Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Облегчите перебор нескольких списков с помощью zip() С помощью встроенной функции zip() мы можем все немного упростить. Обратите внимание: функция zip() возвращает zip-объект, но с помощью приведения типов вы можете преобразовать его — например, с помощью list(), tuple() или dict(). Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Страшные истории о релокации 🙀 Про тех, кто не относился серьёзно к вопросам интеллектуальной собственности Про разработчика, который не знал Разработчик переехал из России в Европу, но не узнал, как распределяются права на служебные разработки в этой стране. Разместил написанный на работе код на гитхабе, потому что уж очень он хорош, после чего получил от работодателя иск на круглую сумму и проиграл его в суде 🤡 Про компанию, которая не подумала Предприниматель перевёз компанию из Росси в Европу, а все права на софт и бренд забыл на Родине. Через несколько лет к нему пришли инвесторы и хотели дать денег, но… не дали. Не смог подтвердить наличие прав 🤡 Хотите больше страшных историй и рецептов, как защититься от них? 🗓 26 мая (четверг), 19:00 мск 📍 Телеграм-канал RelocationDEV 💬 Митап о релокации интеллектуальной собственности. Будет полезен и разработчикам, и предпринимателям. 👨‍⚖️ Спикер — Антон Ендресяк, старший IP/IT юрист в CLAIMS, соведущий подкаста «Копикаст», ведёт проекты для Gaijin, Accenture, CarX technologies, Heineken, Gazprom. ____ ❓Интересна вам эта тема? Ставьте большой палец вверх или вниз.

Python: объединение списков или конкатенация В этой статье мы рассмотрим различные методы конкатенации списков в Python. Списки в Python служат для хранения элементов одного типа и выполнения операций над ними. Конкатенация – это процесс объединения элементов одной структуры данных. Способы конкатенации списков в Python ниже. @BookPython

There are two built-in functions that let you analyze iterables without writing trivial and redundant ifs. These are all and any. any returns True if some of the values are true; all returns True if all of them are. all returns True for an empty iterable while any returns False in that case. Both functions are usually useful while used together with list comprehensions: package_broken = any( part.is_broken() for part package.get_parts() ) package_ok = all( part.ok() for part package.get_parts() ) any and all are usually interchangeable thanks to De Morgan's laws. Choose one that is easier to understand.

Хочешь узнать как построить успешную карьеру в IT, не натолкнувшись на «подводные камни» и забрать бесплатный подарок? Тогда подключайтесь на бесплатную онлайн-трансляцию, где опытный и начинающий IT-специалисты будут отвечать на вопросы о своей работе, а зрители — определять, чье мнение интереснее. На трансляции вы узнаете: — В чём реальные плюсы и минусы карьеры в IT? — Что ждёт людей, которые собираются переходить в IT? — Что самое сложное в работе начинающего и опытного IT-специалиста? — Как быть и оставаться востребованным? — Где лучше актуализировать свои знания? — Какие тренды сейчас главные в сфере? Также вы сможете оставить свои вопросы — на самые интересные из них гости ответят в прямом эфире! Не упусти возможности погрузиться в сферу IT, регистрируйся на трансляцию и забирай подарки от ЛитРес: https://clck.ru/hcfUu

Python allows you to dynamically change a class of an already created object. It's simple as that: obj.__class__ = AnyClass Though it's probably a bad idea to use such tricks as part of your regular architecture, it can be extremely useful during debugging. Here is how you can track all attribute accesses of an object without modifying its original code: class User: def __init__(self, name): self._name = name def to_str(self): return '<{}>'.format(self._name) class LoggedUser(User): def __getattribute__(self, attr): print('`{}` accessed'.format(attr)) return super().__getattribute__(attr) u = User('lol') u.__class__ = LoggedUser print(u.to_str())

Creating PDF Invoices in Python with pText https://stackabuse.com/creating-pdf-invoices-in-python-with-ptext/ 👉 @python_real

Подборка каналов для IT специалистов 🎯 Системное администрирование 📌 https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало) https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://t.me/i_odmin Все для системного администратора https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. Вакансии 📌 https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор https://t.me/progjob Вакансии в IT Чат программистов📌 https://t.me/developers_ru Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub CodePen 📌 https://t.me/codepen_1 Сообщество пользователей CodePen Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍 https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/python_360 Книги по Python Rus https://t.me/programmist_of Книги по программированию https://t.me/proglb Библиотека программиста https://t.me/bfbook Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию QA, тестирование 📌 https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 https://t.me/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров https://t.me/arhitekturamira World Architecture Английский 📌 https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике Арбитраж трафика 📌 https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика Крипта 📌 https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют DeepFake 📌 https://t.me/deepfakenow Публикуем deepfake видео Мир технологий 📌 https://t.me/mir_teh Видео из мира технологий

Регулярные выражения (REGEX) Регулярные выражения — более гибкий способ нахождения подстрок в строках. В Python есть встроенный модуль, позволяющий работать с регулярными выражениями, — re. Модуль re содержит функцию search, которая позволит вам найти подстроку Если вам нужны сложные сопоставления, например, учет регистра — этот метод подойдет вам лучше всего. Но у него есть и недостатки: сложность и скорость работы. То есть, в простеньких задачах его лучше не использовать. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Чат программистов 👉 @developers_ru

if 'port' not in config: config['port'] = 80 port = config['port'] Setting default values to dictionaries can be done more elegant: config = config.setdefault('port', 80) setdefault sets the new value unless some value is already set. It also returns the new stored value whether it was changed or not: In : config = {} In : config.setdefault('port', 80) Out: 80 In : config.setdefault('port', 443) Out: 80

Python supports the new @ operator since Python 3.5. It's intended to use for matrix multiplication. However, none of the standard objects support it; it was introduced specifically for the numpy module. To make your objects support this operator, you should define one of the following methods: __matmul__, __rmatmul__ or __imatmul__. You can learn more from PEP 465.

Towards Ultra-Resolution Neural Style Transfer via Thumbnail Instance Normalization Github: https://github.com/czczup/URST Paper: https://arxiv.org/abs/2103.11784 Dataset: https://cocodataset.org/#download 👉 @bigdata_1

Изучаем Python: поиск в списке В этой статье мы рассмотрим три способа получения уникальных значений из списка Python. 1. Set() 2. Python list.append() и цикл for 3. Метод numpy.unique() для создания списка с уникальными элементами @BookPython

Анализ цены биткоина на Python с помощью fbprophet https://dev-gang.ru/article/analiz-ceny-bitkoina-na-python-s-pomosczu-fbprophet-ctyf393x6w/ 👉 @python_real

Python для инженеров и разработчиков: расширенное издание, 2022 г. Слёрм подготовил онлайн-интенсив для специалистов со знанием Python, которые хотят за 3 дня выйти на новый уровень владения языком. Мы научим тебя создавать скелет веб-сервиса с фреймворком FastAPI, разбираться в видах тестирования и писать под Ansible. Стартуем 3 июня: https://slurm.club/3M1P5Sg За 3 дня ты: ▪️Научишься интегрироваться с СУБД, запускать и отслеживать выполнение отложенных задач. ▪️Разберешься с тем, как стандартные конструкции (декораторы, датаклассы) могут использоваться во фреймворках. ▪️Станешь использовать Python как API к другим системам. Вкладываешься в свои знания сегодня — растешь в стоимости как специалист и экономишь 10000₽ при регистрации до 1 июня: https://slurm.club/3M1P5Sg

List comprehensions may contain more than one for and if clauses: In : [(x, y) for x in range(3) for y in range(3)] Out: [ (0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2) ] In : [ (x, y) for x in range(3) for y in range(3) if x != 0 if y != 0 ] Out: [(1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2)] Also, any expression with for and if may use all the variables that are defined before: In : [ (x, y) for x in range(3) for y in range(x + 2) if x != y ] Out: [ (0, 1), (1, 0), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 3) ] You can mix ifs and fors however you want: In : [ (x, y) for x in range(5) if x % 2 for y in range(x + 2) if x != y ] Out: [ (1, 0), (1, 2), (3, 0), (3, 1), (3, 2), (3, 4) ]

🔷 PyTorch Geometric Temporal is a temporal (dynamic) extension library for PyTorch Geometric. Github: https://github.com/benedekrozemberczki/pytorch_geometric_temporal Paper: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3308560.3316581 Dataset: https://pytorch-geometric-temporal.readthedocs.io/en/latest/notes/introduction.html#discrete-time-datasets 👉 @bigdata_1

Подборка каналов для IT специалистов 🎯 Системное администрирование 📌 https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало) https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы https://t.me/i_odmin Все для системного администратора https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др. Excel лайфхак📌 https://t.me/Excel_lifehack GitHub Сообщество 📌 https://t.me/Githublib Интересное из GitHub CodePen 📌 https://t.me/codepen_1 Сообщество пользователей CodePen Базы данных (Data Base) 📌 https://t.me/database_info Все про базы данных Вакансии для программистов 📌 https://t.me/progjob Программирование Python 📌 https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍 https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском Мобильная разработка: iOS, Android 📌 https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка Фронтенд разработка 📌 https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков Java разработка 📌 https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика Разработка игр 📌 https://t.me/game_devv Все о разработке игр Библиотеки 📌 https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus https://t.me/java_360 Книги по Java Rus https://t.me/python_360 Книги по Python Rus https://t.me/programmist_of Книги по программированию https://t.me/proglb Библиотека программиста https://t.me/bfbook Книги для программистов БигДата, машинное обучение 📌 https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning Программирование 📌 https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию QA, тестирование 📌 https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика Шутки программистов 📌 https://t.me/itumor Шутки программистов Защита, взлом, безопасность 📌 https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности Книги, статьи для дизайнеров 📌 https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров https://t.me/arhitekturamira World Architecture Английский 📌 https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля Математика 📌 https://t.me/Pomatematike Канал по математике Арбитраж трафика 📌 https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика Крипта 📌 https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют DeepFake 📌 https://t.me/deepfakenow Публикуем deepfake видео Мир технологий 📌 https://t.me/mir_teh Видео из мира технологий

🚀 Готовы сделать первый шаг к карьере дата-инженера? 23 и 24 мая в 20:00 пройдет открытый интенсив «Extract - Load с помощью SaaS-сервиса vs. Cобственное решение. Поиск баланса и дзен». Мероприятия проведет Артемий Козырь, Analytics Engineer в компании Wheely. ✅ На интенсиве мы рассмотрим следующие темы: ✔️ Extract-Load через SaaS решения. Возможности готовых сервисов, их надежность и ограничения. ✔️ Extract-Load через API-вызовы, обращения к СУБД и CDC — оптимальные способы реализации. ✔️ Автоматизация выгрузки, повторные попытки (retries), получение уведомлений в Slack (notifications) с помощью Airflow. ✔️ Накопление истории выгрузок и организация Data Lake в S3 перед DWH. 👉 Проходите вступительный тест и регистрируйтесь на вебинар