Forwarded from КриптоМен3000
IntoTheBlock: с начала года киты накопили BTC на $3 млрд
Согласно данным аналитической платформы IntoTheBlock, с начала 2024 года киты пополнили свои запасы на 76 000 биткоинов стоимостью около 3 млрд долларов. Такое развитие событий подтверждает уверенность крупнейших держателей актива в будущей динамике цены BTC.
Согласно данным аналитической платформы IntoTheBlock, с начала 2024 года киты пополнили свои запасы на 76 000 биткоинов стоимостью около 3 млрд долларов. Такое развитие событий подтверждает уверенность крупнейших держателей актива в будущей динамике цены BTC.
Операторы Объединения: Самый Элегантный Способ Объединения словарей Python (ч.1)
В Python существует множество подходов к объединению нескольких словарей, но ни один из них нельзя было назвать элегантным до тех пор, пока не был выпущен Python 3.9.
Например, как мы могли объединить следующие три словаря до Python 3.9?
Одним из методов является использование циклов for.
В Python существует множество подходов к объединению нескольких словарей, но ни один из них нельзя было назвать элегантным до тех пор, пока не был выпущен Python 3.9.
Например, как мы могли объединить следующие три словаря до Python 3.9?
Одним из методов является использование циклов for.
Операторы Объединения: Самый Элегантный Способ Объединения словарей Python (ч.2)
В Python 3.9 были введены операторы объединения, которые сделали задачи объединения очень простыми
Как показано в программе, мы можем просто использовать несколько символов вертикальной черты, так называемых операторов объединения в данном контексте, чтобы объединить столько словарей Python, сколько захотим.
В Python 3.9 были введены операторы объединения, которые сделали задачи объединения очень простыми
Как показано в программе, мы можем просто использовать несколько символов вертикальной черты, так называемых операторов объединения в данном контексте, чтобы объединить столько словарей Python, сколько захотим.
Подсказки по вводу: Сделайте ваши программы на Python безопасными для ввода
Динамическая типизация, которая означает определение типа переменной во время выполнения, является ключевой функцией, делающей Python гибким и удобным. Однако это также может привести к скрытым ошибкам, если переменные введены неправильно.
Чтобы решить эту проблему, Python внедрил функцию подсказки при вводе текста в версии 3.5. Она обеспечивает способ аннотирования типов переменных в коде, а современная среда IDE может обнаруживать ошибки типов на ранней стадии в процессе разработки.
Динамическая типизация, которая означает определение типа переменной во время выполнения, является ключевой функцией, делающей Python гибким и удобным. Однако это также может привести к скрытым ошибкам, если переменные введены неправильно.
Чтобы решить эту проблему, Python внедрил функцию подсказки при вводе текста в версии 3.5. Она обеспечивает способ аннотирования типов переменных в коде, а современная среда IDE может обнаруживать ошибки типов на ранней стадии в процессе разработки.
F-строки: Подход к форматированию строк на Pythonic (ч.1)
Python поддерживает несколько различных методов форматирования строк, таких как форматирование в стиле C с использованием символов %, встроенная функция format() и f-строки.
Если вы всё ещё не используете более старые версии, чем Python 3.6, f-строки, безусловно, являются наиболее удобным способом форматирования строк, потому что они могут выполнять все задачи форматирования с минимумом кода и даже запускать выражения внутри строк.
Python поддерживает несколько различных методов форматирования строк, таких как форматирование в стиле C с использованием символов %, встроенная функция format() и f-строки.
Если вы всё ещё не используете более старые версии, чем Python 3.6, f-строки, безусловно, являются наиболее удобным способом форматирования строк, потому что они могут выполнять все задачи форматирования с минимумом кода и даже запускать выражения внутри строк.
F-строки: Подход к форматированию строк на Pythonic (ч.2)
Как показано в коде, есть только две вещи, которые нужно сделать для использования f-строк:
1)Добавить букву “f” перед строкой, чтобы указать, что это f-строка.
2)Использовать фигурные скобки с именем переменной и необязательный спецификатор формата внутри строки ({variable_name:format}), чтобы интерполировать значение переменной в определённом формате.
“Простое лучше сложного”. f-строки являются хорошим отражением этой цитаты из "The Zen of Python". Более того, мы можем напрямую выполнить выражение внутри f-строки.
Как показано в коде, есть только две вещи, которые нужно сделать для использования f-строк:
1)Добавить букву “f” перед строкой, чтобы указать, что это f-строка.
2)Использовать фигурные скобки с именем переменной и необязательный спецификатор формата внутри строки ({variable_name:format}), чтобы интерполировать значение переменной в определённом формате.
“Простое лучше сложного”. f-строки являются хорошим отражением этой цитаты из "The Zen of Python". Более того, мы можем напрямую выполнить выражение внутри f-строки.
Chartify
Chartify — это библиотека визуализации. Ее цель — максимально упростить создание диаграмм для специалистов по данным. Библиотека поставляется с удобным синтаксисом и логическим форматированием данных (в отличие от других инструментов). Для создания быстрых и красивых диаграмм требуется меньше времени. Сама библиотека была написана в Spotify labs.
Chartify — это библиотека визуализации. Ее цель — максимально упростить создание диаграмм для специалистов по данным. Библиотека поставляется с удобным синтаксисом и логическим форматированием данных (в отличие от других инструментов). Для создания быстрых и красивых диаграмм требуется меньше времени. Сама библиотека была написана в Spotify labs.
Simplejson
Что не так с нативным
• поддерживается в большем количестве версий Python;
• обновляется чаще, чем стандартный модуль Python;
• содержит дополнительные части, написанные на
Что не так с нативным
JSON-модулем в Python? Ничего! Более того, json в Python — это и есть simplejson. То есть Python берет версию simplejson и добавляет ее в каждый свой релиз. А в использовании simplejson есть свои преимущества, ведь он:• поддерживается в большем количестве версий Python;
• обновляется чаще, чем стандартный модуль Python;
• содержит дополнительные части, написанные на
С, из-за чего работает очень быстро.JmesPath
Работать с JSON в Python — сплошное удовольствие, ведь он прекрасно отображается в Python-словаре. Кроме того, Python поставляется с собственной библиотекой для создания и анализа, или разбора, JSON. Для меня это одна из лучших функций в Python. Если мне нужно поработать с JSON, то я непременно выберу Python.
Работать с JSON в Python — сплошное удовольствие, ведь он прекрасно отображается в Python-словаре. Кроме того, Python поставляется с собственной библиотекой для создания и анализа, или разбора, JSON. Для меня это одна из лучших функций в Python. Если мне нужно поработать с JSON, то я непременно выберу Python.