Pythoner

✈️В Python можно передать набор значений в функцию с помощью *args и **kwargs. ➡️*args - это специальный параметр, который позволяет передавать переменное количество позиционных аргументов в функцию. Он представляет из себя кортеж, содержащий все переданные значения. ✈️**kwargs - это параметр, который позволяет передавать переменное количество именованных аргументов в функцию. Он представляет из себя словарь, где ключами являются имена аргументов, а значениями - их значения. 💡Оба способа передачи набора значений позволяют сделать функции более гибкими и универсальными, так как они могут принимать любое количество аргументов без необходимости заранее определения их количества. 🐍 Pythoner

Продолжение следует в «Летово Игра» ✨Стоит сделать первый шаг в «Летово» — и привычное лето превращается в межгалактическое приключение. Летающие тарелки на горизонте, учёные ловят таинственные сигналы, чтобы встать на защиту планеты, нужно быть готовым к новым открытиям и испытаниям. «Летово Игра» — это образовательная игра для подростков 10–17 лет, созданная на базе школы «Летово» лучшими педагогами и опытными игротехниками. Знания и навыки здесь осваиваются не за партой, а через действия, вызовы и работу в команде. Каждый день - это шаг в неизведанное: новые вызовы, важные задачи, совместные решения.😊 📅Смены длятся 10 дней и стартуют с 1 июля. Количество мест ограничено. Подать заявку #реклама 16+ letovogame.ru О рекламодателе

Уверены в своих навыках кодинга?   Тогда заглядывайте в канал Selectel. Всю неделю в канале будут выходить полезные материалы для разработчиков: ● Подробная инструкция, как сделать приложение на базе веб-технологий; ● Технические задачи для настоящих Python-энтузиастов; ● Идеи для pet-проектов: от генерации сложных паролей до нейросети для создания изображений; ● И даже выгодные продуктовые предложения, которые помогут воплотить идеи на инфраструктуре Selectel.   Подписывайтесь на канал и прокачивайте знания в сфере разработки ➡️   Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqwW8E2S

✈️Requests-OAuthlib — это библиотека Python для аутентификации OAuth. Она позволяет легко интегрировать аутентификацию OAuth в ваши приложения, что делает ее идеальным инструментом для работы с API, требующими аутентификации OAuth. Requests-OAuthlib поддерживает множество сервисов, включая Twitter, GitHub, Google и другие. ➡️Основные возможности Requests-OAuthlib: - Поддержка OAuth 1.0 и OAuth 2.0: Requests-OAuthlib поддерживает аутентификацию OAuth 1.0 и OAuth 2.0, что позволяет работать с различными API. - Поддержка множества сервисов: Requests-OAuthlib поддерживает множество сервисов, включая Twitter, GitHub, Google и другие. - Безопасность: Requests-OAuthlib обеспечивает безопасную аутентификацию, что важно для работы с API, требующими аутентификации. ➡️Пример Аутентификации OAuth 1.0 с Twitter:

from requests_oauthlib import OAuth1Session

# Ключи и токены для аутентификации
consumer_key = 'YOUR_CONSUMER_KEY'
consumer_secret = 'YOUR_CONSUMER_SECRET'
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'
access_token_secret = 'YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET'

# Создание сессии OAuth 1.0
twitter = OAuth1Session(consumer_key, client_secret=consumer_secret,
                        resource_owner_key=access_token,
                        resource_owner_secret=access_token_secret)

# Запрос к API Twitter
response = twitter.get('https://api.twitter.com/1.1/account/verify_credentials.json')

# Вывод результата
print(response.json())

⛓Полезные ссылки: Официальный сайт GitHub 🐍 Pythoner

Требуются парни и девушки в возрасте 19–40 лет, желающие работать в сфере IT. Опыт в программировании не нужен. Завтра запускаем бесплатный онлайн-интенсив по Frontend-разработке, где будем показывать, как разрабатывать сайты и веб-приложения используя ChatGPT. За 7 дней обучения ты: 1. Создашь полноценный веб-сайт на HTML и CSS; 2. Оживишь страницу с помощью JavaScript; 3. Используешь фронтенд-фреймворк Angular; 4. Подключишь Backend и загрузишь сайт на хостинг; 5. Получишь советы по доработке своего проекта; 6. Научишься использовать ChatGPT и Giga во Frontend-разработке; 7. Узнаешь 9 способов найти первый заказ на фрилансе даже без опыта. А главное, ты увидишь, что разрабатывать сайты и приложения не так сложно, как кажется. И поймёшь, как тебе развиваться в этой профессии, чтобы уже через пару месяцев зарабатывать от 1000$ на вёрстке сайтов. 👉 Проскочить на интенсив бесплатно 🔥 С 2019 стабильно помогаем с обучением, практикой, зарабатывать на фрилансе и проходить собеседования.

VK Weekend Offer для бэкенд-разработчиков 28–29 июня VK проведёт Weekend Offer для бэкендеров с опытом от трёх лет. Участников со знанием Java, Go, Python или C++ ждут технические собеседования, знакомство с продуктами и, если всё сложится, офер уже в конце выходных. Ребята много лет создают облачные решения, системы рекомендаций и поисковые движки — всё с миллионами пользователей в проде — и сейчас ищут новых коллег. Поэтому оставляйте заявку до 25 июня, чтобы попасть в команду за выходные! Подробности — на сайте. Подать заявку #реклама 16+ team.vk.company О рекламодателе

🌴BST - это древовидная структура данных, в которой каждый узел имеет максимум два потомка. Основное свойство BST заключается в том, что каждый узел на большее значение, чем все узлы в его левом поддереве и на меньшее значение, чем все узлы в его правом поддереве. Этот уникальный атрибут делает BST идеальным для быстрого поиска данных. ➡️Пример BST на Python:

class Node:
    def __init__(self, key):
        self.left = None
        self.right = None
        self.val = key

def insert(root, key):
    if root is None:
        return Node(key)
    else:
        if root.val < key:
            root.right = insert(root.right, key)
        else:
            root.left = insert(root.left, key)
    return root

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.val),
        inorder(root.right)

r = Node(50)
r = insert(r, 30)
r = insert(r, 20)
r = insert(r, 40)
r = insert(r, 70)
r = insert(r, 60)
r = insert(r, 80)

inorder(r)

⬆️В этом примере мы создаем BST с помощью Python. Мы определяем класс Node, который представляет узел в BST. Затем мы определяем функции для вставки нового узла и для обхода BST. ➡️Преимущества и недостатки BST BST имеют множество преимуществ, благодаря которым они широко используются. Они позволяют быстро осуществлять поиск, вставку и удаление данных. Однако BST также имеют некоторые недостатки. Например, если дерево не сбалансировано, время поиска может увеличиться. То есть, по сути, это сортированное дерево, поиск в котором легко выполнить, из-за того, что оно упорядочено. 🐍 Pythoner

Получи грант на обучение в Центральном университете Несгораемый грант до 2 800 000 Р на учебу в бакалавриате Центрального университета. Подробнее о гранте: – Покрывает до 100% стоимости обучения – Выдается на все 4 года обучения в вузе – Сумма гранта не уменьшается, а может увеличиться за дополнительные достижения и успехи в учебе. Для учеников 10-х и 11-х классов. Участвуй в отборе! Подать заявку #реклама apply.centraluniversity.ru О рекламодателе

✈️Tweepy — это библиотека Python для работы с API Twitter. Она позволяет разработчикам легко интегрировать свои приложения с Twitter, выполняя различные операции, такие как публикация твитов, чтение ленты, поиск твитов и многое другое. Tweepy предоставляет простой и мощный интерфейс для работы с API Twitter, что делает ее идеальным инструментом для создания приложений, связанных с социальными сетями. ➡️Основные возможности Tweepy: - Публикация твитов: Tweepy позволяет публиковать твиты и изображения в вашем аккаунте Twitter. - Чтение ленты: Tweepy позволяет читать ленту твитов, включая твиты из вашего аккаунта и других пользователей. - Поиск твитов: Tweepy предоставляет инструменты для поиска твитов по ключевым словам, хэштегам и другим параметрам. - Управление аккаунтом: Tweepy позволяет управлять вашим аккаунтом Twitter, включая чтение и отправку сообщений, блокировку и разблокировку пользователей. - Поддержка аутентификации: Tweepy поддерживает аутентификацию с использованием OAuth, что позволяет безопасно работать с API Twitter. ➡️Пример публикации твита:

import tweepy

# Ключи и токены для аутентификации
consumer_key = 'YOUR_CONSUMER_KEY'
consumer_secret = 'YOUR_CONSUMER_SECRET'
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'
access_token_secret = 'YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET'

# Аутентификация
auth = tweepy.OAuth1UserHandler(consumer_key, consumer_secret, access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

# Публикация твита
api.update_status('Hello, Twitter!')

⛓Полезные ссылки: Официальный сайт GitHub 🐍 Pythoner

Онлайн-магистратура с IT специальностями от Яндекса Совместно с ИТМО, МИФИ, МФТИ. Онлайн-магистратура с актуальными программами и гибким графиком обучения. Получите высокооплачиваемую IT профессию, официальный диплом и практические знания. Господдержка оплаты. Совмещение с работой! Подать заявку #реклама 16+ practicum.yandex.ru О рекламодателе

✈️PyTesseract — это библиотека Python для распознавания текста на изображениях. Она является оберткой для популярного инструмента Tesseract OCR (Optical Character Recognition) и позволяет легко интегрировать функции распознавания текста в ваши проекты. PyTesseract поддерживает множество языков и форматов изображений, что делает ее идеальным инструментом для задач, связанных с обработкой изображений и распознаванием текста. ➡️Основные возможности PyTesseract: - Распознавание текста: PyTesseract позволяет распознавать текст на изображениях, включая поддержку множества языков. - Поддержка множества форматов изображений: PyTesseract поддерживает множество форматов изображений, включая JPEG, PNG, BMP и другие. - Настройка и конфигурация: PyTesseract позволяет настраивать параметры распознавания, что позволяет оптимизировать процесс для ваших конкретных задач. ➡️Пример использования:

import pytesseract
from PIL import Image

# Загрузка изображения
image = Image.open('example.jpg')

# Распознавание текста
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng')
print(text)

⛓Полезные ссылки: Официальный сайт GitHub 🐍 Pythoner

Дизайн в FIGMA с нуля. Бесплатный курс + портфолио Онлайн-программа с наставником и чатом. Дизайн от профессионалов. Доступ 0 руб. Узнать больше #реклама 16+ yudaevschool24.online О рекламодателе

🤔Разбор Строка "Python" имеет следующие индексы: Индекс: 0 1 2 3 4 5 Элементы: P y t h o n В срезе s[4:2] ты указываешь начать с индекса 4 ('o') и закончить на индексе 2 ('t') — но индекс начала больше индекса конца , и в Python такой срез возвращает пустую строку. 🐍 Pythoner

GitVerse News ИТ-сообщество для профи, начинающих и кому просто любопытно. Держите руку на пульсе, обсуждайте новости и находите единомышленников. Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

✈️Команда «python -m timeit» в консоли используется для тестирования производительности фрагмента кода на Python путем многократного его выполнения и измерения времени выполнения. Например: python -m timeit "some_function()" ➡️Она запускает модуль timeit, который является частью стандартной библиотеки Python. Это позволяет оценить производительность определенного участка кода. 🐍 Pythoner

Крупнейший университет искусственного интеллекта Учим использовать ChatGPT в профессиональных целях, создавать нейро-сотрудников и зарабатывать на искусственном интеллекте. ✨ 8 000+ студентов со всего мира ✨ 600+ AI-проектов, созданных студентами ✨ Сборная Университета — победители крупнейших AI-хакатонов России ✨ Стажировки в крупнейших компаниях России (РЖД, Ростелеком, РУДН, Совкомбанк, Самолет и другие) ✨ Трудоустраиваем выпускников в крупнейшие компании (Яндекс, ВТБ, Сбербанк, Роскосмос и другие) Будем рады видеть тебя в наших рядах! Узнать больше #реклама 16+ neural-university.ru О рекламодателе

✈️DataCleaner — это библиотека Python для очистки и предобработки данных. Она предоставляет инструменты для удаления дубликатов, обработки пропущенных значений, нормализации данных и других операций, которые являются важными этапами в подготовке данных для анализа и машинного обучения. DataCleaner помогает упростить и автоматизировать процесс предобработки данных, что делает ее идеальным инструментом для аналитиков и разработчиков, работающих с данными. ➡️Примеры использования: 1. Удаление дубликатов:

import pandas as pd
from datacleaner import autoclean

# Создание DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 2, 4],
    'B': [5, 6, 6, 8]
})

# Удаление дубликатов
cleaned_data = autoclean(data)
print(cleaned_data)

2.Обработка пропущенных значений:

import pandas as pd
from datacleaner import autoclean

# Создание DataFrame с пропущенными значениями
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None, 4],
    'B': [5, None, 7, 8]
})

# Обработка пропущенных значений
cleaned_data = autoclean(data)
print(cleaned_data)

3. Нормализация данных:

import pandas as pd
from datacleaner import normalize

# Создание DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8]
})

# Нормализация данных
normalized_data = normalize(data)
print(normalized_data)

💡Заключение: Таким образом, использование DataCleaner в Python поможет вам быстро и эффективно обработать данные, улучшить их качество и подготовить для дальнейшего анализа. 🐍 Pythoner

Получи грант до 1,2 млн руб. на обучение в магистратуре 4 офлайн программы, онлайн-магистратура по ML. Гранты до 1,2 млн руб. Стажировки, диплом гос. образца и фокус на твоей карьере в ЦУ Подать заявку #реклама 16+ apply.centraluniversity.ru О рекламодателе