List comprehensions may contain more than one for and if clauses:

In : [(x, y) for x in range(3) for y in range(3)]
Out: [
(0, 0), (0, 1), (0, 2),
(1, 0), (1, 1), (1, 2),
(2, 0), (2, 1), (2, 2)
]
In : [
(x, y)
for x in range(3)
for y in range(3)
if x != 0
if y != 0
]
Out: [(1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2)]
Also, any expression with for and if may use all the variables that are defined before:

In : [
(x, y)
for x in range(3)
for y in range(x + 2)
if x != y
]
Out: [
(0, 1),
(1, 0), (1, 2),
(2, 0), (2, 1), (2, 3)
]
You can mix ifs and fors however you want:

In : [
(x, y)
for x in range(5)
if x % 2
for y in range(x + 2)
if x != y
]
Out: [
(1, 0), (1, 2),
(3, 0), (3, 1), (3, 2), (3, 4)
]

Анализ цены биткоина на Python с помощью fbprophet

https://dev-gang.ru/article/analiz-ceny-bitkoina-na-python-s-pomosczu-fbprophet-ctyf393x6w/

👉 @python_real

Изучаем Python: поиск в списке

В этой статье мы рассмотрим три способа получения уникальных значений из списка Python.

1. Set()
2. Python list.append() и цикл for
3. Метод numpy.unique() для создания списка с уникальными элементами

@BookPython

Towards Ultra-Resolution Neural Style Transfer via Thumbnail Instance Normalization

Github: https://github.com/czczup/URST

Paper: https://arxiv.org/abs/2103.11784

Dataset: https://cocodataset.org/#download

👉 @bigdata_1

Python supports the new @ operator since Python 3.5. It's intended to use for matrix multiplication. However, none of the standard objects support it; it was introduced specifically for the numpy module.

To make your objects support this operator, you should define one of the following methods: __matmul__, __rmatmul__ or __imatmul__.

You can learn more from PEP 465.

if 'port' not in config:
config['port'] = 80
port = config['port']
Setting default values to dictionaries can be done more elegant:

config = config.setdefault('port', 80)
setdefault sets the new value unless some value is already set. It also returns the new stored value whether it was changed or not:

In : config = {}
In : config.setdefault('port', 80)
Out: 80
In : config.setdefault('port', 443)
Out: 80

Чат программистов

👉 @developers_ru

Регулярные выражения (REGEX)

Регулярные выражения — более гибкий способ нахождения подстрок в строках. В Python есть встроенный модуль, позволяющий работать с регулярными выражениями, — re. Модуль re содержит функцию search, которая позволит вам найти подстроку

Если вам нужны сложные сопоставления, например, учет регистра — этот метод подойдет вам лучше всего. Но у него есть и недостатки: сложность и скорость работы. То есть, в простеньких задачах его лучше не использовать.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Подборка каналов для IT специалистов 🎯

Системное администрирование 📌
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.

Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT

Чат программистов📌
https://t.me/developers_ru

Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack

GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub

CodePen 📌
https://t.me/codepen_1 Сообщество пользователей CodePen

Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных

Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском

Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка

Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков

Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика

Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр

Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/python_360 Книги по Python Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов

БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning

Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию

QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика

Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
https://t.me/arhitekturamira World Architecture

Английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля

Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике

Арбитраж трафика 📌
https://t.me/partnerochkin CPA и арбитраж трафика

Крипта 📌
https://t.me/bitkoinoff Новости криптовалют

DeepFake 📌
https://t.me/deepfakenow Публикуем deepfake видео

Мир технологий 📌
https://t.me/mir_teh Видео из мира технологий

Creating PDF Invoices in Python with pText

https://stackabuse.com/creating-pdf-invoices-in-python-with-ptext/

👉 @python_real

Python allows you to dynamically change a class of an already created object. It's simple as that:

obj.__class__ = AnyClass
Though it's probably a bad idea to use such tricks as part of your regular architecture, it can be extremely useful during debugging. Here is how you can track all attribute accesses of an object without modifying its original code:

class User:
def __init__(self, name):
self._name = name

def to_str(self):
return '<{}>'.format(self._name)


class LoggedUser(User):
def __getattribute__(self, attr):
print('`{}` accessed'.format(attr))
return super().__getattribute__(attr)


u = User('lol')
u.__class__ = LoggedUser

print(u.to_str())

Хочешь узнать как построить успешную карьеру в IT, не натолкнувшись на «подводные камни» и забрать бесплатный подарок?

Тогда подключайтесь на бесплатную онлайн-трансляцию, где опытный и начинающий IT-специалисты будут отвечать на вопросы о своей работе, а зрители — определять, чье мнение интереснее.

На трансляции вы узнаете:
— В чём реальные плюсы и минусы карьеры в IT?
— Что ждёт людей, которые собираются переходить в IT?
— Что самое сложное в работе начинающего и опытного IT-специалиста?
— Как быть и оставаться востребованным?
— Где лучше актуализировать свои знания?
— Какие тренды сейчас главные в сфере?
Также вы сможете оставить свои вопросы — на самые интересные из них гости ответят в прямом эфире!

Не упусти возможности погрузиться в сферу IT, регистрируйся на трансляцию и забирай подарки от ЛитРес: https://clck.ru/hcfUu

There are two built-in functions that let you analyze iterables without writing trivial and redundant ifs. These are all and any.

any returns True if some of the values are true; all returns True if all of them are. all returns True for an empty iterable while any returns False in that case.

Both functions are usually useful while used together with list comprehensions:

package_broken = any(
part.is_broken() for part package.get_parts()
)
package_ok = all(
part.ok() for part package.get_parts()
)

any and all are usually interchangeable thanks to De Morgan's laws. Choose one that is easier to understand.

Python: объединение списков или конкатенация

В этой статье мы рассмотрим различные методы конкатенации списков в Python. Списки в Python служат для хранения элементов одного типа и выполнения операций над ними.


Конкатенация – это процесс объединения элементов одной структуры данных. Способы конкатенации списков в Python ниже.

@BookPython

Страшные истории о релокации 🙀
Про тех, кто не относился серьёзно к вопросам интеллектуальной собственности

Про разработчика, который не знал
Разработчик переехал из России в Европу, но не узнал, как распределяются права на служебные разработки в этой стране. Разместил написанный на работе код на гитхабе, потому что уж очень он хорош, после чего получил от работодателя иск на круглую сумму и проиграл его в суде 🤡

Про компанию, которая не подумала
Предприниматель перевёз компанию из Росси в Европу, а все права на софт и бренд забыл на Родине. Через несколько лет к нему пришли инвесторы и хотели дать денег, но… не дали. Не смог подтвердить наличие прав 🤡

Хотите больше страшных историй и рецептов, как защититься от них?

🗓 26 мая (четверг), 19:00 мск
📍 Телеграм-канал RelocationDEV
💬 Митап о релокации интеллектуальной собственности. Будет полезен и разработчикам, и предпринимателям.
👨‍⚖️ Спикер — Антон Ендресяк, старший IP/IT юрист в CLAIMS, соведущий подкаста «Копикаст», ведёт проекты для Gaijin, Accenture, CarX technologies, Heineken, Gazprom.

____

❓Интересна вам эта тема? Ставьте большой палец вверх или вниз.

Облегчите перебор нескольких списков с помощью zip()

С помощью встроенной функции zip() мы можем все немного упростить.

Обратите внимание: функция zip() возвращает zip-объект, но с помощью приведения типов вы можете преобразовать его — например, с помощью list(), tuple() или dict().

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff

Two things in Python can be confused: iterables and iterators.

Iterables are objects that can be iterated, i. e. there is a way to extract some values from that object, one by one, probably infinitely. Iterables are usually some collections like arrays, sets, lists, etc.

There are two ways an object can become a proper iterable. The first one is to have __getitem__ method:

In : class Iterable:
...: def __getitem__(self, i):
...: if i > 10:
...: raise IndexError
...: return i
...:

In : list(Iterable())
Out: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
The second way is to define __iter__ method that returns an iterator. An iterator is an object with a __next__ method that returns next value from the original iterable once called:

In : class Iterator:
...: def __init__(self):
...: self._i = 0
...:
...: def __next__(self):
...: i = self._i
...: if i > 10:
...: raise StopIteration
...: self._i += 1
...: return i
...:
...: class Iterable:
...: def __iter__(self):
...: return Iterator()
...:
...:

In : list(Iterable())
Out: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Usually, an iterator also has an __iter__ method that just returns self: it allows iterator to be iterated too, that means that most of the iterators are also iterables.

Написание быстрых асинхронных HTTP-Запросов с Python

https://uproger.com/napisanie-bystryh-asinhronnyh-http-zaprosov-s-python/

👉 @python_real

Обработка естественного языка в действии
Хобсон Лейн, Ханнес Хапке, Коул Ховард (2020)

Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, ведущие диалог не хуже реальных людей, программы, эффективно подбирающие резюме под заданную вакансию, развивается превосходный предиктивный поиск, автоматически генерируются аннотации документов. Благодаря новым приемам и инструментам, таким как Keras и Tensorflow, сегодня возможно как никогда просто реализовать качественную обработку естественного языка (NLP).
«Обработка естественного языка в действии» станет вашим руководством по созданию программ, способных распознавать и интерпретировать человеческий язык. В издании рассказано, как с помощью готовых пакетов на языке Python извлекать из текста смыслы и адекватно ими распоряжаться. В книге дается расширенная трактовка традиционных методов NLP

Скачать

👉 @python_360

In Python, each value has a boolean value. It is implicitly cast when you use if, bool, not etc.

False objects are None, False, 0 of any type, and empty collections: "", [], {} etc., including custom collections with the __len__ method as long as __len__ returns 0.

You can also define custom truth value testing for your objects, the __bool__ magic method is there for this:

class Rectangle:
def __init__(self, width, height):
self._w = width
self._h = height

def __bool__(self):
return bool(self._w and self._h)

In : bool(Rectangle(2, 3))
Out: True
In : bool(Rectangle(2, 0))
Out: False
In : bool(Rectangle(0, 2))
Out: False

Mind, that __bool__ is called __nonzero__ in Python 2.

One of the most inconsistent part of the Python syntax is tuple literals.

Basically, to create a tuple you just write values separated by commas: 1, 2, 3. OK, so far, so good. What about tuple containing only one element? You just add trailing comma to the only value: 1,. Well, that’s somewhat ugly and error prone, but makes sense.

What about empty tuple? Is it a bare ,? No, it’s (). Do parentheses create tuple as well as commas? No, they don’t, (4) is not a tuple, it’s just 4.

In : a = [
...: (1, 2, 3),
...: (1, 2),
...: (1),
...: (),
...: ]

In : [type(x) for x in a]
Out: [tuple, tuple, int, tuple]

To make things more obscure, tuple literals often require additional parentheses. If you want a tuple to be the only argument of a function, that f(1, 2, 3) doesn’t work for an obvious reason, you need f((1, 2, 3)) instead.