Программистика

🖥 Smartjoiner — это Python-библиотека, которая упрощает процесс объединения элементов коллекции в аккуратно отформатированную строку. Smartjoiner полезен для разработчиков, которым нужно быстро и удобно преобразовывать списки или коллекции в естественно звучащий текст, улучшая взаимодействие с пользователями и качество выводимой информации. pip install smartjoiner

🌐 Ссылка

Программистика|| #doc

👩‍💻 Лучший курс по Python Основа курса - видеоуроки, к которым прилагается текстовый конспект с теоретической базой, ссылками на документацию и дополнительные материалы. Также в курсе присутствуют практические задания для самостоятельного выполнения.

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

Как моментально выбесить разработчиков Программистика || #memes

Программистика || #memes

Python ООП: КОМПОЗИЦИЯ простыми словами.

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

Каждый день без изучения ИИ — это упущенная возможность Пока другие осваивают нейросети и зарабатывают на этом, вы тратите время впустую. Канал «That's IT» — проводник в мире технологий, интернет-культуры, трендов и нейросетей. Здесь вы найдете: — Ежедневные дайджесты главных новостей ИИ. — Эксклюзивные инсайты о разработках и технологиях — Айтишный юмор и немного милых котиков Подписывайтесь и читайте самое важное из мира искуственного интеллекта: @thats_it_ai_tech

🖥 DeepMesh – это исследовательский проект, направленный на создание высококачественных 3D-мешей с помощью методов глубокого обучения. Глубокое обучение для 3D-реконструкции: Проект использует нейросетевые методы для обучения неявных представлений объектов, что позволяет реконструировать гладкие и точные поверхности даже из разрежённых данных (например, облаков точек).Алгоритмы извлечения мешей: После получения неявной функции, описывающей форму объекта, применяются алгоритмы, такие как Marching Cubes, для извлечения явной 3D-сетки. 🐱 Ссылка на GitHub Программистика|| #doc

Вам нравится читать контент на этом канале? Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию? Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это: 1) Нажмите на ссылку: Вход 2) Пополняйтесь удобным способом 3) Размещайте публикацию Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.

👀 Как устроен Python Python – невероятный язык, популярный во многих областях. Он используется для автоматизации простых и сложных задач, цифровой обработки, веб-разработки, игр… Независимо от того, перешли ли вы на Python с другого языка, руководите группой программистов, работающих на Python, или хотите расширить свое понимание, имеет смысл подойти к изучению Python со всей серьезностью. Программистика|| #doc

Ищете готовые скрипты 💻 на Python ❓ На канале Python_Scripts всегда огромный выбор 🚀 : 📍 боты 🤖 📍 парсеры 📁 📍 чекеры 🔍 📍 автоматизация 🔧 📍 многое другое 💻 Подписывайтесь и пользуйтесь❕ 👇👇👇 Ссылка на канал : 👇👇👇 https://t.me/Py_Script

🟢 Ошибка: Изменение списка во время итерации Одна из самых распространённых ошибок в Python — изменение списка во время его обхода. Ошибка ❌ :

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        numbers.remove(num)  # ❌ Ошибка! Пропускаются элементы

print(numbers)  # Ожидали [1, 3, 5], но получили [1, 3, 4]

👍 Разбор: ✔️ При удалении элементов индексы смещаются, что приводит к пропуску значений. ✔️ В этом примере 4 не удалится, так как после удаления 2 список сдвигается, и 3 занимает место 2, а цикл переходит к 4, пропуская 3. ✅ Правильное решение: Использовать List Comprehension

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers = [num for num in numbers if num % 2 != 0]

print(numbers)  # Вывод: [1, 3, 5]

💡 Запомни: ✔️ Не изменяй список во время итерации. ✔️ Используй List Comprehension или создавай новый список. ❓ А вы знали об этом? Если нет поставьте 👍 Если да поставьте 🔥

Сливаем вам 2 архива на 500 курсов! ➤ Backend и языки программирования: - Python - SQL - REST - Java - PHP - Go - NoSQL - C# - C++ - Rust - JavaScript - Другое ➤ Frontend и Web-дизайн: - JavaScript - Figma - Web-Дизайн - HTML/CSS - Верстка - UI/UX - Другое

👀 Профессиональная разработка на Python В книге описаны современные передовые практики и методы, позволяющие создавать ясный и удобный для сопровождения код. Объясняются языковые средства Python, обычно мало рассматриваемые в других изданиях: от повторно используемых консольных скриптов, одновременно играющих роль микросервисов благодаря точкам входа, до эффективного использования модуля asyncio для объединения данных из различных источников Программистика|| #doc

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

Программистика || #memes

🟢 Ошибка: Изменение списка во время итерации Одна из распространённых ошибок в Python — изменение списка во время его обхода. Ошибка ❌:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        numbers.remove(num)

print(numbers)  # Ожидаем [1, 3, 5], но получаем [1, 3, 4]

👍 Что пошло не так? ✔️ Удаление элементов смещает индексы, из-за чего некоторые элементы пропускаются. ✔️ В нашем примере 4 не удаляется, потому что после удаления 2 список сдвигается, и 3 становится на место 2, а цикл переходит к 4, пропуская 3. ✔️ Правильное решение: Использовать списковое включение (List Comprehension)

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers = [num for num in numbers if num % 2 != 0]
print(numbers)  # Вывод: [1, 3, 5]

💡 Запомни: ✔️ Никогда не изменяй список во время его итерации. ✔️ Используй List Comprehension или создавай новый список. ❓ А вы знали об этом? Если нет поставьте 👍 Если да поставьте 🔥

📖 Парсинг с помощью Python. Веб-скрапинг в действии. 3-е межд. изд. Если программирование — магия, то веб-скрапинг — настоящее колдовство. Написав простую автоматизированную программу, можно отправлять запросы веб-серверам, получать ответы с данными, а затем анализировать эти данные и извлекать необходимую информацию. Это обновленное третье издание книги не только познакомит вас с веб-скрапингом, но и послужит исчерпывающим руководством по сбору практически любых видов данных в современном Интернете. В части I основное внимание уделено механике веб-скрапинга: как с помощью Python отправлять запросы веб-серверам, обрабатывать ответы и автоматизировать взаимодействие с сайтами. В части II исследуются более конкретные инструменты и приложения, которые пригодятся при любом сценарии веб-скрапинга. Книга покажет, как: • анализировать сложные HTML-страницы; • разрабатывать веб-сканеры с помощью фреймворка Scrapy; • хранить данные, полученные с помощью скрапинга; • читать и извлекать данные из документов; • очищать и нормализовывать плохо отформатированные данные; • читать и записывать информацию на естественных языках; • выполнять поиск по формам и страницам входа; • выполнять скрапинг jаvascript-кода и работать с API; • писать и использовать программы для преобразования изображений в текст; • обходить противоскрапинговые ловушки и блокаторы ботов; • тестировать свои веб-сайты с помощью скрапинга. Теоретически веб-скрапинг - это сбор данных с помощью любых средств, кроме программ, использующих API (или через браузер пользователя). Чаще всего для этого пишут программу, которая автоматически отправляет запрос на веб-сервер, получает данные ( обычно в формате HTML или других форматах веб-страниц), а затем парсирует их для извлечения полезной информации. ➡️ Скачать Программистика|| #doc

⚡️ Айтишник из «VISION» скупил курсы айти школ и выложил гигабайты материалов к себе Каждый найдет что-то по душе: 1202 ГБ — Python 1811 ГБ — Frontend 1100 ГБ — C / C++ / C# 804 ГБ — Java 411 ГБ — SQL & БД 309 ГБ — DevOps 998 ГБ — ИБ & Хакинг 773 ГБ — Kotlin / Swift 189 ГБ — PHP 201 ГБ — GoLang 170 ГБ — Rust 167 ГБ — QA / Тестирование 310 ГБ — 1C + Лицензии 495 ГБ — Машинное обучение 704 ГБ — Аналитика Данных 991 ГБ — Дизайн Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻

Оптимизация кода на Python: Как ускорить работу с большими данными Когда работаешь с большими массивами данных, производительность кода становится критически важной. Рассмотрим, как можно ускорить обработку данных, используя библиотеку NumPy вместо стандартных циклов Python. Проблема: медленные циклы Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим возвести каждое число в квадрат:

data = list(range(1_000_000))
squared = [x**2 for x in data]  # Медленно!

Этот код работает, но на больших объемах данных циклы Python работают неэффективно, что может значительно замедлить выполнение программы. Решение: NumPy Используем библиотеку NumPy, которая оптимизирована для работы с массивами:

import numpy as np

data_np = np.arange(1_000_000)
squared_np = data_np ** 2  # В десятки 

NumPy использует векторизацию, что позволяет выполнять операции над целыми массивами данных за одно обращение, значительно ускоряя вычисления. Вывод Если ваш код обрабатывает большие объемы данных, замена циклов Python на операции с NumPy может ускорить выполнение в 10–100 раз! Это особенно важно в научных вычислениях, анализе данных и машинном обучении, где скорость обработки данных критична. Какой еще способ оптимизации вам интересен? Пишите в комментариях! 🚀

Введение в Python 2020. Уроки с нуля ➡️ Ссылка на курс Программистика|| #video