Python 🇺🇦

ML + DS Blueprints for Finance Протягом наступних кількох десятиліть machine learning і data science змінять фінансову галузь. Завдяки цій практичній книзі аналітики, трейдери, дослідники та розробники навчаться за допомогою Python створювати алгоритми машинного навчання, важливі для галузі. Рік: 2020 Мова: 🇬🇧 Автори: Tatsat, Puri, Lookabaugh #Python // #books // Вакансії IT

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