Python 🇺🇦

Вакансія: Python Engineer Компанія Nova Digital, що входить до складу групи компаній "Нова пошта", шукає на віддалену або офісну роботу в Києві розробника рівня Middle з досвідом на Python від 2-х років — для обробки / міграції даних, моніторингу систем. 📝 Відкрити анкету #Python // #jobs // Вакансії IT

При виконанні інструкції assert з логічним виразом, результат якого дорівнює True, нічого не станеться, а якщо False — згенерується виняток AssertionError.

def get_user_by_id(user_id):
   assert type(user_id) is int, 'user_id must be integer'
   print('Searching...')

get_user_by_id(4267)
# Searching...

get_user_by_id('foo')
# AssertionError: user_id must be integer

Винятки AssertionError призначені скоріше для налагодження. При написанні програм на етапі розробки ми можемо бачити, що робимо щось не так. Також не потрібно, наприклад, обробляти введення користувача і намагатися обробити виключення AssertionError блоком try-except. #assert // #practice // Python

Бібліотека Catboost У цьому прикладі ми імпортуємо CatBoostClassifier із catboost і створюємо екземпляр класифікатора з певними параметрами. Потім ми навчаємо модель на тренувальних даних і мітках за допомогою методу fit. Після навчання можемо використовувати методи predict та predict_proba для отримання передбачень класів та ймовірностей відповідно.

import numpy as np
from catboost import CatBoostClassifier

# ініціалізація даних
train_data = np.random.randint(0, 100, size=(100, 10))
train_labels = np.random.randint(0, 2, size=(100))

model = CatBoostClassifier(iterations=2, depth=2, learning_rate=1, loss_function='Logloss', verbose=True)

# навчання моделі
model.fit(train_data, train_labels)

# передбачення за допомогою отриманої моделі
preds_class = model.predict(test_data)
preds_proba = model.predict_proba(test_data)
print("class =", preds_class)
print("proba =", preds_proba)

Результат роботи коду залежатиме від вхідних даних. Тут використовуються випадкові дані для навчання та тестування, а в реальних ситуаціях дані відрізнятимуться. #Catboost // #theory // Python

Задача з епічною битвою На 15-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор займається середньовічним програмуванням: створює дві армії і починає епічну битву. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 12 хв #Python // #lessons // Архів книг

Різдвяні знижки від Sigma Software University! 🎁 Подаруйте собі нові знання та можливості у 2025 році! Тільки до Різдва знижка -15% за промокодом christmas24 на курси: ✨ Data Science — зануртеся у світ аналізу даних та технологій штучного інтелекту. Під час навчання ви зможете розробляти прогнозні моделі, ставити запитання та отримувати практичні навички, які необхідні для успішної кар’єри розробника в цій області. За кожною темою в межах домашніх завдань надається можливість створення власного мініпроєкту, який можна додати у власне портфоліо. 👉 Зареєструватися: https://bit.ly/4gIy4vv ✨ Python Intensive — ідеальний старт для новачків! Ви навчитеся створювати програми, працювати з даними та розробляти вебсервіси на одній із найпопулярніших мов програмування. Цей курс охоплює багато практичних завдань та проєктів, що дозволять вам використовувати вивчені концепції у реальному житті, а також поповнити своє портфоліо. 👉 Зареєструватися: https://bit.ly/3DjgJe2 Чому саме Sigma Software University? 🔸 надають освітні послуги з 2016 року; 🔸створили понад 50 освітніх програм; 🔸мають понад 100 залучених експертів та тренерів; 🔸 їхні курси закінчують понад 1000 випускників щороку. Промокод на знижку: christmas24 Знижка діє до 30 грудня включно. Кількість місць обмежена! Нові можливості починаються тут — ловіть їх!

📱 ChatGPT тепер може запускати ваш код прямо в браузері Усе це — завдяки оновленій функції Canvas, яка дозволяє редагувати текст або код: просто виділяєте потрібну частину й пишете, що змінити. А тепер ще й додали можливість запускати Python-код безпосередньо там.

І найкраще — Canvas став доступним для всіх абсолютно безкоштовно.

👉 Спробувати #Canvas #ChatGPT // #news // Python

Функція findall() повертає список, що містить усі збіги. Список містить співпадіння в тому порядку, в якому вони були знайдені. Якщо збігів не знайдено, повертається порожній список.

import re

txt = "The rain in Spain"
x = re.findall("ai", txt)
print(x) # ['ai', 'ai']

txt1 = "The rain in Spain"
x1 = re.findall("Portugal", txt1)
print(x1) # []

#findall // #practice // Python

🚀 Вакансія: Технічний спеціаліст CRM (AppSheet) • 50,000 – 60,000 грн • Неповна зайнятість • Дистанційно Про компанію: Лідер у сфері фінансової грамотності, криптовалют та трейдингу, який щомісяця допомагає тисячам клієнтів досягати фінансової незалежності. Ми постійно вдосконалюємось та автоматизуємо процеси для зручності нашої команди та користувачів. Кого шукають: Фахівця з досвідом роботи у low-code/no-code платформах, який допоможе нам оптимізувати та доопрацювати CRM-систему на AppSheet. Якщо ти любиш знаходити ефективні технічні рішення, працювати з даними та автоматизовувати процеси — ця позиція для тебе! 📝 Відкрити анкету 💬 Контакт: @Mariia13a

Клас: контейнер з даними На 14-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розбирає нескладний приклад використання класів — в умові задачі потрібно створити клас відповідно до запропонованих інтерфейсів. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 14 хв #Python // #lessons // Архів книг

Дев’ять помилок новачків у Pandas У цій статті автор, не пірнаючи з головою у тонкощі використання Pandas, розглядає певні базові помилки, яких можна уникнути з першого дня роботи з цією бібліотекою Python.

Таким чином можна уберегти ваших тіммейтів та тімліда від зайвих нервових розладів чи депресії.

Мова: 🇺🇦 #Pandas // #theory // Python

Функція sub() замінює співпадіння текстом на ваш вибір.

import re

txt = "The rain in Spain"
x = re.sub("\s", "9", txt)
print(x) # The9rain9in9Spain

txt1 = "The rain in Spain"
x1 = re.sub("\s", "g", txt1, 2)
print(x1) # The9rain9in Spain

В першому прикладі прогалини замінюються на 9. За потреби можна контролювати кількість замін, вказавши параметр count. В другому прикладі прогалини замінюються лише двічі. #sub // #practice // Python

HTTPX — вельми цікавий пакет для роботи з веб-запитами. Як кажуть самі розробники, це HTTP-клієнт наступного покоління.

>>> import httpx
>>> r = httpx.get('https://www.example.org/')
>>> r
<Response [200 0K]>
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'text/html; charset=UTF-8'
>>> r.text
'<!doctype html>\n<html>\n<head>\n<title>Example Domain</title>...'

Порівнюючи зі звичним requests, HTTPX має такі переваги: 🔴стандартний синхронний інтерфейс, але також є підтримка асинхронності 🔴підтримка HTTP/1.1 та HTTP/2 🔴можливість надсилати запити безпосередньо до WSGI та ASGI додатків 🔴повна підтримка анотацій типів 🔴100% покриття тестами 👉 Радимо подивитися їх документацію, а також туторіал для просунутого використання. #HTTPX // #theory // Python

Простий, але зручний та корисний пакет для створення QR-кодів. Для малювання картинок використовується Pillow, тому переконайтеся, що він у вас встановлений.

# pip install qrcode[pil]
import qrcode
image = qrcode.make('https://example.com' )
image.save('qr-png')

Щоб створити об'єкт картинки з QR-кодом, треба викликати метод make() і передати дані як аргумент. Для збереження застосуйте метод save() до отриманого об'єкту. Ще пакет дозволяє створювати QR-коди на основі картинок в різних стилях. Про це все, а також про просунуті приклади використання можна почитати в документації. #Python // #practice // Архів книг

Learning Ray Завдяки цій практичній книзі програмісти Python, інженери обробки даних і дослідники даних навчаться використовувати платформу Ray локально та створювати обчислювальні кластери.

Ви зможете використовувати Ray для структурування та запуску програм машинного навчання в масштабі. Також ви зрозумієте, як Ray вписується в поточний ландшафт інструментів машинного навчання, і дізнаєтеся, як вона продовжує все тісніше інтегруватися з цими інструментами.

Рік: 2023 Мова: 🇬🇧 Автор: Edward Oakes #Ray // #books // Python

Вакансія: Python Back-End Developer Міжнародна фінтех-компанія Binomarket шукає на віддалену або офісну роботу бекенд-розробника рівня Middle з досвідом роботи на Python від 2-х років — для проектування архітектури, підтримки існуючого коду і розробки нового функціоналу. 📝 Відкрити анкету #python // #jobs // Архів книг

Найчастіше обробка вхідних даних зводиться до перетворення символів у верхній чи нижній регістр. Іноді дані можна очистити за допомогою регулярного виразу. Коли завдання ускладняється, можна застосувати зручніший спосіб — за допомогою словника зі значеннями для заміни символів і методу translate виходить лаконічний код.

raw_text = 'This\nstring has\tsome whitespaces\r\n'

character_map = 1
   ord('\n'): ' ',
   ord('\t'): ' ',
   ord('\r'): None
}

text = raw_text.translate(character_map)
# 'This string has some whitespaces '

У прикладі бачимо, як символи перенесення рядка \n і табуляції \t замінюються на звичайні пробіли, а символ \r видаляється з рядка повністю. #Python // #practice // Архів книг

Бібліотека Dask У цьому прикладі ми створюємо масив Dask x розміром 10000×10000 з чанками 1000×1000. Потім виконуємо кілька операцій над масивом x (транспонування, зріз та обчислення середнього значення).

import dask.array as da
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x + x.T
z = y[::2, 5000:].mean(axis=1)

result = z.compute()

Нарешті ми викликаємо метод compute() для обчислення результату. Результат роботи коду — масив NumPy із середніми значеннями по рядках для кожного другого рядка у зрізі y[::2, 5000:]. #Dask // #theory // Python

OOП: знайомство з класами та обʼєктами На 13-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор працює із задачами з об'єктно-орієнтованим програмуванням. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 19 хв #Python // #lessons // Архів книг