Реализация и анализ Insertion Sort
Всем привет!
Мы продолжаем радовать вас контентом, который обычно заставляет нас боятся собеседований. Надеемся вы пытаетесь осмыслить все алгоритмы, которые мы тут с вами разбираем, ведь совсем скоро вступим в бой с задачками на лит код и будем устранять все пробелы в наших знаниях.
Если вы забыли про что мы говорили в предыдущем посте, то мы советуем освежить его в памяти, перейдя по этой ссылке. А теперь вернемся к нашим красивым алгоритмам :)
Сегодня разговор пойдет про insertion sort.
Алгоритм работает, перебирая массив и вставляя каждый элемент в правильное положение в отсортированной части массива.
Реализация алгоритма:
⚡️ Мы начинаем со второго элемента массива (i=1) и предполагаем, что первый элемент (i=0) уже отсортирован.
⚡️ Мы сохраняем текущий элемент в переменной с именем key.
⚡️ Мы сравниваем ключ с каждым предшествующим ему элементом (j=i-1), начиная с последнего элемента отсортированной части массива, и перемещаем все элементы, которые больше ключа, на одну позицию вправо.
⚡️ Мы вставляем ключ в правильное положение в отсортированной части массива, вставляя его после последнего элемента, который меньше или равен ключу.
⚡️ Мы повторяем этот процесс для каждого элемента массива.
Временная сложность:
O(n)
Надеемся вам нравится наш материал. Если у вас есть какие-то предложения или идеи, то не стесняйтесь их озвучивать в комментариях. Мы желаем вам успехов в изучении алгоритмов и суперского настроения!
#learning_python_algorithms
Всем привет!
Мы продолжаем радовать вас контентом, который обычно заставляет нас боятся собеседований. Надеемся вы пытаетесь осмыслить все алгоритмы, которые мы тут с вами разбираем, ведь совсем скоро вступим в бой с задачками на лит код и будем устранять все пробелы в наших знаниях.
Если вы забыли про что мы говорили в предыдущем посте, то мы советуем освежить его в памяти, перейдя по этой ссылке. А теперь вернемся к нашим красивым алгоритмам :)
Сегодня разговор пойдет про insertion sort.
Алгоритм работает, перебирая массив и вставляя каждый элемент в правильное положение в отсортированной части массива.
Реализация алгоритма:
def insertion_sort(arr):
for i in range(1, len(arr)):
key = arr[i]
j = i-1
while j >= 0 and key < arr[j] :
arr[j+1] = arr[j]
j -= 1
arr[j+1] = key
Вот как работает алгоритм:⚡️ Мы начинаем со второго элемента массива (i=1) и предполагаем, что первый элемент (i=0) уже отсортирован.
⚡️ Мы сохраняем текущий элемент в переменной с именем key.
⚡️ Мы сравниваем ключ с каждым предшествующим ему элементом (j=i-1), начиная с последнего элемента отсортированной части массива, и перемещаем все элементы, которые больше ключа, на одну позицию вправо.
⚡️ Мы вставляем ключ в правильное положение в отсортированной части массива, вставляя его после последнего элемента, который меньше или равен ключу.
⚡️ Мы повторяем этот процесс для каждого элемента массива.
Временная сложность:
O(n)
Надеемся вам нравится наш материал. Если у вас есть какие-то предложения или идеи, то не стесняйтесь их озвучивать в комментариях. Мы желаем вам успехов в изучении алгоритмов и суперского настроения!
#learning_python_algorithms
❤5👍2💩2🆒2
Подход «divide-and-conquer» в программировании 💪
Всем привет! В прошлом посте мы говорили об Insertion Sort. А сегодня нам нужно двигаться дальше в нашей подготовке к собеседованию на крутую работу. Сегодня мы поговорим с вами про подходы в программировании. Начнем мы с подхода «разделяй и властвуй». И так давайте узнаем что это такое и зачем нам вообще знать про этот подход :) И так начнем!
Подход «разделяй и властвуй» — это стратегия решения проблем, которая включает в себя разбиение большой проблемы на более мелкие подзадачи, их независимое решение, а затем объединение решений для исходной проблемы.
Подход «разделяй и властвуй» работает путем рекурсивного разделения проблемы на более мелкие подзадачи до тех пор, пока они не станут достаточно простыми для непосредственного решения. Затем решения подзадач объединяются для получения решения исходной задачи. Ключевая идея этого подхода заключается в том, что если мы можем эффективно решить подзадачи, то мы также сможем эффективно решить исходную задачу.
Подход «разделяй и властвуй» используется во многих алгоритмах.
К примеру, в алгоритмах сортировки: Merge Sort and Quick Sort.
Или в алгоритмах поиска: Binary Search
А также в алгоритмах умножения матриц: Strassen's Algorithm.
Основные этапы подхода «разделяй и властвуй»:
👑 Разделите проблему на более мелкие подзадачи.
👑 Сделайте эффективное и правильное решение для подзадачи.
👑 Объедините решения подзадач, чтобы получить решение исходной задачи.
Подход «разделяй и властвуй» — это мощная техника решения проблем, которую можно использовать для эффективного решения многих сложных задач. Однако важно правильно выбирать подзадачи и верно комбинировать их решения, чтобы получить желаемый результат.
Надеемся вы узнали что-то новое из нашего поста. Оставляйте свои комментарии и реакции под этим материалом.
Всем отличного настроения и продолжения дня!
#learning_python_algorithms
Всем привет! В прошлом посте мы говорили об Insertion Sort. А сегодня нам нужно двигаться дальше в нашей подготовке к собеседованию на крутую работу. Сегодня мы поговорим с вами про подходы в программировании. Начнем мы с подхода «разделяй и властвуй». И так давайте узнаем что это такое и зачем нам вообще знать про этот подход :) И так начнем!
Подход «разделяй и властвуй» — это стратегия решения проблем, которая включает в себя разбиение большой проблемы на более мелкие подзадачи, их независимое решение, а затем объединение решений для исходной проблемы.
Подход «разделяй и властвуй» работает путем рекурсивного разделения проблемы на более мелкие подзадачи до тех пор, пока они не станут достаточно простыми для непосредственного решения. Затем решения подзадач объединяются для получения решения исходной задачи. Ключевая идея этого подхода заключается в том, что если мы можем эффективно решить подзадачи, то мы также сможем эффективно решить исходную задачу.
Подход «разделяй и властвуй» используется во многих алгоритмах.
К примеру, в алгоритмах сортировки: Merge Sort and Quick Sort.
Или в алгоритмах поиска: Binary Search
А также в алгоритмах умножения матриц: Strassen's Algorithm.
Основные этапы подхода «разделяй и властвуй»:
👑 Разделите проблему на более мелкие подзадачи.
👑 Сделайте эффективное и правильное решение для подзадачи.
👑 Объедините решения подзадач, чтобы получить решение исходной задачи.
Подход «разделяй и властвуй» — это мощная техника решения проблем, которую можно использовать для эффективного решения многих сложных задач. Однако важно правильно выбирать подзадачи и верно комбинировать их решения, чтобы получить желаемый результат.
Надеемся вы узнали что-то новое из нашего поста. Оставляйте свои комментарии и реакции под этим материалом.
Всем отличного настроения и продолжения дня!
#learning_python_algorithms
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤1
Всем привет!
Сегодня мы поговорим про merge sort и проанализируем его.
Читайте этот пост, нажав на это предложение👍
#learning_python_algorithms
Сегодня мы поговорим про merge sort и проанализируем его.
Читайте этот пост, нажав на это предложение
#learning_python_algorithms
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegraph
Реализация и анализ merge sort!
Всем привет! В прошлом посте мы с вами начали затрагивать важную тему как подходы в программировании. Конечно, нам еще предстоит со многим познакомиться, но увидеть применение подхода «divide-and-conquer» в алгоритмах сортировки мы сможем уже сегодня. Сегодня…
❤1👍1
Реализация и анализ алгоритма Quicksort❓
Всем привет!
В прошлом посте мы разбирали merge sort, а сегодня поговорим про один из самых крутых алгоритмов сортировки - quicksort. И так по нашей традиции мы советуем вам налить чаю и погрузится в чтение нашего материала.
Что за алгоритм?
Быстрая сортировка — это широко используемый алгоритм сортировки, использующий подход «разделяй и властвуй» для сортировки массива элементов. Он был разработан Тони Хоаром в 1959 году и до сих пор считается одним из самых эффективных алгоритмов сортировки.
Реализация алгоритма:
Вот как работает алгоритм:
✅ Если длина массива меньше или равна 1, массив уже отсортирован и мы можем просто вернуть его.
✅ В противном случае мы выбираем опорный элемент (в данном случае первый элемент массива).
✅ Мы разбиваем массив на два подмассива: один содержит все элементы, меньшие опорного, а другой содержит все элементы, большие или равные опорному.
✅ Мы рекурсивно сортируем два подмассива, вызывая quicksort() для каждого из них.
✅ Мы объединяем отсортированные подмассивы со сводным элементом между ними.
Временная сложность:
O(n*log n)
Надеемся вам понравился наш пост. Оставляйте ваши реакции и пишите комментарии.
Суперского вам настроения!
#learning_python_algorithms
Всем привет!
В прошлом посте мы разбирали merge sort, а сегодня поговорим про один из самых крутых алгоритмов сортировки - quicksort. И так по нашей традиции мы советуем вам налить чаю и погрузится в чтение нашего материала.
Что за алгоритм?
Быстрая сортировка — это широко используемый алгоритм сортировки, использующий подход «разделяй и властвуй» для сортировки массива элементов. Он был разработан Тони Хоаром в 1959 году и до сих пор считается одним из самых эффективных алгоритмов сортировки.
Реализация алгоритма:
def quicksort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
else:
pivot = arr[0]
left = [x for x in arr[1:] if x < pivot]
right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot]
return quicksort(left) + [pivot] + quicksort(right)
Функция quicksort() принимает на вход массив arr и сортирует его с помощью алгоритма quicksort. Алгоритм работает, выбирая опорный элемент, разбивая массив вокруг опоры и рекурсивно сортируя подмассивы.Вот как работает алгоритм:
Временная сложность:
O(n*log n)
Надеемся вам понравился наш пост. Оставляйте ваши реакции и пишите комментарии.
Суперского вам настроения!
#learning_python_algorithms
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤1
Что такое heap и как использовать эту структуру данных на Python ➕
Всем привет! В прошлом посте мы с вами разбирали очень крутой алгоритм сортировки, но как вы помните, не совсем был прост этот малый. Сегодня мы поговорим с вами про интересную структуру данных и ее использование на Python. Встречайте нашего героя - «heap» или «куча». Пост будет в двух частях, не забудьте про ваш теплый напиток или может уже холодненький, вроде уже теплеет. И так поехали:
Структура данных кучи представляет собой структуру данных на основе двоичного дерева, в которой каждый узел либо больше или равен (максимальная куча), либо меньше или равен (минимальная куча) своих дочерних элементов. В Python модуль «heapq» обеспечивает реализацию структуры данных кучи.
Вот пример того, как создать кучу в Python:
Чтобы удалить наименьший элемент из кучи, вы можете использовать функцию «heappop»:
Ставьте ваши реакции на этот пост, если он вам понравился, также мы всегда рады вас услышать в комментариях.
Всем классного дня!
Всем привет! В прошлом посте мы с вами разбирали очень крутой алгоритм сортировки, но как вы помните, не совсем был прост этот малый. Сегодня мы поговорим с вами про интересную структуру данных и ее использование на Python. Встречайте нашего героя - «heap» или «куча». Пост будет в двух частях, не забудьте про ваш теплый напиток или может уже холодненький, вроде уже теплеет. И так поехали:
Структура данных кучи представляет собой структуру данных на основе двоичного дерева, в которой каждый узел либо больше или равен (максимальная куча), либо меньше или равен (минимальная куча) своих дочерних элементов. В Python модуль «heapq» обеспечивает реализацию структуры данных кучи.
Вот пример того, как создать кучу в Python:
import heapq
heap = []
heapq.heappush(heap, 5)
heapq.heappush(heap, 3)
heapq.heappush(heap, 7)
heapq.heappush(heap, 1)
print(heap) # Вывод: [1, 3, 7, 5]
Функция «heappush» добавляет элемент в кучу и поддерживает свойство кучи. Наименьший элемент всегда находится в корне кучи.Чтобы удалить наименьший элемент из кучи, вы можете использовать функцию «heappop»:
import heapq
heap = [1, 3, 7, 5]
smallest = heapq.heappop(heap)
print(smallest) # Вывод: 1
print(heap) # Вывод: [3, 5, 7]
В следующем посте мы поговорим с вами про временную сложность наших методов, а также разберем методы: «heapify», «heapreplace». Ставьте ваши реакции на этот пост, если он вам понравился, также мы всегда рады вас услышать в комментариях.
Всем классного дня!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍2👎1🔥1
Зачем нам методы «heapify» и «heapreplace» у структуры данных «heap» и какая у них временная сложность? 👋
Всем привет! В прошлом посте мы с вами разбирались со структурой данных «heap». Сегодня мы продолжим с вами наше знакомство с ее методами. Мы рассмотрим методы: «heapify» и «heapreplace». И так по нашей традиции мы предлагаем вам взять какой-нибудь весенний напиток и устремиться к анализу материала. И так понеслись:
Метод «heapify» преобразовывает список в кучу:
Надеемся наш материал был интересен для вас. Мы ждем ваших реакций и комментариев под этим постом.
Отличного вам завершения дня и хорошего настроения!
Всем привет! В прошлом посте мы с вами разбирались со структурой данных «heap». Сегодня мы продолжим с вами наше знакомство с ее методами. Мы рассмотрим методы: «heapify» и «heapreplace». И так по нашей традиции мы предлагаем вам взять какой-нибудь весенний напиток и устремиться к анализу материала. И так понеслись:
Метод «heapify» преобразовывает список в кучу:
import heapq
lst = [5, 3, 7, 1]
heapq.heapify(lst)
print(lst) # Вывод: [1, 3, 7, 5]
Метод «heapreplace» удаляет наименьший элемент из кучи и добавляет новый элемент за одну операцию:import heapq
heap = [1, 3, 7, 5]
smallest = heapq.heapreplace(heap, 2)
print(smallest) # Вывод: 1
print(heap) # Вывод: [2, 3, 7, 5]
Временная сложность «heappush», «heappop» «heapreplace» равна O(log n), где n — количество элементов в куче. Временная сложность «heapify» равна O(n), где n — количество элементов в списке.Надеемся наш материал был интересен для вас. Мы ждем ваших реакций и комментариев под этим постом.
Отличного вам завершения дня и хорошего настроения!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12👎2❤1💩1
Всем привет!
Сегодня у нас для вас мини викторина. Можете проверить свои знания в Python и ответить на следующий вопрос: Какое из следующих утверждений верно об сериализации в программировании?
Сегодня у нас для вас мини викторина. Можете проверить свои знания в Python и ответить на следующий вопрос: Какое из следующих утверждений верно об сериализации в программировании?
Anonymous Quiz
52%
это преобразование состояния объекта в поток байтов, который отправлен по сети или сохранен в файле
38%
это преобразование байтового потока в состояние объекта, который может использоваться в памяти
10%
Сериализация используется только при веб-разработке.
Самый провальный проект с использованием Python
Всем привет!
В прошлом посте мы с вами говорили о методах «heapify» и «heapreplace».
Сегодня мы расскажем вам о проекте, который не смог достичь успеха, несмотря на использование Python и потенциальную выгоду для пользователей.
Tox был создан в 2013 году и был замечен сообществом Python благодаря своим амбициозным целям: предоставить разработчикам Python простой способ автоматизировать тестирование своих проектов на различных платформах.
Однако, несмотря на то, что Tox был разработан с добрыми намерениями, проект столкнулся с рядом проблем, которые привели к его провалу. Одной из основных проблем является сложность настройки и использования Tox. Конфигурационные файлы Tox были сложными для понимания, а документация была не всегда доступна и понятна для пользователей.
Это привело к тому, что Tox стал использоваться только опытными разработчиками, а новичкам было трудно понять, как использовать инструмент.
Еще одной проблемой Tox было то, что он не мог успешно конкурировать с другими инструментами тестирования Python, такими как pytest и nose. Эти инструменты имели более простой и интуитивно понятный интерфейс, а также лучшую документацию и большее сообщество пользователей.
Кроме того, Tox столкнулся с проблемой поддержки и обновления. Несмотря на то, что инструмент был создан в 2013 году, его разработка замедлилась в последние годы, и в настоящее время Tox не получает достаточной поддержки со стороны сообщества Python.
Это означает, что Tox может не справляться с изменениями в Python и не будет работать с последними версиями языка.
В результате всех этих проблем Tox не смог достичь успеха и потерял свою популярность среди сообщества Python.
Надеемся, что вам понравилась наша статья! Если вы хотите узнать о еще каких-нибудь провальных/успешных проектах дайте нам знать комментарием и реакцией под этим постом!
Желаем вам солнечного дня!
Всем привет!
В прошлом посте мы с вами говорили о методах «heapify» и «heapreplace».
Сегодня мы расскажем вам о проекте, который не смог достичь успеха, несмотря на использование Python и потенциальную выгоду для пользователей.
Tox был создан в 2013 году и был замечен сообществом Python благодаря своим амбициозным целям: предоставить разработчикам Python простой способ автоматизировать тестирование своих проектов на различных платформах.
Однако, несмотря на то, что Tox был разработан с добрыми намерениями, проект столкнулся с рядом проблем, которые привели к его провалу. Одной из основных проблем является сложность настройки и использования Tox. Конфигурационные файлы Tox были сложными для понимания, а документация была не всегда доступна и понятна для пользователей.
Это привело к тому, что Tox стал использоваться только опытными разработчиками, а новичкам было трудно понять, как использовать инструмент.
Еще одной проблемой Tox было то, что он не мог успешно конкурировать с другими инструментами тестирования Python, такими как pytest и nose. Эти инструменты имели более простой и интуитивно понятный интерфейс, а также лучшую документацию и большее сообщество пользователей.
Кроме того, Tox столкнулся с проблемой поддержки и обновления. Несмотря на то, что инструмент был создан в 2013 году, его разработка замедлилась в последние годы, и в настоящее время Tox не получает достаточной поддержки со стороны сообщества Python.
Это означает, что Tox может не справляться с изменениями в Python и не будет работать с последними версиями языка.
В результате всех этих проблем Tox не смог достичь успеха и потерял свою популярность среди сообщества Python.
Надеемся, что вам понравилась наша статья! Если вы хотите узнать о еще каких-нибудь провальных/успешных проектах дайте нам знать комментарием и реакцией под этим постом!
Желаем вам солнечного дня!
👍2🔥2
Всем доброго вечера!
Пришло время для нашей ночной мини викторины, на этот раз вопрос будет попроще, но все равно советуем быть внимательными :) Что такое класс в объектно-ориентированном программировании?
Пришло время для нашей ночной мини викторины, на этот раз вопрос будет попроще, но все равно советуем быть внимательными :) Что такое класс в объектно-ориентированном программировании?
Anonymous Quiz
7%
Тип данных, представляющий одно значение, например целое число или строку.
4%
Функция, не принимающая входных аргументов и не возвращающая выходных данных
87%
Шаблон для создания объектов, инкапсулирующих данные и поведение
2%
Встроенный метод, сортирующий список по возрастанию
Один из успешных проектов Python: Flask
Всем привет!
В прошлом посте мы говорили об одном из самых провальных проектов, а сегодня расскажем об одном из самых успешных!
Flask - легкая веб-инфраструктура на Python, созданная в 2010 году Армином Ронахером, которая позволяет быстро создавать веб-приложения. Flask гибок и модульный, что позволяет использовать только необходимые компоненты и легко расширять структуру проекта.
Он прост в использовании, что делает его идеальным выбором для небольших проектов и прототипов, но достаточно мощен для работы со сложными веб-приложениями. Flask также может интегрироваться с другими библиотеками и фреймворками Python, такими как NumPy, Pandas и Scikit-learn, что делает его мощным инструментом для приложений, управляемых данными.
Flask использовался в многих успешных проектах, включая онлайн-платформу для разработки игр Roblox и инструмент мониторинга социальных сетей Brandwatch. Flask - отличный выбор для веб-разработки в любой области.
Надеемся, что наша статья была полезна для вас. Оставляйте свои реакции и пишите коментарии, что бы мы знали, что вам интересно!
Желаем вам продуктивных выходных!
Всем привет!
В прошлом посте мы говорили об одном из самых провальных проектов, а сегодня расскажем об одном из самых успешных!
Flask - легкая веб-инфраструктура на Python, созданная в 2010 году Армином Ронахером, которая позволяет быстро создавать веб-приложения. Flask гибок и модульный, что позволяет использовать только необходимые компоненты и легко расширять структуру проекта.
Он прост в использовании, что делает его идеальным выбором для небольших проектов и прототипов, но достаточно мощен для работы со сложными веб-приложениями. Flask также может интегрироваться с другими библиотеками и фреймворками Python, такими как NumPy, Pandas и Scikit-learn, что делает его мощным инструментом для приложений, управляемых данными.
Flask использовался в многих успешных проектах, включая онлайн-платформу для разработки игр Roblox и инструмент мониторинга социальных сетей Brandwatch. Flask - отличный выбор для веб-разработки в любой области.
Надеемся, что наша статья была полезна для вас. Оставляйте свои реакции и пишите коментарии, что бы мы знали, что вам интересно!
Желаем вам продуктивных выходных!
👍6🤨1
Прибыльная работа на Python: область Data Science
Всем привет!
Сегодня мы поговорим про одну из самых прибыльных работ на Python. Если вы еще не читали нашу статью про один из самых успешных проектов, то можете найти его выше⬆️
Data Scientist - это специалист, который занимается анализом данных и созданием моделей машинного обучения для решения различных задач, таких как прогнозирование продаж, определение мошеннических операций или классификация объектов на изображениях.
Задачи Data Scientist включают в себя: сбор и подготовку данных, анализ данных, разработку моделей машинного обучения и развертывание и масштабирование моделей. Python используется благодаря своей простоте, эффективности и широкому выбору библиотек для анализа данных и машинного обучения, таких как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и другие.
Data Scientist должен уметь работать с различными источниками данных и преобразовывать их в удобный для анализа формат. Это может включать в себя очистку, преобразование и объединение данных. Для проведения исследовательского анализа данных, который поможет выявить скрытые закономерности и интересные факты, используются статистические методы, визуализация данных и машинное обучение.
Data Scientist должен создавать и оптимизировать модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии, кластеризации и т.д. Для этого используются различные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, случайный лес, нейронные сети и т.д.
Data Scientist также должен уметь развертывать и масштабировать модели машинного обучения в производственной среде, чтобы они могли обрабатывать большие объемы данных и обеспечивать высокую скорость обработки.
Зарплата Data Scientist может значительно варьироваться в зависимости от многих факторов, таких как опыт, уровень образования, размер компании, тип проекта и местоположение.
Если у вас есть вопросы/пожелания, не стесняйтесь их оставлять в комментариях.
Желаем вам отличного дня!
Всем привет!
Сегодня мы поговорим про одну из самых прибыльных работ на Python. Если вы еще не читали нашу статью про один из самых успешных проектов, то можете найти его выше⬆️
Data Scientist - это специалист, который занимается анализом данных и созданием моделей машинного обучения для решения различных задач, таких как прогнозирование продаж, определение мошеннических операций или классификация объектов на изображениях.
Задачи Data Scientist включают в себя: сбор и подготовку данных, анализ данных, разработку моделей машинного обучения и развертывание и масштабирование моделей. Python используется благодаря своей простоте, эффективности и широкому выбору библиотек для анализа данных и машинного обучения, таких как NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и другие.
Data Scientist должен уметь работать с различными источниками данных и преобразовывать их в удобный для анализа формат. Это может включать в себя очистку, преобразование и объединение данных. Для проведения исследовательского анализа данных, который поможет выявить скрытые закономерности и интересные факты, используются статистические методы, визуализация данных и машинное обучение.
Data Scientist должен создавать и оптимизировать модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии, кластеризации и т.д. Для этого используются различные алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, случайный лес, нейронные сети и т.д.
Data Scientist также должен уметь развертывать и масштабировать модели машинного обучения в производственной среде, чтобы они могли обрабатывать большие объемы данных и обеспечивать высокую скорость обработки.
Зарплата Data Scientist может значительно варьироваться в зависимости от многих факторов, таких как опыт, уровень образования, размер компании, тип проекта и местоположение.
Если у вас есть вопросы/пожелания, не стесняйтесь их оставлять в комментариях.
Желаем вам отличного дня!
🔥4🍌1
Всем привет!
Сегодня мы снова подготовили для вас небольшую вечернюю викторину, что бы вы могли проверить свои знания. Уверены, что этот вопрос будет легким для вас! Какие парадигмы программирования поддерживает Python?
Сегодня мы снова подготовили для вас небольшую вечернюю викторину, что бы вы могли проверить свои знания. Уверены, что этот вопрос будет легким для вас! Какие парадигмы программирования поддерживает Python?
Anonymous Quiz
30%
Объектно-ориентированное программирование
1%
Структурное программирование
2%
Функциональное программирование
67%
Все перечисленные
❤5
Молодцы! Почти все ответили правильно на наш вопрос. А в этой статье вы как раз можете прочитать небольшое пояснение, если вдруг у кого-то были сомнения в своем ответе.
Одна из главных причин такой популярности Python - это его способность поддерживать различные типы программирования. В этой статье мы рассмотрим основные типы программирования, поддерживаемые Python.
Процедурное программирование(Структурное программирование)
Процедурное программирование - это стиль программирования, в котором программа разбивается на подпрограммы, называемые процедурами или функциями. Python позволяет написать процедурный код, определяя функции и вызывая их в основной программе. Это позволяет упростить код, сделать его более читаемым и повторно используемым.
Объектно-ориентированное программирование
Python полностью поддерживает объектно-ориентированное программирование, что означает, что в нем можно создавать классы и объекты, а также использовать наследование, полиморфизм и инкапсуляцию. Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более структурированный код и упрощает разработку сложных приложений.
Функциональное программирование
Python поддерживает функциональное программирование, что означает, что функции могут использоваться как аргументы других функций, а также создаваться анонимные функции, используя лямбда-выражения. Функциональное программирование может упростить разработку приложений, поскольку оно позволяет использовать меньше кода и уменьшить количество ошибок.
Надеемся, что вам было полезно. Оставляйте свои реакции и комментарии, так мы видим, что вам действительно нравится наш контент!
Желаем вам приятного вечера!
Одна из главных причин такой популярности Python - это его способность поддерживать различные типы программирования. В этой статье мы рассмотрим основные типы программирования, поддерживаемые Python.
Процедурное программирование(Структурное программирование)
Процедурное программирование - это стиль программирования, в котором программа разбивается на подпрограммы, называемые процедурами или функциями. Python позволяет написать процедурный код, определяя функции и вызывая их в основной программе. Это позволяет упростить код, сделать его более читаемым и повторно используемым.
Объектно-ориентированное программирование
Python полностью поддерживает объектно-ориентированное программирование, что означает, что в нем можно создавать классы и объекты, а также использовать наследование, полиморфизм и инкапсуляцию. Объектно-ориентированное программирование позволяет создавать более структурированный код и упрощает разработку сложных приложений.
Функциональное программирование
Python поддерживает функциональное программирование, что означает, что функции могут использоваться как аргументы других функций, а также создаваться анонимные функции, используя лямбда-выражения. Функциональное программирование может упростить разработку приложений, поскольку оно позволяет использовать меньше кода и уменьшить количество ошибок.
Надеемся, что вам было полезно. Оставляйте свои реакции и комментарии, так мы видим, что вам действительно нравится наш контент!
Желаем вам приятного вечера!
👍5🔥1
Всем привет!
Сегодня мы продолжим проверять ваши знание по Python и предлагаем вам ответить на еще один вопрос. Чувствителен ли Python к регистру при работе с идентификаторами?
Сегодня мы продолжим проверять ваши знание по Python и предлагаем вам ответить на еще один вопрос. Чувствителен ли Python к регистру при работе с идентификаторами?
Anonymous Quiz
12%
Нет
81%
Да
3%
Зависимый от машины
4%
Все ответы неверные
Кто ответил правильно – отличная работа! Кто ошибся, не переживайте, ниже мы подготовили для вас статью с небольшим объяснением.
В Python идентификаторы - это имена, которые используются для обозначения переменных, функций, классов и других объектов. Идентификаторы должны начинаться с буквы или символа подчеркивания (_), а затем могут содержать буквы, цифры и символ подчеркивания. Однако, при работе с идентификаторами в Python важно понимать, что он чувствителен к регистру.
Это означает, что идентификаторы, написанные с разным регистром букв, будут считаться разными. Например, переменная "name" и "Name" будут считаться разными переменными в Python. То же самое относится к функциям, классам и другим идентификаторам.
Рассмотрим следующий пример:
Результат выполнения этого кода будет следующим:
Как видно из примера, переменные name и Name считаются разными и имеют разные значения.
Таким образом, при работе с идентификаторами в Python очень важно учитывать регистр букв. Если вы определяете переменные, функции или классы с разными именами, используя разный регистр букв, Python будет считать их разными объектами.
В заключение, можно сказать, что Python является чувствительным к регистру при работе с идентификаторами. Поэтому необходимо учитывать регистр букв при определении и использовании идентификаторов в Python.
Надеемся, что вам понравилось! Обязательно дайте нам знать своей реакцией и комментарием под этим постом.
Желаем вам прекрасного вечера!
В Python идентификаторы - это имена, которые используются для обозначения переменных, функций, классов и других объектов. Идентификаторы должны начинаться с буквы или символа подчеркивания (_), а затем могут содержать буквы, цифры и символ подчеркивания. Однако, при работе с идентификаторами в Python важно понимать, что он чувствителен к регистру.
Это означает, что идентификаторы, написанные с разным регистром букв, будут считаться разными. Например, переменная "name" и "Name" будут считаться разными переменными в Python. То же самое относится к функциям, классам и другим идентификаторам.
Рассмотрим следующий пример:
name = "John"
Name = "Smith"
print(name)
print(Name)Результат выполнения этого кода будет следующим:
John
SmithКак видно из примера, переменные name и Name считаются разными и имеют разные значения.
Таким образом, при работе с идентификаторами в Python очень важно учитывать регистр букв. Если вы определяете переменные, функции или классы с разными именами, используя разный регистр букв, Python будет считать их разными объектами.
В заключение, можно сказать, что Python является чувствительным к регистру при работе с идентификаторами. Поэтому необходимо учитывать регистр букв при определении и использовании идентификаторов в Python.
Надеемся, что вам понравилось! Обязательно дайте нам знать своей реакцией и комментарием под этим постом.
Желаем вам прекрасного вечера!
🔥5❤2👍2
Всем привет!
Вы очень хорошо отвечаете на нашу викторину, так что сегодня мы решили задать вам еще один вопрос! Код Python компилируется или интерпретируется?
Вы очень хорошо отвечаете на нашу викторину, так что сегодня мы решили задать вам еще один вопрос! Код Python компилируется или интерпретируется?
Anonymous Quiz
36%
Код Python одновременно компилируется и интерпретируется
3%
Код Python не компилируется и не интерпретируется
5%
Код Python только компилируется
56%
Код Python только интерпретируется
И как обычно, чтобы вы могли проверить себя и узнать немного больше, мы нашли для вас интересную статью!
https://pythobyte.com/is-python-compiled-interpreted-or-both-68582/
Обязательно оставляйте свои реакции и комментарии, если у вас остались какие-нибудь вопросы/пожелания!
Желаем вам отличного дня!
https://pythobyte.com/is-python-compiled-interpreted-or-both-68582/
Обязательно оставляйте свои реакции и комментарии, если у вас остались какие-нибудь вопросы/пожелания!
Желаем вам отличного дня!
❤4👍1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12🔥3
Все привет!
Надеемся, что вы соскучились по нашим вопросам, ловите вечерний интерактив🤪
Какое будет значение следующего выражения Python? 4 + 3 % 5
Надеемся, что вы соскучились по нашим вопросам, ловите вечерний интерактив🤪
Какое будет значение следующего выражения Python? 4 + 3 % 5
Anonymous Quiz
37%
7
16%
2
37%
4
10%
1
🤔5👍4👎3❤1👏1
Всем привет!
Мы проанализировали ваши ответы на предыдущий вопрос. Было много тех, кто ответили верно, но большая часть все таки ответила не правильно. Поэтому в сегодняшнем посте, мы вам напомним в какой очередности выполняются операции в Python.
В Python, как и в большинстве других языков программирования, операции выполняются в следующей очередности:
1. Скобки (): выражения в скобках выполняются первыми.
2. Унарный минус, плюс и битовое отрицание.
3. Умножение и деление (*, /, //, %): операции умножения и деления выполняются перед операциями сложения и вычитания. Оператор // обозначает целочисленное деление, а оператор % - остаток от деления.
4. Сложение и вычитание (+, -): операции сложения и вычитания выполняются после умножения и деления.
5. Сравнение (<, >, <=, >=, ==, !=): операции сравнения выполняются после операций арифметических операций.
6. Логические операторы (and, or): логические операторы выполняются после операций сравнения.
7. Присваивание (=): оператор присваивания выполняется после всех остальных операций.
Запомнить порядок выполнения операций можно с помощью аббревиатуры PEMDAS (Parentheses, Exponents, Multiplication and Division, Addition and Subtraction), которая используется в англоязычном мире.
Надеемся, что вам было полезно и в будущем вы уже сможете с легкостью решать такие примеры.
Желаем вам солнечного дня!
Мы проанализировали ваши ответы на предыдущий вопрос. Было много тех, кто ответили верно, но большая часть все таки ответила не правильно. Поэтому в сегодняшнем посте, мы вам напомним в какой очередности выполняются операции в Python.
В Python, как и в большинстве других языков программирования, операции выполняются в следующей очередности:
1. Скобки (): выражения в скобках выполняются первыми.
2. Унарный минус, плюс и битовое отрицание.
3. Умножение и деление (*, /, //, %): операции умножения и деления выполняются перед операциями сложения и вычитания. Оператор // обозначает целочисленное деление, а оператор % - остаток от деления.
4. Сложение и вычитание (+, -): операции сложения и вычитания выполняются после умножения и деления.
5. Сравнение (<, >, <=, >=, ==, !=): операции сравнения выполняются после операций арифметических операций.
6. Логические операторы (and, or): логические операторы выполняются после операций сравнения.
7. Присваивание (=): оператор присваивания выполняется после всех остальных операций.
Запомнить порядок выполнения операций можно с помощью аббревиатуры PEMDAS (Parentheses, Exponents, Multiplication and Division, Addition and Subtraction), которая используется в англоязычном мире.
Надеемся, что вам было полезно и в будущем вы уже сможете с легкостью решать такие примеры.
Желаем вам солнечного дня!
👍6❤1