Программистика

🖥 Шпаргалка с командами Docker ⏺Базовые команды ⏺Сборка образа ⏺Работа с Дисками ⏺Отладка ⏺Сети ⏺Управление контейнерами ⏺Управление Docker Machine 🔗 Ссылка на шпаргалку @programistica // #doc

💻Разработка алгоритмических стратегий для торговли на финансовых рынках с использованием Python Алгоритмическая торговля стала широко распространенной практикой на финансовых рынках, и Python стал одним из наиболее популярных языков программирования для создания и тестирования алгоритмических стратегий. В этой статье я расскажу вам про процесс разработки и тестирования алгоритмических стратегий для автоматизированной торговли на фондовых и криптовалютных рынках с использованием Python. 🗣Введение в алгоритмическую торговлю 🗣Преимущества алгоритмической торговли 🗣Основные компоненты алгоритмической торговли 🗣Процесс разработки алгоритмических стратегий на Python 🔗 Читать полностью @programistica // #article

💻Шпаргалка по регулярным выражениям ⏺Привязки к регулярным выражениям ⏺Утверждения о регулярных выражениях ⏺Регулярные выражения, Специальные символы ⏺Классы символов регулярных выражений ⏺Кванторы регулярных выражений ⏺Группы и диапазоны регулярных выражений ⏺Регулярные выражения POSIX ⏺Управляющие последовательности регулярных выражений ⏺Модификаторы шаблонов регулярных выражений ⏺Обычное регулярное выражение Метасимволы 🔗 Ссылка на шпаргалку @programistica // #doc

🖥Использование Python в области искусственного интеллекта В современном мире искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным компонентом технологического прогресса. Python - один из самых популярных языков программирования, который широко используется в области искусственного интеллекта. В этой статье я вам расскажу, как использовать Python для создания нейронных сетей и обучения моделей машинного обучения с помощью библиотек TensorFlow и Keras. 🗣Введение в TensorFlow и Keras 🗣Установка TensorFlow и Keras 🗣Создание нейронной сети с помощью Keras 🗣Обучение модели с использованием TensorFlow 🗣Оценка модели 🔗 Читать полностью @programistica // #article

🖥Шпаргалка по консольным командам Git ⏺Создать новый репозиторий ⏺Клонирование репозитория ⏺Просмотр изменений ⏺Добавление изменений в индекс ⏺Удаление изменений из индекса ⏺Отмена изменений ⏺Восстановление изменений И многое другое 🔗 Ссылка на шпаргалку @programistica // #doc

💻 Вопрос из собеседования: Как аргументы передаются в функции: по значению или по ссылке? В Python аргументы передаются по ссылке на объект. Это означает, что когда вы передаете объект в качестве аргумента функции, функция получает ссылку на этот объект, а не его копию. Если вы модифицируете объект внутри функции, эти изменения будут отражены и вне функции, так как обе переменные (внутри и вне функции) ссылаются на один и тот же объект в памяти. Однако, если внутри функции вы присваиваете новое значение аргументу, это не изменит значение переменной, которую вы использовали при вызове функции, потому что эта переменная по-прежнему ссылается на тот же объект в памяти. 👩‍💻Например:

def increment(x):
    x += 1
    return x
    
y = 10
print(increment(y)) # Вывод: 11
print(y) # Вывод: 10

Здесь модификации x внутри функции не влияют на значение переменной y, так как теперь x ссылается на новый объект в памяти (увеличенное значение на 1), но y по-прежнему ссылается на старый объект (изначальное значение 10). При работе со изменяемыми объектами (например, списками), модификация объекта внутри функции будет отражаться вне функции. 👩‍💻Например:

def modify_list(lst):
    lst.append(4)

my_list = [1, 2, 3]
modify_list(my_list)
print(my_list) # Output: [1, 2, 3, 4]

Здесь модификации списка lst в функции modify_list отражаются и на переменной my_list, так как обе переменные ссылаются на один и тот же список в памяти.

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

@programistica // #jobs

🖥Шпаргалка: Базовый синтаксис Python ⏺Базовые и контейнерные типы данных ⏺Преобразования типов данных ⏺Доступ к элементам последовательности ⏺Булева алгебра ⏺Математика ⏺Условные операторы ⏺Циклы ⏺Работа с файлами И многое другое 🔗 Ссылка на шпаргалку @programistica // #doc

💻Вопрос из собеседования: Как перезагрузить импортированный модуль? Чтобы перезагрузить импортированный модуль в Python, вы можете использовать функцию reload() из модуля importlib

from importlib import reload
import module_name
reload(module_name)

‼️Замените module_name на фактическое имя модуля, который вы хотите перезагрузить. Это может быть полезно при разработке и тестировании модулей, но не рекомендуется использовать в производственном коде без серьезных причин.

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

@programistica // #jobs

🖥Использование Python для анализа данных социальных сетей Социальные сети представляют собой огромный источник данных, который может быть использован для понимания поведения пользователей, трендов в обществе, маркетинговых исследований и многого другого. Python является мощным инструментом для сбора, анализа и визуализации данных из социальных сетей благодаря разнообразным библиотекам и инструментам, доступным для разработчиков. Сейчас я вам расскажу о некоторых из них. 🗣Сбор данных 🗣Анализ данных 🗣Визуализация данных 🔗 Читать полностью @programistica // #article

👀 Паттерны разработки на Python 🗣Моделирование предметной области 🗣Первый вариант использования: API фреймворка Flask и сервисный слой 🗣Агрегаты и границы согласованности 🗣События и шина сообщений 🗣Разделение обязанностей команд и запросов 🗣Валидация @programistica // #doc

💻Вопрос из собеседования: Как создать класс без слова class? Kласс можно создать без использования ключевого слова class, используя типы type или metaclass. 🟢Например, следующий код определяет класс MyClass без использования ключевого слова class:

MyClass = type('MyClass', (), {'x': 42, 'foo': lambda self: self.x})

🟢Этот код эквивалентен определению класса с использованием ключевого слова class:

class MyClass:
    x = 42
    def foo(self):
        return self.x

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

@programistica // #jobs

🖥Использование Python для анализа текста В этой статье я расскажу вам об использовании Python для обработки и анализа текстов, включая естественную обработку языка (Natural Language Processing, NLP), извлечение ключевых слов, определение тональности и тематическое моделирование. 🗣Естественная обработка языка (NLP) 🗣Извлечение ключевых слов 🗣Определение тональности 🗣Тематическое моделирование 🔗 Читать полностью @programistica // #article

⚙️Изучаем программирование на Python Автор: Бэрри Пол 🗣работа со структурами данных: списками, словарями, кортежами; 🗣создание веб-приложений на Flask; 🗣доступ к базам данных через DB-API; 🗣работа с объектами, декораторами и генераторами; 🗣запись кода с использованием модулей. @programistica // #doc

💻Вопрос из собеседования: Что такое генератор? Генератор - это функция, которая использует ключевое слово yield для возврата итератора. Генераторы предназначены для компактного и удобного способа генерации коллекций элементов, а также преобразования одного типа коллекций в другой. Так же эти последовательности значений генерируются в момент обращения к ним, что позволяет эффективно использовать память и ускоряет выполнение программы. 👩‍💻Пример использования генератора, который генерирует последовательность чисел от 0 до n включительно:

def generator(n):
    for i in range(n + 1):
        yield i

gen = generator(7)
for i in gen:
  print(i)

👩‍💻Вывод: 0 1 2 3 4 5 6 7 Этот код создаст объект генератора gen, который можно использовать для последовательного получения каждого из значений, произведенных генератором при помощи ключевого слова yield.

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

@programistica // #jobs

🗄 Справочник по языку Python с примерами 📶 Обзор основных свойств языка; 📶 Основные операторы; 📶 Строки, оператор цикла for; 📶 Списки, функция range, оператор цикла for (продолжение); 📶Кортежи, Словари, Множества; 📶 Встроенные функции и методы; 📶 Работа с файлами; 📶Динамическая типизация и д.р. @programistica // #doc

🖥Введение в многопоточное и многопроцессорное программирование на Python Многопоточное и многопроцессорное программирование являются важными аспектами разработки приложений, позволяя увеличить производительность и эффективность выполнения задач. В этой статье я расскажу основные концепции и принципы многопоточного и многопроцессорного программирования на языке Python: 👀Многопоточное программирование 👀Многопроцессорное программирование 👀Различия между ними 🔗 Читать полностью @programistica // #article

👩‍💻Навигатор по каналу: #doc - книги, шпаргалки #article - статьи, полезные библиотеки #jobs - Вопросы из собеседований

Работа с базами данных в Python Базы данных (БД) играют ключевую роль в современном программировании, обеспечивая эффективное хранение, управление и доступ к данным. В Python существует множество библиотек и фреймворков для работы с различными типами БД, от простых SQLite до мощных систем управления базами данных (СУБД) типа PostgreSQL и MySQL. В этой статье я расскажу вам об основах работы с базами данных в Python, начиная с установки и настройки, и заканчивая выполнением запросов и обработкой результатов. 🔗 Читать полностью @programistica

Тестирование кода в Python: Введение и базовые принципы Тестирование кода является важной частью разработки программного обеспечения. Оно позволяет обнаруживать ошибки и уверенно вносить изменения в код без риска нарушения его работоспособности. В Python существует множество инструментов и методик тестирования, и в этой статье я расскажу вам об основных принципах и методах тестирования кода на этом прекрасном языке. 🗣Зачем нужно тестирование кода? 🗣Основные методы тестирования в Python 1. Модульное тестирование 2. Интеграционное тестирование 3. Функциональное тестирование 4. Тестирование с использованием моков 🔗 Читать полностью @programistica