Библиотека igraph предназначена для работы с графами и сетями, обеспечивая возможность строить, анализировать и визуализировать их.

Igraph широко применяется в анализе социальных сетей, изучении структуры крупных сетей (например, веб-ссылок), в биоинформатике для исследования взаимодействий белков и других задач, связанных с теорией графов.

Основные функции igraph включают в себя генерацию случайных и классических графов, вычисление различных метрик (например, степень вершин, диаметр графа), а также поиск сообществ и кластеров.

🐍 Укус питона // 💬 Чат // #теория #if #конструкции

В данной статье мы рассмотрим использование Python для майнинга криптовалют и создания NFT (Non-Fungible Tokens).

Мы не будем обсуждать финансовые аспекты, но сосредоточимся исключительно на программировании.

Автор этой статьи использует робота для автоматизации процесса добычи криптовалют в игре RPG, используя Python и библиотеку PyAutoGUI.

🐍 Укус питона // 💬 Чат // #теория #if #конструкции

🖥 Шпаргалка по Python, в которой собраны небольшие скрипты для решения повседневных задач

Вот, кстати, некоторые из них:

— добавить файл sample.txt к архиву .tar.gz:

import tarfile
with tarfile.open('sample.tar.gz', 'w:gz') as tar:
    tar.add('sample.txt')

— понятный вывод различий между строками

import difflib
diff = difflib.ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(keepends=True),
                     'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(keepends=True))
print(''.join(diff))

⬆️В примере выше первая и вторая строки похожи, но отличаются видами скобок. В списковом включении они используют квадратные скобки, а в генераторном выражении – круглые.

➡️Из вывода переменных видно, что l содержит список, а g – генератор. Таким образом, возникает вопрос, что использовать в данной ситуации.

Если нужен результат в виде списка немедленно для дальнейшей работы, то лучше использовать генераторы коллекций.

➡️А если значения могут потребоваться не скоро, или даже не факт, что они будут нужны, то более предпочтительно использовать генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не перегружать систему.

👀 В Python, обработка исключений осуществляется при помощи конструкции try/except/else.

➡️ Конструкция try позволяет выполнить определенный блок кода, где могут произойти ошибки. В случае возникновения ошибки, выполнение программы переходит к блоку кода после except.

В блоке except можно указать тип исключения для обработки или оставить его пустым для обработки всех возможных исключений.

➡️ Блок else будет выполнен только в том случае, если исключения не произошло в блоке try. Это дает возможность выполнить определенный код в случае успешного выполнения блока try.

⬆️ Например, если программа пытается выполнить деление на ноль, то возникнет исключение ZeroDivisionError. В блоке except можно обработать это исключение и вывести соответствующее сообщение. Блок else не будет выполнен, так как исключение произошло в блоке try.

💡 Использование конструкции try/except/else в Python позволяет гибко обрабатывать исключения и управлять потоком выполнения программы.

📧 Автоматизация отправки электронных писем

В этой статье будет описано, как можно автоматизировать процесс отправки электронных писем. Эта информация будет полезна всем, кто нуждается в рассылке информации или рекламных сообщений большому количеству адресатов.

🐍 Укус питона // 💬 Чат // #теория #if #конструкции