Разъяснивший Python

⚡️Совсем скоро трое из вас получат по новому iPhone 16! Чтобы не упустить свой шанс, подпишитесь на @economica, @ruble30 и @trendswhat и нажмите «Участвую!» под этим постом, если ещё этого не сделали. Результаты уже 2 июня в 18:00!

Requests - одна из самых популярных общедоступных библиотек Python. Ее цель – сделать HTTP-запросы более простыми и удобными для восприятия. Библиотека Requests имеет лицензию Apache2 и написана на Python. Она является фактическим стандартом, который используют разработчики для выполнения HTTP-запросов в Python. Помимо того, что библиотека Requests может использоваться для отправки HTTP-запросов на сервер, она также позволяет добавлять в них данные формы, содержимое, заголовок, файлы, состоящие из нескольких частей, и т.д. С этой библиотекой разработчикам не нужно добавлять запрос к URL-адресу или кодировать данные POST вручную. Библиотека Requests абстрагируется от многочисленных сложностей создания HTTP-запросов в простом API, поэтому разработчики могут больше сосредоточится на взаимодействии со службами. Библиотека поддерживает Python 2.7, 3.4 и выше, а также отлично работает с PyPy. Ставится командой ⚙️ $ pipenv install requests-html Документация и примеры кода здесь Разъяснивший Python

Celery - Celery нужна для работы с фоновыми задачами. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений. Очереди задач используются в качестве механизма для распределения работы между потоками или машины. Celery общается через сообщения, обычно через брокера для посредничества между клиентами и работниками. Чтобы инициировать задачу, клиент ставит message в очереди, затем брокер доставляет сообщение рабочему процессу. Ставится командой ⚙️ pip install celery Документация и примеры кода здесь Разъяснивший Python

ByBit заблокировал 2.567.219 $ трейдеру из России Скандал произошёл, когда он купил ETH и SOL, на которых заработал 716 % роста за двое суток, а площадка заморозила средства на 3 месяца. Ситуация разрешилась в пользу трейдера. Теперь его общий баланс составляет 18 381 288 $. Он ведёт свой блог, где зафиксирован весь путь от первых 750 $ до состояния в 18 млн $, которые он заработал своим трудом на трейдинге. Он был одним из немногих, кто публично откупал BTC по 15.947 $, SOL по 9.05 $. А также успел сорвать куш: 7 иксов на недавнем росте ETH и SOL. Сейчас этот трейдер пишет о проектах, которые готовит Трамп, какие монеты дадут от 5 иксов и почему этим летом будет сильнейший памп криптовалюты за всё время. Забирайте список лучших идей, которые помогут заработать капитал в короткие сроки: https://t.me/+eDhWatYp4XsyYjdk

Проверка необходимой версии Python Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку. Разъяснивший Python

Замер времени выполнения кода с timeit Иногда нужно быстро понять, насколько эффективно работает участок кода. Вместо ручного замера времени можно использовать модуль timeit, который делает это корректно и точно. timeit учитывает накладные расходы, прогрев интерпретатора и выполняет код в изолированной среде, что делает его отличным инструментом для микробенчмарков. Итог: timeit — отличный способ сравнивать производительность разных решений и выбирать самое быстрое. Разъяснивший Python

Opyrator — инструмент, позволяющий превратить любую вашу Python функцию в полноценный микросервис с веб API, статистикой обращений, графиками и тд. Это позволяет пользователям развертывать сервисы и получать к ним доступ через HTTP API или интерактивный пользовательский интерфейс Ставится командой ⚙️ pip install opyrator Документация и примеры кода здесь. Разъяснивший Python

NEAT-Python — это библиотека, реализующая NEAT на языке программирования Python. Она обеспечивает легкую и гибкую возможность использования эволюционного подхода NEAT для разнообразных задач, включая классификацию. NEAT также позволяет удобно определять морфологические модели нейронов. Эти модели могут быть смоделированы с помощью интерфейса с симулятором NEURON [Carnevale2004] или могут быть проанализированы двумя классическими методами: ▫️(i) метод разделения переменных [Major1993] для получения ядер импеданса в виде суперпозиция экспоненциальных величин ▫️(ii) метод Коха для вычисления импедансов с линеаризованными ионными каналами аналитически в частотной области [Koch1985]. Кроме того, NEAT реализует фреймворк нейронного дерева оценки [Wybo2019] и связанный с ним симулятор C++ для анализа независимости от субъединиц. Ставится командой pip install neatdend Документация и примеры кода здесь Разъяснивший Python

⚡️Дарим сразу три новеньких iPhone 16 за подписку! Для участия в розыгрыше нужно: 1. Быть подписанным на The Экономист, Доллар по тридцать и Чё по трендам? 2. Нажать «Участвую!» под этим постом Бот случайным образом выберет победителей 2 июня в 18:00. Айфоны за свой счёт застрахуем и отправим в любую точку мира. Всем удачи!

Как работать с наследованием в Python? Наследование — одна из основных концепций объектно-ориентированного программирования, которая позволяет создавать новые классы на основе существующих, переиспользуя их свойства и методы. В Python наследование реализуется довольно просто и интуитивно. Основная идея наследования заключается в том, что один класс (потомок) может наследовать атрибуты и методы другого класса (родителя). Это позволяет избежать дублирования кода и упрощает изменения и обновления. Python поддерживает множественное наследование, то есть один класс может наследовать свойства и методы сразу от нескольких классов-родителей. Для этого достаточно указать их имена через запятую в скобках после имени класса-потомка. В контексте наследования в Python есть несколько важных функций и атрибутов, которые могут пригодиться: Наследование в Python — мощный инструмент, который позволяет создавать гибкие и масштабируемые программы. Разъяснивший Python

PrettyTable – это Python-модуль, который облегчает создание таблиц в коде. На его основе можно легко создавать таблицы из результатов запросов или из любых других данных. Библиотека была разработана Дайвом Льюисом и имеет удобный и понятный синтаксис, который позволяет создавать с помощью пары строк кода красивые таблицы. PrettyTable позволяет форматировать таблицы, выравнивать данные, добавлять заголовки и многое другое. Это делает эту библиотеку полезным инструментом для анализа, презентации и отображения данных на экране. PrettyTable позволяет очень просто и быстро настраивать таблицы в Python. Библиотека отлично подходит для работы с большим объемом данных, которые необходимо представить в удобочитаемом формате. Она позволяет легко форматировать таблицы и менять их визуальное отображение. Ставится командой ⚙️ pip install prettytable Документация и примеры кода здесь Разъяснивший Python

Что такое Django и Flask Django и Flask являются двумя популярными веб-фреймворками на языке программирования Python. Они используются для создания веб-приложений и сайтов различной сложности. Django – это высокоуровневый веб-фреймворк Python, который придерживается принципа «batteries included» (все в комплекте). Это значит, что Django предоставляет множество инструментов и компонентов прямо из коробки, таких как административный интерфейс, систему аутентификации пользователей, поддержку работы с базами данных и многое другое. Flask – это микро-фреймворк для создания веб-приложений на Python. В отличие от Django, Flask является более легковесным и гибким решением, которое предоставляет минимальный набор функциональности из коробки. Расширение функционала возможно с помощью внешних модулей и библиотек. Разъяснивший Python

Gensim - это библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов на Python. Она широко используется для таких задач, как обобщение текста, кластеризация документов и тематическое моделирование. Gensim обладает широким спектром инструментов для работы с текстовыми данными, включая word2vec и LDA (скрытое распределение Дирихле). Как использовать Gensim для обучения модели word2vec представлено на фото Ставится командой pip install --upgrade gensim Документация и примеры кода здесь Разъяснивший Python

Глубокая заморозка объектов с types.MappingProxyType Иногда нужно создать словарь, который нельзя изменить — например, для констант или конфигурации. Вместо копирования или заморозки вручную, можно использовать MappingProxyType. Итог: MappingProxyType создаёт читаемую, но неизменяемую обёртку над словарём — отличный способ защитить данные от случайного изменения, особенно в конфигурациях и API-интерфейсах. Разъяснивший Python

⚡️ Айтишник из «VISION» скупил курсы айти школ и выложил гигабайты материалов к себе Каждый найдет что-то по душе: 1202 ГБ — Python 1811 ГБ — Frontend 1100 ГБ — C / C++ / C# 804 ГБ — Java 411 ГБ — SQL & БД 309 ГБ — DevOps 998 ГБ — ИБ & Хакинг 773 ГБ — Kotlin / Swift 189 ГБ — PHP 201 ГБ — GoLang 170 ГБ — Rust 167 ГБ — QA / Тестирование 310 ГБ — 1C + Лицензии 495 ГБ — Машинное обучение 704 ГБ — Аналитика Данных 991 ГБ — Дизайн Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻

Автоматический резюме-аналитик Данная программа позволяет загружать .pdf или .docx файл с резюме, извлекает ключевые навыки, опыт, контакты, и формирует краткий отчет. В результате можно разобрать резюме без ручного чтения – отличный инструмент для HR, рекрутеров или разработчиков. Ссылка на код Разъяснивший Python

Бесплатный мини-курс по Java — начните программировать уже сегодня Java-разработчики востребованы и зарабатывают от 80 000 ₽. Хотите проверить свои силы? На мини-курсе вы создадите три проекта, освоите основы языка и поймете, подходит ли вам этот путь. Без опыта в IT, бесплатно и с поддержкой эксперта. А еще получите доступ к материалам и скидку на обучение. К тому же, каждый, кто посмотрит 1-е занятие, получит доступ к изучению английского языка на платформе Skillbox на год. Количество мест ограничено! Успейте записаться. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Pandas - это библиотека для обработки и анализа данных на Python. Она широко используется для работы со структурированными данными и отлично подходит для очистки, преобразования и анализа данных. Pandas имеет широкий спектр инструментов для работы с данными, включая объекты dataframe и series, которые похожи на таблицы и столбцы в SQL. Как использовать Pandas для загрузки и изучения набора данных представлены на фотографии Ставится командой ⚙️ pip install cython Документация и примеры кода здесь Разъяснивший Python

Что такое асинхронное программирование в Python Асинхронное программирование является подходом в разработке программного обеспечения, который позволяет одновременно выполнять несколько задач без блокирования основного потока выполнения. Преимущества асинхронного программирования включают: Более эффективное использование ресурсов Улучшенная отзывчивость приложений Упрощение кода для параллельного выполнения задач Основы асинхронного программирования в Python Для использования асинхронного программирования в Python, необходимо знакомство с ключевыми словами async и await: async используется для объявления асинхронной функции. Это означает, что функция будет возвращать объект coroutine, который можно выполнить асинхронно. await используется внутри асинхронной функции для ожидания результата другой асинхронной операции. Это позволяет основному потоку продолжить выполнение других задач, пока ожидается результат. Разъяснивший Python

Ограничение времени выполнения кода с signal Когда нужно завершать долгие операции (например, при парсинге или работе с API), полезно уметь ставить таймаут на блок кода. Итог: Модуль signal позволяет элегантно ограничивать время выполнения операций. Особенно полезен при работе с нестабильными внешними источниками или написании защищённых CLI-утилит. Работает только в UNIX-системах. Разъяснивший Python