Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Узнай стоимость кухни за 1 минуту! Моментальный расчет! Екатеринбург. Удобные, функциональные кухни с гарантией 3 года. Срок изготовления 10 дней! Экономия 40%! Пройдите тест - получите расчет кухни сразу и бесплатно на телефон! Рассчитать? Получить предложение #реклама lovekuhnya.ru О рекламодателе

Курс Слёрма «Python для инженеров»: когда 5 строк кода заменяют полчаса работы Научим вас автоматизировать задачи, которые годами решались вручную. Курс с обратной связью, 5 недель, старт 12 августа. После курса сможете сделать так, чтобы автоматически: ▶Менялись конфигурации серверов и предоставлялся к ним доступ ▶Собирались, сводились и экспортировались нужные данные мониторинга ▶Создавались базы данных из разных источников ▶Генерировались ченджлоги прямо из коммитов ▶И многое другое Формат курса: ▶Видеолекции, онлайн-встречи со спикером и практические задания ▶Код-ревью, ответы на вопросы и обратная связь ▶Личный кабинет с короткими конспектами видеолекций ▶Постоянный чат со студентами, экспертами и куратором Длительность — 5 недель. Старт — 12 августа. Посмотреть программу занятий и занять место на курсе — по ссылке ✅ Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451

Геттеры и сеттеры Геттеры и сеттеры — это специальные методы класса, которые используются для управляемого доступа к атрибутам объекта. Они позволяют инкапсулировать реализацию класса и предоставить проверенный интерфейс для манипуляции данными. — Геттер позволяет получить значение атрибута. — Сеттер используется для установки значения атрибута. Преимущества геттеров и сеттеров: — Контроль доступа к атрибутам класса. — Валидация данных. — Возможность добавить дополнительную логику при установке/получении значений. 👉@BookPython

Преобразование Pdf в аудио с помощью Python 👉@BookPython

ГЕНЕЗИС: внедрение и сопровождение amoCRM Составим план работ, рассчитаем стоимость внедрения amoCRM и дадим 14 дней демодоступа для лучшего знакомства с системой. Покажем, как вы можете увеличить прибыль с помощью автоматизации! Пройдите опрос и выберите свой подарок: ⚡ бесплатная онлайн-экскурсия по идеальной CRM-системе, ⚡ пак из 27 бесплатных виджетов, ⚡ или бесплатный аудит вашей amoCRM. Входим в топ рейтинга партнёров amoCRM! Получить предложение #реклама 16+ mrqz.me О рекламодателе

Как мы версию Sanic’а повышали Приветствую всех читателей, меня зовут Вадим, я — бэкенд-разработчик в компании Домклик. Я работаю в команде, которая разрабатывает CRM-систему для подготовки и осуществления ипотечных сделок. В этой статье я хотел бы поделиться своим интересным опытом мажорного повышения зависимостей в проекте, который свыше пяти лет находится в проде под ежедневной нагрузкой более 2000 RPS. Предыстория Итак, все сервисы нашей команды на бэке написаны на Python, большинство из них — с использованием фреймворка Sanic. До момента, приведшего впоследствии к этой статье, никаких серьёзных проблем с этим фреймворком мы не испытывали. Однако одним прекрасным декабрьским днём, когда сезонность оформления ипотечных сделок традиционно приводит к повышенной нагрузке на все сервисы Домклика, мы обнаружили проблему на центральном бэкенд-сервисе нашей системы. Суть этой проблемы заключалась в том, что в случайный момент времени воркеры приложения бесследно умирали, а у реализации мультипроцессинга в используемой нами на тот момент версии Sanic есть такая хитрая (нет) особенность, что состояние воркеров после запуска никак не отслеживается, и заданное количество никак не поддерживается в случае их смерти. Как результат, спустя некоторое (от нескольких минут до нескольких часов) время после развёртывания наши поды лишались всех воркеров, кроме одного единственного (от которого Sanic первоначально и форкает новые процессы), что драматически снижало перевариваемую нашим сервисом нагрузку: поды начинали тротлить по CPU, event loop забивался корутинами, приложение обжиралось коннектами к базе данных, запросы обрабатывались гораздо медленнее, и в конце концов мы начинали отдавать 500-ки. https://habr.com/ru/companies/domclick/articles/761838/ 👉@BookPython

Что такое списковое включение? Это компактный способ обработки всех или части элементов в последовательности и возвращения списка с результатами. Синтаксис прост и в то же время эффективен. 👉@BookPython

Маршрут в путешествие мечты построен Выгодные предложения и проверенные туристические маршруты в этих каналах: Подписаться #реклама О рекламодателе

Emot Библиотека Emot предназначена для распознавания эмодзи в тексте. Она может очень пригодиться, когда нам нужно предварительно обработать текстовые данные, чтобы удалить эмотиконы и эмодзи или изучить их влияние на семантику. Функции библиотеки принимают на вход строку и возвращают список словарей. 👉@BookPython

Для более сложной стилизации вы можете использовать seaborn, который предоставляет больше эстетических возможностей. 👉@BookPython

Хотите путешествовать интересно и выгодно? Как — рассказываем здесь: Подписаться #реклама О рекламодателе

Что делать, если нужно сериализовать данные, которые не поддерживаются стандартным модулем json? Если нужно сериализовать объекты, которые по умолчанию не поддерживаются модулем json, то есть несколько вариантов: — Реализовать методы __getattr__ и __setattr__ в классе объекта, чтобы преобразовать его в словарь, который уже можно сериализовать в JSON. — Использовать декоратор dataclass из модуля dataclasses для автоматической генерации методов сериализации. — Создать собственный класс-наследник json.JSONEncoder и переопределить метод default(), чтобы указать как сериализовать нестандартные объекты. — Использовать библиотеку marshmallow для создания схем сериализации/десериализации сложных объектов в JSON. — Преобразовать объекты в dict или list вручную перед сериализацией с помощью методов объекта или отражения (reflection). — Использовать другой формат сериализации, например YAML или MessagePack, который может поддерживать произвольные типы. 👉@BookPython

Что выдаст следующий код? 👉@BookPython

Бесплатное обучение по продвижению бизнеса в интернете 5 августа стартует интенсив для предпринимателей от Яндекс Рекламы. За 4 недели научим запускать рекламу в интернете, даже если раньше вы никогда этого не делали. В программе: Реклама в Яндексе — какие выбрать инструменты для продвижения бизнеса Юнит-экономика — как рассчитать бюджет на рекламу, чтобы не уйти в минус УТП для вашего бизнеса — как выделяться на фоне конкурентов Запуск рекламы — как самостоятельно настроить кампанию Анализ и оптимизация — что улучшить в рекламе Вас ждут: 5 вебинаров от практикующих экспертов Яндекса Задания с самопроверкой и дополнительные материалы Закрытое сообщество предпринимателей для обмена опытом Узнать подробности и зарегистрироваться: Зарегистрироваться #реклама 16+ yandex.ru О рекламодателе

Преобразование десятичной дроби в другие числа с помощью Python 👉@BookPython

Визуализация процесса релиза CPython На прошлой неделе я встретился с резидентом разработчиков CPython и менеджером по выпуску Лукашем Лангой, чтобы обсудить процесс выпуска CPython (подробно описанный в PEP 101). Все, что я узнал, я задокументировал ниже и буду предлагать такие улучшения, как введение дополнительных средств защиты для процесса выпуска и сборки программного обеспечения для процесса сборки и конечных собранных артефактов. https://sethmlarson.dev/security-developer-in-residence-weekly-report-9 👉@BookPython

Расширенное использование - применение функций Вы можете применять функции внутри comprehensions. Вот пример использования функции str.upper(): 👉@BookPython

Открытый инвестиционный клуб Андрея Черных. Клуб объединяет успешных инвесторов, разделяющих такие ценности, как: готовность обмениваться опытом, открытость к сотрудничеству, стремление к личностному и профессиональному росту и содействие развитию других. Обсуждения рынка, идеи, рост и развитие инвесторов, улучшение результатов инвестиций. Групповая и индивидуальная работа с инвесторами, обучение и развитие на практике. Попробовать #реклама О рекламодателе

Bottleneck Это библиотека, которая ускоряет работу методов NumPy в 25 раз. Особенно, если массив имеет значения NaN. В этом примере мы создаём 2D массив NumPy с 1000 строками и 10 столбцами со случайными значениями. Далее функция move_mean используется для вычисления скользящего среднего для каждой строки в массиве. Параметр window указывает количество значений, которые будут использоваться при вычислении каждого скользящего среднего, а параметр axis указывает ось, вдоль которой будет вычисляться скользящее среднее (в данном случае мы вычисляем его для каждой строки, поэтому устанавливаем axis=1). 👉@BookPython

Вычисления с несколькими условиями Вы можете добавить несколько условий. Давайте отфильтруем числа, кратные 2 и 3: 👉@BookPython