Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований

Altair Библиотека Altair — это декларативная библиотека для создания статистических визуализаций. Она основана на спецификации Vega-Lite и позволяет создавать сложные графики с минимальным количеством кода. Altair предоставляет простой синтаксис для создания графиков, а также интегрируется с Jupyter Notebook и JupyterLab для интерактивного отображения графиков. Результат работы кода — столбчатая диаграмма, отображающая цены на разные виды фруктов. Если вы хотите сохранить график в виде файла, вы можете использовать метод save(). На втором изображении представлен результат работы программы.

🤖 Создание собственного ИИ-бота на Python за 33 строчки кода В статье рассказываем, как создать собственный чат-бот на Python с помощью языковой модели falcon-7b-instruct, которая следует инструкциям. Доступ к модели мы получаем благодаря Hugging Face. 🔗 Читать статью 🔗 Зеркало

❗️Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде! Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем: 👉авторов в наше медиа proglib.io 👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов Подробности тут. Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴 Ждем ваших откликов 👾

В чем разница между списками и массивами? Примечание: в стандартной библиотеке Python есть объект array, но здесь мы специально будем обсуждать массив из популярной библиотеки Numpy. Списки в каждом индексе можно заполнять разными типами данных. Массивы требуют однородных элементов. Арифметические действия в списках добавляют или удаляют элементы из списка. Арифметические действия на массивах соответствуют функциям линейной алгебры. Массивы используют меньше памяти и обладают значительно большей функциональностью.

🐍🕵 5 лучших Python инструментов для специалистов по кибербезопасности В данной статье представлен обзор пяти высокоэффективных инструментов на базе языка Python, применяемых в сфере информационной безопасности. Рассматриваются их ключевые функции и области применения. 🔗 Читать статью 🔗 Зеркало

Валидаторы данных Не стоит писать собственные регулярные выражения для валидации почты и URL. Модуль validators даёт возможность использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. Документация доступна здесь (https://validators.readthedocs.io/en/latest/).

Модуль threading Модуль threading в Python позволяет создавать и управлять потоками выполнения, что даёт возможность программам эффективно обрабатывать задачи параллельно. Потоки позволяют выполнять несколько частей программы одновременно, что может улучшить отзывчивость и производительность.

🐍📦 Ваш код достоин PyPI: как правильно опубликовать Python-пакет Это краткая инструкция по публикации Python-пакетов на PyPI. Узнайте, как структурировать проект, настроить метаданные и загрузить свой пакет в репозиторий. 🔗 Читать статью 🔗 Зеркало

👾 Дуэт для старта в Data Science Когда все казалось потерянным и надежда на карьеру в DS и аналитики исчезала. Он часами изучал возможности, но так и не находил выхода. Но появилась она, с предложением, которое изменит всё… ...до 30 июня курс по математике за полцены и курс по Machine Learning в подарок 🛍14 990 ₽ (вместо 29 990 ₽)🛍 Что ждёт вас на курсе: ⭐️Полугодовая программа от преподавателей ВМК МГУ ⭐️47 видеолекций и 150 практических заданий ⭐️Бессрочный доступ ко всем материалам курса ⭐️Развернутая обратная связь по всем домашним заданиям и ссылки на полезные дополнительные материалы 🫶 Воспользуйтесь шансом, чтобы начать свой путь в Data Science – https://proglib.io/w/e652284c

Метод str.expandtabs() Метод str.expandtabs() используется для замены символов табуляции ('\t') в строке на пробелы в соответствии с заданным размером шага табуляции. Метод принимает один аргумент — tabsize, который указывает количество пробелов, на которое следует заменять каждый символ табуляции.