Python Learning

Как работает thread locals? Thread-local storage обеспечивает механизм для сохранения данных, которые будут доступны только в рамках определенного потока выполнения. Это полезно, когда вы хотите иметь раздельные данные для каждого потока, но не хотите делить их между разными потоками. Вы можете использовать класс threading.local(), чтобы создать объект, который будет представлять thread-local storage. В этом объекте вы можете хранить любые данные, и они будут видимы только для текущего потока. Каждый поток будет иметь свою собственную копию объекта threading.local().

Метакласс Метакласс (metaclass) в Python — это класс, который определяет поведение других классов, которые являются его экземплярами. В некотором смысле метакласс можно рассматривать как «класс для классов». Он задает правила и ограничения для создания и работы классов. В Python метаклассы используются для контроля процесса создания классов, изменения их атрибутов и методов, а также для внесения различных модификаций в поведение классов и их экземпляров. Они предоставляют мощный инструмент для метапрограммирования, то есть программирования на уровне создания программного кода.

introspection introspection — это способность программы анализировать свой собственный код и структуру во время выполнения. Это позволяет получать информацию о объектах, модулях, функциях, классах и других аспектах программы без необходимости заранее знать о них статически. Например, в Python вы можете использовать функции и атрибуты, такие как dir(), type(), getattr(), hasattr(), locals(), globals() и другие, чтобы получить информацию о переменных, объектах и их атрибутах. Это может быть полезно при отладке, создании обобщенных функций или динамической загрузке модулей.

exceptions В Python и многих других языках программирования, exceptions (исключения) — это механизм, который позволяет обрабатывать ошибки и нестандартные ситуации во время выполнения программы. Когда возникает ошибка, Python генерирует исключение. Если исключение не обрабатывается, программа может завершиться с ошибкой. В данном примере кода, операция x = 10 / 0 вызовет исключение ZeroDivisionError, так как нельзя делить на ноль. Однако благодаря конструкции try и except, программа не завершится с ошибкой. Вместо этого будет выведено сообщение «Произошла ошибка деления на ноль!».

❗️Как развиваться Python-разработчику? Наращивать объем знаний и навыков. За этим приходите на вебинар, приуроченный к старту онлайн-курса «Python Developer. Professional» в OTUS. ✅ 15 августа — «Code review» Обсудим основы разработки API с помощью фреймворка FastAPI, рассмотрим пример небольшого приложения и осветим особенности развертывания эксплуатации. 🧑‍💻 Спикером выступит Станислав Ступников, руководитель разработки в VK. Эксперт с 10+ лет опыта промышленной разработки. 💪 Погрузим вас в современную «промышленную» разработку на Python. Главный фокус курса на основных Software Engineering компетенциях Python-разработчика и формировании прагматичного подхода к решению задач. 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ для регистрации на открытый урок https://otus.pw/LZMQ/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Бинарный поиск Бинарный поиск — это эффективный алгоритм поиска элемента в отсортированном массиве. Он работает путем разделения массива пополам и сравнивает искомый элемент с элементом в середине массива. В зависимости от результата сравнения, половина массива, в которой элемент точно не может находиться, исключается из дальнейшего поиска. Этот процесс повторяется, пока не будет найден элемент или пока остается только один элемент в массиве. В этом примере функция binary_search принимает отсортированный массив arr и искомый элемент target. Она ищет элемент в массиве и возвращает его индекс, если он найден, и -1, если элемент отсутствует. Каждая итерация сужает диапазон поиска путем сравнения среднего элемента с искомым элементом и сдвига границ поиска в соответствии с результатом сравнения.

Задача У вас есть девять цифр: 1, 2, …, 9. Именно в таком порядке. Вы можете вставлять между ними знаки «+», «-» или ничего. У вас будут получаться выражения вида 123+45-6+7+89. Найдите все из них, которые равны 100. Мне кажется, в таком виде его проще всего и писать и читать и тестировать. Тут у меня три функции: all_combinations — итератор, который выдает все числа для операций (в терминах задачи: вставляет пустые места); all_signs — выдаёт все возможные сочетания знаков + и - заданной длинны (для единообразия, это тоже итератор с рекурсией); perform_operations — выполняет операции. Тут, конечно, просится решение, избавленное от if-ов и кодирования операций с помощью символов. Но это решение будет более громоздким, о нём можно рассказать, но и писать, и читать его дольше.

Нашли лучшие курсы по Python-разработке! Tutortop — образовательный маркетплейс №1, где представлено более 5000 курсов от более чем 300 школ. Вы можете сравнить курсы по рейтингу, цене и отзывам, а еще купить дешевле, чем напрямую 🔥 Собрали для вас подборку лучших курсов для разработчиков по мнению пользователей tutortop: — Профессия «Разработчик на Python с гарантией трудоустройства» от Skypro. Рейтинг 4.9 из 5. Скидка 15% по промокоду TUTORTOP до 13.08 — Курс «Python-разработчик с гарантией трудоустройства» от Eduson. Рейтинг 4.8 из 5. Скидка 5% по промокоду TUTORTOP до 13.08 — Курс «Разработчик Python» от Академии АйТи. Рейтинг 4.7 из 5. Все эти курсы и десятки других можно найти и сравнить на tutortop⚡️

PyTorch PyTorch — это библиотека машинного обучения, разработанная Facebook. Она позволяет создавать нейронные сети и обучать их на графических процессорах, что ускоряет процесс обучения и улучшает точность моделей. В этом примере мы загружаем датасет MNIST с рукописными цифрами, создаем простую нейронную сеть с двумя полносвязными слоями и функцией активации ReLU, обучаем ее с помощью стохастического градиентного спуска, а затем тестируем результат на отложенных данных. При этом мы используем функцию потерь CrossEntropyLoss, которая подходит для задач классификации, и оптимизатор SGD.

Чтобы стать востребованным программистом не обязательно покупать дорогущие курсы от известных школ. Можно просто подписаться на канал «Бесплатные курсы IT» и следить за их анонсами. Здесь каждый день публикуют образовательные программы по популярным направлениям в IT. Например: 📍UX/UI дизайнер 📍Тестировщик с нуля 📍Английский для IT специалистов Еще больше интересного: @learnsu

Введение в машинное обучение с помощью scikit-learn (перевод документации) Смотреть статью

Построение горизонтальной гистограммы с помощью seaborn Слева представлен код для построения гистограммы, справа результат работы нашей программы.

Построение горизонтальной гистограммы с помощью seaborn Слева представлен код для построения гистограммы, справа результат работы нашей программы.

📌 Уже 15 августа в 19:00 (мск) стартует наш бесплатный двухдневный онлайн-интенсив. Во время эфира вы научитесь писать код, запускать и поддерживать простого Telegram-бота. Приходите, чтобы пообщаться и поучиться у опытного разработчика, узнать всю правду и перспективы Python и получить полезные подарки для комфортного старта в разработку. 🎁 Всем, кто зарегистрировался — Гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов», а каждому участнику — Карта компетенций Python-разработчика. Также вас ждут бонусы на обучение на Хекслете!

Библиотека Feather Feather — это библиотека для эффективного чтения и записи таблиц данных в двоичный формат. Она использует формат Apache Arrow для сериализации данных, что позволяет быстро читать и записывать данные без потери информации. В этом примере мы использовали две основные функции библиотеки: - feather.write_dataframe(): записывает таблицу данных в файл формата Feather. - feather.read_dataframe(): читает таблицу данных из файла формата Feather. Feather позволяет быстро и эффективно обмениваться данными между Python и R, а также обеспечивает быстрое чтение и запись таблиц данных на диск.

🔥OTUS приглашает на открытый урок по аналитике данных. Тема: Предварительная обработка данных перед исследованием Дата: 9 августа, 20:00 На вебинаре мы: Расскажем про основные методы проверки, которым важно подвергнуть ваш датасет перед началом работы; Познакомимся с этапами подготовки и очистки данных; Поговорим об основных подводных камнях, которые могут нас подстерегать на этом пути. Кому будет полезно: Тем, кто хотя бы раз задумывался о переходе в сферу дата-аналитики; Тем, кто хочет разобраться в методах исследования данных. В результате вебинара вы узнаете как проводится подготовка данных к дальнейшим, более глубинным, исследованиям. Урок приурочен к старту онлайн-курса «Аналитик данных», который можно будет приобрести в рассрочку. 👉Регистрация на урок: https://otus.pw/xdEY/