реальном времени. Эта структура является низкоуровневой, в которой подсчитывается каждый байт, и это также включает объекты для звуковой карты, фильтрует операции с памятью, file – io и осцилляторы. Эта структура работает в операционных системах Linux и OSX.

• Перейти к просмотру

🔗 Python tricks
GitHub GitHub - lwcook/hypersonic-simulation: Python code for hypersonic vehicle simulation Python code for hypersonic vehicle simulation. Contribute to lwcook/hypersonic-simulation development by creating an account on GitHub.
Post #1615 811
Узнаем разницу в днях между датами представленными в виде строк

В данном коде мы используем функцию strptime из модуля datetime, чтобы преобразовать строки в объекты datetime. Затем мы вычисляем разницу между датами с помощью оператора - и получаем абсолютное значение разницы с помощью функции abs. Наконец, мы получаем разницу в днях, используя атрибут days разницы объекта.

🔗 Python tricks
Post #1614 823
L1-регуляризатор

Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про выделение признаков с помощью L1-регуляризатора. Продемонстрированы отличия в работе между L1 и L2-регуляризаторами.

• Перейти к просмотру

🔗 Python tricks
YouTube #12. L1-регуляризатор. Отличия между L1- и L2-регуляризаторами | Машинное обучение Практический курс по ML на Stepik: https://stepik.org/course/209247/ Выделение признаков с помощью L1-регуляризатора. Отличие в работе между L1 и L2-регуляризаторами. Примеры работы. Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/ml Телеграм-канал: https://t.me/mac…
Post #1611 806
Библиотеки для визуализации данных в Python

Данный видеоролик - онлайн-интенсив по визуализации данных. Если используя Pandas вы можете работать с таблицами, выводить при помощи функций максимальные и минимальные значения, работать с пропусками, то построение графиков по данным сможет сделать ваши выводы ещё более разнообразными.

• Перейти к просмотру

🔗 Python tricks
YouTube Библиотеки для визуализации данных в Python Модуль Middle Буткемпа начинается с интересного урока по визуализации данных. Если используя Pandas вы можете работать с таблицами, выводить при помощи функций максимальные и минимальные значения, работать с пропусками, то построение графиков по данным сможет…
Post #1610 827
Python OpenCV библиотека

OpenCV - библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом.
На вебинаре мы рассмотрим классы библиотеки и посмотрим на пример чтения QR-кода с веб-камеры.

• Перейти к просмотру

🔗 Python tricks
YouTube Python OpenCV библиотека [GeekBrains] Начни карьеру с бесплатного курса "Основы программирования" https://goo.gl/jTP4nP OpenCV - библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом. Реализована на C/C++, также разрабатывается…
Post #1609 880
Парсинг сайтов Scrapy Python. (CrawlSpider) + Xpath + Сохранение в CSV.

Данное видео посвящено замечательному решению для парсинга framework Scrapy. Автор постарался записать максимально простое и короткое видео в котором передал все основные моменты, чтобы вы могли использовать данный инструмент в своей работе.

• Перейти к просмотру

🔗 Python tricks
YouTube Парсинг сайтов Scrapy Python. (CrawlSpider) + Xpath + Сохранение в CSV. За 40 минут Друзья, данное видео посвящено замечательному решению для парсинга framework Scrapy. Постарался записать максимально простое и короткое видео в котором передал все основные моменты, чтобы вы могли использовать данный инструмент в своей работе. Освой парсинг…
Post #1608 893
Tornado

Фреймворк создан специально для большого количества долгоживущих соединений.

Установка: pip install tornado

Например, если у вас видео платформа или сайт для хранения больших файлов, то Tornado будет отличным выбором.

Но, стоит понимать, что он создан для работы с «легкими» запросами. Если у вас длительное обращение к базе данных, то это сводит преимущества Tornado на нет.

🔗 Python tricks
Post #1607 837
from functools import partial

Функция сохраняет дополнительные параметры, которые также будут переданы при вызове функции.

Это полезно, если у нас объект принимает только функцию без аргументов, а нам всё таки надо в неё что-то передать.

🔗 Python tricks
Post #1605 854
uvicorn

Это быстрый ASGI-сервер (ASGI — интерфейс шлюза асинхронного сервера), разработанный для использования FastAPI, но не ограничиваясь этим.

Uvicorn поддерживает автоматическую генерацию OpenAPI-спецификаций и Swagger UI для веб-приложений, которые используют FastAPI.

Он также поддерживает различные опции конфигурации, такие как привязка к IP-адресу и порту, SSL/TLS-шифрование, логирование и т.д.

🔗 Python tricks
Post #1604 830
tqdm

Библиотека для отображения прогресса выполнения циклов. Она может строить так называемые progress bar'ы.

tqdm поддерживает множество настроек, таких как стиль вывода, частота обновления и т.д.

🔗 Python tricks
Post #1599 865
10 хитростей Python

Python славится простым, лаконичным и удобным синтаксисом. Но не многие знают, что в Python существует куча различных неочевидных фишек, которые могут сократить код, сделать его более простым и элегантным. И в этом ролике автор расскажет о 10 полезных фишках и хитростях языка Python, которые помогут сделать код ещё более крутым.

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/K8mgXLycXIs

🔗 Python tricks
Post #1598 851
Основные коллекции: словарь

Связывает ключ и данные. Как в гардеробе, вы сдаёте вещь, получаете номер, по которому потом можете получить вещь обратно. Только в данном случае номер (ключ) выбираете и задаёте сами.

Ключ должен быть хешируемый объект: 1, 1.4, 'cool', (1, 2), True; и не может быть списком, множеством, словарём или любым другим изменяемым объектом. Все, у кого есть __hash__() считаются хешируемыми.

Значения могут быть любыми.

#теория

🔗 Python tricks
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →