Простой Python | Программирование

NumPy: поиск в массиве Ты можешь проводить поиск в массиве для определенного значения и возвращать индексы, где происходит совпадение. Для поиска в массиве используй метод where(). В данном примере вернется кортеж: (array([3, 5, 6],) Это означает, что значение 4 присутствует в индексах 3, 5 и 6. #практика

Прекрати мечтать и стань мидлом за 50 дней Опытные Python-разработчики создали несколько бесплатных каналов, в которых регулярно выходят топовые посты для начинающих. Войти в IT — канал с видеуроками и курсами по Python, который научит тебя кодить с нуля за месяц. Больше не придется подолгу искать хороший материал. Code Lib. Программирование. — канал с книгами и курсами, который даст тебе фундаментальные знания в Python-разработке. Learn English, code better 🇬🇧 — качай свой технический английский без больших усилий, уделяя 5 минут в день! Через 30 дней будешь спокойно читать документации на английском!

List comprehension List comprehension используется для создания новых списков из других итерируемых объектов, таких как кортежи, строки, массивы, списки и т. д. List comprehension состоит из квадратных скобок, содержащих выражение. Оно выполняется для каждого элемента вместе с циклом for для итерации по каждому элементу. Данная статья поможет разобраться с list comprehension. 👉Читать статью #статьи

MySQL: WHERE При выборе записей из таблицы вы можете отфильтровать выборку с помощью оператора WHERE. Также ты можешь выбрать записи, которые начинаются, включают или заканчиваются данной буквой или фразой. Для этого нужно использовать %. #практика

⚡️Научиться 3D-Дизайну еще никогда не было так просто! В этом канале тебя совершенно бесплатно обучат: • Создавать трёхмерные реалистичные изображения • Делать сложные 3D-модели для кино и игр Только тут ты сможешь стать профессиональным 3D-дизайнером без навыков рисования: @blender_ed

Распространение исключений Когда возникает исключение, механизм распространения исключений берет на себя управление. Обычный поток управления программой останавливается, и Python ищет подходящий обработчик исключений. Оператор try в Python устанавливает обработчики исключений через свои исключения. Данное видео поможет разобраться с распространением исключений. 👀Смотреть видео #видео

funq funq — это инструмент для написания тестов FUNctional для приложений Qt, как виджетов, так и QML. В данной статье автор рассказывает, как можно реализовать автоматическое тестирование QT GUI с помощью Python и funq. 👉Читать статью #статьи

В диджитал-тусовке набирает популярность канал бывшего пиарщика IKEA, который в свободное время постит сногсшибательные рекламные кейсы и разносит бренды за их кринжовые креативы. Он также делится запрещенными приемами продаж и манипуляций, с помощью которых можно продать хоть песок в Африку. Подпишитесь: @creativestar

MongoDB: вставка в коллекцию Чтобы вставить документ в коллекцию, используй метод insert one(). Первый параметр метода insert one() — это словарь, содержащий имена и значения каждого поля в документе, который ты хочешь вставить. Метод возвращает объект InsertOneResult со свойством insert id, которое содержит идентификатор вставленного документа. #практика

issuperset Метод issuperset() возвращает True, если множество содержит все элементы другого множества (передается как аргумент). Если нет, возвращается False. Также можно использовать оператор >=, однако он требует множеств по обе стороны. Метод issuperset может принимать любой объект. #практика

​Ценные NFT раздают просто так! Написать в бота = забрать NFT. Dolphy Money Team — это 8888 NFT-шек, каждая из которых обеспечивает пассивный доход для держателей💸 100 таких NFT раздают прямо сейчас. Бесплатно. Инструкция к получению: 1. Подписываешся - @DolphyMoneyTeam 2. Переходишь в бота. 3. Выполняешь инструкции и радуешься жизни 🐬 Жми сюда, чтобы забрать своего Дельфина: @DolphyMoneyTeam

Битовые операции В Python побитовые операторы используются для выполнения побитовых вычислений над целыми числами. Целые числа сначала преобразуются в двоичные, а затем операции выполняются побитно, отсюда и название побитовых операторов. Затем результат возвращается в десятичном формате. Данное видео поможет разобраться с этими операциями. 👀Смотреть видео #видео

​Узнайте базовые принципы работы с Python и научитесь разрабатывать «умных» чат-ботов всего за 3 вечера! Регистрируйтесь на бесплатный интенсив, и мы отправим вам на почту статью с полезными скриптами на Python: 👉 https://clc.to/erqRaw. ⚡️ Руководитель направления по исследованию данных в Сбере Анастасия Борнева познакомит вас с технологиями машинного обучения, научит создавать чат-ботов с искусственным интеллектом и подключать Python-приложение к Telegram. ✔️ Углубите знания в Python-разработке. ✔️ Узнаете, что такое NLU и как компьютер понимает естественную речь. ✔️ Разберётесь в архитектуре чат-ботов и виртуальных ассистентов. 🎁 Все участники получат электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. 🎉 Участвуйте в интенсиве 18–20 июля в 21:00 по московскому времени. Присоединяйтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.

Превращение аватарки ВКонтакте в часы В данной статье автор демонстрирует, как можно сделать аватарку ВКонтакте в форме часов. Алгоритм следующий: авторизация ВК из кода; получаем текущее время, если отличается от того, что на аватарке, меняем; создаем картинку с текущим временем; обновляем аватарку. 👉Читать статью #статьи

Алгоритм Краскала Алгоритм Краскала — это алгоритм минимального остовного дерева, который принимает граф в качестве входных данных и находит подмножество ребер этого графа. Мы начинаем с ребер с наименьшим весом и продолжаем добавлять ребра, пока не достигнем нашей цели. Данное видео поможет разобраться с этим алгоритмом. 👀Смотреть видео #видео

👾 НАУЧИСЬ ДЕЛАТЬ КРУТЫЕ 3D-ОБЪЕКТЫ И ЗАРАБАТЫВАТЬ НА НИХ ОТ 100 000 РУБЛЕЙ В МЕСЯЦ! Приходи на бесплатный интенсив 👉 «Кратчайший путь в 3D-моделировании»  Здесь не будет «воды» про то, какая это офигенная профессия.  Сразу приступим к делу: 1. Расскажем, как подойти к освоению программ для 3D-моделирования. 2. Расскажем, как за 2 года выйти на пассивный доход в 200 тысяч рублей на продаже моделей на стоках. 3. Объясним, почему у тебя раньше не получалось на них зарабатывать. А ещё ты узнаешь: ◻️ где и как продавать свои услуги; ◻️ как получать стабильные и дорогие заказы; 🔻 Готов попробовать свои силы? Присоединяйся к бесплатному интенсиву — https://bit.ly/3nZTNp9 ☝️ Переходи по ссылке в бота и нажми НАЧАТЬ

SciPy: Dijkstra Используй метод dijkstra, чтобы найти кратчайший путь в графе от одного элемента к другому. Аргумент return predecessors принимает логическое значение True, чтобы вернуть весь путь обхода, в противном случае — False. indexes - индекс элемента для возврата всех путей только из этого элемента. limit - максимальный вес пути. #практика

Создание “Матрицы” В данной статье автор демонстрирует, как можно сделать собственную “Матрицу”. Создается темное консольное окно, в котором стекаются струйки зелёных цифр. Двигаются они с разной скоростью. У каждой струйки есть начало — яркий зелёный ноль — и конец. Скорости движения начала и конца струйки тоже разные и определяются случайным образом. 👉Читать статью #статьи

GeekBrains бесплатно открывает доступ к 4 курсам для старта работы в IT: https://clc.to/yFvRdA Подойдет для тех, кто хочет: 1. Попробовать себя в IT с нуля. 2. Сменить профессию. 3. Работать в перспективной сфере. 4. Начать зарабатывать удаленно/на фрилансе. После регистрации вам откроются: ● Доступ к эксклюзивным лекциям по основам программирования с платной программы обучения ● Мастер-класс по созданию первой программы на Python ● Карьерные лекции про рынок IT, смену профессии, трудоустройство Регистрируйтесь по ссылке: https://clc.to/yFvRdA

Матрица ошибок Матрица ошибок — это таблица, которая используется в задачах классификации для оценки того, где были допущены ошибки в модели. Строки представляют фактические классы, которыми должны были быть результаты. Столбцы представляют прогнозы, которые ты сделали. В данном примере мы генерируем числа для фактических и прогнозируемых значений. Затем импортируем metrics из sklearn, чтобы использовать функцию построения матрицы ошибок. #практика