Python Learning

Метод dict.values() Метод dict.values() в Python используется для получения всех значений (values) в словаре (dictionary). Этот метод возвращает представление (view) значений в словаре в виде объекта типа dict_values. Этот метод полезен, когда вы хотите получить доступ к значениям словаря, но не обязательно к ключам. Вы можете использовать dict.values() в циклах или для выполнения операций на значениях словаря, например, суммирования всех значений или поиска определенного значения. #для_начинающих

😂 Вечерний мем

⚡️ Всем уже очевидно, что главный тренд 2023 года — технологии TECHNOHYPE — уникальный проект в котором, мы ежедневно, простым языком публикуем информацию о новых разработках и открытиях в мире ИИ и IT А самое главное: объясняем как применить их в обычной жизни ❗️Также для наших подписчиков полностью бесплатный ChatGPT бот, который: → Даст ответ на любой вопрос → Сделает за вас 90 % работы → Переведёт текст, как настоящий человек Если не хотите отстать от трендов, то этот канал для вас: https://t.me/techno_hype_official

img2pdf img2pdf — это библиотека Python, которая позволяет создавать файлы PDF из изображений. Для использования img2pdf вам нужно установить библиотеку (если она не установлена) и затем использовать ее для создания PDF-файлов из изображений. Замените image1.jpg, image2.png, и image3.jpeg из примера на имена файлов с вашими изображениями, которые вы хотите объединить в PDF. Затем запустите этот скрипт, и он создаст файл output.pdf, содержащий ваши изображения в виде страниц PDF. Убедитесь, что у вас установлены все необходимые библиотеки и что изображения находятся в том же каталоге, где находится ваш Python-скрипт, или укажите полные пути к изображениям в переменной image_files. #для_начинающих

Geoplotlib Geoplotlib — это библиотека Python, предназначенная для создания интерактивных карт и визуализации геоданных. Она предоставляет простой и удобный способ создания различных карт, включая точечные карты, карты с тепловыми картами, кластеризацию данных и другие географические визуализации. Перед началом работы установите и импортируйте библиотеку. Чтобы визуализировать геоданные, вам понадобятся данные о географических координатах (широте и долготе). Вы можете использовать различные источники данных, такие как CSV-файлы, базы данных или API. #для_начинающих

LightGBM LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) — это библиотека для машинного обучения, которая специализируется на градиентном бустинге и предоставляет выдающуюся производительность и эффективность. Она была разработана Microsoft и предназначена для решения задач классификации, регрессии и ранжирования. LightGBM быстро стала популярной в машинном обучении благодаря скорости, эффективности, поддержки множества задач, а главное градиентному бустингу. Использование LightGBM в Python, как описано в предыдущем ответе, позволяет легко интегрировать эту библиотеку в ваши проекты машинного обучения и проводить высококачественный анализ данных и прогнозирование. #для_продвинутых

🔥 Хардовый тест для разработчиков 🔥 📕 Ответьте на 9 вопросов за 20 мин и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Архитектура и шаблоны проектирования» 💻 Научитесь применять шаблоны проектирования в разработках! Благодаря этому навыку вы сможете писать чистый код, экономить время на разработке и быстро «пересаживаться» на любой язык программирования. 🏵 Ждем всех, кто хочет вырасти до Middle+ разработчика или архитектора ПО! 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/xmSH/ 💣 Пройдете тест, получите демо-ролик о занятиях на курсе и Welcome-скидку. ✅ Также вам откроется доступ к открытым урокам курса. Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

Theano Theano — это библиотека для глубокого обучения и численных вычислений, написанная на языке Python. Theano предоставляет инструменты для оптимизации и вычисления матричных операций, что делает его полезным инструментом для работы с нейронными сетями и другими вычислительными задачами. Однако стоит отметить, что Theano больше не активно развивается и поддерживается, и многие из его функциональных возможностей были интегрированы в другие библиотеки глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch. #для_продвинутых

Динамическая загрузка модуля Динамическая загрузка модуля в Python — это процесс импорта модуля во время выполнения программы, в отличие от статического импорта, который выполняется на этапе компиляции. Это может быть полезно, если вы хотите загружать модули в зависимости от условий или пользовательского ввода, чтобы сделать вашу программу более гибкой. Обратите внимание, что для динамической загрузки модуля он должен быть доступен в пути поиска модулей Python, например, находиться в том же каталоге, где выполняется ваш скрипт, или в путях, указанных в переменной sys.path. Также обратите внимание, что динамическая загрузка модулей может быть мощным инструментом, но она также может привести к проблемам безопасности, если модули загружаются из ненадежных источников. Убедитесь, что вы проверяете и фильтруете ввод, который вы используете для определения имени модуля, чтобы избежать потенциальных уязвимостей. #для_продвинутых

+1 в копилку годных каналов про Python С @python_practics освоишь Python гораздо проще: 📌 полезные сниппеты кода для твоих задач 📌 теория Python понятным языком с примерами 📌 вопросы из собеседований 📌 бесплатные книги и курсы по Python 📌 тесты и опросы для тех, кто не запоминает сухую инфу

Emot Emot (Emotional Analysis for Text) — это библиотека для анализа эмодзи на Python. Она может быть полезна для обработки данных текста, чтобы удалить эмодзи и других задач, связанных с анализом эмотиконами. Чтобы использовать библиотеку Emot, вам сначала нужно установить её с помощью pip:

pip install emot

#для_начинающих

Python Developer — канал каждого уважающего себя питониста Тонкости и секреты языка Python, разбор вопросов и решение задач с собеседований в Google, Amazon и Microsoft. 👉🏻 Подписывайся и прокачивай свои навыки

Annoy Annoy (Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah) — это библиотека, которая используется для поиска точек в пространстве, близких к заданной точке запроса. Она также создает большие файловые структуры данных только для чтения, которые отображаются в память, чтобы многие процессы могли использовать одни и те же данные. В этом примере мы создаем индекс Annoy с длиной вектора элемента f и используем расстояние angular. Затем мы добавляем 1000 элементов со случайными значениями в индекс и строим его с использованием 10 деревьев. После этого мы сохраняем индекс в файл test.ann. Затем мы загружаем индекс из файла и выполняем поиск 1000 ближайших соседей для элемента с индексом 0. Результат работы кода - список из 1000 индексов элементов, которые являются ближайшими соседями для элемента с индексом 0.

Py-spy Py-spy — это инструмент для профилирования производительности Python-приложений. Он предоставляет информацию о том, как Python-приложение использует центральный процессор (CPU) и может помочь вам выявить узкие места в вашем коде, которые могут приводить к высокому использованию CPU. Py-spy можно использовать из командной строки, чтобы наблюдать за работой запущенных Python-процессов. Он предоставляет информацию о потреблении CPU, вызовах функций, стеке вызовов и других характеристиках производительности. Вы можете использовать py-spy для оптимизации вашего Python-кода и выявления проблем с производительностью. #для_продвинутых

📌 Уже 24 октября в 19:00 (мск) стартует наш бесплатный двухдневный онлайн-интенсив. Во время эфира вы научитесь писать код, запускать и поддерживать простого Telegram-бота. Познакомитесь с синтаксисом языка и увидите, как декомпозировать задачи по разработке. 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! Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8Jzj3i

NumPy: шпаргалка для начинающих В этой статье мы поговорим про NumPy. Это статья-шпаргалка для начинающих пользователей NumPy, надеюсь она будет вам полезна. Смотреть шпаргалку

Функция zlib.compress() Функция zlib.compress() является частью стандартной библиотеки и предназначена для сжатия данных с использованием библиотеки сжатия данных Zlib. Zlib — это библиотека, которая предоставляет алгоритмы сжатия данных. С её помощью можно уменьшить объем данных, что полезно, например, при передаче данных по сети или сохранении данных на диске, чтобы уменьшить потребление места. Функция zlib.compress() принимает один аргумент — последовательность байтов (например, строку или байтовый объект) и возвращает сжатую версию этой последовательности. #для_продвинутых

🧑‍💻Web-разработчикам на Python важно расширять свои навыки! Особенно для желающих перейти на Middle+ уровень. Одним из таких навыков является фронтенд-разработка с нуля на Vue.js. 📆 19 октября в 20:00 в рамках запуска курса Web-разработчик на Python мы проведем бесплатный открытый урок по Vue.js. 👌 Он будет очень полезен для тех, кто уже знаком с JavaScript и хочет посмотреть на простоту работы с реактивным фреймворком. 🔥 Если Вы хотите получить полный набор Fullstack навыков, с которыми сможете создавать сложные web-сайты и решать задачи уровня Middle+, то приходите познакомиться с нашим преподавателем Суреном Хореняном — руководителем группы разработки, ведущим разработчиком МТС ИИ. ➡️ Зарегистрируйтесь для участия и получения записи Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Декоратор @frozen

Декоратор @frozen — это не встроенный декоратор, а часто используемый соглашение в библиотеках и коде на Python. Он используется для обозначения, что класс или объект должен быть неизменяемым (immutable). Неизменяемые объекты не могут быть изменены после создания. Это означает, что их атрибуты и состояние остаются постоянными, что может быть полезно во многих сценариях. Преимущества неизменяемых объектов включают в себя упрощение работы с объектами в многозадачных приложениях, избегание побочных эффектов и более безопасную работу с объектами в разных частях кода. #для_продвинутых

⏳ Ограниченное время! Начался 13-й поток программы Data-Engineer, и ты ещё можешь присоединиться. Записывайся до конца этой недели. Не упусти шанс стать дата-инженером на 7 недель! 👉 Узнать подробнее 📌Для кого это? • дата-инженеры • аналитики данных • бэкенд-разработчики • техлиды • менеджеры 📌Что ждет тебя за 7 недель: • 20 занятий с преподавателями в Zoom • 6 лабораторных работ с реальными данными • общение с участниками и поддержка координатора 📌После программы ты: • Научишься решать типичные задачи DE • Структурируешь знания и познакомишься с новыми инструментами • Поработаешь с облачным кластером • Получишь доступ к видеозаписям и материалам навсегда 📌Лабы включают: Подготовка инфраструктуры Batch-обработка кликстрима Потоковая обработка данных ... и многое другое! 📌Преподаватели – эксперты в своем деле, готовы ответить на все твои вопросы. 🔥 Получи скидку 10% по промокоду – TGDE10, но только до 20.10! 🔗[Подробнее про поток]