Программистика

💻 Вопрос из собеседования: Как отсортировать словарь по ключам, в алфавитном порядке? Нельзя «отсортировать» словарь, поскольку словари не поддерживают упорядочение, но можно вернуть отсортированный список кортежей с ключами и значениями из словаря:

d = {'c':3, 'd':4, 'b':2, 'a':1}

sorted(d.items())
#=> [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥🔥🔥

@programistica // #jobs

Хотите стать Linux-экспертом? Наш канал - ключ к профессиональному успеху! 🔧 Уникальные гайды по администрированию Linux; 👨‍💻 Продвинутые техники и рекомендации по разработке на языках C/C++; 📚 Подробные статьи о внутреннем устройстве операционных систем; 🤓 Интересные факты и новости из мира технологий; Присоединяйтесь к нам и становитесь частью сообщества истинных гуру Linux и программирования!

⚙️ Миф: Программирование — это только для математиков Существует распространенное заблуждение, что программирование требует глубоких знаний в математике и что только люди с математическим складом ума могут стать успешными программистами. Однако, это далеко от истины. Хотя математика может быть полезной, особенно в определенных областях, таких как разработка игр, криптография или машинное обучение, большинство задач в программировании не требуют сложных математических вычислений. Важнее логическое мышление, умение решать проблемы и творческий подход. Основные аргументы: 👀Логическое мышление и решение проблем: ⏺Программирование больше связано с логикой и структурированным мышлением. Способность разбивать сложные задачи на более мелкие, управляемые части и находить эффективные решения является ключевым навыком для программистов. ⏺Программисты часто сталкиваются с задачами, требующими креативного подхода и нестандартного мышления, что не всегда связано с математикой. 👀Практические навыки: ⏺Многие аспекты программирования можно освоить через практику и опыт. Понимание синтаксиса языков программирования, умение работать с различными инструментами и фреймворками, а также знание лучших практик разработки программного обеспечения приходят с практикой, а не с изучением математики. ⏺Онлайн-курсы, книги и учебные пособия предлагают множество ресурсов для изучения программирования без необходимости углубляться в математические теории. 👀Разнообразие специализаций: ⏺Программирование включает в себя множество специализаций, таких как веб-разработка, мобильная разработка, разработка игр, анализ данных, DevOps и многие другие. В каждой из этих областей требуются разные навыки и знания, и не все из них связаны с математикой. ⏺Например, веб-разработчикам часто нужно больше внимания уделять дизайну интерфейсов, пользовательскому опыту и взаимодействию с базами данных, чем решению математических задач. Программирование — это навык, который может освоить любой, независимо от математических способностей. Важнее всего желание учиться, терпение и настойчивость. Если у вас есть интерес к технологиям и желание создавать что-то новое, программирование может стать для вас увлекательным и полезным занятием. Математика может быть полезным инструментом, но она далеко не единственный путь к успеху в мире программирования. @programistica // #article

🖼️ Библиотека Python: FuzzyWuzzy FuzzyWuzzy — это библиотека Python, предназначенная для сравнения строк и определения степени их схожести, используя алгоритмы нечеткого сравнения. Она позволяет легко находить совпадения между строками, даже если они содержат опечатки или небольшие различия, что делает её полезной для задач очистки данных, сопоставления и поиска дубликатов. ⚙️ Пример использования

from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process

# Примеры строк для сравнения
string1 = "Привет, как дела?"
string2 = "Привет, как твои дела?"

# Используем метод ratio для вычисления схожести строк
similarity_ratio = fuzz.ratio(string1, string2)
print(f"Схожесть строк (ratio): {similarity_ratio}%")

# Используем метод partial_ratio для вычисления схожести подстрок
partial_similarity_ratio = fuzz.partial_ratio(string1, string2)
print(f"Схожесть подстрок (partial_ratio): {partial_similarity_ratio}%")

# Примеры списка строк для поиска наиболее похожей строки
choices = ["Привет, как твои дела?", "Здравствуйте, как поживаете?", "Привет, что нового?"]

# Используем метод extractOne для поиска наиболее похожей строки
best_match = process.extractOne(string1, choices)
print(f"Наиболее похожая строка: {best_match[0]} с точностью {best_match[1]}%")

Этот код выполняет следующие шаги: ⏺Сравнивает две строки string1 и string2 с использованием метода fuzz.ratio, который возвращает процент схожести. ⏺Сравнивает подстроки с использованием метода fuzz.partial_ratio. ⏺Ищет наиболее похожую строку из списка choices с использованием метода process.extractOne. ✔️ Установка

pip install fuzzywuzzy

⛓ Ссылка на документацию @programistica // #Library

Всем доброе утро. Тут меня спрашивали, как сделать такое форматирование текста в телеграм:

print("Hello World")

Так давайте же разберёмся, как это сделать. А делается это до ужаса просто, нам понадобится лишь такой символ: ```. 👩‍💻Так выглядит схема, чтобы сделать необходимый эффект:

```Язык программирования кода код код код```

‼️Важно: символ ``` и название языка должны быть на одной строке, код начинается со следующей и последняя строчка кода должна находится на той же строке, что и замыкающий символ ``` 👩‍💻До публикации:

```python print("Hello World")```

👩‍💻После:

print("Hello World")

Надеюсь вам стало понятно, как делать такое классное форматирование текста под код в телеграме. Если понравилось, ставьте побольше реакций. @programistica // #article

💻 Вопрос из собеседования: Как вернуть двоичный код целого числа? Используйте функцию bin():

bin(5)
#=> '0b101'

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥🔥🔥

@programistica // #jobs

💻 Вопрос из собеседования: Как вернуть двоичный код целого числа? Используйте функцию bin():

bin(5)
#=> '0b101'

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥🔥🔥

@programistica // #jobs

Бесплатный мини-курс Skillbox — то, что нужно для дизайнеров, мечтающих о карьере в IT. Узнайте, как создавать удивительные пользовательские интерфейсы, которые перевернут представление об опыте пользователей. За пять дней вы освоите ключевые принципы UX/UI-дизайна, научитесь работать в Figma и создадите свой первый проект. Скорее записывайтесь: https://epic.st/r8kMFf?erid=2VtzqxH25aZ В программе: — Знакомимся с профессией UX/UI-дизайнера — Делаем крутой проект в Figma — Погружаемся в нюансы UX/UI-дизайна — Ищем новых заказчиков Спикеры: — Дмитрий Матвеев, арт-директор Wildberries. 15 лет в дизайне, создаёт сервисы, которыми пользуются 30 миллионов человек в месяц, ведёт вебинары и образовательные курсы по дизайну — Максим Чистов, основатель и арт-директор студии Nine Squares. Работал со «СберМаркетом», ВКонтакте, Disney, AliExpress 🎉 Вас ждут подарки: скидка 10 000 рублей на любой курс Skillbox, гайды и книги для старта в профессии, персональная карьерная консультация и год бесплатного изучения английского языка. Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

📔 Кучи, стеки и очереди в python Давайте рассмотрим кучи, стеки и очереди в Python, их особенности и примеры использования. ➡️Кучи (Heaps) Куча — это специализированная структура данных, которая удовлетворяет свойству кучи: в мин-куче каждый родительский узел меньше или равен своим дочерним узлам, а в макс-куче каждый родительский узел больше или равен своим дочерним узлам. В Python для работы с кучами используется модуль heapq. 👩‍💻Пример использования кучи:

import heapq

# Создание пустой кучи
heap = []

# Добавление элементов в кучу
heapq.heappush(heap, 10)
heapq.heappush(heap, 1)
heapq.heappush(heap, 5)

# Извлечение минимального элемента
min_element = heapq.heappop(heap)
print(min_element)  # Вывод: 1

# Преобразование списка в кучу
numbers = [3, 2, 8, 1, 7]
heapq.heapify(numbers)
print(numbers)  # Вывод: [1, 2, 8, 3, 7]

➡️Стек (Stack) Стек — это структура данных, работающая по принципу LIFO (Last In, First Out), где последний добавленный элемент извлекается первым. В Python стек можно реализовать с помощью списка. 👩‍💻Пример использования стека:

stack = []

# Добавление элементов в стек
stack.append(1)
stack.append(2)
stack.append(3)

# Извлечение элементов из стека
top_element = stack.pop()
print(top_element)  # Вывод: 3

# Проверка верхнего элемента стека без извлечения
top_element = stack[-1]
print(top_element)  # Вывод: 2

➡️Очередь (Queue) Очередь — это структура данных, работающая по принципу FIFO (First In, First Out), где первый добавленный элемент извлекается первым. В Python очередь можно реализовать с помощью модуля collections.deque или модуля queue. 👩‍💻Пример использования очереди с collections.deque:

from collections import deque

# Создание пустой очереди
queue = deque()

# Добавление элементов в очередь
queue.append(1)
queue.append(2)
queue.append(3)

# Извлечение элементов из очереди
first_element = queue.popleft()
print(first_element)  # Вывод: 1

# Проверка первого элемента очереди без извлечения
first_element = queue[0]
print(first_element)  # Вывод: 2

👩‍💻Пример использования очереди с queue.Queue:

from queue import Queue

# Создание пустой очереди
queue = Queue()

# Добавление элементов в очередь
queue.put(1)
queue.put(2)
queue.put(3)

# Извлечение элементов из очереди
first_element = queue.get()
print(first_element)  # Вывод: 1

# Проверка размера очереди
size = queue.qsize()
print(size)  # Вывод: 2

Эти структуры данных полезны в различных сценариях, таких как управление задачами, обработка данных и реализация алгоритмов. @programistica // #article

💻 Первый язык программирования высокого уровня Первым языком программирования высокого уровня считается FORTRAN (сокращение от "FORmula TRANslation"), который был разработан в 1950-х годах группой инженеров под руководством Джона Бэкуса в IBM. Разработка началась в 1953 году, а первый компилятор FORTRAN был выпущен в 1957 году. Основные особенности FORTRAN: ➡️Цель создания: Основной целью создания FORTRAN было облегчение процесса программирования для ученых и инженеров, занимающихся сложными математическими и научными расчетами. До появления FORTRAN большинство программ писались на ассемблере, что было трудоемким и подверженным ошибкам процессом. ➡️Синтаксис и простота: FORTRAN был разработан с учетом простоты использования. Его синтаксис был более понятным и близким к математическим формулам, что делало его доступным для ученых, не имеющих глубоких знаний в области программирования. ➡️Производительность: FORTRAN изначально был оптимизирован для выполнения на мейнфреймах IBM, что обеспечивало высокую производительность. Компилятор FORTRAN был способен генерировать эффективный машинный код, что делало программы, написанные на этом языке, весьма быстрыми. ➡️Стандартные библиотеки: FORTRAN включал в себя набор стандартных библиотек для выполнения математических операций, работы с массивами и обработки ввода-вывода, что значительно упрощало разработку программ. ➡️Универсальность и расширяемость: FORTRAN оказался настолько успешным и универсальным, что он продолжал развиваться и обновляться на протяжении десятилетий. Были выпущены различные версии языка, такие как FORTRAN IV, FORTRAN 77, Fortran 90, Fortran 95 и т.д., каждая из которых добавляла новые возможности и улучшения. Вклад FORTRAN в развитие программирования: ⏺Стандартизация: FORTRAN стал первым языком программирования, который был стандартизирован. В 1966 году был принят первый стандарт языка FORTRAN, что обеспечило совместимость и переносимость программ между различными системами. ⏺Влияние на другие языки: FORTRAN оказал значительное влияние на разработку других языков программирования. Многие концепции и идеи, впервые реализованные в FORTRAN, были заимствованы и адаптированы в других языках. ⏺Научные и инженерные приложения: FORTRAN стал де-факто стандартом для научных и инженерных приложений. До сих пор многие численные модели и симуляции, особенно в области физики, метеорологии и инженерии, написаны на FORTRAN. ⏺Долговечность: Несмотря на появление множества новых языков программирования, FORTRAN продолжает использоваться и сегодня благодаря своей эффективности и надежности. Он остается важным инструментом для численных расчетов и научных исследований. Таким образом, FORTRAN стал важной вехой в истории программирования, заложив основы для разработки более сложных и мощных языков программирования высокого уровня. @programistica // #article

👀 Книга: Python с нуля Куда записывать код? Что такое программа? Как Python читает код? Математические Операторы в Python Работаем с числами Строки и функция печати БУЛЕВА ЛОГИКА И многое другое @programistica // #doc

🖼️ Библиотека Python: Pyo Pyo — это мощная библиотека для Python, предназначенная для работы со звуком, которая предоставляет широкий набор инструментов для цифровой обработки сигналов и генерации звуков. Она позволяет создавать сложные аудиоэффекты и музыкальные композиции, обеспечивая высокую производительность и гибкость в реализации аудиопроектов. ⚙️ Пример использования

from pyo import *

# Инициализация сервера Pyo
server = Server().boot()

# Запуск сервера
server.start()

# Создание осциллятора с синусоидальным сигналом
frequency = 440  # Частота в Герцах
amplitude = 0.5  # Амплитуда сигнала

sine_wave = Sine(freq=frequency, mul=amplitude).out()

# Задержка для воспроизведения звука в течение 5 секунд
time.sleep(5)

# Остановка сервера
server.stop()

Этот пример создаёт и воспроизводит простой синусоидальный звук с частотой 440 Гц (частота ноты Ля). ✔️ Установка

pip install pyo

⛓ Ссылка на документацию @programistica // #Library

Реально ли изучить основы кибербезопасности за 5 дней? Ответим на этот вопрос на мини-курсе. Вы узнаете, как защищать и взламывать серверы, а также познакомитесь с методами протоколов безопасности и не только. Подробнее: https://epic.st/h_pI1m?erid=2Vtzqvwkabb Вас ждут 4 интенсивных занятия, на которых вы сможете примерить на себя 2 роли — хакера и специалиста по кибербезопасности. А в финале будет прямой эфир с экспертом, где он разберёт практические работы, ответит на вопросы и поделится профессиональными секретами. Всех участников ждут бонусы: 5 полезных материалов о приёмах взлома, методах защиты и тестирования серверов, персональная карьерная консультация, сертификат на скидку 10 000 рублей и год бесплатного изучения английского языка. Доступ к знаниям и практике сразу после регистрации! Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

💻 Вопрос из собеседования: Как работают any() и all()? Any возвращает true, если хоть один элемент в последовательности соответствует условию, то есть является true. All возвращает true только в том случае, если условию соответствуют все элементы в последовательности.

a = [False, False, False]
b = [True, False, False]
c = [True, True, True]

print( any(a) )
print( any(b) )
print( any(c) )
#=> False
#=> True
#=> True

print( all(a) )
print( all(b) )
print( all(c) )
#=> False
#=> False
#=> True

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥🔥🔥

@programistica // #jobs

🛡Лямбда в python Лямбда-функции в Python — это небольшие анонимные функции, которые создаются с помощью ключевого слова lambda. Они могут принимать любое количество аргументов, но содержат только одно выражение. Лямбда-функции часто используются для создания небольших, одноразовых функций, которые передаются в качестве аргументов другим функциям, таким как map, filter и sorted. ➡️Синтаксис лямбда-функции

lambda аргументы: выражение

👀Лямбда-функция для сложения двух чисел:

add = lambda x, y: x + y
print(add(5, 3))  # Вывод: 8

👀Использование с функцией map:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared)  # Вывод: [1, 4, 9, 16, 25]

👀Использование с функцией filter:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)  # Вывод: [2, 4, 6, 8, 10]

👀Использование с функцией sorted:

points = [(1, 2), (3, 1), (5, -1), (0, 0)]
sorted_points = sorted(points, key=lambda point: point[1])
print(sorted_points)  # Вывод: [(5, -1), (0, 0), (3, 1), (1, 2)]

Лямбда-функции удобны для использования в ситуациях, когда требуется небольшая функция, и нет необходимости её явно определять с помощью def.

🖼️ Библиотека Python: Dask Dask — это библиотека для параллельных вычислений в Python, которая позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных, используя как локальные, так и распределенные вычисления. Она интегрируется с популярными библиотеками, такими как NumPy, Pandas и Scikit-Learn, предоставляя удобные инструменты для масштабирования вычислений на кластерах. ⚙️ Пример использования

import dask.dataframe as dd

# Создаем Dask DataFrame из CSV-файла
df = dd.read_csv('your_large_dataset.csv')

# Выполняем некоторые операции с DataFrame
# Например, считаем среднее значение в столбце 'column_name'
mean_value = df['column_name'].mean().compute()

print(f'Среднее значение столбца: {mean_value}')

# Фильтруем строки, где значения в 'column_name' больше среднего
filtered_df = df[df['column_name'] > mean_value]

# Сохраняем отфильтрованные данные в новый CSV-файл
filtered_df.to_csv('filtered_dataset.csv', single_file=True)

print("Фильтрация завершена и данные сохранены в 'filtered_dataset.csv'")

Этот код выполняет следующие шаги: ⏺Создает Dask DataFrame из большого CSV-файла. ⏺Вычисляет среднее значение в указанном столбце. ⏺Фильтрует строки, где значения в столбце больше среднего. ⏺Сохраняет отфильтрованные данные в новый CSV-файл. ✔️ Установка

pip install dask

⛓ Ссылка на документацию @programistica // #Library

👀 Книга: Язык программирования Python: практикум. Учебное пособие ⏺ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ⏺ТИПЫ ДАННЫХ И ОПЕРАЦИИ ЯЗЫКА PYTHON ⏺ИНСТРУКЦИИ, ФУНКЦИИ, МОДУЛИ В ЯЗЫКЕ PYTHON ⏺ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ В ЯЗЫКЕ PYTHON ⏺РАЗРАБОТКА ГРАФИЧЕСКИХ ИНТЕРФЕЙСОВ В ПРОГРАММЕ НА ЯЗЫКЕ PYTHON @programistica // #doc

👩‍💻 Программирование теперь в телеграм! Вот обширная база материалов, которая ежедневно обновляется, выбирай своё направление: Обучение Python с нуля Обучение JavaScript с нуля Обучение HTML/CSS с нуля Обучение Java с нуля Обучение C/С++ с нуля Обучение С# с нуля Обучение SQL/GO/PHP с нуля Обучение Kotlin/Swift с нуля ⛓ Архив на 1789ГБ: Курсы, книги, шпаргалки, статьи, видео ресурсы — всё собрано в одном месте: @roadmap_ready

💻 Вопрос из собеседования: Что такое pickle? Pickle — это модуль сериализации и десериализации объектов в Python. В примере ниже мы сериализуем и десериализуем список словарей:

import pickle

obj = [
    {'id':1, 'name':'Stuffy'},
    {'id':2, 'name': 'Fluffy'}
]

with open('file.p', 'wb') as f:
    pickle.dump(obj, f)

with open('file.p', 'rb') as f:
    loaded_obj = pickle.load(f)

print(loaded_obj)
#=> [{'id': 1, 'name': 'Stuffy'}, {'id': 2, 'name': 'Fluffy'}]

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥🔥🔥

@programistica // #jobs