Программистика

Меня просили объяснить, как работает этот код. Так что давайте приступим: Буду стараться объяснять всё очень подробно, объясняя каждую маленькую деталь. fibonacci_numbers = [0, 1] - Инициализируем список, состоящий из двух элементов 0 и 1. Дальше у нас идёт строка while fibonacci_numbers[-1] + fibonacci_numbers[-2] < 1000:, разобьём её на несколько составных частей. 1. fibonacci_numbers[-1] берём из списка последний его элемент, который сперва будет равен 1. (Python позволяет доставать элементы списка с конца - это делается с помощью "-" перед цифрой, указывающей индекс элемента массива, причём если вы указываете элемент списка с конца, то отсчёт идёт с единицы, а не с нуля, как это, обычно, делается) 2. fibonacci_numbers[-2] берём из списка предпоследний его элемент, который в первой итерации цикла будет равен нулю. 3. fibonacci_numbers[-1] + fibonacci_numbers[-2] сумма последнего и предпоследнего элементов списка. 4. fibonacci_numbers[-1] + fibonacci_numbers[-2] < 1000 задаём условие: сумма последнего и предпоследнего элементов списка меньше тысячи. 5. while fibonacci_numbers[-1] + fibonacci_numbers[-2] < 1000: создаём цикл, который трактуется так: Пока сумма сумма последнего и предпоследнего элементов списка меньше тысячи, выполняется условие:.

fibonacci_numbers.append(fibonacci_numbers[-1] + fibonacci_numbers[-2])

это и есть условие цикла, которое добавляет в список ещё один элемент, который является суммой последнего и предпоследнего элементов последней версии списка, и этот список будет дополнятся до того момента, пока сумма последнего и предпоследнего элементов последней версии списка не будет >1000, причём этот элемент, который является суммой последнего и предпоследнего элементов последней версии списка и который >1000, не добвляется в список. sum_of_fibonacci = sum(fibonacci_numbers) - создаём переменную, которая берёт значения суммы всех элементов массива. print(sum_of_fibonacci) - эта строка выводит число: 2583. Потому что это и есть сумма всех элементов массива, у которого сумма последнего и предпоследнего элемента <1000. А если хотите узнать подробнее о работе этого алгоритма почитайте стать про числа Фибоначчи. @programistica // #article

🖥 Применение Python в автоматизации процессов DevOps В мире разработки программного обеспечения DevOps становится все более популярным подходом, объединяющим разработку и операции для более быстрой и надежной поставки программного обеспечения. Python стал одним из ключевых инструментов в этой области благодаря своей гибкости, мощности и богатой экосистеме библиотек. В этой статье я расскажу, как Python используется в автоматизации процессов DevOps, включая управление инфраструктурой и CI/CD. 🗣Управление инфраструктурой с помощью Python 🗣Непрерывная интеграция и доставка (CI/CD) с использованием Python 🗣Пример скрипта на Python для управления инфраструктурой 🗣Пример скрипта на Python для CI/CD с использованием Jenkins API 🔗 Читать полностью @programistica // #article

👀 Книга: Алгоритмы и структуры для массивных наборов данных ⏺Наброски на основе хеша ⏺Обзор хеш-таблиц и современного хеширования ⏺Приближенная принадлежность: блумовские и порционные фильтры ⏺Оценивание частоты и набросок count-min ⏺Оценивание кардинального числа и алгоритм HyperLogLog ⏺Потоковые данные: сведение всего воедино ⏺Формирование выборок из потоков данных ⏺Приближенные квантили на потоках данных И многое другое @programistica // #doc

💻 Вопрос из собеседования: Опишите принцип работы сборщика мусора в python. 👀Python использует автоматическое управление памятью, что означает, что разработчику не нужно явно выделять или освобождать память в своем коде. Вместо этого в Python есть встроенный сборщик мусора, который автоматически управляет памятью для объектов, на которые больше нет ссылок. 👀Сборщик мусора запускается периодически и ищет объекты, на которые больше не ссылается ни одна переменная в коде. Затем эти объекты идентифицируются как мусор и удаляются из памяти. Сборщик мусора работает, отслеживая ссылки на объекты в памяти, используя механизм подсчета ссылок. Каждый раз, когда создается новая ссылка на объект, счетчик ссылок для этого объекта увеличивается. Точно так же, когда ссылка удаляется, счетчик ссылок уменьшается. 👀Однако одного подсчета ссылок недостаточно для обработки всех случаев управления памятью. В некоторых случаях могут быть циклические ссылки, когда два или более объекта ссылаются друг на друга и больше не нужны. Для обработки этих случаев сборщик мусора Python использует вторичный механизм, называемый «обнаружение циклов». Этот механизм периодически ищет циклические ссылки среди объектов, и если они найдены, он знает, что нужно удалить циклическую ссылку и освободить память. ‼️В целом, сочетание подсчета ссылок и обнаружения циклов позволяет Python автоматически управлять памятью и обеспечивать очистку объектов, когда они больше не нужны. Это приводит к более эффективному использованию памяти и снижает риск нехватки памяти в приложениях, которые долго работают или интенсивно используют память.

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥

@programistica // #jobs

🖥Создание криптовалютного кошелька с использованием Python и библиотеки Bitcoin Криптовалютные кошельки являются неотъемлемой частью работы с криптовалютами, обеспечивая безопасное хранение и управление вашими цифровыми активами. В этой статье я расскажу, как создать простой криптовалютный кошелек с использованием языка программирования Python и библиотеки Bitcoin. 🗣Введение в криптовалютные кошельки 🗣Использование Python и библиотеки Bitcoin 🗣Создание простого криптовалютного кошелька 🔗 Читать полностью @programistica // #article

👀 Книга: Python. Полное руководство ⏺ОСНОВЫ. ПЕРВАЯ ПРОГРАММА ⏺ПЕРЕМЕННЫЕ И ТИПЫ ДАННЫХ ⏺ОПЕРАТОРЫ ⏺ЦИКЛЫ И УСЛОВНЫЕ ОПЕРАТОРЫ ⏺МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ ⏺СТРОКИ И СТРОКОВЫЕ ФУНКЦИИ ⏺РЕГУЛЯРНЫЕ ВЫРАЖЕНИЯ ⏺СПИСКИ ⏺КОРТЕЖИ И многое другое @programistica // #doc

🖥 Введение в биоинформатику с использованием Python: Основы и инструменты Биоинформатика - это область науки, которая объединяет биологию, информатику и статистику для анализа и интерпретации биологических данных, таких как геномы, белки, метаболиты и другие молекулярные данные. В этой статье я расскажу основы биоинформатики и покажем, как использовать Python для работы с биологическими данными. 🗣Что такое биоинформатика? 🗣Основные задачи биоинформатики 🗣Использование Python в биоинформатике 🗣Основные библиотеки Python для биоинформатики 🗣Примеры задач биоинформатики с использованием Python 🔗 Читать полностью @programistica // #article

🖥 Библиотека doit 👀doit - это инструмент для автоматизации выполнения задач и сборки проектов на языке Python. С помощью этой библиотеки вы можете определять цепочки задач с учетом их зависимостей и условий выполнения, что делает процесс сборки проекта более гибким и эффективным. 👩‍💻Пример использования библиотеки doit для сборки проекта:

from doit import create_after

def task_compile():
    """Задача компиляции исходного кода"""
    return {
        'actions': ['gcc -o main main.c'],
        'file_dep': ['main.c'],
        'targets': ['main'],
    }

@create_after('task_compile')
def task_run():
    """Задача выполнения скомпилированного приложения"""
    return {
        'actions': ['./main'],
        'verbosity': 2,
    }

def task_clean():
    """Задача очистки временных файлов"""
    return {
        'actions': ['rm -f main'],
    }

@programistica // #Library

💻 Вопрос из собеседования: Как сделать копию объекта? Как сделать глубокую копию объекта? ➡️Метод copy() создает поверхностную копию объекта, то есть создает новый объект, который содержит ссылки на те же объекты, что и исходный объект. Если вы измените какой-либо из этих объектов, изменения отразятся и на копии, и на исходном объекте. ➡️Метод deepcopy() создает глубокую копию объекта, то есть создает новый объект, который содержит копии всех объектов, на которые ссылаются элементы исходного объекта. Если вы измените какой-либо из этих объектов, изменения не отразятся на копии или на исходном объекте. 👩‍💻Вот примеры использования этих методов:

import copy
# создание копии объекта
new_list = old_list.copy()
# создание глубокой копии объекта
new_list = copy.deepcopy(old_list)

где old_list - исходный список, а new_list - его копия. ‼️Примечание: для выполнения глубокого копирования объектов, сами объекты также должны поддерживать копирование. Если объекты в ваших данных не поддерживают копирование, deepcopy() вернет исходный объект, а не его копию.

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥

@programistica // #jobs

🖥 Прогнозирование финансовых временных рядов с помощью Python и машинного обучения Финансовые временные ряды представляют собой последовательности данных, описывающие изменения в финансовых показателях, таких как цены акций, объемы торгов и финансовые показатели компаний. Прогнозирование таких временных рядов имеет важное значение для принятия финансовых решений и управления рисками. В этой статье я расскажу, как использовать Python и методы машинного обучения для прогнозирования финансовых временных рядов. 🗣Зачем прогнозировать финансовые временные ряды? 🗣Использование Python для анализа данных и машинного обучения 🗣Шаги прогнозирования финансовых временных рядов 🗣Пример прогнозирования с помощью Python 🔗 Читать полностью @programistica // #article

🖥 Библиотека DEAP Сегодня я вам расскажу про очень интересную библиотеку! 👀DEAP (Distributed Evolutionary Algorithms in Python) - это библиотека, предназначенная для реализации и исследования эволюционных алгоритмов на языке Python. Она предоставляет инструменты для создания генетических алгоритмов, генетического программирования и других методов оптимизации. 👩‍💻Пример использования библиотеки DEAP для решения задачи оптимизации:

from deap import base, creator, tools

# Определение классов для особей и целевой функции
creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

# Инициализация инструментов
toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)
toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_bool, n=10)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# Определение целевой функции
def evaluate(individual):
    return sum(individual),

toolbox.register("mate", tools.cxOnePoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutFlipBit, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)
toolbox.register("evaluate", evaluate)

# Создание начальной популяции и эволюция
population = toolbox.population(n=50)
NGEN = 10
for gen in range(NGEN):
    offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=0.5, mutpb=0.1)
    fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring)
    for fit, ind in zip(fits, offspring):
        ind.fitness.values = fit
    population = toolbox.select(offspring, k=len(population))

# Вывод лучшей особи
best_ind = tools.selBest(population, k=1)[0]
print("Best individual:", best_ind)
print("Fitness:", best_ind.fitness.values[0])

@programistica // #Library

🖥 Использование библиотеки PyQt для создания многофункциональных графических приложений на Python Python - мощный язык программирования с широким спектром возможностей. Он предоставляет разработчикам гибкий инструментарий для создания различных приложений, включая графические интерфейсы пользователя (GUI). В этой статье я расскажу о использовании библиотеки PyQt, основанной на Qt, для создания многофункциональных графических приложений на Python. 🗣Введение в PyQt 🗣Создание простого приложения 🗣Расширение функциональности 🔗 Читать полностью @programistica // #article

👀 Книга: Python - это просто ⏺Введение в Data Science и основы программирования ⏺Введение в Python ⏺Основы Python ⏺Объекты и операторы в Pythoo ⏺Операторы управления потоком ⏺Функции И многое другое @programistica // #doc

💻 Шпаргалка по Python (2024) ⏺Что такое Python? ⏺Ввод на Python ⏺Операторы в Python ⏺Комментарий к Python ⏺Тип данных в Python ⏺Строка Python ⏺Условные операторы ⏺Функции Python ⏺Функция сборки Python ⏺Регулярное выражение на Python ⏺Обработка файлов на Python ⏺Инструкция Try and Except ⏺Концепции УПС на Python ⏺Модули Python ⏺Ответы на вопросы интервью по Python ⏺Шпаргалка по Python – Часто задаваемые вопросы 🔗 Ссылка на шпаргалку @programistica // #doc