Справочник Программиста

SQL — востребованный язык для разработчиков, аналитиков и тестировщиков. Прокачайте знания SQL и навыки работы с базами данных на бесплатном мини-курсе Skillbox. Зарегистрируйтесь прямо сейчас и получите полезный гайд по профессии: https://epic.st/Q_KlPR?erid=2Vtzqwb8PtA Что будем делать: — Писать запросы на языке SQL — Проводить аналитику для бизнеса — Разрабатывать автоматизированную отчётность в Excel — Обрабатывать данные в Power Query — Визуализировать показатели в Excel: создавать красивые графики, диаграммы и отчёты — Применять инструменты Excel для анализа данных Спикер — Мкртич Пудеян, специалист по анализу данных в «Газпромбанке». Сертифицированный SQL-разработчик от Microsoft. 🎉 Всех участников ждут подарки: персональная карьерная консультация, на которой мы определим ваши сильные стороны и поможем выбрать направление в разработке, 5 полезных статей по SQL и Excel, а также год бесплатного изучения английского языка. 🌟Освойте новые навыки и раскройте свой потенциал! Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Библиотека termtosvg в Python 👩‍💻 termtosvg - это инструмент для записи сеансов работы в терминале в Linux и их преобразования в отдельные анимации SVG. Написан на Python и совместим с Linux, macOS и BSD-системами. Чтобы установить termtosvg, необходимо выполнить следующие шаги: 🔵Установить зависимости: pip3 install --user pyte python-xlib svgwrite 🔵Установить termtosvg: pip3 install --user termtosvg 🖥 Репозиторий ⚙️ Руководство ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека JMESPath в Python Библиотека JMESPath представляет собой язык запросов для работы с JSON-данными. Она позволяет выполнять поиск, фильтрацию и преобразование данных в формате JSON. ➡️Установка библиотеки: pip install jmespath 🖥 Репозиторий ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Работаете на удаленке? Тогда День Интернета — ваш праздник! А еще это повод собраться с коллегами на корпоратив онлайн и отметить в формате ролевого квеста — “Квестории”. Вас ждет игра по видеосвязи с интригами, общением и достижением общих целей. Выбирайте один из топовых сценариев: ✔️ триллер в стиле Тарантино «Расплата» ✔️ детектив в стиле Агаты Кристи «Спиритический сеанс» ✔️ фантастика «Неизвестная планета» ✔️ расследование в Нью-Йорке «Ночная попутчица» Ведущий подберет роли под характер и темперамент каждого игрока, создаст атмосферу и подскажет первые шаги в игре. Полное погружение: забудьте, кем вы являетесь и где находитесь на самом деле. Финал непредсказуем: все зависит от ваших действий. ✅ Узнайте подробности на сайте “Квестории”

Функция hex() в Python В данной статье рассмотрим как работает функция hex() в Python. ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека Streamlit в Python Библиотека Streamlit предназначена для разработки интерактивных веб-приложений. Она позволяет создавать простые и интуитивно понятные веб-приложения для визуализации данных, построения графиков и развертывания моделей машинного обучения. Преимущества библиотеки: 🔵Простота использования: позволяет быстро и легко создавать пользовательские интерфейсы без необходимости в глубоких знаниях веб-разработки. 🔵Быстрая разработка: упрощает процесс разработки веб-приложений, позволяя быстро создавать итеративные прототипы и экспериментировать с различными идеями. 🔵Интеграция с библиотеками визуализации данных: легко интегрируется с популярными библиотеками визуализации данных, такими как Matplotlib, Altair и Pandas. 🔵Автоматическое обновление: автоматически обновляет веб-приложение при изменении кода, что позволяет мгновенно видеть результаты своих изменений без необходимости перезапуска приложения. 🔵Гибкость и масштабируемость: предоставляет гибкость в выборе инструментов и библиотек для создания веб-приложений. Также масштабируется для работы с большими объемами данных и поддерживает развертывание на различных платформах. ➡️Установка библиотеки: pip install streamlit 🖥 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для получения информации об использовании дисков на Python 💽 Для получения информации о дисках в коде используется библиотека psutil. ➡️Установка библиотек: pip install psutil

import psutil


def get_size(bytes, suffix="B"):
    factor = 1024  # Коэффициент масштабирования (в килобайтах)
    for unit in ["", "K", "M", "G", "T", "P"]:  # Перебор единиц измерения
        if bytes < factor:  # Если байты меньше текущего коэффициента
            return f"{bytes:.2f}{unit}{suffix}"  # Возвращаем размер с двумя знаками после запятой
        bytes /= factor  # Делим байты на текущий коэффициент


partitions = psutil.disk_partitions()  # Получаем информацию о разделах диска
for partition in partitions:  # Перебираем каждый раздел
    print(f"Диск: {partition.device}")
    print(f"  Точка монтирования: {partition.mountpoint}")
    print(f"  Тип файловой системы: {partition.fstype}")
    try:
        partition_usage = psutil.disk_usage(partition.mountpoint)  # Получаем статистику использования диска
    except PermissionError:
        continue  # Если нет прав на чтение, пропускаем этот раздел
    print(f"  Общий размер: {get_size(partition_usage.total)}")
    print(f"  Использовано: {get_size(partition_usage.used)}")
    print(f"  Свободно: {get_size(partition_usage.free)}")
    print(f"  Процент использования: {partition_usage.percent}%")

disk_io = psutil.disk_io_counters()  # Получаем статистику дисковых операций ввода-вывода
print(f"Общее чтение: {get_size(disk_io.read_bytes)}")
print(f"Общая запись: {get_size(disk_io.write_bytes)}")

# Пример вывода в Windows:
# Диск: C:\
#   Точка монтирования: C:\
#   Тип файловой системы: NTFS
#   Общий размер: 238.47GB
#   Использовано: 150.23GB
#   Свободно: 88.24GB
#   Процент использования: 63.0%
# Диск: D:\
#   Точка монтирования: D:\
#   Тип файловой системы: NTFS
#   Общий размер: 931.51GB
#   Использовано: 512.34GB
#   Свободно: 419.17GB
#   Процент использования: 55.0%
# Общее чтение: 1.23TB
# Общая запись: 567.89GB

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека TextBlob в Python 📝 Библиотека TextBlob предназначена для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) в Python. Предоставляет простой и удобный API для выполнения различных задач, таких как анализ тональности, токенизация, исправление опечаток и многое другое. Особенности TextBlob: Анализ тональности: позволяет определить эмоциональную окраску текста, вычислив его полярность и субъективность. 🔵Токенизация: позволяет разбить текст на отдельные слова или фразы. 🔵Исправление ошибок: может исправлять опечатки и ошибки в тексте. 🔵Извлечение ключевых слов: позволяет извлекать ключевые слова из текста. 🔵Машинный перевод: поддерживает машинный перевод текста на различные языки. 🔵Извлечение именованных сущностей: позволяет определить и извлечь именованные сущности из текста, такие как имена людей, организации, места и т.д. 🔵Анализ частей речи: может определить части речи каждого слова в тексте, такие как существительное, глагол, прилагательное и т.д. 🔵Извлечение фраз: позволяет извлекать фразы из текста, основываясь на грамматической структуре и синтаксических правилах. 🔵Создание собственных корпусов: позволяет создавать собственные корпусы текстов для обучения моделей машинного обучения. 🔵Лемматизация: может приводить слова к их базовой форме. 🔵Выделение ключевых предложений: может выделять ключевые предложения из текста, основываясь на их важности и содержании. 🔵Работа с морфологическими формами: позволяет работать с различными морфологическими формами слов, такими как единственное и множественное число, причастия и т.д. ➡️Установка библиотеки: pip install textblob 🖥 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Методы выравнивая строк в Python 👀 🔵ljust() - выравнивает строку по левому краю путем добавления заполнительных символов справа от строки до указанной ширины. 🔵rjust() - выравнивает строку по правому краю путем добавления заполнительных символов слева от строки до указанной ширины. 🔵center() - выравнивает строку по центру путем добавления заполнительных символов с обоих концов строки до указанной ширины. 🔵zfill() - выравнивает строку по правому краю путем добавления нулевых символов слева от строки до указанной ширины. ➡️Справочник Программиста. Подписаться

erid: LjN8KFCD9 Программерские заметки - это небольшая база знаний для программирующих на Java, Python и SQL. Это портативный аналог Confluence, в котором только работающий код и полезные штучки, поиск которых по тегу может значительно сэкономить время. Этот канал - своего рода мольберт для программера, но вместо холста и красок - блокнот (IDE) и небольшие примеры кода, которые можно использовать в качестве стартовой точки для собственных наработок.

⌨️ Код для парсинга страниц по их URL на Python Для парсинга и сохранения страницы в PDF-файл в коде используются библиотеки pyppdf и pyppeteer. ➡️Установка библиотек: pip install pyppdf pyppeteer

import argparse
import pyppdf
import re
from pyppeteer.errors import PageError, TimeoutError, NetworkError


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Загрузка страницы в формате PDF')
    parser.add_argument('--link', '-l', action='store', dest='link',
                        required=True, help='Укажите ссылку на страницу.')
    parser.add_argument('--name', '-n', action='store', dest='name',
                        required=False, help='Укажите имя файла для сохранения.')

    arguments = parser.parse_args()

    url = arguments.link

    if not arguments.name:
        name = re.sub(r'^\w+://', '', url.lower())
        name = name.replace('/', '-')
    else:
        name = arguments.name

    if not name.endswith('.pdf'):
        name = name + '.pdf'

    print(f'Имя файла: {name}')

    try:
        pyppdf.save_pdf(name, url)
    except PageError:
        print('Не удалось загрузить страницу.')
    except TimeoutError:
        print('Тайм-аут.')
    except NetworkError:
        print('Нет доступа к сети.')


if __name__ == '__main__':
    main()

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека Requests-HTML в Python Библиотека Requests-HTML предназначена для того, чтобы сделать синтаксический анализ HTML (например, сканирование веб-страниц) максимально простым и интуитивно понятным. Особенности: 🔵Полная поддержка JavaScript! 🔵Селекторы CSS (в стиле jQuery, благодаря PyQuery). 🔵Селекторы XPath. 🔵Имитированный пользовательский агент (как настоящий веб-браузер). 🔵Автоматическое отслеживание перенаправлений. 🔵Объединение соединений и сохранение файлов cookie. 🔵Работа с запросами с возможностями синтаксического анализа. 🔵Поддержка асинхронности. ➡️Установка библиотеки: pip install requests-html 🖥 Репозиторий Справочник программиста. Подписаться

Библиотека uuid6 в Python Библиотека uuid6 представляет собой расширение стандартной библиотеки uuid, которое включает в себя новые форматы UUID, ориентированные на использование в качестве ключей баз данных. Эти новые форматы основаны на времени и представлены функциями uuid6(), uuid7(), и uuid8() из черновика IETF. ➡️Установка библиотеки: pip install uuid6 🖥 Репозиторий

Библиотека uuid6 в Python Библиотека uuid6 представляет собой расширение стандартной библиотеки uuid, которое включает в себя новые форматы UUID, ориентированные на использование в качестве ключей баз данных. Эти новые форматы основаны на времени и представлены функциями uuid6(), uuid7(), и uuid8() из черновика IETF. ➡️Установка библиотеки: pip install uuid6 🖥 Репозиторий

Код для преобразования изображения в чёрно-белое на Python Для преобразования изображения в чёрно-белое в коде используется библиотека Pillow. ➡️Установка библиотеки: pip install Pillow

from PIL import Image

# Открываем изображение
image = Image.open("image.jpg")

# Преобразуем в чёрно-белое
black_and_white = image.convert("L")

# Сохраняем новое изображение
black_and_white.save("output.jpg")

erid: LjN8KZbb1 Как инженеру данных дорасти до уверенного мидла? Если у вас уже есть опыт работы, но вы хотите структурировать знания и восполнить пробелы, чтобы охватить весь стек и выделиться на фоне «джунов», присоединяйтесь к курсу «Инженер данных» от karpov.courses. За 5 месяцев вы освоите: — Проектирование DWH; — Реляционные и MPP СУБД; — Автоматизация ETL-процессов; — Big data; — Облачное хранилище; — Визуализация данных; — Big ML; — Управление моделями и данными. Авторы курса — топовые профи из «Яндекса», Ozon.Fintech, VK Cloud Solutions и Сбера. Старт программы 4 апреля — получите скидку 5% по промокоду ITGUIDE и расширьте свои навыки: https://clc.to/tv2Mqw Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627.