Python 🇺🇦

При виборі записів з таблиці можна відфільтрувати вибірку за допомогою оператора WHERE.

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
   host="localhost"
   user="yourusername",
   password="yourpassword",
   database="mydatabase"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql =
"SELECT * FROM customers WHERE address ='Park Lane 38'"

mycursor.execute(sql)

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
   print(x)

Також можна вибрати записи, які починаються, включають або закінчуються цією літерою чи фразою. Для цього слід використати %. #MySQL // #practice // Python

Матриця помилок Рядки представляють фактичні класи, якими мали бути результати. Стовпці подають прогнози, які ви зробили.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
from sklearn import metrics

actual = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)
predicted = numpy.random.binomial(1,.9,size = 1000)

confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(actual, predicted)

cm_display = metrics.ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix = confusion_matrix, display_labels = [False, True])

cm_display.plot()
plt.show()

У цьому прикладі ми генеруємо числа для фактичних і прогнозованих значень. Потім імпортуємо metrics зі sklearn, щоб використовувати функцію побудови матриці помилок. #Python // #theory // Вакансії IT

Програмуємо гру "Змійка", ч.3 На 23-му міні-уроці відео-курсу "Python для початківців" автор продовжує створювати невеличку гру зі змійкою за допомогою pygame, й додає їй можливість їсти і зростати. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 11 хв #Python // #lessons // Архів книг

З'явився безкоштовний генератор коду Принцип простий: ви описуєте свою ідею, а нейромережа автоматично генерує код для Flask. 👉 Спробувати #Flask // #news // Python

Щоб вставити документ у колекцію, використовуйте метод insert one(). Перший параметр методу insert one() — це словник, що містить імена та значення кожного поля в документі, який ви хочете вставити.

import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]

mydict = {"name": "John", "address": "Highway 37"}

x = mycol.insert_one(mydict)

Метод повертає об'єкт InsertOneResult з властивістю insert id, що містить ідентифікатор вставленого документа. #Python // #practice // Вакансії IT

def div(a:float, b: float) -> float:
   return a/b

print(div(4,2))

👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг

🚫Тепер у Python чаті стане менше нічних спамерів Додали до нашого чат-бота функцію капчі та модерації від ШІ, тепер повідомлення зі спамом видаляються миттєво ⚡️ Наш чат: @chatpythonua Наш бот: @wardybot Cпілкуватися стало приємніше!

Програмуємо гру "Змійка", ч.2 На 22-му міні-уроці відео-курсу "Python для початківців" автор продовжує створювати невеличку гру, використовуючи pygame. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 11 хв #Python // #lessons // Архів книг

Ефективна розробка мікро-сервісів Мікро-сервіси на Python стають невід’ємною частиною розробки сучасних додатків. Вони допомагають розділити монолітні системи на окремі модулі, які можуть розвиватися і масштабуватися незалежно один від одного.

Але, щоб впровадити мікро-сервісну архітектуру грамотно, важливо розуміти, коли і як використовувати цей підхід — про це і розповідається у свіжій статті.

Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Архів книг

🔔 Як українцю почати працювати в Google, Meta чи Netflix? За допомогою одного правильного кроку — безкоштовного карʼєрного онлайн-інтенсиву від Neoversity. Що корисного ви отримаєте?

☑️ Розберетеся, яким будет ІТ-ринок у 2025 рокі та як отримати роботу навіть у кризу. ☑️ Навчитеся оформлювати резюме, портфоліо та LinkedIn та говорили на співбесіді так, аби отримати офер на $10.000 і більше. ☑️ Складете план росту з вашої поточної позиції до сеньйора чи керівника в українській або міжнародній компанії.

Підійде як айтівцям, так і тим, хто працює в інших галузях, але хочуть вийти на більший рівень ЗП. І це ще не все! 🎁 Після реєстрації ви отримаєте безкоштовний подарунок: гайд "Як підготуватися до співбесіди на Senior чи Lead позицію з ChatGPT? ТОП-5 промптів". Час пробити кар'єрну стелю! Реєструйтеся, покращуйте життя та отримуйте подарунок: https://i.goit.global/2iE6L

Метод issuperset() повертає True, якщо множина містить усі елементи іншої множини (передається як аргумент). Якщо ні, то повертається False.

x = {"f", "e", "d", "c", "b", "a"}
y = {"a", "b", "c"}

z = x.issuperset(y)

print(z) # True

Також можна використовувати оператор >=, проте він вимагає множин по обидва боки. Метод issuperset може приймати будь-який об'єкт. #issuperset // #practice // Python

Метод KDTree() повертає об'єкт KDTree. Метод query() повертає відстань до найближчого сусіда та розташування сусідів.

from scipy.spatial import KDTree

points = [(1, -1), (2, 3), (-2, 3), (2, -3)]

kdtree = KDTree(points)

res = kdtree.query((1, 1))

print(res) # (2.0, 0)

#KDTrees // #theory // Python

Використовуйте метод dijkstra, щоб знайти найкоротший шлях у графі від одного елемента до іншого.

import numpy as np
from scipy.sparse.csgraph import dijkstra
from scipy.sparse import csr_matrix

arr = np.array([
   [0, 1, 2],
   [1, 0, 0],
   [2, 0, 0]
])

newarr = csr_matrix(arr)

print(dijkstra(newarr, return_predecessors=True, indices=0))
# (array([0., 1., 2.]), array([-9999,        0,       0]))

Аргумент return predecessors набуває логічного значення True, щоб повернути весь шлях обходу, інакше — False. indexes — індекс елемента для повернення всіх шляхів тільки з цього елемента. limit — максимальна вага шляху. #dijkstra // #practice // Python

Practical Docker with Python Насамперед, ця книга розповідає про ключові відмінності між контейнерами та віртуальними машинами.

Підручник призначений для розробників середнього рівня і практиків DevOps, які хочуть покращити свій робочий процес за допомогою контейнеризації програм.

Рік: 2019 Мова: 🇬🇧 Автор: Sathyajith Bhat #Docker // #books // Python

class Foo:
   def__new__(cls,*args,**kwargs):
      print ('new', end=' ')
   def__init__(self):
      print('init', end=' ')

>>> Foo()
???

👉 Відповідь #Python // #practice // Архів книг

Вакансія: Python Developer Продуктова FinTech-компанія Treeum шукає на віддалену або офісну роботу в Києві Senior-розробника з досвідом роботи з Python від 5 років — для розробки, підтримки та оптимізації мікросервісів з акцентом на асинхронну роботу. 📝 Відкрити анкету #python // #jobs // Архів книг

Метод groupby() в itertools спершу проходить через ітерацію і групує значення на основі певного ключа. Потім він повертає ітератор (потік кортежів).

import itertools

a_list = [("Animal", "cat"),
              ("Animal", "dog"),
              ("Bird", "peacock"),
              ("Bird", "pigeon")]

an_iterator = itertools.groupby(a_list, lambda x : x[0])
for key, group in an_iterator:
   key_and_group = {key : list (group)}
   print(key_and_group)

# {'Animal': [('Animal', 'cat'), ('Animal', 'dog')]}
# {'Bird': [('Bird', 'peacock'), ('Bird', 'pigeon')]}

Оскільки groupby() перевіряє лише послідовні елементи, відсутність початкового сортування не призведе до угруповання записів так, як ви хочете. #groupby // #practice // Python

Відмінність статичних методів від звичайних в тому, що вони прив'язані до класу, а не об'єкту. Тобто, вони можуть бути викликані безпосередньо в класу.

class Calculator:
   def add(x, y):
      return x + y

   @staticmethod
   def substruct(x, y):
      return x - y

Calculator.add = staticmethod(Calculator.add)
Calculator.add(10, 15)
# 25

Calculator.substruct (30, 20)
# 10

#Python // #theory // Вакансії IT

Програмуємо гру "Змійка", ч.1 На 21-му міні-уроці відео-курсу "Python для початківців" автор, опираючись на всі попередні уроки й знання, створює власну гру, використовуючи pygame. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 8 хв #Python // #lessons // Архів книг

Intel та AMD створили "Консультативну групу x86" У неочікуваній співпраці Intel і AMD створили "Консультативну групу екосистеми x86" (x86 Ecosystem Advisory Group), до якої увійшли СЕО багатьох пов’язаних компаній. Серед засновників групи — голови Broadcom, Dell, Google Cloud, Hewlett Packard, Lenovo, Microsoft, Oracle, Red Hat, а також Тім Свіні з Epic Games та засновник Linux Лінус Торвальдс.

Консультативна група має на меті об’єднати лідерів галузі для формування майбутнього x86 та сприяти інноваціям через більш уніфікований набір інструкцій та інтерфейсів. Ініціатива має підвищити сумісність, передбачуваність та послідовність пропозицій продуктів x86. Щоб досягти цього, група запрошуватиме до співпраці спільноту апаратного та програмного забезпечення x86, яка поширюватиметься на всі напрямки, включаючи центри обробки даних, хмарну інфраструктуру, клієнтські, периферійні та вбудовані пристрої.

#Intel #AMD // #news // Python