Python Education

Знакомство с BeatifulSoup BeatifulSoup - библиотека предназначенная для парсинга html и xml файлов. В комплекте все, что необходимо для парсинга нужных элементов. Используется в промышленных масшатабах. Умеет проходиться по дереву, парсить группы элементов. В примере, парсим html документ. С самым простым содержимым.

🟨 Geekbrains, Skillbox, SkillFactory и Loftschool подали иск в суд на телеграм канал IT-Academy Теперь IT-Academy поборется за своё нахождение в Телеграм, но не перестанут сливать все платные курсы самых топовых онлайн школ. Успей сохранить все посты в этом канале, ведь они уже на вес золота: https://t.me/+_mjDsXR5uWw3NGUy

Генератор Фибоначчи Последовательность Фибоначчи — ряд чисел, где каждое последующее число равно сумме двух предыдущих. Пример: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13. Используется в программировании. Любое число может быть записано как сумма уникальных чисел Фибоначчи. На примере представлен простейший генератор.

Печать строки N раз Этот пример может печатать любую строку n раз без использования циклов Python.

Работа с таблицами csv В Python есть встроенная библиотека для работы с таблицами. Например, при парсинге сайта удобно оформлять результаты в таблицу, которую можно наглядно посмотреть в Excele или другом приложении. В примере представлено чтение из csv файла.

В Python залог успеха — практика. Посмотрели туториал — повторили — запустили — profit! 1. Простейший web сервер на Python. Смотреть. 2. Как узнать, что скачивает человек, по его IP. Смотреть. 3. Голосовой ассистент - разбор кода. Смотреть. 4. Голосовой ассистент на Python - добавляем навыки. Смотреть. 5. Голосовой ассистент на Python. Смотреть. 6. Чат-бот на Python + Dialogflow. Смотреть.

Emoji Python 😋 Разнообразить вывод, ввести веселый лог. Работа с чатами и создание модулей мессенджера, применение эмоджи гораздо шире. Именно для это существует библиотека emoji, разбавляющая различный текст. Установка: pip install emoji

Аннотация типов Дает нам возможность проставлять в коде "подсказки" для программиста, не используя комментарии через # При большом количестве кода бывает, что просто забудешь какой тип должна принять / вернуть функция. Для этого и можно воспользоваться этой полезной фичей А еще можно воспользоваться модулем mypy, чтобы находить ошибки несоответствия типов в коде

Как работает all и any? Функция all() возвращает True если список пустой или все его элементы истинны. Функция any() возвращает True если хотя бы один из элементов списка истинный. Функционал довольно простой и примитивный, но в скольких ситуациях может облегчить жизнь! В купе с for и другими конструкциями очень помогает сократить некоторые громоздкие функции, а также быстро проверить список на различные параметры.

Множества Множество - группа случайных, не повторяющихся элементов. Использует тот же литерал, что и словарь, но пустое множество нельзя создать используя литерал. Поддерживают операции над множествами. Функция set() — формирует множество. При создании удаляются все повторяющиеся элементы. Функция frozenset() — формирует неизменяемое множество.

Множества Множество - группа случайных, не повторяющихся элементов. Использует тот же литерал, что и словарь, но пустое множество нельзя создать используя литерал. Поддерживают операции над множествами. Функция set() — формирует множество. При создании удаляются все повторяющиеся элементы. Функция frozenset() — формирует неизменяемое множество.

Собрано 245 слитых архивов с курсами на 1468гб Все языки программирования и технологии: https://t.me/+BwAElNOU56lhNjBi Всё по Python: https://t.me/+xQAPCStDpF9hNzQy Фронтенд и веб: https://t.me/+u0WsncIIEfY3NWZi Дизайн, моделирование, графика: https://t.me/+8ueEgkHa-L8wN2My

Продвинутые кортежи С помощью кортежей в Pyhton реализовано множественное присваивание. Кортежи довольно полезный инструмент. Благодаря им в Python возможно поменять местами значения переменных самым простым способом.

a,b = b,a

Для расширенной распаковки кортежа в переменные указываем * перед переменной - в нее распаковывается часть кортежа как список.

Перечисления Python поддерживает простой механизм работы с перечислениями, которые ещё называют enum. Подобные перечисления удобно использовать для хранения списков констант. Из документации можно узнать о том, что Enum — это набор символических имён, привязанных к уникальным, неизменным значениям. Члены одного перечисления можно сравнивать на идентичность. Также можно задать геттер через @property, который используют для получения перечислений в других форматах. В примере реализовано перечисление цветов в RGB, а через геттер их можно получить в формате hex. #enum

Делаем HTTP запросы Пакет requests абстрагирует сложности выполнения запросов за красивым, простым API, чтобы вы могли сосредоточиться на взаимодействии с сервисами и работе с данными в ваших приложениях. Устанавливается requests стандартным путем через пакетный менеджер pip. Запросы GET, POST, PUT и DELETE делаются интуитивно понятно. Атрибуты у объекта Response позволяют получить всю информацию об ответе от сервера. Модуль идеально подходит как для работы со внешними API веб-сервисов, так и для получения HTML кода веб-страниц. #requests

Очистка входных строковых данных Обработка входных данных часто сводится к преобразованию символов в верхний или нижний регистр. Иногда данные можно очистить с помощью регулярного выражения. Но в случаях, когда задача усложняется, можно применить более удачный способ её решения. С помощью словаря со значениями для замены символов и метода translate получается крайне лаконичный код. В примере видим, как символы переноса строки ("n") и табуляции ("t") заменяются на обычные пробелы, а символ "r" удаляется из строки полностью. #строки

Библиотека Numpy Библиотека облегчающая работу со списками. Работает намного быстрее стандартных методов за счет написания на более быстром С и Фортран. Однако работает не со списками, а с массивами (все объекты одного типа). При простом вычислении квадратного корня от 0 до 10^6 python затрачивает примерно 0.38 секунды, если вы выберите самый хороший способ - map. Быстро да? При худших способах способах время тоже не сильно упадет еще больше до 0.64 секунды. Но с помощью Numpy можно улучшить первый результат в 10 раз! Из-за быстроты и огромного потенциала используют в машинном обучении и Big Data, ведь, библиотека обрабатывает данные.

Декораторы Очень важная тема, с помощью декорирования можно писать очень удобные логи или существенно расширять функции. Многие библиотеки работают с использованием декораторов: Flask и aiogram хорошие тому примеры. Мы показываем лишь простой пример, возможности куда шире. Позже покажем пример использования с упоминаемыми выше библиотеками.

howdoi Застряли на какой-то проблеме с кодом и не можете вспомнить нужное решение? Хотите зайти в StackOverflow, но не хотите выходить из терминала? Тогда вам точно пригодится вот этот инструмент для командной строки. Задайте ему любой вопрос, и он постарается выдать нужный ответ.

Очистка элементов в последовательности Встроенный модуль itertools был создан для работы с более сложными случаями итераторов. Плюс модуля в том, что он быстро работает и оптимизирован в плане памяти. Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Как раз для этого и используют itertools, а именно метод compress. Первым аргументом передается какой-либо контейнер, например список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в последовательности. Если логическое значения равно True или 1, то элемент сохраняется в последовательности, в противном случае — удаляется из нее.