Just Python

Зарплата до ₽900 тыс. на руки: на каких дата-специалистов сейчас высокий спрос Сегодня практически любой бизнес не может работать без сбора, обработки, анализа данных — всё это подвиды задач Data Scientist. Чем крупнее компания, тем сильнее различаются задачи, стоящие перед этими специалистами, а также заработная плата. С целью удовлетворить растущий мировой спрос на этих специалистов онлайн-университет Skillfactory создал бесплатный "Симулятор профессии дата-сайентист". Он нацелен на обучение начинающих специалистов в кратчайшие сроки. Попробовать симулятор, и выйти на стартовый доход 100 тыс.руб. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Работа со строками: Часть 2 Методы для удаления лишних символов с начала и конца строки: strip() — удаляет пробелы в начале и в конце строки. lstrip() и rstrip() — удаляют пробелы слева или справа. Python поддерживает несколько способов форматирования строк: f-строки (начиная с Python 3.6): встроенные выражения, облегчает работу с переменными. Метод format(): добавляет параметры внутри фигурных скобок {}. #theory // Just Python

Бу, испугался? Не бойся! Через ДВА дня итоги розыгрыша в честь 1 ООО ООО подписчиков на канале. Всего будет 3️⃣0️⃣ победителей, которые получат сертификаты номиналом 1️⃣0️⃣ 0️⃣0️⃣0️⃣ рублей на Ozon или Wildberries на выбор. Если ждали знака от вселенной перед НГ — это он. Радуйте себя и своих близких. Чтобы принять участие, нужно подписаться на канал «Клиент всегда прав» и нажать кнопку «Участвую!» под постом. Итоги подведем 1️⃣6️⃣ ноября через бота-рандомайзера.

Логические all и any Встроенные функции all() и any(), которые применяются к последовательностям (спискам, кортежам и т. д.) и возвращают bool значение. all(iterable) — возвращает True, если все элементы iterable истинны (или iterable пуст). any(iterable) — возвращает True, если хотя бы один элемент iterable истинен. Эти функции могут использоваться для проверки каких-либо условий на всём наборе данных. Например, проверить, что все числа больше нуля, или что хотя бы одно число больше 10. Важные моменты: — Для пустых iterable all() вернёт True, а any() — False. — Элемент считается ложным, если его bool() равен False. — Функции останавливаются при первом ложном (для all) или истинном (для any) элементе. #theory // Just Python

Работа со строками: Часть 1 Работа со строками в Python — это одна из самых полезных и часто используемых частей языка, ведь строки встречаются везде: от текстовых сообщений до обработки данных. Python предлагает множество встроенных методов для работы со строками Объединить строки в одну легко с помощью оператора + или метода join(). Для изменения регистра строки есть три метода. upper() — делает все буквы заглавными. lower() — приводит строку к нижнему регистру. capitalize() — делает первую букву заглавной, а остальные строчными. #theory // Just Python

«СВО — ВСЁ!» Исход уже очевиден. Санкции снимут в ближайшие дни. От доллара все воротят нос. Перед Россией встают на колени. Кажется, все возвращается на круги своя. Наконец-то... Обидно признавать, но такой финал возможен лишь на бумаге. Сейчас только неокрепшие умы будут охотно в это верить и думать — что все осталось позади Если вы готовы взглянуть правде в лицо — читайте Большая экономика. Там с точностью до секунд предрекли все ключевые события: от слухов про мобилизацию до смены первых лиц в верхушке А сейчас без церемоний объясняют, что на самом деле произойдет в мире после избрания Трампа, что будет с рублей и ключевой ставкой, и к каким потрясениям готовиться уже в декабре Подписывайтесь, чтобы перемены не застали вас врасплох: https://t.me/+fY3GB1imVT81YzYy

Использование файла .env для управления конфигурациями При разработке приложений часто необходимо управлять конфигурационными параметрами, такими как параметры подключения к базе данных, API-ключи и другие секретные данные. Хранение этих данных в коде может привести к их утечке и усложнить управление конфигурациями. Использование файла .env позволяет отделить конфигурацию от кода и упрощает управление переменными окружения. Этот лайхак будет полезен разработчикам, работающим над проектами, которые требуют настройки конфигураций и хранения конфиденциальной информации. Он помогает улучшить безопасность и упрощает управление окружением в различных средах (разработка, тестирование, продакшен). #theory // Just Python

Сиденье пропержено. Коврик для мыши стерся еще пару лет назад. Слышу это от каждого второго прогера. Но это все в прошлом, когда подписан на AliExpress Программиста Ежедневно публикуем самые интересные находки для айтишников, подписывайся – https://t.me/+wuZuKdYccG1kMjJi

Использование requirements.txt для управления зависимостями Файл requirements.txt позволяет вам указать все зависимости вашего проекта, что делает его проще для установки на других машинах или серверах. Это особенно полезно, если вы работаете в команде или развертываете приложение на новом сервере. Этот лайхак будет полезен всем разработчикам Python, особенно тем, кто работает над проектами в команде или развертывает приложения на сервере. Он значительно упрощает процесс настройки окружения и помогает избежать проблем с несовместимостью библиотек. #theory // Just Python

Использование virtualenv для изолированных окружений Использование изолированных виртуальных окружений с помощью virtualenv позволяет вам создавать отдельные пространства для каждого вашего проекта. Это помогает избежать конфликтов между зависимостями разных проектов и поддерживать чистоту системы. Этот лайхак будет полезен всем разработчикам Python, особенно тем, кто работает над несколькими проектами одновременно или разрабатывает приложения с различными зависимостями. Использование virtualenv позволяет поддерживать порядок и избежать неожиданных проблем с совместимостью. #theory // Just Python

Использование functools.lru_cache для оптимизации производительности В Python библиотека functools предоставляет декоратор lru_cache, который может значительно ускорить работу функций с повторяющимися вызовами. Этот декоратор сохраняет результаты вызовов функции с определёнными аргументами, и при повторном вызове с теми же аргументами возвращает кэшированное значение, а не выполняет функцию заново. Использование lru_cache — это эффективный способ улучшить производительность функций, минимизируя время выполнения за счет повторного использования уже вычисленных значений. #theory // Just Python

Использование выражений-генераторов для экономии памяти Вместо того чтобы создавать целый список в памяти, можно использовать выражения-генераторы, которые по одному возвращают элементы. Это особенно полезно при работе с большими данными, так как экономит память. Выражения-генераторы позволяют работать с большими объемами данных без создания лишних объектов в памяти, что делает их очень полезными для оптимизации ресурсов. #theory // Just Python

Быстрая смена значений двух переменных без временной переменной В Python можно легко поменять значения двух переменных местами без использования дополнительной временной переменной. Это делает код более компактным и понятным. Этот способ улучшает читаемость кода и уменьшает вероятность ошибок, связанных с использованием временных переменных для обмена значениями. #theory // Just Python

Использование оператора _ для игнорирования значений Когда вы работаете с функциями или циклами, которые возвращают несколько значений, но не все они вам нужны, можно использовать _, чтобы игнорировать ненужные переменные. Это удобно и улучшает читаемость кода. Использование _ делает код чище и позволяет избежать ненужных переменных, особенно при работе с функциями, возвращающими несколько значений, или в циклах. #theory // Just Python

В МГУ снова скандал — оттуда выставили самого неудобного профессора Евгений Русланович преподавал экономику больше 15 лет и честно говорил о реальном положении дел в стране. Он рассказал, как банки обманывают простых людей и почему ипотека прямо сейчас — прямая дорога к рабству. В день увольнения многие студенты бились в истерике, но он пообещал не терять связь и открыл канал Большая экономика. Там Евгений Русланович наглядно объясняет, почему цены в магазинах растут с бешеной скоростью, кому на самом деле выгодно затягивание конфликта на Украине и что случится уже этой зимой. Не забудьте подписаться, пока канал ещё не прикрыли: @bigeconomic

Динамический импорт модулей с помощью __import__ В этом примере мы используем функциютом примере для динамического импорта математического модуля. Функцияа модулей Ввозвращает объект модуля, который мы можем использовать для доступа к его атрибутам и функциям. #theory // Just Python

Одновременная распаковка нескольких переменных Python поддерживает удобный способ одновременной распаковки переменных, что позволяет присваивать значения нескольким переменным в одну строку. Это особенно полезно при работе с кортежами и списками. Одновременная распаковка переменных позволяет сократить количество строк и упростить код, особенно при работе с кортежами, списками или результатами функций, возвращающих несколько значений. #theory // Just Python

⚡️ Разыгрываем новенький MacBook Pro M4! Apple только показали — а мы уже дарим ВАМ. Вместе с классным журналом о программировании XOR пришлем случайному подписчику MacBook Pro M4! Условия простые: 1. Подписаться на наш канал @exploitex 2. Подписаться на ребят из @XOR 3. Нажать «Участвовать» под этим постом. Итоги подведём 14 ноября в 18:00 случайным образом при помощи бота. Доставка для победителей, бесплатная. ⚠️ Если кнопка подвисла — не переживайте, вас все равно зарегистрирует, просто выполните условия и нажмите «Участвовать».

Бесконечные итерации по списку с помощью itertools.cycle() Когда вам нужно многократно перебирать элементы списка, функция cycle() из модуля itertools позволяет создать бесконечный цикл, который будет проходить по элементам списка снова и снова. Использование itertools.cycle() делает код более лаконичным и избавляет от необходимости вручную перебирать элементы снова и снова, что особенно полезно в задачах, требующих бесконечной итерации по фиксированному набору данных. #theory // Just Python

⚡️Ровно год назад автор известного криптоблога Геннадий Тимченко дал 4 монеты своим подписчикам и вложил вместе с ними по 100$ в каждую, а теперь пришло время подводить итоги. Apex 100$ - 11.100$ CDX 100$ - 10.000$ PIXEL 100$ - 3828$ VEIL 100$ - 7.460$ И это всего лишь 4 монеты из огромного количества, которые разбирались в блоге у Геннадия Тимченко 15 ноября он выложит новый список монет на 2024-2025 гг. Поспеши узнать и зайти закупиться пока монеты не улетели в космос! 👉 Перейти в канал и посмотеть список монет, которые дадут от 10Х в самое ближайшее время →