NeuroCatalog | Каталог Нейросетей Нейросети | Midjourney | Промты | AI | Prompts | OpenAi | ChatGPT | Искусственный Интеллект

Optional_return Функция optional_return в модуле typing используется для определения функций, которые могут возвращать значение или None. Это позволяет лучше документировать поведение функции и дает подсказки при использовании ее результата, не опасаясь ошибки, если будет возвращен None. В данном примере функция find_user может вернуть имя пользователя, если оно найдено в списке, или None, если такого имени нет. Благодаря аннотации Optional[str] мы явно указываем, что возвращаемое значение может быть строкой или None. 👉

@fincore_news — канал для тех, кто хочет разобраться в экономике, бизнесе, финансах и инвестициях. Там вы найдете полезные статьи, советы экспертов, новости и аналитику, которые помогут вам быть в курсе последних финансовых событий. Подписывайтесь! 👍

Порядок блоков except имеет значение: если исключение может быть поймано несколькими блоками, то его поймает верхний блок. Этот код не будет работать так, как задумано

import logging

def get(storage, key, default):
    try:
        return storage[key]
    except LookupError:
        return default
    except IndexError:
        return get(storage, 0, default)
    except TypeError:
        logging.exception('unsupported key')
        return default

print(get([1], 0, 42))  # 1
print(get([1], 10, 42))  # 42
print(get([1], 'x', 42))  # error msg, 42

👉

Что выдаст следующий код Python? 👉

@BanklessNews: Независимые Новости Без Пропаганды и Спекуляций 📢 Друзья, в мире финансов так важно быть в курсе последних событий, но как найти источник информации, которому можно доверять? 🔍 Представляем вам Bankless — ваш надежный спутник в мире независимых финансовых новостей! 🌐 Что делает Bankless особенным среди множества финансовых каналов? 🤔 ✅ Независимость: Мы не связаны с крупными корпорациями или политическими интересами. Наша миссия — предоставлять вам честную и объективную информацию. ✅ Четкие Новости: Здесь нет места пропаганде и спекуляциям. Только факты, только проверенная информация, позволяющая вам принимать обоснованные финансовые решения. ✅ Актуальность: Мы оперативно освещаем самые важные события в мире финансов, обеспечивая вас всеми необходимыми сведениями для того, чтобы оставаться на шаг впереди. ✅ Экспертные Анализ: На нашем канале вы найдете глубокий анализ и экспертные мнения, которые помогут вам разобраться в сложных финансовых тенденциях и сделать правильные шаги на рынке. 📈 Bankless — это ваш компас в бурном море финансового мира. Присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы всегда быть в курсе самых значимых новостей и не упускать ни одной важной детали! 👉 Подпишитесь на @BanklessNews, и пусть ваши финансовые решения будут обоснованными и уверенными. Включайте знание, отключайте страх! Будьте в курсе самых свежих финансовых новостей с Bankless!

Геттеры и сеттеры Геттеры и сеттеры — это специальные методы класса, которые используются для управляемого доступа к атрибутам объекта. Они позволяют инкапсулировать реализацию класса и предоставить проверенный интерфейс для манипуляции данными. — Геттер позволяет получить значение атрибута. — Сеттер используется для установки значения атрибута. Преимущества геттеров и сеттеров: — Контроль доступа к атрибутам класса. — Валидация данных. — Возможность добавить дополнительную логику при установке/получении значений. 👉

📊 @finadviz — Ваш Гид в Мире Финансов! 📊 Ищете глубокие обзоры и инсайты о финансах, рынках и экономике? Финэдвайz — это то, что вам нужно! 🌟 🔍 Экспертные обзоры: Получайте качественные аналитические материалы от финансовых экспертов. 📈 Инсайты рынка: Оперативная информация и прогнозы, которые помогут вам принимать обоснованные решения. 🌐 Широкий спектр тем: От личных финансов до глобальных экономических трендов. Подпишитесь на Финэдвайz и будьте на шаг впереди! 📉📊

Преобразование Pdf в аудио с помощью Python 👉

Как мы версию Sanic’а повышали Приветствую всех читателей, меня зовут Вадим, я — бэкенд-разработчик в компании Домклик. Я работаю в команде, которая разрабатывает CRM-систему для подготовки и осуществления ипотечных сделок. В этой статье я хотел бы поделиться своим интересным опытом мажорного повышения зависимостей в проекте, который свыше пяти лет находится в проде под ежедневной нагрузкой более 2000 RPS. Предыстория Итак, все сервисы нашей команды на бэке написаны на Python, большинство из них — с использованием фреймворка Sanic. До момента, приведшего впоследствии к этой статье, никаких серьёзных проблем с этим фреймворком мы не испытывали. Однако одним прекрасным декабрьским днём, когда сезонность оформления ипотечных сделок традиционно приводит к повышенной нагрузке на все сервисы Домклика, мы обнаружили проблему на центральном бэкенд-сервисе нашей системы. Суть этой проблемы заключалась в том, что в случайный момент времени воркеры приложения бесследно умирали, а у реализации мультипроцессинга в ис...

Как мы версию Sanic’а повышали Приветствую всех читателей, меня зовут Вадим, я — бэкенд-разработчик в компании Домклик. Я работаю в команде, которая разрабатывает CRM-систему для подготовки и осуществления ипотечных сделок. В этой статье я хотел бы поделиться своим интересным опытом мажорного повышения зависимостей в проекте, который свыше пяти лет находится в проде под ежедневной нагрузкой более 2000 RPS. Предыстория Итак, все сервисы нашей команды на бэке написаны на Python, большинство из них — с использованием фреймворка Sanic. До момента, приведшего впоследствии к этой статье, никаких серьёзных проблем с этим фреймворком мы не испытывали. Однако одним прекрасным декабрьским днём, когда сезонность оформления ипотечных сделок традиционно приводит к повышенной нагрузке на все сервисы Домклика, мы обнаружили проблему на центральном бэкенд-сервисе нашей системы. Суть этой проблемы заключалась в том, что в случайный момент времени воркеры приложения бесследно умирали, а у реализации мультипроцессинга в ис...

Что такое списковое включение? Это компактный способ обработки всех или части элементов в последовательности и возвращения списка с результатами. Синтаксис прост и в то же время эффективен. 👉

Emot Библиотека Emot предназначена для распознавания эмодзи в тексте. Она может очень пригодиться, когда нам нужно предварительно обработать текстовые данные, чтобы удалить эмотиконы и эмодзи или изучить их влияние на семантику. Функции библиотеки принимают на вход строку и возвращают список словарей. 👉

Для более сложной стилизации вы можете использовать seaborn, который предоставляет больше эстетических возможностей. 👉

Что выдаст следующий код? 👉

Преобразование десятичной дроби в другие числа с помощью Python 👉

Визуализация процесса релиза CPython На прошлой неделе я встретился с резидентом разработчиков CPython и менеджером по выпуску Лукашем Лангой, чтобы обсудить процесс выпуска CPython (подробно описанный в PEP 101). Все, что я узнал, я задокументировал ниже и буду предлагать такие улучшения, как введение дополнительных средств защиты для процесса выпуска и сборки программного обеспечения для процесса сборки и конечных собранных артефактов. https://sethmlarson.dev/security-developer-in-residence-weekly-report-9 👉

Визуализация процесса релиза CPython На прошлой неделе я встретился с резидентом разработчиков CPython и менеджером по выпуску Лукашем Лангой, чтобы обсудить процесс выпуска CPython (подробно описанный в PEP 101). Все, что я узнал, я задокументировал ниже и буду предлагать такие улучшения, как введение дополнительных средств защиты для процесса выпуска и сборки программного обеспечения для процесса сборки и конечных собранных артефактов. https://sethmlarson.dev/security-developer-in-residence-weekly-report-9 👉

Расширенное использование - применение функций Вы можете применять функции внутри comprehensions. Вот пример использования функции str.upper(): 👉

Bottleneck Это библиотека, которая ускоряет работу методов NumPy в 25 раз. Особенно, если массив имеет значения NaN. В этом примере мы создаём 2D массив NumPy с 1000 строками и 10 столбцами со случайными значениями. Далее функция move_mean используется для вычисления скользящего среднего для каждой строки в массиве. Параметр window указывает количество значений, которые будут использоваться при вычислении каждого скользящего среднего, а параметр axis указывает ось, вдоль которой будет вычисляться скользящее среднее (в данном случае мы вычисляем его для каждой строки, поэтому устанавливаем axis=1). 👉

Bottleneck Это библиотека, которая ускоряет работу методов NumPy в 25 раз. Особенно, если массив имеет значения NaN. В этом примере мы создаём 2D массив NumPy с 1000 строками и 10 столбцами со случайными значениями. Далее функция move_mean используется для вычисления скользящего среднего для каждой строки в массиве. Параметр window указывает количество значений, которые будут использоваться при вычислении каждого скользящего среднего, а параметр axis указывает ось, вдоль которой будет вычисляться скользящее среднее (в данном случае мы вычисляем его для каждой строки, поэтому устанавливаем axis=1). 👉