uk
Feedback

Не попадись на ботовода! Telemetrio знаходить і позначає такі канали мітками 👉 Хочеш бачити мітку, оформляй підписку

Разъяснивший Python

Разъяснивший Python

Відкрити в Telegram

Твой проводник в омут Python'а Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc

Показати більше
6 896
Підписники
+224 години
-97 днів
-6430 днів
Архів дописів
Хочешь освоить Python, но не знаешь где брать материалы? 🐍 Ghostly Python — уютное место для изучения Python на практике. Та
Хочешь освоить Python, но не знаешь где брать материалы? 🐍 Ghostly Python — уютное место для изучения Python на практике. Там вы найдёте уроки, скрипты, шпаргалки, и многое другое, что поможет вам стать уверенным разработчиком. Неважно, новичок вы или опытный программист, — у нас всегда найдётся что-то полезное! 🔥 Заходи прямо сейчас, чтобы не потерять — Ghostly Python!

В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция
В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод. Разъяснивший Python

⚡️После блокировки YouTube, обучающие курсы и лекции взлетели в цене в 3 раза. Выкладываем 7834 ГБ платных курсов, книг и лек
⚡️После блокировки YouTube, обучающие курсы и лекции взлетели в цене в 3 раза. Выкладываем 7834 ГБ платных курсов, книг и лекций для программистов в Telegram, находите нужный канал и подписывайтесь. 🔥МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥Python: t.me/pythonl 🖥C++ t.me/cpluspluc 🎮Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥Java: t.me/javatg 🖥C#: t.me/csharp_ci 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥Базы данных: t.me/sqlhub 🔝 Data Science: t.me/data_analysis_ml 💼 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🧠 ИИ: https://t.me/vistehno 📚 ИТ-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

Как начать отладку при утечке памяти в рабочем приложении Для отладки утечек памяти в Python можно использовать инструменты,
Как начать отладку при утечке памяти в рабочем приложении Для отладки утечек памяти в Python можно использовать инструменты, такие как Memory Profiler или objgraph. Запустите вашу программу с помощью команды python -m memory_profiler my_script.py. Будет выведен подробный отчет о том, сколько памяти используется в каждой строке программы, а также общее использование памяти и любые утечки. Этот код создаст изображение my_list.png, на котором будут показаны все объекты, на которые ссылается my_list, а также все объекты, которые ссылается на них. Это может помочь вам понять, какие объекты держат ссылки на ваши объекты и могут вызывать утечки памяти. Разъяснивший Python

Что такое магические методы dunder Магические методы, также известные как «dunder» (double underscore) методы в Python, это с
Что такое магические методы dunder Магические методы, также известные как «dunder» (double underscore) методы в Python, это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием. Они позволяют определить, как объекты этого класса будут вести себя в различных контекстах, например, при использовании операторов Python, таких как +, -, *, / и т.д., при вызове функций и методов, при сериализации и многое другое. Разъяснивший Python

Pandas: Агрегация и группировка данных Группировка позволяет объединить строки по значениям в одном или нескольких столбцах и
Pandas: Агрегация и группировка данных Группировка позволяет объединить строки по значениям в одном или нескольких столбцах и применить к ним агрегатные функции. Метод groupby создает группы по значению столбца Age и применяет функцию mean() для вычисления средней зарплаты в каждой группе. Разъяснивший Python

Использование pandas для быстрой работы с базами данных Если вам нужно быстро анализировать данные из базы данных, библиотека
Использование pandas для быстрой работы с базами данных Если вам нужно быстро анализировать данные из базы данных, библиотека pandas может значительно упростить процесс. С помощью pandas вы можете легко извлекать данные из базы данных, проводить анализ и манипуляции с ними в удобном табличном формате. Этот лайфхак позволяет значительно ускорить процесс работы с данными в Python, особенно если вы часто работаете с большими объемами информации из базы данных! Разъяснивший Python

Полезные библиотеки Python pdf2docx — Python модуль для конвертации PDF документов в docx и дальнейшего редактирования. Устан
Полезные библиотеки Python pdf2docx — Python модуль для конвертации PDF документов в docx и дальнейшего редактирования. Установка:
$ pip install pdf2docx
Разъяснивший Python

set.intersection() В Python метод set.intersection() возвращает пересечение множеств, то есть элементы, которые присутствуют
set.intersection() В Python метод set.intersection() возвращает пересечение множеств, то есть элементы, которые присутствуют во всех переданных множествах. Это удобно для нахождения общих данных. Разъяснивший Python

list.append() В Python метод list.append() добавляет элемент в конец списка. Это самый простой способ динамически расширять с
list.append() В Python метод list.append() добавляет элемент в конец списка. Это самый простой способ динамически расширять список. Разъяснивший Python

Использование SQLAlchemy для автоматического создания таблиц из моделей При работе с базами данных можно упростить процесс со
Использование SQLAlchemy для автоматического создания таблиц из моделей При работе с базами данных можно упростить процесс создания и управления таблицами, используя SQLAlchemy, который автоматически создаёт таблицы на основе Python-классов (моделей). Этот лайфхак поможет быстро развернуть и настроить структуру базы данных при разработке приложений, без необходимости ручного управления таблицами. Разъяснивший Python

⚡️ В России официально утвердили цифровую валюту Но самое забавное — что 92% граждан не знают даже что такое биржи и криптоко
⚡️ В России официально утвердили цифровую валюту Но самое забавное — что 92% граждан не знают даже что такое биржи и криптокошелек. Не говоря уже о том, как за пару кликов сделать месячную заработную плату. Первые, кто разберется в этом — сколотит состояние💰 Для этого достаточно читать канал Арбитраж Крипты, который откроет вам мир криптовалют и покажет, как на них зарабатывать. Автор канала на пальцах объясняет, как покупать криптовалюту в месте «А» дешевле, а продавать в месте «Б» дороже. «Купили → продали, купили → продали, а разницу забрали себе». Выбор за вами: пролистать или делать по 35 000 ₽ в день, сидя на диване💥 Успейте присоединиться, скоро доступ будет закрыт: @arbitrazh

Работа со строками: Часть 3 Для поиска подстрок ты можешь использовать несколько функций: find() — возвращает индекс первого
Работа со строками: Часть 3 Для поиска подстрок ты можешь использовать несколько функций: find() — возвращает индекс первого вхождения подстроки или -1, если не найдено. replace() — заменяет одну подстроку на другую. Разбить строку на части можно с помощью split(), который возвращает список. Строковые методы isalpha(), isdigit(), isalnum() помогают проверить, состоит ли строка из букв, цифр или является ли она алфавитно-цифровой. Разъяснивший Python

math.ceil() и math.floor() В Python функции math.ceil() и math.floor() из модуля math используются для округления чисел вверх
math.ceil() и math.floor() В Python функции math.ceil() и math.floor() из модуля math используются для округления чисел вверх или вниз до ближайшего целого значения. Это полезно для контроля направления округления. Разъяснивший Python

Полезные библиотеки Python Psudohash — инструмент для генерации разнообразных паролей на основе ключевых слов. Упрощает проце
Полезные библиотеки Python Psudohash — инструмент для генерации разнообразных паролей на основе ключевых слов. Упрощает процесс создания сложных паролей, автоматизируя их модификацию через различные паттерны, такие как замена букв символами (например, «a» на @), применение чередования регистра букв, а также добавление специальных символов или цифр. Psudohash будет особенно полезен для пентестеров для формирования списков паролей, предназначенных для проверки систем на устойчивость к brute-force атакам и взлому хешей. GitHub/Инструкция Разъяснивший Python

В Москве утверждены адреса домов, попавших под снос! Финальные списки домов, которые снесут до 2032 года уже сформированы. Выбирай свой район из списка, чтобы проверить ваш дом: 👇 ЦАО: @CAO24 Патрики: @patriki Таганский: @taganskiy Якиманка: @yakimanka Басманный: @basmanny Хамовники: @khamovniki Пресненский: @presnenskiy Тверской и Арбат: @tverskoi Мещанский: @meshchanskiy Замоскворечье: @zamoskvoi Красносельский: @krasnoselsky СВАО: @SVAO24 Бибирево: @bibirevo Ярославский: @uarik Отрадное: @otradnoe Бутырский: @butyrskiy Бабушкинский: @babushk Медведково: @medvedkovo Алексеевский: @alexeevskiy Марьина роща: @marinaroshcha Свиблово и Ростокино: @sviblovo Останкино и Марфино: @ostankino Лианозово и Алтуфьево: @lianozov САО: @SAO24 Дегунино: @degunino Сокол и Аэропорт: @sokol Дмитровский: @dmitrovskiy Хорошёво и Беговой: @horoshov Коптево и Войковский: @koptevo Ховрино и Головинский: @hovrino СЗАО: @SZAO24 Митино: @mitino Тушино: @tushino Строгино: @strogino Хорошёво-Мнёвники: @mnevnik Стрешнево и Щукино: @pokrovsk ЗАО: @ZAO24 Раменки: @ramenki Очаково: @ochakovo Тропарёво: @troparev Солнцево: @solntsevo Можайский: @mojaiskiy Дорогомилово и Фили: @fili Кунцево и Крылатское: @kunzevo Ново-Переделкино: @novoperedel Проспект Вернадского: @vernadsk ЮЗАО: @UZAO24 Зюзино: @zuzino Бутово: @butovo Коньково: @konkovo Ясенево: @yasenevo Тёплый Стан: @teplystan Академический: @akadem Черёмушки: @cheremushki ЮАО: @UAO24 Бирюлёво: @birulevo Чертаново: @chertanovo Орехово-Борисово: @orexboris Донской и Даниловский: @donsk Нагатино и Нагорный: @nagarino Царицыно и Москворечье: @tsari Братеево и Зябликово: @brateevo ЮВАО: @UVAO24 Лефортово: @lefor Марьино: @marino Люблино: @lublino Кузьминки: @kuzminki Рязанский: @razanskiy Некрасовка: @nekrasov Южнопортовый: @uznoport Выхино-Жулебино: @vihzhel Текстильщики, Печатники: @teksti ВАО: @VAO24 Гольяново: @galianovo Измайлово: @izmailovo Сокольники: @sokolniki Ивановское: @ivanovskoe Косино и Вешняки: @kosino Богородское: @bogorodskoe Перово и Новогиреево: @perovo Преображенское: @preobrazhensk ТиНАО: @TiNAO24 ЗеЛАО: @ZeLAO24 Вся Москва и область: @moscow

Полезные библиотеки Python pdf-extract-api — крутой Python инструмент для конвертации любого изображения или PDF документа в
Полезные библиотеки Python pdf-extract-api — крутой Python инструмент для конвертации любого изображения или PDF документа в текст Markdown или структурированный документ JSON с очень высокой точностью, включая табличные данные, числа или математические формулы. API создан с помощью FastAPI и использует Celery для асинхронной обработки задач. Redis используется для кэширования результатов OCR. GitHub/Инструкция Разъяснивший Python

Использование транзакций для безопасного обновления базы данных Когда выполняются несколько операций с базой данных, важно уб
Использование транзакций для безопасного обновления базы данных Когда выполняются несколько операций с базой данных, важно убедиться, что все изменения применяются только если каждая операция прошла успешно. В этом случае на помощь приходят транзакции, которые позволяют группировать операции и откатывать изменения, если произошла ошибка. Транзакции особенно важны в критичных системах, где любое некорректное изменение может привести к потерям данных. Разъяснивший Python

round() В Python функция round() округляет число до заданного количества знаков после запятой. Это полезно для форматирования
round() В Python функция round() округляет число до заданного количества знаков после запятой. Это полезно для форматирования чисел и работы с математическими расчётами. Разъяснивший Python

Pandas: Основные операции с DataFrame Фильтрация позволяет выбрать строки, которые соответствуют определенным условиям. В это
Pandas: Основные операции с DataFrame Фильтрация позволяет выбрать строки, которые соответствуют определенным условиям. В этом примере мы создали новый DataFrame, содержащий только те строки, в которых значение столбца Age больше 30. Ты можешь легко добавлять новые столбцы и удалять ненужные. axis=1 указывает, что мы работаем со столбцами. Параметр inplace=True позволяет сразу сохранить изменения в DataFrame. Разъяснивший Python