Python Learning

⚙️ __repr__ При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:

>>> file = open('file.txt', 'r')
>>> print(file)
<open file 'file.txt', mode 'r' at 0x10d30aaf0>

✔️ Это сильно упрощает отладку. Вот всё, что вам нужно сделать:

class SomeClass:
    def __repr__(self):
        return "<какое-то описание>"

some_instance = SomeClass()

# выводит <какое-то описание>
print(some_instance)

Метод __repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы. Python Learning 👩‍💻

⚙️ Перегрузка операторов В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы. ✔️ На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов. 🗣️ Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете. Python Learning 👩‍💻

➡️ Queue Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue. ✔️ Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.

🗣️ Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.

⚙️ Наконец, приоритетные очереди позволяют извлекать объекты согласно порядку их сортировки. Python Learning 👩‍💻

❓ howdoi Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал? ✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:

$ pip install howdoi

➡️ Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:

$ howdoi vertical align css
$ howdoi for loop in java
$ howdoi undo commits in git

🗣️ Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:

$ howdoi exit vim

Python Learning 👩‍💻

❓ howdoi Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал? ✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:

$ pip install howdoi

➡️ Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:

$ howdoi vertical align css
$ howdoi for loop in java
$ howdoi undo commits in git

🗣️ Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:

$ howdoi exit vim

Python Learning 👩‍💻

🚀 Заканчивается набор на курс "Компьютерное зрение Advanced"! Стартуем 30 июля. Успейте попасть в группу! 🚀 Присоединяйтесь к нашему продвинутому курсу по компьютерному зрению от OTUS, ведущего образовательного центра с более чем 130 авторскими курсами для IT-специалистов уровня. Что Вас ждёт на курсе? Вводная часть и настройка: Разберетесь с настройкой окружения, углубленным изучением PyTorch и дополнительных библиотек. Нейронные сети и обучение: Изучите эволюцию сверточных сетей, Self-Supervised Learning и адаптивные методы. Рассмотрите современные архитектуры и методы обучения. Стандартные задачи CV: Освоите методы детектирования, 3D сегментацию, трекинг и ReID. Генеративные модели: Научитесь использовать VAE, GAN, диффузионные модели, генеративные видеомодели и мультимодальные нейросети. Продвинутые методы CV: Изучите SAM, стереозрение, 3D реконструкцию, SLAM, модели для автономных ТС и детекцию действий. Оптимизация инференса: Научитесь выполнять инференс на сервере и аннотацию данных в CVAT. Проектная работа: Получите консультации по проектам и защитите свои проекты. 🤔Какие навыки Вы сможете отразить в своём резюме после прохождения курса? Детектирование объектов: Разработка моделей для автономного вождения и других приложений с высокой точностью. Сегментация изображений: Применение методов для медицинской диагностики и других областей, создание моделей с минимальным количеством размеченных данных. Распознавание объектов: Разработка системы для автономных транспортных средств и роботов, способных ориентироваться в пространстве. Оценка позы: Создание 3D модели объектов и сцен для медицины, архитектуры и робототехники. Генеративные модели: Генерация изображений и видео, разработка мультимодальных моделей для создания контента. Интеграция данных: Создание системы для обработки и интеграции текстов, изображений и видео, например, для визуального QA. Пройдите вступительное тестирование и получите 15% скидку до 28 июля! Не упустите шанс! 🌟 👉Для регистрации и тестирования нажмите здесь. 👉Для более детального ознакомления с курсом здесь. Места ограничены, торопитесь! Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

➡️ Jedi 🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным. Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.

Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.

🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

➡️ Jedi 🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным. Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.

Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.

🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Python Learning 👩‍💻

⚙️ dir Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумывались. ➡️ Используем командную строку:

>>> dir()
>>> dir("Hello World")
>>> dir(dir)

🗣️ Это может пригодиться при интерактивной сессии в Python, а также для динамического изучения объектов и модулей, с которыми вы работаете. Python Learning 👩‍💻

⚙️ bashplotlib Хотите строить графики в консоли?

$ pip install bashplotlib

Стройте на здоровье. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Использование функции sorted() В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач. 🗣️ Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:

sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]

➡️ А вот — пример сортировки списка строк в порядке убывания:

sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']

Python Learning 👩‍💻

Самый полный стартовый гайд по ботам Telegram (python) Смотреть статью

➡️ Возврат из функции нескольких значений В Python есть возможность возврата из функции нескольких значений. Этого нет во многих других популярных языках программирования. ✔️ Для возврата из функции нескольких значений их нужно разделить запятыми. На основе этого списка значений Python создаст кортеж и вернёт его туда, откуда была вызвана функция. Python Learning 👩‍💻

➡️ Преобразование двух списков в словарь Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь? ✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции zip(). Python Learning 👩‍💻

➡️ Преобразование двух списков в словарь Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь? ✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции zip(). Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование коллекций Python Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().

Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.

🗣️ Для создания объекта Counter нужно передать итерируемый объект (список, например) методу Counter() Python Learning 👩‍💻