Python академия

Твой Советник по саморазвитию и в бизнесе Ты точно знаешь, что хочешь большего! Уметь вдохновлять людей, организовывать сложные процессы, грамотно строить свой бизнес и при этом не забывать про собственное развитие — это реально! В нашем канале Блокнот Советника мы делимся тем, что действительно работает: ✅Как сделать так, чтобы люди шли за тобой как за сильным лидером, а не просто выполняли задания? ✅Как найти баланс между жёстким менеджментом и человеческим подходом. ✅Как не терять мотивацию, когда кажется, что сил больше нет. Мы говорим про менеджмент, лидерство и собственное развитие без заезженных фраз и пустых советов. Теория, реальные примеры, идеи и инструменты, которые помогут тебе стать лучше. Если хочешь, чтобы твои действия приносили результат, подписывайся. Начать всегда легче, чем кажется. Подписаться #реклама О рекламодателе

Функция itertools.cycle Напоминаю, что у нас всё ещё идёт набор на курс, который начинается уже в этот понедельник. А сейчас покажу вам кое-что интересное из курса. В лекции, посвященной итераторам и генераторам, мы также показываем полезные функции из пакета itertools. К примеру, метод cycle из последовательности ['red', 'white', 'blue'] генерирует повторяющуюся бесконечную. А далее, например, можно воспользоваться islice. Он возвращает конечный итератор из любой большой или даже бесконечной последовательности. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Как обрабатывать исключения? Обработка исключений в Пайтон – это очень просто. Потратим немного времени и напишем несколько примеров, которые их вызовут. Мы начнем с одной из самых элементарных проблем: деление на ноль. Если мы обратимся к урокам элементарной математики, то вспомним, что на ноль делить нельзя. В Пайтоне данная операция вызовет ошибку, как мы можем видеть в примере выше. Чтобы поймать ошибку, мы завернем операцию в оператор try/except. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Профессиональная конференция по UX/UI 22 февраля в Москве пройдёт профильная UX/UI конференция для тех, кто проектирует и создаёт интерфейсы. 20+ экспертов топовых digital-агентств и RnD. 3 потока докладов. Кейсы от ведущих агентств. Активный нетворкинг. Афтепати в завершении дня. Программа и билеты на сайте. Узнать больше #реклама uxuiconf.ru О рекламодателе

Создание функций на основе других с "замороженными" параметрами Привет, сегодня поговорим про очень важную функцию partial из пакета functools. Более подробно мы рассказываем про это в курсе, но сейчас дадим краткое описание работы. Данная функция принимает в качестве первого аргумента любую другую функцию, а дальше параметры, которые будут автоматически переданы в эту функцию при вызове уже новой функции, которую вернёт partial. Например, можем создать функцию, которая умножает два числа, а потом "заморозить" один аргумент, как на картинке. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Примеры использования модуля os в Python os.chdir() и os.getcwd() Функция os.chdir позволяет нам вносить изменения в каталоге, который мы в данный момент используем в сессии. Если вам нужно знать, какой путь вы в данный момент используете, для этой нужно вызвать os.getcwd(). Указанный код демонстрирует нам, что мы открыли директорию по умолчанию в Пайтоне, после запуска данного кода в IDLE. После этого мы изменили папки, при помощи os.chdir(). Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Новые бесплатные курсы в канале Selectel Newsfeed. Подойдут всем: от новичков до продвинутых айтишников. Вас ждут обзоры, инструкции и статьи, которые помогут разобраться в темах структурно и последовательно. Вступайте в сообщество IT-специалистов в Telegram от Selectel. Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

all и any Полезные функции, которые помогут узнать есть ли определенные значения в объекте. all возвращает True, если все объекты равны True или удовлетворяют условию. any в свою очередь делает то же самое, но возвращает True, если хотя бы один равен True. Теперь нет необходимости перебирать списки, достаточно использовать данные функции. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Продвинутая работа со списками При работе со списками крайне полезно знать как правильно формировать срезы списка. В приложениях, активно использующих группы данных - срезы незаменимый инструмент. В общей форме формирования среза выглядит следующим образом: list[start:end:step] Комбинации параметров помогут достичь необходимого результата. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Получи грант на обучение в Центральном университете Прояви себя, получи грант до 2,8 млн на обучение ИТ и бизнесу в вузе. Для школьников 10-х и 11-х классов, СПО. Подать заявку #реклама apply.centraluniversity.ru О рекламодателе

Как удалить пустые строки в списке на python? array = ['Stephen King', '', 'J. K. Rowling', '', 'Oliver Bowden'] filtred_array = list(filter(None, array)) print(filtred_array) # Вывод : ['Stephen King', 'J. K. Rowling', 'Oliver Bowden'] Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

😎 Хотите стать Python-разработчиком и начать успешную карьеру в IT? Время действовать! 🐍 Python — самый востребованный язык. На курсе вы изучите синтаксис, фреймворки Django и FastAPI, научитесь работать с базами данных и создадите портфолио, которое привлекает топовые команды. 🚀 Программа составлена практикующими экспертами, а выпускники OTUS высоко ценятся среди ведущих компаний. Обучение с нуля до Junior-разработчика за 6 месяцев! ➡️ Старт уже близко — успейте занять место в группе! Узнать больше и получить скидку до 15% по промокоду PythonBasic_5 : https://vk.cc/cHTGuf Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 Срок действия промокода до 30.01.2025

Блок else в циклах. Блок else в циклах for и while — это конструкция, которая позволяет выполнить определенный блок кода только в случае, если цикл завершился без использования оператора break. В цикле while условие проверяется перед каждой итерацией, и если оно истинно, то выполняется тело цикла. Цикл выполняется до тех пор, пока условие не станет ложным. В случае цикла for, он проходит по элементам последовательности (например, списку) и выполняет указанный блок кода для каждого элемента. Давайте рассмотрим пример использования блока else в цикле for. Предположим, у нас есть функция find_needle, которая принимает на вход список haystack и элемент needle, и ищет needle в haystack. Мы хотим вывести сообщение, если элемент needle не найден в haystack. Для этого мы можем использовать цикл for для прохода по элементам haystack и проверки на равенство с needle. Если элемент найден, мы выводим сообщение и прерываем цикл с помощью оператора break. Если цикл завершается без прерывания, то выполняется блок else.

def find_needle(haystack, needle):
    for item in haystack:
        if item == needle:
            print("Needle found!")
            break
    else:
        print("Needle not found in haystack.")

В данном примере, если элемент needle найден в haystack, то будет выведено сообщение «Needle found!». Если же элемент needle не найден, то будет выполнен блок else и выведено сообщение «Needle not found in haystack.». Это позволяет нам выполнить определенные действия в зависимости от результата поиска элемента в списке. Таким образом, блок else в циклах for и while предоставляет удобный способ выполнения действий, которые должны произойти только в случае, если цикл завершился успешно, без дополнительных проверок условий. Это помогает улучшить читаемость и структуру кода, делая его более понятным и эффективным. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Библиотека Numpy При создании массивом мы получаем тип ndarray. Рассмотрим наиболее часты атрибуты (не методы!) применимые к массивам: ndim - число измерений (чаще их называют "оси") массива. shape - размеры массива, его форма. Это кортеж натуральных чисел, показывающий длину массива по каждой оси. Для матрицы из n строк и m столбов, shape будет (n,m). Число элементов кортежа shape равно ndim. size - количество элементов массива. Очевидно, равно произведению всех элементов атрибута shape. dtype - объект, описывающий тип элементов массива itemsize - размер каждого элемента массива в байтах. data - буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно мы не используем этот атрибут, так как обращаться к элементам массива проще всего с помощью индексов. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Ведем набор учеников 3-10 классов на новый учебный год! Московская школа программистов - это не курсы, а школа с государственной лицензией, которая обучает детей IT с 2001 года. Мы сотрудничаем с МФТИ, НИУ ВШЭ, Яндекс и Физтехпарк Что получит ребенок, в результате обучения: - Участие и победы в олимпиадах всероссийского и международного уровня - Поступление в престижные технические вузы России и работу в известных IT-компаниях: Apple, Google, Yandex, Nvidia и других - Практику на реальных IT-проектах - Усидчивость, целеустремленность и умение работать в команде - Сдача ЕГЭ/ОГЭ на высокие баллы Сейчас идет набор в виртуальный класс. В этом формате, дети в небольших группах обучаются с преподавателем онлайн в реальном времени. Эффективно как очно. Позаботьтесь о том, чтобы ребенок стал востребованным IT-специалистом! Зарегистрироваться #реклама 16+ vc.informatics.ru О рекламодателе

⁠Кэширование функций Кэширование может сэкономить время, когда связанная с вводом или выводом функция периодически вызывается с одинаковыми аргументами. Раньше приходилось создавать свою реализацию, но в Python 3.2+ появился декоратор lru_cache, который позволяет нам быстро кэшировать и вскрывать возвращаемые значения функции. Давайте реализуем калькулятор чисел Фибоначчи с использованием кэша. Советую попробовать запустить любую рекурсивную функцию с кэшированием и без него, прирост в скорости замечается сразу. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Создаём свой контекстный менеджер Привет, в четверг на канале вышел небольшой пост про контекстные менеджеры. Сейчас разберём, как их можно реализовать. В любом контекстном менеджере должны быть определены методы __enter__ и __exit__. В качестве примера создадим подобие уже существующего open. Метод __enter__ вызывается автоматически и возвращает объект файла. После того, как блок with заканчивается, также вызывается метод __exit__, который закрывает файл. А более подробно мы рассказываем про эту тему в нашем курсе по продвинутым темам. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Крупнейший университет искусственного интеллекта Приглашаем на бесплатный однодневный интенсив по AI! Освой искусственный интеллект для профессионального роста: создавай нейросети, автоматизируй бизнес-задачи и зарабатывай на AI-решениях. ✨ 8 000+ студентов со всего мира ✨ 600+ AI-проектов, созданных студентами ✨ Сборная Университета — победители крупнейших AI-хакатонов России ✨ Стажировки в крупнейших компаниях России (РЖД, Ростелеком, РУДН, Совкомбанк, Самолет и другие) ✨ Трудоустраиваем выпускников в крупнейшие компании (Яндекс, ВТБ, Сбербанк, Роскосмос и другие) Будем рады видеть тебя в наших рядах! Узнать больше #реклама 16+ neural-university.ru О рекламодателе

Использование time.sleep() в threading Python Logging Cookbook является хорошим примером использования time.sleep(). Модуль логирования logging является потоко-безопасным, поэтому в данном примере он будет полезнее, чем операторы print(). Здесь для создания двух потоков используется модуль Python threading. Также создается объект входа, что будет вводить threadName в stdout. Затем начинаются оба потока и инициируется цикл для каждого входа из главного потока. Для фиксирования пользователя используется KeyboardInterrupt при нажатии ^Ctrl+C. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Python Requests анализ запроса При составлении запроса стоит иметь в виду, что перед его фактической отправкой на целевой сервер библиотека requests выполняет определенную подготовку. Подготовка запроса включает в себя такие вещи, как проверка заголовков и сериализация содержимого JSON. Если открыть .request, можно просмотреть PreparedRequest. Проверка PreparedRequest открывает доступ ко всей информации о выполняемом запросе. Это может быть пейлоад, URL, заголовки, аутентификация и многое другое. Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff