😁 Питон - многофункциональный

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

⬇️ Полезные функции из модуля math в Python

🟢fabs(x): Возвращает абсолютное значение числа.
🟢fmod(x, y): Возвращает остаток от деления.
🟢pow(x, y): Возводит число в степень.
🟢sqrt(x): Вычисляет квадратный корень.
🟢ceil(x): Округляет число вверх.
🟢floor(x): Округляет число вниз.
🟢modf(x): Разделяет число на дробную и целую части.
🟢factorial(x): Вычисляет факториал числа.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

📷 Порядок написания и выполнения SQL-запросов

⚫Порядок написания:
Это порядок, в котором разработчик пишет SQL-запрос.

Он начинается с SELECT, затем указываются таблицы (FROM), соединения (JOIN), условия (WHERE), группировки (GROUP BY), фильтрации после группировки (HAVING), сортировки (ORDER BY) и ограничения количества строк (LIMIT).

⚫Порядок выполнения:
Это порядок, в котором SQL-сервер фактически выполняет запрос.

Он начинается с выбора таблиц (FROM), затем выполняет соединения (JOIN), применяет условия соединения (ON), фильтрует строки (WHERE), группирует данные (GROUP BY), фильтрует группы (HAVING), выбирает столбцы (SELECT), сортирует результаты (ORDER BY) и, наконец, ограничивает количество строк (LIMIT).

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

💥 Это когда говорят: "Никогда не поздно учиться."

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

✅ Не сравнивайте свой успех с чужим, каждый путь индивидуален

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

😸🫳 Ключевые различия между списками и множествами в Python

❇️Порядок элементов:
Списки сохраняют порядок, а множества — нет.

❇️Дубликаты:
Списки могут содержать дубликаты, а множества — нет.

❇️Изменяемость:
Списки полностью изменяемы, а множества могут изменяться только в плане добавления/удаления элементов.

❇️Синтаксис:
Списки используют [], а множества — {}.

⬆️Эти структуры данных используются в разных ситуациях в зависимости от требований к порядку, уникальности и изменяемости элементов.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

Python 💪❤️

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🤩 Скрытие текста с помощью невидимых символов Unicode

👾 Как работает:
- Используются невидимые символы Unicode (`\u200b`, `\u200c`).
- Они кодируют биты сообщения (0 и 1) прямо в тексте.
- Файл выглядит обычным, но содержит скрытую информацию.

🤯 Пример кода:

- Скрытие:

def hide_message(text, message):
    binary = ''.join(format(ord(char), '08b') for char in message)
    return ''.join([char + ('\u200b' if bit == '0' else '\u200c') for char, bit in zip(text, binary)])

- Извлечение:

def extract_message(hidden_text):
    binary = ''.join(['0' if char == '\u200b' else '1' for char in hidden_text if char in ('\u200b', '\u200c')])
    return ''.join([chr(int(binary[i:i+8], 2)) for i in range(0, len(binary), 8)])

🪩 Пример:
- Скрываем: hide_message("Привет", "секрет").
- Извлекаем: extract_message(скрытый_текст) → "секрет".

🤨 Этот метод позволяет скрывать сообщения в файлах, которые выглядят как обычный текст.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

😔 Продолжаем борьбу с этим недугом

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🔥 Библиотеки Python для науки о данных и машинного обучения

🤨 NumPy: NumPy — это фундаментальный пакет для научных вычислений на Python. Он обеспечивает поддержку больших многомерных массивов и матриц, а также набор математических функций для работы с этими массивами.

🤨 Pandas: Pandas — это мощная библиотека для обработки и анализа данных, которая предоставляет такие структуры данных, как DataFrames и Series, что упрощает работу со структурированными данными.

🤨 Matplotlib: Matplotlib — это библиотека построения графиков, которая позволяет создавать различные типы визуализаций, такие как линейные графики, столбчатые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния и т. д., для эффективного исследования и передачи данных.

🤨 Scikit-learn: Scikit-learn — это библиотека машинного обучения, которая предлагает широкий спектр алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации, снижения размерности и т. д. Она также предоставляет инструменты для выбора и оценки моделей.

🤨 TensorFlow: TensorFlow — это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанный Google, который широко используется для построения моделей глубокого обучения. Он предоставляет комплексную экосистему инструментов и библиотек для разработки и развертывания приложений машинного обучения.

🤨 Keras: Keras — это API нейронных сетей высокого уровня, работающий поверх TensorFlow, Theano или Microsoft Cognitive Toolkit. Он упрощает процесс создания и обучения моделей глубокого обучения, предоставляя удобный интерфейс.

🤨 SciPy: SciPy — это библиотека научных вычислений, созданная на основе NumPy и предоставляющая дополнительные функции для оптимизации, интеграции, интерполяции, линейной алгебры, обработки сигналов и многого другого.

🤨 Seaborn: Seaborn — это библиотека визуализации данных на основе Matplotlib, которая предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания привлекательных и информативных статистических графиков.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

😈 Эх, были времена

А вы о чем подумали? 😂

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🖨 Вывод на печать в Python

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

💯 Умение общаться, презентовать себя и работать в команде часто оказывается важнее чистого кода

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

❗️Качаем кайфовые Python обои на телефон

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code