В нем присутствует всё необходимое для разработки и не обременяет программиста сложными конструкциями, синтаксисом и низкоуровневыми операциями.
Каждый язык программирования заточен под выполнение определенного круга задач. Python является языком программирования общего назначения, то есть на нем можно написать практически что-угодно. Можно — не значит эффективно, Python станет хорошим выбором не во всех сферах программирования.
Основномыми сферами применения языка являются web-разработка, машинное обучение и анализ данных.
Сейчас мы не будем останавливаться на том что из себя представляет каждая сфера, скажу лишь что изучив основы языка, новичок сможет в дальнейшем самостоятельно выбрать ту сферу которая ему наиболее близка.
🐍 @SimplePython
Основномыми сферами применения языка являются web-разработка, машинное обучение и анализ данных.
Сейчас мы не будем останавливаться на том что из себя представляет каждая сфера, скажу лишь что изучив основы языка, новичок сможет в дальнейшем самостоятельно выбрать ту сферу которая ему наиболее близка.
🐍 @SimplePython
👍1
С чего начать изучение?
Каждый человек имеет разный уровень знаний. Кто-то уже успел что-то выучить в вузе, кто-то пришёл в Python из другого языка программирования, а кто-то совсем новичок и даже не знает, что такое переменная.
В любом случае начинающий программист должен изучить все основные конструкции языка. Не нужно сразу пользоваться каким-либо фреймворком, читать технические книги про алгоритмы, структуры данных и устройство компьютера.
Лучше начать с какого-либо курса, которые, обычно, дают только самую необходимую базу и не загружают мозг обучающегося огромным количеством технических терминов и информации.
Для начала нужно изучить следующее:
- Переменные, их типы и операции над ними.
- Работа с числами, строками и другими типами.
- Условия.
- Циклы.
- Структуры данных (списки, кортежи, словари).
- Стандартные инструменты языка (ввод и вывод, округление).
На этом этапе практика заключается в написании небольших программ в несколько десятков строк кода.
🐍 @SimplePython
Каждый человек имеет разный уровень знаний. Кто-то уже успел что-то выучить в вузе, кто-то пришёл в Python из другого языка программирования, а кто-то совсем новичок и даже не знает, что такое переменная.
В любом случае начинающий программист должен изучить все основные конструкции языка. Не нужно сразу пользоваться каким-либо фреймворком, читать технические книги про алгоритмы, структуры данных и устройство компьютера.
Лучше начать с какого-либо курса, которые, обычно, дают только самую необходимую базу и не загружают мозг обучающегося огромным количеством технических терминов и информации.
Для начала нужно изучить следующее:
- Переменные, их типы и операции над ними.
- Работа с числами, строками и другими типами.
- Условия.
- Циклы.
- Структуры данных (списки, кортежи, словари).
- Стандартные инструменты языка (ввод и вывод, округление).
На этом этапе практика заключается в написании небольших программ в несколько десятков строк кода.
🐍 @SimplePython
👍2
Генерация случайных данных
Пакет faker позволяет создавать случайные данные, которые затем можно использовать, например, для тестирования программ. К примеру методы name, address, job и email генерируют соответственно случайное несуществующее имя, адрес, должность и почту.
Разнообразие методов довольно широкое, с полным спектром можно ознакомиться в документации.
🐍 @SimplePython
Пакет faker позволяет создавать случайные данные, которые затем можно использовать, например, для тестирования программ. К примеру методы name, address, job и email генерируют соответственно случайное несуществующее имя, адрес, должность и почту.
Разнообразие методов довольно широкое, с полным спектром можно ознакомиться в документации.
🐍 @SimplePython
Функция reduce
Модуль functools раскрывает функциональные возможности Python. Например, в нём есть интересная функция reduce, последовательно применяющая функцию-аргумент к элементам списка, возвращая при этом в итоге единичное значение.
В примере мы используем функцию для последовательного сложения элементов списка.
🐍 @SimplePython
Модуль functools раскрывает функциональные возможности Python. Например, в нём есть интересная функция reduce, последовательно применяющая функцию-аргумент к элементам списка, возвращая при этом в итоге единичное значение.
В примере мы используем функцию для последовательного сложения элементов списка.
🐍 @SimplePython
Рисуем графики
Графическая библиотека plotly позволяет создавать интерактивные качественные графики в Python.
В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы построить простой линейный график.
Сначала нам нужен список с данными, которые мы хотим изобразить на графике. Это может быть, например, список или numpy массив:
data = [1, 1.3, 2.1, 4, 3.5, 7]
Далее метод fig = px.line(y=data) принимает наши данные и строит график в виде точек с координатами из массива и обьединяет их линиями.
Метод fig.show() откроет графическое окно с изображенным графиком.
Кроме этого plotly позволяет строить такие графики как:
— Точечные графики;
— Круговые диаграммы;
— Гистограммы;
— Тепловые карты;
— Пузырьковые диаграммы;
— И многие другие.
Больше подробно об этой библиотеке и способы ее применения: https://plotly.com/python/
🐍 @SimplePython #plotly
Графическая библиотека plotly позволяет создавать интерактивные качественные графики в Python.
В сегодняшнем примере применим эту библиотеку чтобы построить простой линейный график.
Сначала нам нужен список с данными, которые мы хотим изобразить на графике. Это может быть, например, список или numpy массив:
data = [1, 1.3, 2.1, 4, 3.5, 7]
Далее метод fig = px.line(y=data) принимает наши данные и строит график в виде точек с координатами из массива и обьединяет их линиями.
Метод fig.show() откроет графическое окно с изображенным графиком.
Кроме этого plotly позволяет строить такие графики как:
— Точечные графики;
— Круговые диаграммы;
— Гистограммы;
— Тепловые карты;
— Пузырьковые диаграммы;
— И многие другие.
Больше подробно об этой библиотеке и способы ее применения: https://plotly.com/python/
🐍 @SimplePython #plotly
Обработка исключений
Исключения — это тип данных, который нужен для того, что бы сообщать нам об ошибках.
Существует базовое исключение BaseException от которого наследуются все остальные исключения.
В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы ловим ошибки и делаем свои операции.
Стоит учесть, что мы можем делать бесконечное количество вложенных блоков.
Грамотным способом является вылавливать только те исключения, которые мы ожидаем.
🐍 @SimplePython #exceptions
Исключения — это тип данных, который нужен для того, что бы сообщать нам об ошибках.
Существует базовое исключение BaseException от которого наследуются все остальные исключения.
В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы ловим ошибки и делаем свои операции.
Стоит учесть, что мы можем делать бесконечное количество вложенных блоков.
Грамотным способом является вылавливать только те исключения, которые мы ожидаем.
🐍 @SimplePython #exceptions
Милых дам с 8 марта! ❤️🥰🥳
Вот вам тутор по случаю: https://tutorial.djangogirls.org/en/#django-girls-tutorial
🐍 @SimplePython #django #girls #8марта
Вот вам тутор по случаю: https://tutorial.djangogirls.org/en/#django-girls-tutorial
🐍 @SimplePython #django #girls #8марта
Метод get у словарей
У словарей есть метод get, который возвращает значение по переданному ключу.
Если такого ключа в словаре нет, исключение не выбрасывается, а возвращается значение по умолчанию, которое передаётся вторым аргументом, или же None, если второй аргумент не передан.
В примере мы не передаём второй аргумент, и в переменную name попадает None. Полезнее было бы передать ещё какую-нибудь строку в метод get, и она бы подставилась в name.
🐍 @SimplePython #dict
У словарей есть метод get, который возвращает значение по переданному ключу.
Если такого ключа в словаре нет, исключение не выбрасывается, а возвращается значение по умолчанию, которое передаётся вторым аргументом, или же None, если второй аргумент не передан.
В примере мы не передаём второй аргумент, и в переменную name попадает None. Полезнее было бы передать ещё какую-нибудь строку в метод get, и она бы подставилась в name.
🐍 @SimplePython #dict
Функция map
В Python неплохая поддержка функционального программирования. Одной из возможностей является функция map(), особенно полезной в сочетании с лямбда-функциями.
На картинке map() применяет простую лямбда-функцию на каждом элементе x и возвращает map-объект, который можно преобразовать в итерируемый объект, например кортеж или список.
🐍 @SimplePython #map
В Python неплохая поддержка функционального программирования. Одной из возможностей является функция map(), особенно полезной в сочетании с лямбда-функциями.
На картинке map() применяет простую лямбда-функцию на каждом элементе x и возвращает map-объект, который можно преобразовать в итерируемый объект, например кортеж или список.
🐍 @SimplePython #map
Запись видео с камеры
В следующем примере мы передали индекс, как 0 классу VideoCapture. Это вызовет основную и единственную камеру, подключенную к этому компьютеру, то есть веб-камеру.
🐍 @SimplePython #cv2
В следующем примере мы передали индекс, как 0 классу VideoCapture. Это вызовет основную и единственную камеру, подключенную к этому компьютеру, то есть веб-камеру.
🐍 @SimplePython #cv2
Нахождение наиболее частых элементов списка
Если необходимо найти несколько наиболее часто повторяющихся значений, лучше воспользоваться счетчиком Counter из библиотеки collections.
Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.
🐍 @SimplePython #collections #counter
Если необходимо найти несколько наиболее часто повторяющихся значений, лучше воспользоваться счетчиком Counter из библиотеки collections.
Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.
🐍 @SimplePython #collections #counter
Создание словаря из набора ключей
Для создания словаря из известного набора ключей и одинаковых значений часто используют генераторы словарей (dict comprehensions).
Однако класс dict имеет удобный метод fromkeys, который был создан специально для таких случаев.
🐍 @SimplePython #dict
Для создания словаря из известного набора ключей и одинаковых значений часто используют генераторы словарей (dict comprehensions).
Однако класс dict имеет удобный метод fromkeys, который был создан специально для таких случаев.
🐍 @SimplePython #dict
Функция zip
Функция zip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.
🐍 @SimplePython #функции #zip
Функция zip создаёт итератор, который комбинирует элементы нескольких списков. Это позволяет осуществлять параллельный обход списков в циклах for или, например, выполнять параллельную сортировку.
🐍 @SimplePython #функции #zip
Превращаем PDF в текст
Думаю, все периодически работают с PDF-документами. И зачастую это ручная и скучная работа. Но Python может автоматизировать даже такую рутинную задачу.
Модуль pdftotext создан именно для работы с документами в PDF формате. Устанавливается он через пакетный менеджер pip, а использовать его проще простого. Все основные операции представлены на картинке выше.
Кстати, здесь ещё интересно то, что исходный код модуля написан на C++. Поэтому есть небольшая вероятность, что придётся повоевать с зависимостями.
🐍 @SimplePython #pdf #pdftotext
Думаю, все периодически работают с PDF-документами. И зачастую это ручная и скучная работа. Но Python может автоматизировать даже такую рутинную задачу.
Модуль pdftotext создан именно для работы с документами в PDF формате. Устанавливается он через пакетный менеджер pip, а использовать его проще простого. Все основные операции представлены на картинке выше.
Кстати, здесь ещё интересно то, что исходный код модуля написан на C++. Поэтому есть небольшая вероятность, что придётся повоевать с зависимостями.
🐍 @SimplePython #pdf #pdftotext