Python 🇺🇦

Пакет в Python — це, грубо кажучи, папка з іншими папками та модулями. Крім розділення частин проекту, пакети потрібні для формування простору імен, щоб можна працювати з пакетами та модулями через точку.

# package/
# |—— __init__. py
# |—— first.py
# |—— second.py

import package
from package import second

package.first.function()
second.function()

При імпорті типу from package import * будуть підключені або всі модулі та об'єкти модуля __init__.py, або те, що знаходиться в змінній all в тому ж модулі __init__.py. Також примітний файл init.py, який раніше був обов'язковим для створення пакетів. З версії Python 3.3 його потреба зникла (але функціональність цим не обмежується). #Python // #practice // Архів книг

Як використовувати змінну з іншої функції У свіжій статті мова піде про використання змінної з однієї функції в іншій у Python — ця тема часто викликає питання і стрес у новачків, але автор розставляє всі крапки над "і". Мова: 🇺🇦 #Python // #theory // Вакансії IT

Форма масиву — це кількість елементів у кожному вимірі. Змінюючи форму, можна додавати чи видаляти виміри. Це робиться за допомогою функції reshape бібліотеки NumPy.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
newarr = arr.reshape(4, 3)
print (newarr)

# [[1 2 3]
# [4 5 6]
# [7 8 9]
# [10 11 12]]

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr1 = arr1.reshape(3, 3)
print(newarr1)
# ValueError: cannot reshape array of size 8 into shape (3,3)

У цьому прикладі одномірний масив з 12 елементами перетворюється на двомірний. Спроба перетворити масив на математично неможливу форму викличе ValueError. #Python // #practice // Архів книг

Mastering Python for Artificial Intelligence Це ваш шлях до вивчення основних навичок кодування, які допоможуть створювати передові ШІ-програми. Незалежно від вашого рівня досвіду, ця книга проведе вас через тонкощі Python і надасть всі необхідні знання. Рік: 2023 Мова: 🇬🇧 Автор: David Ward #Python // #books // Вакансії IT

Вакансія: Python Data Engineer Компанія SpaceCrew Finance шукає на віддалену або офісну роботу в Києві розробника з досвідом на Python від 3-х років — для створення та підтримки моделей машинного навчання, які генерують прогнози платоспроможності (скоринг). 📝 Відкрити анкету #Python // #jobs // Вакансії IT

Для обмеження імпорту змінних, функцій та класів за замовчуванням можна використовувати список __all__, до якого записуються назви об'єктів, які будуть підключені.

def foo():
   pass
def bar():
   pass
all = ['bar']

Таким чином, при імпорті виду з module import * з модуля з подібним записом підключаться тільки об'єкти з назвами зі списку __all__. У прикладі вище імпортувати функцію foo з такого модуля все ще можна, наприклад, за допомогою запису from module import foo. #Python // #practice // Архів книг

import six

def dispatch_types (value):
   if isinstance(value, six.integer_types):
      handle_integer(value)
   elif isinstance(value, six.class_types):
      handle_class(value)
   elif isinstance(value, six.string_types):
      handle_string(value)

У цьому прикладі функція dispatch_types використовує константи типів з бібліотеки Six для перевірки типу переданого значення та виклику відповідної функції обробки. #Six // #theory // Python

Чи бояться українські айтівці конкуренції з боку ШІ За результатами опитування DOU, за рік відсоток українських ІТ-фахівців, які використовують штучний інтелект, зріс з 57% до 85%. Ледь не половина з них (41%) використовує ШІ майже щодня. 84% айтівців не бояться втратити роботу через ШІ, а 6% бояться. Частіше за інших непокояться художники й аніматори (9%), розробники (8%), QA та фахівці підтримки (по 7%). 🔎 @vacanciesua

Колекції На 15-му міні-уроці відео-курсу "Python для початківців" автор розглядає колекції — це контейнери, які використовуються для зберігання наборів даних (наприклад, вбудовані типи list, dict, set, tuple, тощо). Мова: 🇺🇦 Тривалість: 9 хв #Python // #lessons // Вакансії IT

Китайці створили суперника OpenAI в математиці З'явилася нейронка Qwen-2.5 Math — є три версії моделі: від найменшої, що працює навіть на найслабших девайсах, до потужної з мільярдами параметрів.

Модель може виконувати Python-код, легко справляється з множенням і діленням.

👉 Спробувати #Python // #news // Архів книг

🔥 Цей подкаст про книжки та бізнес від українського ІТ підприємця із перших же епізодів увірвався в український топ і очолив його Зараз це подкаст №1 у категорії «Бізнес». «Flow: про книги, бізнес та ідеї» — подкаст ІТ підприємця Юри Гнатюка. А ще — популярний телеграм-канал про бізнес. У подкасті з кожної книжки Юра виділяє думки, ідеї та реально практичні ідеї, які можна використовувати в житті та роботі. І найголовніше: як це адаптувати до українських реалій. Уже вийшли 10 епізодів. Ось три рекомендації від нас: 🎧 «Принципи» Рея Даліо. Чого можна навчитися у Стіва Джобса зі світу інвестицій? → слухати 🎧 Як використовувати концепт Насіма Талеба «Антикрихкість» у бізнесі та житті? → слухати 🎧 Чого можна навчитись у Чарлі Мангера — правої руки самого Воррена Баффета? На основі збірки думок, лекцій, есе та промов відомого інвестора → слухати Якщо що, подкаст доступний на всіх популярних платформах:

Якщо треба порівнювати об'єкти будь-якого класу, слід реалізувати магічні методи, що викликаються у порівнянні. Наприклад, під капотом запису a<b викликається a.__lt__(b) (для кожного оператора порівняння є свій магічний метод).

class Number:
   def __init__(self, value):
      self.value = value

   def __lt__(self, other): # x < y
      return self.value < other.value

   def __le__(self, other): # x <= y
      return self.value <= other.value

   def __eq__(self, other): # x == y
      return self.value == other.value

   def __ne__(self, other): # x != y
      return self.value != other.value

   def __gt__(self, other): # x > y
      return self.value > other.value

   def __ge__(self, other): # x <= y
      return self.value <= other.value

Докладніше про те, який спосіб за який оператор відповідає, наочно показано в коді. Щоправда, писати всі шість методів виходить трохи громіздко, тому часто використовують декоратор total_ordering з functools. #python // #practice // Архів книг

Розбір задач: break та continue На 14-му міні-уроці відео-курсу "Python для початківців" автор проводить розбір задач за темою конструкцій break та continue в циклах — для наочного закріплення матеріалу. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 8 хв #Python // #lessons // Вакансії IT

Хеш-таблиця в Python реалізована як словник (dict).

# Створення словника
my_dict = {}

# Додавання значення
my_dict["key1"] = "value1"
my_dict["key2"] = "value2"

# Пошук значення за ключем
result = my_dict["key1"]
print(result) # Виведе: "value1"

#Python // #theory // Вакансії IT

Метод statistics.mean() обчислює середнє арифметичне значення заданого набору даних. Він складає всі задані значення, після чого ділить на їх кількість.

import statistics

print(statistics.mean([1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]))
# 7
print(statistics.mean([1, 3, 5, 7, 9, 11]))
# 6
print(statistics.mean([-11, 5.5, -3.4, 7.1, -9, 22]))
# 1.8666666666666667

Якщо дані не вказані, повертається помилка StatisticsError. #python // #practice // Архів книг

Якщо ви спробуєте використовувати тип даних, що змінюється (наприклад, список) як аргумент за замовчуванням для функції, то кожен виклик функції, який змінює це значення, також змінить значення за замовчуванням для всіх наступних викликів функції.

def my_function(my_list=None):
   if my_list is None:
      my_list = []
   # do something with my_list

* це може призвести до несподіваної поведінки #Python // #theory // Вакансії IT

Вбудований модуль shelve дозволяє зберігати та читати довільні дані. Таким чином можна зберігати будь-які Python об'єкти для подальшого використання. Доступ до даних — за допомогою ключів, як і зі словниками. А метод shelve.open підтримує протокол контекстного менеджера (можна викликати метод close).

import shelve

# запис даних
with shelve.open('data') as shelf:
   shelf['key'] = {'int': 7, 'float': 12.5, 'string': 'something'}

# читання даних
with shelve.open('data') as shelf:
   print(shelf['key'])

# Output: ('int': 7, 'float': 12.5, 'string': 'something'}

В документації заявляють, що така БД є "надійною". Але враховуючи, що shelve написаний на pickle, його варто використовувати лише у зовсім маленьких проектах. #shelve // #practice // Python

Machine Learning with Python Cookbook Цей практичний посібник містить понад 200 самодостатніх рецептів, які допоможуть вам вирішити проблеми машинного навчання, з якими можна зіткнутися у роботі.

Якщо вам зручно працювати з Python та його бібліотеками, включаючи pandas і scikit-learn, ви зможете вирішувати конкретні проблеми, починаючи від завантаження даних і закінчуючи моделями навчання та використанням нейромереж.

Рік: 2023 Мова: 🇬🇧 Автор: Kyle Gallatin #Python // #books // Вакансії IT