Python Learning

⚙️ itertools.combinations() В Python функция itertools.combinations() генерирует все возможные комбинации элементов заданной длины из итерируемого объекта. Это полезно для задач, связанных с перебором подмножеств. Python Learning 👩‍💻

Соединение списка и множества в словарь Для создания словаря из списков и множеств нужно сначала объединить элементы в кортежи при помощи функции zip(), а затем создать словарь из этих кортежей при помощи функции dict(). fruit_prices будет содержать словарь {'apple': 1.20, 'banana': 0.80, 'orange': 1.50}. Python Learning 👩‍💻

Соединение списка и множества в словарь Для соединения списка и множества в словарь можно использовать встроенную функцию zip(). Эта функция объединяет элементы нескольких последовательностей (`списков`, множеств, кортежей и т.д.) в кортежи. Для создания словаря из списков и множеств нужно сначала объединить элементы в кортежи при помощи функции zip(), а затем создать словарь из этих кортежей при помощи функции dict(). fruit_prices будет содержать словарь {'apple': 1.20, 'banana': 0.80, 'orange': 1.50}.

✍️ Циклический сдвиг списка на N элементов вправо Выше приведено решение с помощью слайсов. Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️ Функция make_multiplier возвращает лямбду, которая замыкает n. doubler умножает на 2, а tripler — на 3, поэтому результат 10 и 15. Python Learning 👩‍💻

⚙️ filter() В Python функция filter() используется для отбора элементов, соответствующих условию. Она возвращает итератор, что делает её удобной и эффективной для обработки больших данных. Python Learning 👩‍💻

🧠Узнаем сколько раз встречается каждая буква в предложении Код представлен на картинке. Python Learning 👩‍💻

🧠Узнаем сколько раз встречается каждая буква в предложении Код представлен на картинке. Python Learning 👩‍💻

➡️ LiteLLM — использование любого LLM с использованием OpenAI и многое другое LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки. • Поддержка единого формата для всех LLM, что упрощает интеграцию. • Возможность управления расходами и ограничения скорости запросов для предотвращения перегрузок. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ all() В Python функция all() проверяет, соответствуют ли все элементы условию (истинны). Отличный способ убедиться, что все значения удовлетворяют требованиям. Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода? Пояснение ⬇️ Без передачи b функция использует b = a + 1, поэтому x = 3 * 4 = 12. С b=5 функция увеличивает b на 2, давая y = 3 * 7 = 21. Python Learning 👩‍💻

Введение в смарт-контракты и пример создания своего токена Бесплатный вебинар для погружения в смарт-контракты и написание на языке Solidity Время и дата проведения: 31.10.2024 в 20:00 Особенности вебинара: - Общая информация про блокчейн, смарт-контракты - Введение в смарт-контракты - Практическая часть - написание своего токена Спикер: Александр Куперман, Senior Solidity Engineer (Швейцария). Программирует более 20 лет, специалист по Solidity, блокчейн стеку. Работал в Blue Brain Project, Cleverdist, Huawei, Valory. Образование: НГТУ (Россия), UOU (Корея), RPI (США). Этот вебинар — часть курса Solidity Developer. В рамках курса вы получите знания и сможете применять их на практике под руководством опытных преподавателей. 👉 Для участия в вебинаре зарегистрируйтесь на сайте: https://clck.ru/3EFbcc Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

❓ Вопрос на собеседовании Как в Python работает метод __call__() и когда его имеет смысл использовать? Ответ ⬇️ Метод __call__() позволяет сделать объект вызываемым, то есть, работать с ним как с функцией. Этот метод можно добавить в любой класс, чтобы экземпляр класса можно было вызвать напрямую. Это полезно, когда класс выполняет одну основную задачу и может быть использован как замена функции, сохраняя при этом внутреннее состояние и структуру. Пример использования ⚙️

class Multiplier: def __init__(self, factor): self.factor = factor def __call__(self, value): return value * self.factor double = Multiplier(2) print(double(5)) # 10 print(double(8)) # 16

Python Learning 👩‍💻

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

Срезы Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple). Python Learning 👩‍💻

Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥 Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете: 1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц 2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект 3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер: 🧬 Прогноз стоимости золота 🧬 Сегментация изображения для робота доставщика 🧬 Трекинг людей на видео Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта 🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду