Программистика

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

Решаем простые задачи на PYTHON уровня Junior | CODEWARS

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

🖥 Smartjoiner — это Python-библиотека, которая упрощает процесс объединения элементов коллекции в аккуратно отформатированную строку. Smartjoiner полезен для разработчиков, которым нужно быстро и удобно преобразовывать списки или коллекции в естественно звучащий текст, улучшая взаимодействие с пользователями и качество выводимой информации. pip install smartjoiner

🌐 Ссылка

Программистика|| #doc

👩‍💻 Лучший курс по Python Основа курса - видеоуроки, к которым прилагается текстовый конспект с теоретической базой, ссылками на документацию и дополнительные материалы. Также в курсе присутствуют практические задания для самостоятельного выполнения.

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

Как моментально выбесить разработчиков Программистика || #memes

Программистика || #memes

Python ООП: КОМПОЗИЦИЯ простыми словами.

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

Каждый день без изучения ИИ — это упущенная возможность Пока другие осваивают нейросети и зарабатывают на этом, вы тратите время впустую. Канал «That's IT» — проводник в мире технологий, интернет-культуры, трендов и нейросетей. Здесь вы найдете: — Ежедневные дайджесты главных новостей ИИ. — Эксклюзивные инсайты о разработках и технологиях — Айтишный юмор и немного милых котиков Подписывайтесь и читайте самое важное из мира искуственного интеллекта: @thats_it_ai_tech

🖥 DeepMesh – это исследовательский проект, направленный на создание высококачественных 3D-мешей с помощью методов глубокого обучения. Глубокое обучение для 3D-реконструкции: Проект использует нейросетевые методы для обучения неявных представлений объектов, что позволяет реконструировать гладкие и точные поверхности даже из разрежённых данных (например, облаков точек).Алгоритмы извлечения мешей: После получения неявной функции, описывающей форму объекта, применяются алгоритмы, такие как Marching Cubes, для извлечения явной 3D-сетки. 🐱 Ссылка на GitHub Программистика|| #doc

Вам нравится читать контент на этом канале? Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию? Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это: 1) Нажмите на ссылку: Вход 2) Пополняйтесь удобным способом 3) Размещайте публикацию Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.

👀 Как устроен Python Python – невероятный язык, популярный во многих областях. Он используется для автоматизации простых и сложных задач, цифровой обработки, веб-разработки, игр… Независимо от того, перешли ли вы на Python с другого языка, руководите группой программистов, работающих на Python, или хотите расширить свое понимание, имеет смысл подойти к изучению Python со всей серьезностью. Программистика|| #doc

Ищете готовые скрипты 💻 на Python ❓ На канале Python_Scripts всегда огромный выбор 🚀 : 📍 боты 🤖 📍 парсеры 📁 📍 чекеры 🔍 📍 автоматизация 🔧 📍 многое другое 💻 Подписывайтесь и пользуйтесь❕ 👇👇👇 Ссылка на канал : 👇👇👇 https://t.me/Py_Script

🟢 Ошибка: Изменение списка во время итерации Одна из самых распространённых ошибок в Python — изменение списка во время его обхода. Ошибка ❌ :

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        numbers.remove(num)  # ❌ Ошибка! Пропускаются элементы

print(numbers)  # Ожидали [1, 3, 5], но получили [1, 3, 4]

👍 Разбор: ✔️ При удалении элементов индексы смещаются, что приводит к пропуску значений. ✔️ В этом примере 4 не удалится, так как после удаления 2 список сдвигается, и 3 занимает место 2, а цикл переходит к 4, пропуская 3. ✅ Правильное решение: Использовать List Comprehension

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers = [num for num in numbers if num % 2 != 0]

print(numbers)  # Вывод: [1, 3, 5]

💡 Запомни: ✔️ Не изменяй список во время итерации. ✔️ Используй List Comprehension или создавай новый список. ❓ А вы знали об этом? Если нет поставьте 👍 Если да поставьте 🔥

Сливаем вам 2 архива на 500 курсов! ➤ Backend и языки программирования: - Python - SQL - REST - Java - PHP - Go - NoSQL - C# - C++ - Rust - JavaScript - Другое ➤ Frontend и Web-дизайн: - JavaScript - Figma - Web-Дизайн - HTML/CSS - Верстка - UI/UX - Другое

👀 Профессиональная разработка на Python В книге описаны современные передовые практики и методы, позволяющие создавать ясный и удобный для сопровождения код. Объясняются языковые средства Python, обычно мало рассматриваемые в других изданиях: от повторно используемых консольных скриптов, одновременно играющих роль микросервисов благодаря точкам входа, до эффективного использования модуля asyncio для объединения данных из различных источников Программистика|| #doc

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

Программистика || #memes

🟢 Ошибка: Изменение списка во время итерации Одна из распространённых ошибок в Python — изменение списка во время его обхода. Ошибка ❌:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        numbers.remove(num)

print(numbers)  # Ожидаем [1, 3, 5], но получаем [1, 3, 4]

👍 Что пошло не так? ✔️ Удаление элементов смещает индексы, из-за чего некоторые элементы пропускаются. ✔️ В нашем примере 4 не удаляется, потому что после удаления 2 список сдвигается, и 3 становится на место 2, а цикл переходит к 4, пропуская 3. ✔️ Правильное решение: Использовать списковое включение (List Comprehension)

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers = [num for num in numbers if num % 2 != 0]
print(numbers)  # Вывод: [1, 3, 5]

💡 Запомни: ✔️ Никогда не изменяй список во время его итерации. ✔️ Используй List Comprehension или создавай новый список. ❓ А вы знали об этом? Если нет поставьте 👍 Если да поставьте 🔥

📖 Парсинг с помощью Python. Веб-скрапинг в действии. 3-е межд. изд. Если программирование — магия, то веб-скрапинг — настоящее колдовство. Написав простую автоматизированную программу, можно отправлять запросы веб-серверам, получать ответы с данными, а затем анализировать эти данные и извлекать необходимую информацию. Это обновленное третье издание книги не только познакомит вас с веб-скрапингом, но и послужит исчерпывающим руководством по сбору практически любых видов данных в современном Интернете. В части I основное внимание уделено механике веб-скрапинга: как с помощью Python отправлять запросы веб-серверам, обрабатывать ответы и автоматизировать взаимодействие с сайтами. В части II исследуются более конкретные инструменты и приложения, которые пригодятся при любом сценарии веб-скрапинга. Книга покажет, как: • анализировать сложные HTML-страницы; • разрабатывать веб-сканеры с помощью фреймворка Scrapy; • хранить данные, полученные с помощью скрапинга; • читать и извлекать данные из документов; • очищать и нормализовывать плохо отформатированные данные; • читать и записывать информацию на естественных языках; • выполнять поиск по формам и страницам входа; • выполнять скрапинг jаvascript-кода и работать с API; • писать и использовать программы для преобразования изображений в текст; • обходить противоскрапинговые ловушки и блокаторы ботов; • тестировать свои веб-сайты с помощью скрапинга. Теоретически веб-скрапинг - это сбор данных с помощью любых средств, кроме программ, использующих API (или через браузер пользователя). Чаще всего для этого пишут программу, которая автоматически отправляет запрос на веб-сервер, получает данные ( обычно в формате HTML или других форматах веб-страниц), а затем парсирует их для извлечения полезной информации. ➡️ Скачать Программистика|| #doc

⚡️ 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👆🏻