typing.Protocol
#theory // Just Python
typing.Protocol из модуля typing используется для определения интерфейсов (протоколов), которые классы должны реализовывать. Это полезно для проверки совместимости типов в статическом анализе.#theory // Just Python
Антипаттерн недели: Неоптимальная проверка на принадлежность в списке
Использование списков для проверки на принадлежность с оператором
Используйте
#theory // Just Python
Использование списков для проверки на принадлежность с оператором
in приводит к линейному времени выполнения, что может быть медленным для больших наборов данных.Используйте
set для проверки на принадлежность, чтобы снизить время выполнения до O(1).#theory // Just Python
contextlib.nested
Модуль
#theory // Just Python
Модуль
contextlib в Python позволяет обрабатывать несколько ресурсов с помощью менеджеров контекста более лаконично. Это полезно, когда работа идёт с большим числом файлов или объектов.#theory // Just Python
concurrent.futures.as_completed()
Метод
#theory // Just Python
Метод
concurrent.futures.as_completed() позволяет обрабатывать завершение асинхронных задач в порядке их завершения. Это полезно для параллельной обработки, где важно начать работу с результатами, как только они готовы.#theory // Just Python
inspect.getmembers()
Метод
#theory // Just Python
Метод
inspect.getmembers() из модуля inspect позволяет получить список всех членов объекта, включая методы, атрибуты и встроенные свойства. Это полезно для анализа структуры классов и объектов во время выполнения.#theory // Just Python
shutil.disk_usage()
Метод
#theory // Just Python
Метод
shutil.disk_usage() из модуля shutil предоставляет информацию о месте на диске, включая общий объём, используемое и доступное пространство. Это полезно для мониторинга состояния файловой системы.#theory // Just Python
Pandas - это библиотека для обработки и анализа данных на Python.
Она широко используется для работы со структурированными данными и отлично подходит для очистки, преобразования и анализа данных. Pandas имеет широкий спектр инструментов для работы с данными, включая объекты dataframe и series, которые похожи на таблицы и столбцы в SQL.
Как использовать Pandas для загрузки и изучения набора данных представлены на фотографии
#theory // Just Python
Она широко используется для работы со структурированными данными и отлично подходит для очистки, преобразования и анализа данных. Pandas имеет широкий спектр инструментов для работы с данными, включая объекты dataframe и series, которые похожи на таблицы и столбцы в SQL.
Как использовать Pandas для загрузки и изучения набора данных представлены на фотографии
#theory // Just Python
Как парсить данные из HTML и XML в Python
Узнайте, как парсить данные из HTML и XML в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и lxml, с примерами кода!
Парсинг данных из HTML и XML является распространенной задачей в области Python-разработки. Мы рассмотрим основные инструменты и подходы для решения этой задачи.
BeautifulSoup
BeautifulSoup — это популярная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет простой и удобный интерфейс для извлечения данных из веб-страниц.
lxml — это еще одна мощная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет быстрый и эффективный парсер, основанный на C-библиотеках libxml2 и libxslt.
#theory // Just Python
Узнайте, как парсить данные из HTML и XML в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и lxml, с примерами кода!
Парсинг данных из HTML и XML является распространенной задачей в области Python-разработки. Мы рассмотрим основные инструменты и подходы для решения этой задачи.
BeautifulSoup
BeautifulSoup — это популярная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет простой и удобный интерфейс для извлечения данных из веб-страниц.
lxmllxml — это еще одна мощная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет быстрый и эффективный парсер, основанный на C-библиотеках libxml2 и libxslt.
#theory // Just Python
Keras - это высокоуровневая библиотека нейронных сетей для Python.
Она создана поверх TensorFlow и предназначена для того, чтобы максимально упростить построение и обучение нейронных сетей.
Keras отлично подходит для построения моделей глубокого обучения и обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей.
Как использовать Keras для построения простой нейронной сети представлено на картинке
#theory // Just Python
Она создана поверх TensorFlow и предназначена для того, чтобы максимально упростить построение и обучение нейронных сетей.
Keras отлично подходит для построения моделей глубокого обучения и обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей.
Как использовать Keras для построения простой нейронной сети представлено на картинке
#theory // Just Python
Scikit-learn - это широко используемая библиотека для машинного обучения на Python.
Она построена поверх NumPy и SciPy и предлагает широкий спектр инструментов для создания и оценки моделей машинного обучения. Scikit-learn отлично подходит для построения традиционных моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений и кластеризация k-средних.
Как использовать scikit-learn, чтобы построить простую модель линейной регрессии представлено на картинке
#theory // Just Python
Она построена поверх NumPy и SciPy и предлагает широкий спектр инструментов для создания и оценки моделей машинного обучения. Scikit-learn отлично подходит для построения традиционных моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений и кластеризация k-средних.
Как использовать scikit-learn, чтобы построить простую модель линейной регрессии представлено на картинке
#theory // Just Python
TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для создания и развёртывания моделей машинного обучения.
Это одна из самых популярных библиотек для искусственного интеллекта и машинного обучения, которая используется такими компаниями, как Airbnb, Intel и Twitter.
TensorFlow отлично подходит для построения нейронных сетей и моделей глубокого обучения, а также обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей.
Как использовать TensorFlow для построения простой нейронной сети представлено на картинке.
#theory // Just Python
Это одна из самых популярных библиотек для искусственного интеллекта и машинного обучения, которая используется такими компаниями, как Airbnb, Intel и Twitter.
TensorFlow отлично подходит для построения нейронных сетей и моделей глубокого обучения, а также обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей.
Как использовать TensorFlow для построения простой нейронной сети представлено на картинке.
#theory // Just Python
Scrapy - это быстрый высокоуровневый фреймворк для веб-сканирования и веб-скрейпинга.
Сканируйте веб-сайты и извлекайте структурированные данные с их страниц. Его можно использовать для: широкий спектр целей, от интеллектуального анализа данных до мониторинга и автоматизированного тестирования.
Основными возможностями Scrapy являются:
— автоматическая обработка запросов и ответов с использованием асинхронности;
— извлечение данных из HTML и XML документов с помощью XPath и CSS-селекторов;
— эффективная обработка веб-форм и управление сессиями;
— расширяемость за счёт огромного количества плагинов, упрощающих разработку и настройку веб-пауков.
#theory // Just Python
Сканируйте веб-сайты и извлекайте структурированные данные с их страниц. Его можно использовать для: широкий спектр целей, от интеллектуального анализа данных до мониторинга и автоматизированного тестирования.
Основными возможностями Scrapy являются:
— автоматическая обработка запросов и ответов с использованием асинхронности;
— извлечение данных из HTML и XML документов с помощью XPath и CSS-селекторов;
— эффективная обработка веб-форм и управление сессиями;
— расширяемость за счёт огромного количества плагинов, упрощающих разработку и настройку веб-пауков.
#theory // Just Python
join — метод, который объединяет элементы в итерируемом объекте в одну строку, используя указанный разделитель.
Join принимает в качестве параметров итерируемый объект (например, список, кортеж или строку). Она возвращает новую строку, в которой элементы итерируемого объекта объединены с помощью указанного разделителя.
На примере(см. выше) мы имеем список с элементами 'apple', 'banana' и 'orange'. С метода join мы объединяем эти элементы, используя запятую и пробел в качестве разделителя. В результате получаем новую строку, содержащую 'apple, banana, orange', которая затем выводится на экран :3
#theory // Just Python
Join принимает в качестве параметров итерируемый объект (например, список, кортеж или строку). Она возвращает новую строку, в которой элементы итерируемого объекта объединены с помощью указанного разделителя.
На примере(см. выше) мы имеем список с элементами 'apple', 'banana' и 'orange'. С метода join мы объединяем эти элементы, используя запятую и пробел в качестве разделителя. В результате получаем новую строку, содержащую 'apple, banana, orange', которая затем выводится на экран :3
#theory // Just Python
pywin32 & пример использования
Получаем доступ к системной информации и получаем разрешение монитора. Для этого используем функцию GetSystemMetrics().
#theory // Just Python
Получаем доступ к системной информации и получаем разрешение монитора. Для этого используем функцию GetSystemMetrics().
#theory // Just Python
Использование reversed()
Функция reversed() позволяет получить обратный порядок элементов в списке.
В этом примере мы используем функцию reversed() для получения списка чисел в обратном порядке.
#theory // Just Python
Функция reversed() позволяет получить обратный порядок элементов в списке.
В этом примере мы используем функцию reversed() для получения списка чисел в обратном порядке.
#theory // Just Python
Использование Python для автоматического превращения голосовых команд в текстовые напоминания
Этот лайфхак позволяет превратить голосовые команды в текстовые напоминания с помощью Python, используя библиотеку для распознавания речи и отправки напоминаний по электронной почте.
Замените your_email@example.com и your_password на свои учетные данные. Для отправки писем через Gmail может потребоваться разрешить доступ для менее безопасных приложений.
Этот лайфхак превращает ваш голос в текстовые напоминания, облегчая управление задачами и улучшая продуктивность.
#theory // Just Python
Этот лайфхак позволяет превратить голосовые команды в текстовые напоминания с помощью Python, используя библиотеку для распознавания речи и отправки напоминаний по электронной почте.
Замените your_email@example.com и your_password на свои учетные данные. Для отправки писем через Gmail может потребоваться разрешить доступ для менее безопасных приложений.
Этот лайфхак превращает ваш голос в текстовые напоминания, облегчая управление задачами и улучшая продуктивность.
#theory // Just Python
Превращение любого текста в QR-код с помощью Python
С помощью Python можно быстро и легко создавать QR-коды из любого текста или URL. Это полезно для обмена информацией, генерации визиток, ссылок и многого другого.
Этот лайфхак делает обмен информацией быстрым и удобным, превращая любую строку текста в QR-код за считанные секунды.
#theory // Just Python
С помощью Python можно быстро и легко создавать QR-коды из любого текста или URL. Это полезно для обмена информацией, генерации визиток, ссылок и многого другого.
Этот лайфхак делает обмен информацией быстрым и удобным, превращая любую строку текста в QR-код за считанные секунды.
#theory // Just Python
Использование Python как временного HTTP-сервера для обмена файлами
Вы можете быстро настроить временный HTTP-сервер для обмена файлами между устройствами в одной сети без установки дополнительных программ.
Python имеет встроенный модуль http.server, который позволяет запустить HTTP-сервер в любой директории и получить к ней доступ через браузер или cURL.
Этот лайфхак может сэкономить время и упростить обмен файлами между устройствами.
#theory // Just Python
Вы можете быстро настроить временный HTTP-сервер для обмена файлами между устройствами в одной сети без установки дополнительных программ.
Python имеет встроенный модуль http.server, который позволяет запустить HTTP-сервер в любой директории и получить к ней доступ через браузер или cURL.
Этот лайфхак может сэкономить время и упростить обмен файлами между устройствами.
#theory // Just Python
Красивый вывод списка с помощью print
Конечно, становится понятно, что из себя представляет список, но чаще всего пользователь не хочет видеть кавычки вокруг каждого элемента.
Метод join преобразовывает список в строку, рассматривая каждый элемент как строку. Разделителем является та строка, для которой был вызван join. Он достаточно умен, чтобы не вставлять разделитель после последнего элемента.
Дополнительный бонус: join работает линейное время. Никогда не создавайте строку складыванием элементов списка в цикле for: это не просто некрасиво, это занимает квадратичное время.
#theory // Just Python
Конечно, становится понятно, что из себя представляет список, но чаще всего пользователь не хочет видеть кавычки вокруг каждого элемента.
Метод join преобразовывает список в строку, рассматривая каждый элемент как строку. Разделителем является та строка, для которой был вызван join. Он достаточно умен, чтобы не вставлять разделитель после последнего элемента.
Дополнительный бонус: join работает линейное время. Никогда не создавайте строку складыванием элементов списка в цикле for: это не просто некрасиво, это занимает квадратичное время.
#theory // Just Python