Python_No_Panic
2.06K subscribers
123 photos
18 videos
49 links
Самый перспективный, полезный и ламповый канал по Python в русскоязычном телеграме!

Обучающие посты в хронологическом порядке, посты по софт скиллам и чат, где вам всегда помогут админы и комьюнити.

Сотрудничество:
@Niik_Whaale
Download Telegram
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!
👍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!
🔥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?
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!
👍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?
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:
name = "John"
Name = "Smith"

print(name)
print(Name)


Результат выполнения этого кода будет следующим:

John
Smith


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!
🔥52👍2
😁11👍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?
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!
4👍1
Еще один вечерний мем вам🤭
Можете так же делиться своими смешными мемами в комментариях!
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
Anonymous Quiz
37%
7
16%
2
37%
4
10%
1
🤔5👍4👎31👏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!
👍61
Вечерний мем🙂
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁11🍌3
Всем привет!
Сегодня у нас вечерний интерактив, предлагаем ответить на такой вопрос
Python поддерживает создание анонимных функций с помощью конструкции, называемой…
Anonymous Quiz
2%
Pi
7%
Anonymous
86%
Lambda
5%
Все ответы неверные
И сразу выставляем вам ссылку со статьей, где вы как раз сможете прочитать об этой теме!

https://webdevblog.ru/kak-ispolzovat-v-python-lyambda-funkcii/
👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍2
Всем привет! Вот факты обо мне:

Начал свой путь программиста с создания стартапа
Уже три с половиной года обучаю детей программированию на JS и Python
Работаю back-end программистом в IT компании
Вдохновляю людей на реализацию своих технологических продуктов
В прошлом был полупросефсиональным спортсменом по академической гребле
Ненавижу стандартный подход к обучению
Чел, который не любит легаси
Люблю заниматься Postcrossing
В душе дед, это видно по хобби 😂

Рассказывайте о себе в комментариях, давайте знакомиться 🚀
👏5👍2🆒2👨‍💻1
😎Всем привет! Сегодня хотел бы поговорить про отдых.

😭Вообще, к сожалению, я человек, который в какой-то момент просто перестал отдыхать. Мне всегда казалось, что кто-то впереди меня, да и честно говоря совсем от этого чувства я так и не избавился. Получается так, что во время своего обучения программированию на начальном этапе я думал только о том, что куда-то там я не успел, и надо быстрее наверстывать упущенное. На момент обучения мне очень хотелось поскорее получить свою первую работу программистом. Поэтому каждый день я вкалывал, чтобы устроиться на нее, я совершенно не думал, что мой организм может не хотеть работать овертайм, даже когда это касается обучения, которое тебе приносит удовольствие.

📘Самое забавное, что чем больше я пытался настроить себя на получение работы и увеличения времени обучения, тем сложнее мне было все это получить. Когда переодически меня посещали мысли отдохнуть побольше, к примеру съездить в отпуск, то чудесным образом мой мозг сам лучше решал задачи, быстрее справлялся с освоением абстракций в программировании, все становилось просто сбалансированным. Конечно, сейчас,откровенно говоря, чувствуешь себя идиотом, который не особо понимал, как вообще работает мозг и что лучше организму в конкретный момент.

👨‍💻Конечно, учиться и работать надо много, но делать это стоит в гармонии с собой, а не в погоне за быстрым получением работы. Сейчас, я подхожу к работе так, что даю себе возможность просто отдохнуть, ведь мозг в процессе отдыха тоже помогает вам решать вашу задачу на работе или в учебе. Буквально сегодня я бился с багом на своей работе, ну и что вы думаете, баг решился после того, как я вышел на 30 минут погулять, да вот такое чудесное лекарство от багов. Так что советую всем хорошо отдыхать и делать перерывы в работе, таким образом вы быстрее справитесь с проблемами в работе и обучении.

🔽А как вы отдыхаете от работы или обучения ?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5
Всем привет!

Давно у нас не было викторины🤔 Сегодня мы подготовили для вас такой простой вопрос, с которым вы точно справитесь!

P.S. Для этого вопроса мы поменяли формат викторины, так как иначе вопрос получается некорректный, свои ответы мы предлагаем оставлять в комментариях под этим постом⬇️
А правильный ответ мы выставим чуть позже.

def solve(a):
a = [1, 3, 5]
a = [2, 4, 6]
print(a)
solve(a)
print(a)

Варианты ответа:

А. [2,4,6]
[2,4,6]

В. [2,4,6]
[1,3,5]

С. [1,3,5]
[1,3,5]

D. Все ответы неверные
ОТВЕТ⬇️

Спасибо всем кто поучавствовал в нашей викторине!

Правильный ответ:
[2,4,6]
[2,4,6]


Разберем почему так…

Когда функция solve(a) вызывается, ей передается список a, который в данном случае равен [2, 4, 6]. Внутри функции происходит следующее:

1. Выполняется операция a = [1, 3, 5], которая переопределяет переменную a внутри функции и присваивает ей новое значение [1, 3, 5]. Здесь происходит локальное присваивание исключительно внутри функции, и оно не влияет на глобальную переменную a, которая была передана в функцию.

2. Затем функция завершается, и управление возвращается к основной части программы.

Поэтому, когда код после вызова функции solve(a) продолжает выполняться, переменная a в основной части программы остается без изменений и продолжает иметь значение [2, 4, 6]. Таким образом, при выводе print(a) будет выведено [2, 4, 6].

Это происходит потому, что изменения, сделанные с локальной переменной a внутри функции solve(a), не затрагивают глобальную переменную a, которая была передана в функцию.

Желаем вам прекрасного вечера!
👍8