Встреча_в_Телемосте_24_02_25_12_03_40_—_запись.webm
11.6 MB
Задание на тему "Числа в Python"
Дано положительное действительное число X. Найдите и выведите на экран первую цифру после десятичной точки.
Дано положительное действительное число X. Найдите и выведите на экран первую цифру после десятичной точки.
Встреча_в_Телемосте_24_02_25_16_32_11_—_запись.webm
2.4 MB
Задание на тему Строки.
Написать программу, которая принимает на вход строку и выводит первую и последнюю букву строки, а также все символы между ними в обратном порядке.
Написать программу, которая принимает на вход строку и выводит первую и последнюю букву строки, а также все символы между ними в обратном порядке.
Встреча_в_Телемосте_24_02_25_17_49_34_—_запись.webm
19.5 MB
Задание на тему Функции.
Даны натуральные числа a и b, обозначающие соответственно числитель и знаменатель дроби. Сократить дробь, т. е. найти такие натуральные числа p и q, не имеющие общих делителей, что p q a b . (Определить функцию для расчета наибольшего общего делителя двух натуральных чисел, используя алгоритм Евклида.)
Даны натуральные числа a и b, обозначающие соответственно числитель и знаменатель дроби. Сократить дробь, т. е. найти такие натуральные числа p и q, не имеющие общих делителей, что p q a b . (Определить функцию для расчета наибольшего общего делителя двух натуральных чисел, используя алгоритм Евклида.)
Forwarded from SQL, Pandas, BI, Аналитика данных
**🔥 Зачем аналитикам Python? Или почему этот язык – билет в мир данных?**
Ты когда-нибудь замечал, что у всех крутых аналитиков, дата-сайентистов и исследователей данных в резюме фигурирует Python? Это не просто случайность, а закономерность. Давай разберемся, почему!
💡 Python – как удобный инструмент, без которого ты не захочешь работать
Представь, что тебе дали данные в виде огромной таблицы Excel. Ты можешь вручную копаться в ней часами… или за пару минут написать пару строк кода и получить готовый результат.
Вот 5 причин, почему Python стал лучшим другом аналитиков:
✅ Простота и читаемость кода
Python – это язык, который понимают даже новички. Код выглядит почти как обычный английский текст. Даже если ты впервые видишь скрипт, в 90% случаев сможешь догадаться, что он делает.
✅ Гигантская библиотека инструментов
Хочешь быстро проанализировать данные? 🚀 Есть Pandas.
Работать с графиками? 📊 Matplotlib и Seaborn.
Строить модели машинного обучения? 🤖 Scikit-learn и TensorFlow.
Практически под любую задачу в аналитике уже есть готовый инструмент!
✅ Идеален для больших данных
Python – это не только для «табличек». Он справляется с обработкой гигантских массивов данных, работая с базами, API и облачными сервисами.
✅ Автоматизация всего!
Скрипты на Python легко автоматизируют рутинные задачи: отчёты, сбор данных, очистку информации. Это экономит часы работы и нервы.
✅ Поддержка сообщества
Любой вопрос – и в интернете уже есть готовый ответ. Ты никогда не останешься один на один с проблемой.
💬 Вывод: если ты хочешь уверенно чувствовать себя в аналитике, Python – это не просто плюс, а обязательный навык. Освоив его, ты сможешь быстро разбираться в данных, находить инсайты и делать крутые исследования.
Полный гайд по установке и настройке тут👉 статья.
Ты когда-нибудь замечал, что у всех крутых аналитиков, дата-сайентистов и исследователей данных в резюме фигурирует Python? Это не просто случайность, а закономерность. Давай разберемся, почему!
Представь, что тебе дали данные в виде огромной таблицы Excel. Ты можешь вручную копаться в ней часами… или за пару минут написать пару строк кода и получить готовый результат.
Вот 5 причин, почему Python стал лучшим другом аналитиков:
Python – это язык, который понимают даже новички. Код выглядит почти как обычный английский текст. Даже если ты впервые видишь скрипт, в 90% случаев сможешь догадаться, что он делает.
Хочешь быстро проанализировать данные? 🚀 Есть Pandas.
Работать с графиками? 📊 Matplotlib и Seaborn.
Строить модели машинного обучения? 🤖 Scikit-learn и TensorFlow.
Практически под любую задачу в аналитике уже есть готовый инструмент!
Python – это не только для «табличек». Он справляется с обработкой гигантских массивов данных, работая с базами, API и облачными сервисами.
Скрипты на Python легко автоматизируют рутинные задачи: отчёты, сбор данных, очистку информации. Это экономит часы работы и нервы.
Любой вопрос – и в интернете уже есть готовый ответ. Ты никогда не останешься один на один с проблемой.
Полный гайд по установке и настройке тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Встреча_в_Телемосте_25_02_25_16_03_59_—_запись.webm
3.1 MB
Как перебрать элементы списка в цикле. Приведи пример.
Встреча_в_Телемосте_25_02_25_16_06_00_—_запись.webm
4.2 MB
Как создать список с помощью преобразования из другого итерируемого объекта (строки,другого списка,
range())Встреча_в_Телемосте_25_02_25_18_11_32_—_запись.webm
25.9 MB
Начало работы в Python через VSCode
Настройка виртуальной среды
Установка библиотек через
Настройка виртуальной среды
Установка библиотек через
pipForwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🐍 Какую версию Python выбрать?
Ты решил освоить Python и встал перед выбором: какую версию ставить? Ведь на официальном сайте их куча: 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11… А может, вообще Python 2? (нет, забудь про него 😅).
💡 Главное правило: бери Python 3.9 или 3.10 – не прогадаешь!
🔹 Почему не старее 3.9?
Старые версии (например, 3.7 или 3.8) всё ещё работают, но поддержка постепенно уходит, а новые крутые библиотеки могут на них уже не запуститься.
🔹 Почему не новее 3.10?
Python 3.11+ – это, конечно, здорово, но… Многие библиотеки могут ещё не успеть адаптироваться к самым свежим версиям.
📌 Что делать, если уже установлена другая версия?
Если у тебя стоит Python 3.7 или 3.8 – можно пользоваться, но лучше обновить.
Если уже установил 3.11 – попробуй, но если начнутся проблемы с библиотеками, знай, в чём дело.
✅ Вывод: Python 3.9–3.10 – идеальный баланс стабильности и новизны.
🔥 Готов ставить? В следующем посте разберёмся, как правильно установить Python на Windows, macOS и Linux.
А пока лови гайд по установке и настройке 👉 ссылка на статью
Ты решил освоить Python и встал перед выбором: какую версию ставить? Ведь на официальном сайте их куча: 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11… А может, вообще Python 2? (нет, забудь про него 😅).
💡 Главное правило: бери Python 3.9 или 3.10 – не прогадаешь!
🔹 Почему не старее 3.9?
Старые версии (например, 3.7 или 3.8) всё ещё работают, но поддержка постепенно уходит, а новые крутые библиотеки могут на них уже не запуститься.
🔹 Почему не новее 3.10?
Python 3.11+ – это, конечно, здорово, но… Многие библиотеки могут ещё не успеть адаптироваться к самым свежим версиям.
Если у тебя стоит Python 3.7 или 3.8 – можно пользоваться, но лучше обновить.
Если уже установил 3.11 – попробуй, но если начнутся проблемы с библиотеками, знай, в чём дело.
✅ Вывод: Python 3.9–3.10 – идеальный баланс стабильности и новизны.
🔥 Готов ставить? В следующем посте разберёмся, как правильно установить Python на Windows, macOS и Linux.
А пока лови гайд по установке и настройке 👉 ссылка на статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🚀 Устанавливаем Python: пошаговый гайд для Windows, macOS и Linux
Ты решил освоить Python и теперь хочешь его установить? Отличный выбор! Давай разберёмся, как всё сделать правильно, без боли и лишних вопросов.
### 🖥 Установка Python на Windows
1️⃣ Заходим на [официальный сайт Python](https://www.python.org/downloads/)
2️⃣ Жмём «Download Python 3.10» (или 3.9)
3️⃣ Запускаем установщик и ОБЯЗАТЕЛЬНО ставим галочку «Add Python to PATH» (это важно, без этого не заработает нормально!)
4️⃣ Жмём Install, ждём пару минут… и всё! 🎉
5️⃣ Проверяем: открываем Командную строку (Win + R → cmd) и вводим:
Если появится «Python 3.10.x», значит, всё установлено верно!
---
### 🍏 Установка Python на macOS
📌 Вариант 1 (для новичков):
1️⃣ Скачиваем .dmg-файл с [python.org](https://www.python.org/downloads/mac-osx/)
2️⃣ Открываем установщик и следуем инструкциям
3️⃣ Проверяем в терминале:
📌 Вариант 2 (если ты хакер 😎):
Можно установить через Homebrew (если он есть):
---
### 🐧 Установка Python на Linux
Чаще всего Python уже есть, но если вдруг нужна конкретная версия:
📌 Ubuntu/Debian:
📌 Arch Linux:
📌 Fedora:
Проверяем командой:
---
🎯 Теперь у тебя есть Python! Следующий шаг – создать виртуальное окружение, чтобы твои проекты не мешали друг другу. О том, как это сделать – в следующем посте!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты решил освоить Python и теперь хочешь его установить? Отличный выбор! Давай разберёмся, как всё сделать правильно, без боли и лишних вопросов.
### 🖥 Установка Python на Windows
1️⃣ Заходим на [официальный сайт Python](https://www.python.org/downloads/)
2️⃣ Жмём «Download Python 3.10» (или 3.9)
3️⃣ Запускаем установщик и ОБЯЗАТЕЛЬНО ставим галочку «Add Python to PATH» (это важно, без этого не заработает нормально!)
4️⃣ Жмём Install, ждём пару минут… и всё! 🎉
5️⃣ Проверяем: открываем Командную строку (Win + R → cmd) и вводим:
python --version
Если появится «Python 3.10.x», значит, всё установлено верно!
---
### 🍏 Установка Python на macOS
📌 Вариант 1 (для новичков):
1️⃣ Скачиваем .dmg-файл с [python.org](https://www.python.org/downloads/mac-osx/)
2️⃣ Открываем установщик и следуем инструкциям
3️⃣ Проверяем в терминале:
python3 --version
📌 Вариант 2 (если ты хакер 😎):
Можно установить через Homebrew (если он есть):
brew install python@3.10
---
### 🐧 Установка Python на Linux
Чаще всего Python уже есть, но если вдруг нужна конкретная версия:
📌 Ubuntu/Debian:
sudo apt update && sudo apt install python3.10
📌 Arch Linux:
sudo pacman -S python
📌 Fedora:
sudo dnf install python3.10
Проверяем командой:
python3 --version
---
🎯 Теперь у тебя есть Python! Следующий шаг – создать виртуальное окружение, чтобы твои проекты не мешали друг другу. О том, как это сделать – в следующем посте!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Встреча_в_Телемосте_28_02_25_18_22_22_—_запись.webm
13 MB
Решение задания 1 темы "Первая программа на Python"
Создайте еще два файла с программами на Python. Первая программа должна выводить на экран «Меня зовут …» и ваше имя. Вторая программа выводит на экран ваше намерение освоить Python — «Я начал изучать Python!». Сохраните их в вашей рабочей папке с именами «MyName.py» и «I_started.py».
Создайте еще два файла с программами на Python. Первая программа должна выводить на экран «Меня зовут …» и ваше имя. Вторая программа выводит на экран ваше намерение освоить Python — «Я начал изучать Python!». Сохраните их в вашей рабочей папке с именами «MyName.py» и «I_started.py».
Встреча_в_Телемосте_28_02_25_19_15_15_—_запись.webm
10.8 MB
Решение задания на тему "Многомерные списки"
Дан двумерный массив и два числа: i и j. Поменяйте в массиве столбцы с номерами i и j и выведите результат. Программа получает на вход размеры массива n и m, затем элементы массива, затем числа i и j.
Дан двумерный массив и два числа: i и j. Поменяйте в массиве столбцы с номерами i и j и выведите результат. Программа получает на вход размеры массива n и m, затем элементы массива, затем числа i и j.
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🔬 Что такое виртуальное окружение и зачем оно нужно?
Представь, что ты работаешь сразу над двумя проектами:
📌 В первом нужна библиотека pandas версии 1.3
📌 Во втором — pandas версии 2.0
Если ты установишь всё в систему, то одна версия заменит другую, и что-то обязательно сломается. 🤯
💡 Решение? Виртуальное окружение!
Виртуальное окружение – это отдельная изолированная песочница для каждого проекта.
🔹 В одном окружении – Python 3.9 + pandas 1.3
🔹 В другом – Python 3.10 + pandas 2.0
Проекты не мешают друг другу, и ничего не ломается!
---
### 📌 Почему это важно?
✅ Ты можешь работать с разными версиями библиотек без конфликтов
✅ Легко переносить проекты (на другом ПК всё будет работать так же)
✅ Разработка становится чище и удобнее
Это как разные рабочие столы на компьютере – один для дизайна, другой для кода.
---
### ⚙️ Как создать виртуальное окружение?
В следующем посте разберёмся, как правильно его настроить в venv и conda! 🔥
А пока подробный гайд по установке Python и окружений здесь 👉 ссылка на статью
Представь, что ты работаешь сразу над двумя проектами:
📌 В первом нужна библиотека pandas версии 1.3
📌 Во втором — pandas версии 2.0
Если ты установишь всё в систему, то одна версия заменит другую, и что-то обязательно сломается. 🤯
💡 Решение? Виртуальное окружение!
Виртуальное окружение – это отдельная изолированная песочница для каждого проекта.
🔹 В одном окружении – Python 3.9 + pandas 1.3
🔹 В другом – Python 3.10 + pandas 2.0
Проекты не мешают друг другу, и ничего не ломается!
---
### 📌 Почему это важно?
✅ Ты можешь работать с разными версиями библиотек без конфликтов
✅ Легко переносить проекты (на другом ПК всё будет работать так же)
✅ Разработка становится чище и удобнее
Это как разные рабочие столы на компьютере – один для дизайна, другой для кода.
---
### ⚙️ Как создать виртуальное окружение?
В следующем посте разберёмся, как правильно его настроить в venv и conda! 🔥
А пока подробный гайд по установке Python и окружений здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
👍1
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🎯 Как создать виртуальное окружение в Python? (venv, conda)
Теперь, когда ты знаешь, зачем нужны виртуальные окружения, пора научиться их создавать и использовать! 💡
## 1️⃣ venv — встроенный инструмент в Python
Создаём окружение:
📌 Открываем терминал (или командную строку) и выполняем:
Здесь
Активируем окружение:
🔹 Windows:
🔹 macOS/Linux:
После активации перед строкой терминала появится (my_env) – значит, всё работает! 🚀
Выход из окружения:
---
## 2️⃣ Conda — мощный менеджер окружений (Anaconda/Miniconda)
Создаём окружение:
Здесь мы создаём окружение
Активируем:
Выход из окружения:
Удалить окружение (если оно больше не нужно):
---
### 🔎 venv или conda? Что лучше?
✅ venv – подойдёт, если у тебя просто установлен Python (лёгкий и стандартный вариант).
✅ conda – мощнее, если ты работаешь с Anaconda и хочешь удобное управление библиотеками.
Теперь ты знаешь, как создать виртуальное окружение! 🎉
👉 В следующем посте расскажем, как устанавливать библиотеки в Python (pip vs conda)!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Теперь, когда ты знаешь, зачем нужны виртуальные окружения, пора научиться их создавать и использовать! 💡
## 1️⃣ venv — встроенный инструмент в Python
Создаём окружение:
📌 Открываем терминал (или командную строку) и выполняем:
python -m venv my_env
Здесь
my_env — это имя окружения (можно назвать как угодно). Активируем окружение:
🔹 Windows:
my_env\Scripts\activate
🔹 macOS/Linux:
source my_env/bin/activate
После активации перед строкой терминала появится (my_env) – значит, всё работает! 🚀
Выход из окружения:
deactivate
---
## 2️⃣ Conda — мощный менеджер окружений (Anaconda/Miniconda)
Создаём окружение:
conda create --name my_env python=3.10
Здесь мы создаём окружение
my_env с Python 3.10. Активируем:
conda activate my_env
Выход из окружения:
conda deactivate
Удалить окружение (если оно больше не нужно):
conda remove --name my_env --all
---
### 🔎 venv или conda? Что лучше?
✅ venv – подойдёт, если у тебя просто установлен Python (лёгкий и стандартный вариант).
✅ conda – мощнее, если ты работаешь с Anaconda и хочешь удобное управление библиотеками.
Теперь ты знаешь, как создать виртуальное окружение! 🎉
👉 В следующем посте расскажем, как устанавливать библиотеки в Python (pip vs conda)!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Встреча_в_Телемосте_03_03_25_12_04_34_—_запись.webm
15.4 MB
Что такое экранирование символов и для чего оно используется?
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
📦 Как устанавливать библиотеки в Python? (pip vs conda)
Ты создал виртуальное окружение. Отлично! 🎉 Но теперь тебе нужны библиотеки: pandas, numpy, requests и другие. Как их установить правильно? Разбираемся!
---
### 🔹 Способ 1: pip – стандартный менеджер пакетов Python
📌 pip (Python Package Installer) идёт вместе с Python и использует PyPI – главный репозиторий Python-библиотек.
👉 Как установить библиотеку с pip?
🔹 Хочешь сразу несколько библиотек? Легко!
👉 Как узнать, какие библиотеки установлены?
👉 Как удалить библиотеку?
📌 Как сохранить список установленных библиотек?
Если тебе нужно передать проект коллеге или запустить его на другом компьютере, используй:
Затем на другом ПК просто выполни:
и все пакеты установятся автоматически! 🚀
---
### 🔹 Способ 2: conda – менеджер пакетов Anaconda
Если ты используешь Anaconda/Miniconda, то вместо pip можно использовать conda.
👉 Установка библиотеки с conda:
👉 Установка нескольких библиотек:
👉 Удаление библиотеки:
👉 Как установить библиотеки из сторонних каналов (например, conda-forge)?
---
### 🔎 pip vs conda – что выбрать?
✅ pip – универсальный, подходит для всех версий Python
✅ conda – удобнее для работы с Anaconda, особенно для научных библиотек
💡 Совет:
📌 Если ты работаешь в обычном Python – используй
📌 Если ты в Anaconda – лучше ставить пакеты через
---
🔥 Теперь ты знаешь, как устанавливать и управлять библиотеками в Python!
👉 В следующем посте разберёмся, где искать библиотеки и что такое PyPI!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты создал виртуальное окружение. Отлично! 🎉 Но теперь тебе нужны библиотеки: pandas, numpy, requests и другие. Как их установить правильно? Разбираемся!
---
### 🔹 Способ 1: pip – стандартный менеджер пакетов Python
📌 pip (Python Package Installer) идёт вместе с Python и использует PyPI – главный репозиторий Python-библиотек.
👉 Как установить библиотеку с pip?
pip install requests
🔹 Хочешь сразу несколько библиотек? Легко!
pip install numpy pandas matplotlib
👉 Как узнать, какие библиотеки установлены?
pip list
👉 Как удалить библиотеку?
pip uninstall requests
📌 Как сохранить список установленных библиотек?
Если тебе нужно передать проект коллеге или запустить его на другом компьютере, используй:
pip freeze > requirements.txt
Затем на другом ПК просто выполни:
pip install -r requirements.txt
и все пакеты установятся автоматически! 🚀
---
### 🔹 Способ 2: conda – менеджер пакетов Anaconda
Если ты используешь Anaconda/Miniconda, то вместо pip можно использовать conda.
👉 Установка библиотеки с conda:
conda install numpy
👉 Установка нескольких библиотек:
conda install pandas matplotlib seaborn
👉 Удаление библиотеки:
conda remove numpy
👉 Как установить библиотеки из сторонних каналов (например, conda-forge)?
conda install -c conda-forge scikit-learn
---
### 🔎 pip vs conda – что выбрать?
✅ pip – универсальный, подходит для всех версий Python
✅ conda – удобнее для работы с Anaconda, особенно для научных библиотек
💡 Совет:
📌 Если ты работаешь в обычном Python – используй
pip. 📌 Если ты в Anaconda – лучше ставить пакеты через
conda, но если нужной библиотеки нет в conda, тогда используй pip install. ---
🔥 Теперь ты знаешь, как устанавливать и управлять библиотеками в Python!
👉 В следующем посте разберёмся, где искать библиотеки и что такое PyPI!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Встреча_в_Телемосте_03_03_25_18_55_42_—_запись.webm
3.1 MB
Задание на тему Циклы
Дано 20 чисел. Посчитайте их среднее арифметическое. Числа вводятся пользователем с клавиатуры
Дано 20 чисел. Посчитайте их среднее арифметическое. Числа вводятся пользователем с клавиатуры
Встреча_в_Телемосте_03_03_25_19_02_46_—_запись.webm
6.5 MB
Задание на тему Словари.
Шифрование текста с использованием замены символов. Напишите программу для шифрования текста с использованием словаря для замены символов.
Шифрование текста с использованием замены символов. Напишите программу для шифрования текста с использованием словаря для замены символов.
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🔎 Где искать нужные библиотеки для Python? Что такое PyPI?
Ты уже знаешь, как устанавливать библиотеки с
## 📌 PyPI – главный "магазин" Python-библиотек
🔹 PyPI (Python Package Index) – это официальный репозиторий всех Python-библиотек.
🔹 Это как App Store или Google Play, но для Python-пакетов.
📌 Чтобы найти нужную библиотеку, заходи на 👉 [https://pypi.org](https://pypi.org)
Там можно:
✅ Искать библиотеки по названию
✅ Читать описания и документацию
✅ Узнавать, как их устанавливать
💡 Пример:
Хочешь работать с Excel-файлами? Ищи "pandas" или "openpyxl", и PyPI подскажет, что скачать!
---
## 📌 Как узнать больше о библиотеке перед установкой?
Просто загугли:
или
и ты найдёшь страницу библиотеки с инструкцией, как её установить и использовать.
Пример для Pandas: 👉 [https://pypi.org/project/pandas/](https://pypi.org/project/pandas/)
---
## 📌 Как проверить, что библиотека установлена?
Введи в терминале:
и получишь информацию: версия, автор, сайт, описание.
---
## 📌 Альтернативные источники библиотек
🔹 Conda – если ты используешь Anaconda/Miniconda, ищи библиотеки здесь 👉 [https://anaconda.org](https://anaconda.org)
🔹 GitHub – иногда библиотеки выкладывают прямо в открытые репозитории 👉 [https://github.com](https://github.com)
🔹 Документация проекта – просто ищи "название_библиотеки docs", чтобы сразу попасть в руководство.
---
🔥 Теперь ты знаешь, где искать нужные библиотеки и как с ними работать!
👉 В следующем посте разберёмся, какой редактор или IDE выбрать для Python: PyCharm vs VS Code?
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты уже знаешь, как устанавливать библиотеки с
pip и conda, но где их искать? Какие библиотеки выбрать? Как узнать, что они делают? 🤔 ## 📌 PyPI – главный "магазин" Python-библиотек
🔹 PyPI (Python Package Index) – это официальный репозиторий всех Python-библиотек.
🔹 Это как App Store или Google Play, но для Python-пакетов.
📌 Чтобы найти нужную библиотеку, заходи на 👉 [https://pypi.org](https://pypi.org)
Там можно:
✅ Искать библиотеки по названию
✅ Читать описания и документацию
✅ Узнавать, как их устанавливать
💡 Пример:
Хочешь работать с Excel-файлами? Ищи "pandas" или "openpyxl", и PyPI подскажет, что скачать!
---
## 📌 Как узнать больше о библиотеке перед установкой?
Просто загугли:
pandas python pypi
или
site:pypi.org pandas
и ты найдёшь страницу библиотеки с инструкцией, как её установить и использовать.
Пример для Pandas: 👉 [https://pypi.org/project/pandas/](https://pypi.org/project/pandas/)
---
## 📌 Как проверить, что библиотека установлена?
Введи в терминале:
pip show numpy
и получишь информацию: версия, автор, сайт, описание.
---
## 📌 Альтернативные источники библиотек
🔹 Conda – если ты используешь Anaconda/Miniconda, ищи библиотеки здесь 👉 [https://anaconda.org](https://anaconda.org)
🔹 GitHub – иногда библиотеки выкладывают прямо в открытые репозитории 👉 [https://github.com](https://github.com)
🔹 Документация проекта – просто ищи "название_библиотеки docs", чтобы сразу попасть в руководство.
---
🔥 Теперь ты знаешь, где искать нужные библиотеки и как с ними работать!
👉 В следующем посте разберёмся, какой редактор или IDE выбрать для Python: PyCharm vs VS Code?
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
PyPI
PyPI · The Python Package Index
The Python Package Index (PyPI) is a repository of software for the Python programming language.
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
📒 Jupyter Notebook и Google Colab – когда и зачем их использовать?
Ты, наверное, видел, как дата-аналитики и исследователи работают в Jupyter Notebook – интерактивных тетрадях, где код и результаты отображаются прямо в браузере. Но есть ещё Google Colab – его облачный аналог.
Давай разберёмся, что это за инструменты и когда они тебе пригодятся! 🚀
---
### 🖥 Jupyter Notebook – твоя персональная лаборатория Python
Jupyter Notebook – это интерактивная среда, где можно писать код, запускать его по частям и сразу видеть результат.
📌 Почему это удобно?
✅ Можно запускать код построчно, а не весь скрипт сразу
✅ Удобно тестировать гипотезы и работать с данными
✅ Поддержка Markdown – можно писать заметки и пояснения прямо в коде
✅ Отлично подходит для анализа данных, построения графиков и машинного обучения
📌 Как установить Jupyter Notebook?
Если у тебя обычный Python:
Если у тебя Anaconda:
Запуск:
Откроется вкладка в браузере – и ты уже можешь писать код!
---
### ☁️ Google Colab – работа с Jupyter в облаке
Google Colab – это Jupyter Notebook, но онлайн. Отлично подходит, если у тебя медленный компьютер или ты хочешь запускать код прямо в браузере.
📌 Чем хорош Google Colab?
✅ Не требует установки – просто заходишь на 👉 [https://colab.research.google.com](https://colab.research.google.com)
✅ Есть доступ к бесплатным GPU и TPU – полезно для нейросетей и ML
✅ Можно работать в команде, как в Google Docs
✅ Всё хранится в облаке – не потеряется, даже если ноутбук выключится
📌 Когда выбрать Colab, а когда Jupyter?
🔹 Jupyter Notebook – если работаешь локально, с файлами, базами и данными на своём ПК.
🔹 Google Colab – если нужен мощный сервер, хочешь работать из браузера или делиться кодом с коллегами.
---
🔥 Теперь ты знаешь, как ускорить свою работу с Python!
👉 В следующем посте разберём, как проверить, что Python установлен правильно и всё работает!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Ты, наверное, видел, как дата-аналитики и исследователи работают в Jupyter Notebook – интерактивных тетрадях, где код и результаты отображаются прямо в браузере. Но есть ещё Google Colab – его облачный аналог.
Давай разберёмся, что это за инструменты и когда они тебе пригодятся! 🚀
---
### 🖥 Jupyter Notebook – твоя персональная лаборатория Python
Jupyter Notebook – это интерактивная среда, где можно писать код, запускать его по частям и сразу видеть результат.
📌 Почему это удобно?
✅ Можно запускать код построчно, а не весь скрипт сразу
✅ Удобно тестировать гипотезы и работать с данными
✅ Поддержка Markdown – можно писать заметки и пояснения прямо в коде
✅ Отлично подходит для анализа данных, построения графиков и машинного обучения
📌 Как установить Jupyter Notebook?
Если у тебя обычный Python:
pip install jupyter
Если у тебя Anaconda:
conda install jupyter
Запуск:
jupyter notebook
Откроется вкладка в браузере – и ты уже можешь писать код!
---
### ☁️ Google Colab – работа с Jupyter в облаке
Google Colab – это Jupyter Notebook, но онлайн. Отлично подходит, если у тебя медленный компьютер или ты хочешь запускать код прямо в браузере.
📌 Чем хорош Google Colab?
✅ Не требует установки – просто заходишь на 👉 [https://colab.research.google.com](https://colab.research.google.com)
✅ Есть доступ к бесплатным GPU и TPU – полезно для нейросетей и ML
✅ Можно работать в команде, как в Google Docs
✅ Всё хранится в облаке – не потеряется, даже если ноутбук выключится
📌 Когда выбрать Colab, а когда Jupyter?
🔹 Jupyter Notebook – если работаешь локально, с файлами, базами и данными на своём ПК.
🔹 Google Colab – если нужен мощный сервер, хочешь работать из браузера или делиться кодом с коллегами.
---
🔥 Теперь ты знаешь, как ускорить свою работу с Python!
👉 В следующем посте разберём, как проверить, что Python установлен правильно и всё работает!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Google
Google Colab
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
✅ Как проверить, что Python установлен правильно? (простая диагностика)
Ты установил Python, но как убедиться, что всё работает как надо? Давай проверим за 2 минуты! ⏳
---
### 🖥 Шаг 1: Проверяем версию Python
Открываем терминал (Command Prompt / Terminal / Bash) и вводим команду:
или, если используешь macOS/Linux:
🔹 Должно появиться что-то вроде:
Если Python не найден – значит, что-то пошло не так. Тогда пробуй:
❌ Ошибка?
📌 Проверь, установил ли ты Python с галочкой "Add Python to PATH" (Windows).
📌 Попробуй перезагрузить компьютер.
📌 Если не помогает – переустанови Python, выбрав "Add Python to PATH" при установке.
---
### 🔍 Шаг 2: Проверяем, работает ли pip (менеджер пакетов)
Вводим в терминале:
Ожидаемый результат:
Если pip не найден, попробуй:
или
---
### 🐍 Шаг 3: Проверяем, можно ли запустить Python
Вводим в терминале:
или
Если появится интерактивная консоль (
Пробуем написать команду:
Если видим
Чтобы выйти из Python-консоли, набери:
или нажми Ctrl + Z + Enter (Windows) / Ctrl + D (macOS/Linux).
---
🔥 Поздравляю, твой Python работает!
👉 В следующем посте разберёмся, как создать свой первый проект в виртуальном окружении!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Ты установил Python, но как убедиться, что всё работает как надо? Давай проверим за 2 минуты! ⏳
---
### 🖥 Шаг 1: Проверяем версию Python
Открываем терминал (Command Prompt / Terminal / Bash) и вводим команду:
python --version
или, если используешь macOS/Linux:
python3 --version
🔹 Должно появиться что-то вроде:
Python 3.10.6
Если Python не найден – значит, что-то пошло не так. Тогда пробуй:
py --version # Для Windows
❌ Ошибка?
📌 Проверь, установил ли ты Python с галочкой "Add Python to PATH" (Windows).
📌 Попробуй перезагрузить компьютер.
📌 Если не помогает – переустанови Python, выбрав "Add Python to PATH" при установке.
---
### 🔍 Шаг 2: Проверяем, работает ли pip (менеджер пакетов)
Вводим в терминале:
pip --version
Ожидаемый результат:
pip 22.2.2 from C:\Python310\lib\site-packages\pip (python 3.10)
Если pip не найден, попробуй:
python -m ensurepip --default-pip
или
python -m pip install --upgrade pip
---
### 🐍 Шаг 3: Проверяем, можно ли запустить Python
Вводим в терминале:
python
или
python3
Если появится интерактивная консоль (
>>>), значит, Python запущен! 🚀 Пробуем написать команду:
print("Python работает!")Если видим
Python работает! – всё отлично! 🎉 Чтобы выйти из Python-консоли, набери:
exit()
или нажми Ctrl + Z + Enter (Windows) / Ctrl + D (macOS/Linux).
---
🔥 Поздравляю, твой Python работает!
👉 В следующем посте разберёмся, как создать свой первый проект в виртуальном окружении!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план