Just Python

Использование reversed() Функция reversed() позволяет получить обратный порядок элементов в списке. В этом примере мы используем функцию reversed() для получения списка чисел в обратном порядке. #theory // Just Python

pywin32 & пример использования Получаем доступ к системной информации и получаем разрешение монитора. Для этого используем функцию GetSystemMetrics(). #theory // Just Python

join — метод, который объединяет элементы в итерируемом объекте в одну строку, используя указанный разделитель. Join принимает в качестве параметров итерируемый объект (например, список, кортеж или строку). Она возвращает новую строку, в которой элементы итерируемого объекта объединены с помощью указанного разделителя. На примере(см. выше) мы имеем список с элементами 'apple', 'banana' и 'orange'. С метода join мы объединяем эти элементы, используя запятую и пробел в качестве разделителя. В результате получаем новую строку, содержащую 'apple, banana, orange', которая затем выводится на экран :3 #theory // Just Python

Уже очевидно, что крипта — главная золотая жила 2025 года. Посмотрите сами. По указу Трампа США инвестирует туда миллиарды долларов, Европа оплачивает газ и нефть в биткоине, а в России вот-вот появится своя криптобиржа. Мы плавно входим в эпоху, когда сегодня 1 монетка стоит пару долларов, а уже завтра — больше квартиры. И кто не поленится разобраться в крипте сейчас — сколотит состояние. Для этого не нужны особые знания и сотни часов возни с непонятными терминами — просто читайте этого инсайдера Это один из известнейших специалистов по крипте в России. Еще в 2017 году он кричал, что за ней будущее, а сейчас объясняет, какие монеты вырастут на сотни процентов уже в феврале и как даже новичку забрать стабильно делать 40% в месяц Сколотить достойный капитал никогда еще не было так просто — подписывайтесь, в закрепе есть торговая система и список монет которые скоро дадут «иксы»

Scrapy - это быстрый высокоуровневый фреймворк для веб-сканирования и веб-скрейпинга. Сканируйте веб-сайты и извлекайте структурированные данные с их страниц. Его можно использовать для: широкий спектр целей, от интеллектуального анализа данных до мониторинга и автоматизированного тестирования. Основными возможностями Scrapy являются: 🔴 автоматическая обработка запросов и ответов с использованием асинхронности; 🔴 извлечение данных из HTML и XML документов с помощью XPath и CSS-селекторов; 🔴 эффективная обработка веб-форм и управление сессиями; 🔴 расширяемость за счёт огромного количества плагинов, упрощающих разработку и настройку веб-пауков. Ставится командой ⚙️ pip install scrapy Документация и примеры кода здесь

🔥 Ищешь новые возможности для развития и роста? iGaming — твой шанс стать частью одного из самых быстрорастущих рынков в мире: ✨ Бюджеты. Индустрия инвестирует миллионы в маркетинг, технологии и развитие; ✨ Инновации будущего. Спрос на передовые технологии огромен, и они внедряются быстрее, чем в других бизнесах; ✨ Карьерный рост. Индустрия нуждается в сильных кадрах — используй возможность и займи сильную позицию в компании; ✨ Международные уровень. Работай с крупнейшими мировыми брендами и проектами. Узнай об iGaming больше от Owner 1win — канале основателя передового холдинга в сфере

TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для создания и развёртывания моделей машинного обучения. Это одна из самых популярных библиотек для искусственного интеллекта и машинного обучения, которая используется такими компаниями, как Airbnb, Intel и Twitter. TensorFlow отлично подходит для построения нейронных сетей и моделей глубокого обучения, а также обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей. Как использовать TensorFlow для построения простой нейронной сети представлено на картинке. #theory // Just Python

💖 Scikit-learn - это широко используемая библиотека для машинного обучения на Python. Она построена поверх NumPy и SciPy и предлагает широкий спектр инструментов для создания и оценки моделей машинного обучения. Scikit-learn отлично подходит для построения традиционных моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений и кластеризация k-средних. Как использовать scikit-learn, чтобы построить простую модель линейной регрессии представлено на картинке Ставится командой ⚙️ pip install -U scikit-learn Документация и примеры кода здесь

Keras - это высокоуровневая библиотека нейронных сетей для Python. Она создана поверх TensorFlow и предназначена для того, чтобы максимально упростить построение и обучение нейронных сетей. Keras отлично подходит для построения моделей глубокого обучения и обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей. Как использовать Keras для построения простой нейронной сети представлено на картинке #theory // Just Python

Как парсить данные из HTML и XML в Python Узнайте, как парсить данные из HTML и XML в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и lxml, с примерами кода! Парсинг данных из HTML и XML является распространенной задачей в области Python-разработки. Мы рассмотрим основные инструменты и подходы для решения этой задачи. BeautifulSoup BeautifulSoup — это популярная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет простой и удобный интерфейс для извлечения данных из веб-страниц. lxml lxml — это еще одна мощная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет быстрый и эффективный парсер, основанный на C-библиотеках libxml2 и libxslt. #theory // Just Python

🐼 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

⚡️ Промокод на поездку в Яндекс.Такси за 1 рубль А еще годовой Плюс за 50р, Биг Спешл комбо во Вкусно-и-точка за отзыв и 10 доставок от Яндекса доступны на канале ЯМбические скидки. ‼️ Тут сотрудники Яндекса делятся промиками «для своих» Скорее подписывайтесь, ведь самые крутые промокоды отрывают буквально с руками: https://t.me/+OGLZAmqV1xM0NjBi

shutil.disk_usage() Метод shutil.disk_usage() из модуля shutil предоставляет информацию о месте на диске, включая общий объём, используемое и доступное пространство. Это полезно для мониторинга состояния файловой системы. #theory // Just Python

inspect.getmembers() Метод inspect.getmembers() из модуля inspect позволяет получить список всех членов объекта, включая методы, атрибуты и встроенные свойства. Это полезно для анализа структуры классов и объектов во время выполнения. #theory // Just Python

concurrent.futures.as_completed() Метод concurrent.futures.as_completed() позволяет обрабатывать завершение асинхронных задач в порядке их завершения. Это полезно для параллельной обработки, где важно начать работу с результатами, как только они готовы. #theory // Just Python

Друзья , хочу обратить ваше внимание на проект Zifretta Ecosystem !👍 Сейчас ,в связи с грядущей фазой открытой стадии их майнинг бота , (куда каждый сможет зайти абсолютно свободно и добывать будущий токен проекта $ZFR) проходит..🍸 ⛅️ Розыгрыш ПК В количестве 10 шт в кастомном оформлении Zifretta , совместно с их партнёрами из CapsGame и TryTON. Кстати говоря ПК очень заряженные и помимо них будет ещё 90 не менее крутых призов ,а так же памятная SBT всем участникам розыгрыша. Подробные условия по розыгрышу можно узнать у них на канале в одном из последних постов или уточнить в чате - модерация очень приветливая и всегда отвечает быстро на любые интересующие вопросы . Комьюнити и в правду очень ламповое и теплое - чатик находится ТУТ 🚀 -Так же команда активно билдит сервер на базе ГТА V с внедрением криптовалюты.. 🤫 - Проводит очень качественные квесты по типу Cicada3301, благодаря которым и сформировалась их команда🏆 Если вас заинтересовал проект и вы изучаете разработку , команда Zifretta рассмотрит вашу кандидатуру (как опытных программистов так и под развитие , так скажем под свое крыло) , по этому вопросу можете так же написать в чатике и вас направят к руководству 🤝 Не стесняйтесь , команда придерживается максимально открытой политики и все лички у фаундеров всегда открыты🤗 Благодарю вас за внимание , приходите,ребята очень перспективные ,уверен каждый найдет в этом проекте то ,что ему по душе 🚀 РОЗЫГРЫШ | КАНАЛ | МАЙНИНГ БОТ | ЧАТИК

concurrent.futures.as_completed() Метод concurrent.futures.as_completed() позволяет обрабатывать завершение асинхронных задач в порядке их завершения. Это полезно для параллельной обработки, где важно начать работу с результатами, как только они готовы. #theory // Just Python

contextlib.nested Модуль contextlib в Python позволяет обрабатывать несколько ресурсов с помощью менеджеров контекста более лаконично. Это полезно, когда работа идёт с большим числом файлов или объектов. #theory // Just Python

Тестирование: быстрый старт в IT за 0₽ Зарплата начинающего Тестировщика от 80 000₽. Он проверяет работу сайтов, мобильных приложений и ищет в них ошибки. От тестировщика во многом зависит качество итогового продукта, поэтому спрос на данных специалистов растёт. Прямо сейчас Skillbox отдает пятидневный курс по тестированию бесплатно. Переходите по ссылке и участвуйте в тест-драйве профессии. Акция продлится до 25 января: https://go.redav.online/3ce9ac7270bf9c50?erid=2VfnxxcSezk&m=1

Антипаттерн недели: Неоптимальная проверка на принадлежность в списке Использование списков для проверки на принадлежность с оператором in приводит к линейному времени выполнения, что может быть медленным для больших наборов данных. Используйте set для проверки на принадлежность, чтобы снизить время выполнения до O(1). #theory // Just Python