Программистика

🖥 Введение в биоинформатику с использованием Python: Основы и инструменты Биоинформатика - это область науки, которая объединяет биологию, информатику и статистику для анализа и интерпретации биологических данных, таких как геномы, белки, метаболиты и другие молекулярные данные. В этой статье я расскажу основы биоинформатики и покажем, как использовать Python для работы с биологическими данными. 🗣Что такое биоинформатика? 🗣Основные задачи биоинформатики 🗣Использование Python в биоинформатике 🗣Основные библиотеки Python для биоинформатики 🗣Примеры задач биоинформатики с использованием Python 🔗 Читать полностью @programistica // #article

🖥 Библиотека doit 👀doit - это инструмент для автоматизации выполнения задач и сборки проектов на языке Python. С помощью этой библиотеки вы можете определять цепочки задач с учетом их зависимостей и условий выполнения, что делает процесс сборки проекта более гибким и эффективным. 👩‍💻Пример использования библиотеки doit для сборки проекта:

from doit import create_after

def task_compile():
    """Задача компиляции исходного кода"""
    return {
        'actions': ['gcc -o main main.c'],
        'file_dep': ['main.c'],
        'targets': ['main'],
    }

@create_after('task_compile')
def task_run():
    """Задача выполнения скомпилированного приложения"""
    return {
        'actions': ['./main'],
        'verbosity': 2,
    }

def task_clean():
    """Задача очистки временных файлов"""
    return {
        'actions': ['rm -f main'],
    }

@programistica // #Library

💻 Вопрос из собеседования: Как сделать копию объекта? Как сделать глубокую копию объекта? ➡️Метод copy() создает поверхностную копию объекта, то есть создает новый объект, который содержит ссылки на те же объекты, что и исходный объект. Если вы измените какой-либо из этих объектов, изменения отразятся и на копии, и на исходном объекте. ➡️Метод deepcopy() создает глубокую копию объекта, то есть создает новый объект, который содержит копии всех объектов, на которые ссылаются элементы исходного объекта. Если вы измените какой-либо из этих объектов, изменения не отразятся на копии или на исходном объекте. 👩‍💻Вот примеры использования этих методов:

import copy
# создание копии объекта
new_list = old_list.copy()
# создание глубокой копии объекта
new_list = copy.deepcopy(old_list)

где old_list - исходный список, а new_list - его копия. ‼️Примечание: для выполнения глубокого копирования объектов, сами объекты также должны поддерживать копирование. Если объекты в ваших данных не поддерживают копирование, deepcopy() вернет исходный объект, а не его копию.

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

@programistica // #jobs

🖥 Прогнозирование финансовых временных рядов с помощью Python и машинного обучения Финансовые временные ряды представляют собой последовательности данных, описывающие изменения в финансовых показателях, таких как цены акций, объемы торгов и финансовые показатели компаний. Прогнозирование таких временных рядов имеет важное значение для принятия финансовых решений и управления рисками. В этой статье я расскажу, как использовать Python и методы машинного обучения для прогнозирования финансовых временных рядов. 🗣Зачем прогнозировать финансовые временные ряды? 🗣Использование Python для анализа данных и машинного обучения 🗣Шаги прогнозирования финансовых временных рядов 🗣Пример прогнозирования с помощью Python 🔗 Читать полностью @programistica // #article

🖥 Библиотека DEAP Сегодня я вам расскажу про очень интересную библиотеку! 👀DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) - это библиотека, предназначенная для реализации и исследования эволюционных алгоритмов на языке Python. Она предоставляет инструменты для создания генетических алгоритмов, генетического программирования и других методов оптимизации. 👩‍💻Пример использования библиотеки DEAP для решения задачи оптимизации:

from deap import base, creator, tools

# Определение классов для особей и целевой функции
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

# Инициализация инструментов
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=10)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# Определение целевой функции
def evaluate(individual):
    return sum(individual),

toolbox.register("mate", tools.cxOnePoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
toolbox.register("evaluate", evaluate)

# Создание начальной популяции и эволюция
population = toolbox.population(n=50)
NGEN = 10
for gen in range(NGEN):
    offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1)
    fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
    for fit, ind in zip(fits, offspring):
        ind.fitness.values = fit
    population = toolbox.select(offspring, k=len(population))

# Вывод лучшей особи
best_ind = tools.selBest(population, k=1)[0]
print("Best individual:", best_ind)
print("Fitness:", best_ind.fitness.values[0])

@programistica // #Library

🖥 Использование библиотеки PyQt для создания многофункциональных графических приложений на Python Python - мощный язык программирования с широким спектром возможностей. Он предоставляет разработчикам гибкий инструментарий для создания различных приложений, включая графические интерфейсы пользователя (GUI). В этой статье я расскажу о использовании библиотеки PyQt, основанной на Qt, для создания многофункциональных графических приложений на Python. 🗣Введение в PyQt 🗣Создание простого приложения 🗣Расширение функциональности 🔗 Читать полностью @programistica // #article

👀 Книга: Python - это просто ⏺Введение в Data Science и основы программирования ⏺Введение в Python ⏺Основы Python ⏺Объекты и операторы в Pythoo ⏺Операторы управления потоком ⏺Функции И многое другое @programistica // #doc

💻 Шпаргалка по Python (2024) ⏺Что такое Python? ⏺Ввод на Python ⏺Операторы в Python ⏺Комментарий к Python ⏺Тип данных в Python ⏺Строка Python ⏺Условные операторы ⏺Функции Python ⏺Функция сборки Python ⏺Регулярное выражение на Python ⏺Обработка файлов на Python ⏺Инструкция Try and Except ⏺Концепции УПС на Python ⏺Модули Python ⏺Ответы на вопросы интервью по Python ⏺Шпаргалка по Python – Часто задаваемые вопросы 🔗 Ссылка на шпаргалку @programistica // #doc

👀 Книга Pandas в действии ⏺Объект Series ⏺Методы класса Series ⏺Объект DataFrame ⏺Фильтрация объектов DataFrame ⏺Работа с текстовыми данными ⏺Мультииндексные объекты DataFrame И многое другое @programistica // #doc

🖥Разработка веб-скраперов и автоматизация работы с веб-сайтами с использованием Python В наше время доступ к данным, представленным в интернете, играет ключевую роль во многих областях, включая аналитику, маркетинг, исследования рынка и многое другое. Однако получение этих данных может быть трудоемким и требует автоматизации процесса. В этой статье я расскажу о методах сбора данных с веб-сайтов с использованием Python и нескольких популярных библиотек. 🗣BeautifulSoup: парсинг HTML и XML 🗣Scrapy: мощный фреймворк для веб-скрапинга 🗣Selenium: автоматизация веб-браузера 🔗 Читать полностью @programistica // #article

🖥 Проект: Система отслеживания затрат

Самое главное в программировании - это практика, так давайте же к ней приступим

👀Система отслеживания затрат: Создайте приложение для учета расходов и доходов. Добавьте возможность ввода и категоризации транзакций, отображения статистики и создания отчетов. Вот как я реализовал этот проект: 🔗Ссылка на проект @programistica // #project

👀 книга Искусственный интеллект и компьютерное зрение ⏺Обзор ландшафта искусственного интеллекта ⏺Что на картинке: классификация изображений с помощью Keras ⏺Кошки против собак: перенос обучения с помощью Keras в 30 строках кода ⏺Создание механизма обратного поиска изображений. Эмбеддинги ⏺От новичка до мастера прогнозирования: увеличение точности сверточной нейронной сети ⏺Увеличение скорости и эффективности TensorFlow: удобный чек-лист И многое другое @programistica // #doc

Судя по комментариям, вышло недопонимание, тут идëт речь только о том, куда будет выкладываться код от проекта, сами посты так и будут выходить на этом канале! 🔥 С уважением администратор канала: @JeyRahol❤️

🖥Проект: Менеджер паролей

Самое главное в программировании - это практика, так давайте же к ней приступим

➡️И начнём мы довольно с банального, но довольно интересного и полезного проекта 👀Разработайте приложение для безопасного хранения и управления паролями пользователей. Добавьте функции шифрования и генерации паролей, а также возможность организации паролей по категориям. Вот как я реализовал этот проект: 🔗Ссылка на проект @programistica // #project

🖥Разработка игровых движков на Python с использованием Pyglet Игры играют огромную роль в развлечении и обучении. Разработка собственного игрового движка может быть увлекательным и познавательным опытом для любого программиста. Pyglet - это библиотека для разработки мультимедийных приложений на Python, которая обеспечивает простой и эффективный способ создания игр. В этой статье я расскажу основы разработки игрового движка на Python с использованием Pyglet. 🗣Что такое Pyglet? 🗣Пример разработки игрового движка на Python с использованием Pyglet 🔗 Читать полностью @programistica // #article