👍38🤯19
Dash - Веб фреймворк для визуализации данных. Имеет достаточно богатый, а самое главное полезный функционал в сочетании с простотой их применения. В этой статье мы рассмотрим данный фреймворк на примере
Telegraph
Визуализация данных с помощью веб-фреймворка Dash
Сам по себе фреймворк это некая смесь HTML, React, Js, Flask и CSS и предоставляет python классы для всех своих визуальных компонентов. Уйдет достаточно много времени на предоставление всех функций веб фреймворка dash. В качестве примера предлагаю визуализировать…
🔥6👍3
👍30🤔14🤯12
Что выведет код на экран?
Anonymous Quiz
13%
7
33%
Error
43%
[0, 1, 2, 3, 7, 7]
12%
[0, 1, 2, 3, 4, 7]
🤔42👍15🔥14🤯10
👍30🤯9🤔8
Пишем на практике свою Алису, часть первая.
В данной практике мы рассмотрим установку нужных нам библиотек, озвучку русского языка, а также напишем самого бота который будет нам отвечать
В данной практике мы рассмотрим установку нужных нам библиотек, озвучку русского языка, а также напишем самого бота который будет нам отвечать
Telegraph
Создаем свою Алису при помощи Python
Python и 1000 программ Сегодня мы покажем как создать своего голосового помощника как у железного человека при помощи Python 3. Реализация Наш ассистент должен будет работать по следующему принципу:
👍21🤯4🤔1
Вопросы из собеседования: Что означает пространство имен?
Пространство имен — это совокупность определенных в настоящий момент символических имен и информации об объектах, на которые они ссылаются. Вы можете рассматривать такое пространство как словарь, в котором ключи являются именами объектов, а значения — самими объектами. Каждая пара ключ-значение соотносит имя с соответствующим объектом.
Ниже приведены три типа пространств имен:
1. Локальное пространство имен — включает локальные имена внутри функции. Локальное пространство имен временно создается во время вызова функции и очищается при возврате из нее.
2. Глобальное пространство имен — состоит из имен различных импортированных пакетов/модулей, которые в настоящее время используются в проекте. Глобальное пространство имен создается при импорте пакета в скрипт, и оно доступно до тех пор, пока скрипт не закончит выполнение.
3. Встроенное пространство имен — оно включает встроенные функции Python и встроенные имена для различных типов исключений.
Пространство имен — это совокупность определенных в настоящий момент символических имен и информации об объектах, на которые они ссылаются. Вы можете рассматривать такое пространство как словарь, в котором ключи являются именами объектов, а значения — самими объектами. Каждая пара ключ-значение соотносит имя с соответствующим объектом.
Ниже приведены три типа пространств имен:
1. Локальное пространство имен — включает локальные имена внутри функции. Локальное пространство имен временно создается во время вызова функции и очищается при возврате из нее.
2. Глобальное пространство имен — состоит из имен различных импортированных пакетов/модулей, которые в настоящее время используются в проекте. Глобальное пространство имен создается при импорте пакета в скрипт, и оно доступно до тех пор, пока скрипт не закончит выполнение.
3. Встроенное пространство имен — оно включает встроенные функции Python и встроенные имена для различных типов исключений.
👍9
В мире программирования Python создано большое количество библиотек, модулей, скриптов, упрощающие жизнь разработчикам. Но среди такого большого количества, я бы хотел отметить именно эти 7 полезных библиотек, которые рано или поздно вам понадобятся.
Telegraph
"Золотая семерка" - 7 полезных библиотек Python
1. Поиск в Google без открытия браузера Существует библиотека для написания запросов в браузер google прямо из консоли. Для этого нам всего лишь нужно установить саму библиотеку: pip install google Далее прописать данный код: # импортировать библиотеку from…
👍12❤2🤔1
Что выведет код на экран?
Anonymous Quiz
14%
True True False True
25%
False True False True
43%
False True True True
19%
True True True False
👍31🤔8🤯4🔥2
👍36
📌 Библиотеки Python
1. Лучшая Графическая (GUI) Библиотека Для Python | Tkinter VS WxPython VS PyQt(PySide) VS Kivy - Смотреть
2. Библиотеки Для Машинного Обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch | В Чём Разница? - Смотреть
3. Основы Pandas Python | Series, DataFrame И Анализ Данных - Смотреть
4. Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними - Смотреть
5. Основы Matplotlib | Построение Графиков На Python - Смотреть
🐍 Python и 1000 программ
1. Лучшая Графическая (GUI) Библиотека Для Python | Tkinter VS WxPython VS PyQt(PySide) VS Kivy - Смотреть
2. Библиотеки Для Машинного Обучения: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch | В Чём Разница? - Смотреть
3. Основы Pandas Python | Series, DataFrame И Анализ Данных - Смотреть
4. Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними - Смотреть
5. Основы Matplotlib | Построение Графиков На Python - Смотреть
🐍 Python и 1000 программ
YouTube
Лучшая Графическая (GUI) Библиотека Для Python | Tkinter VS WxPython VS PyQt(PySide) VS Kivy
Python по истине универсальный инструмент. Простой и надёжный как автомат Калашникова. Однако особую популярность он сыскал в сфере веба, скриптинга и машинного обучения. В тоже время большое количество библиотек позволяют ему держать высокую планку и в создании…
👍21❤1
🧐Data Science Уроки
▪️ Устанавливаем Anaconda для Data Science - Смотреть
▪️ Устанавливаем Jupyter Notebook - Смотреть
▪️ NumPy массивы - Смотреть
▪️ Одномерные массивы. Indexing & Slicing - Смотреть
▪️ Двумерные массивы Indexing & Slicing - Смотреть
▪️ Операции с массивами - Смотреть
▪️ Устанавливаем Anaconda для Data Science - Смотреть
▪️ Устанавливаем Jupyter Notebook - Смотреть
▪️ NumPy массивы - Смотреть
▪️ Одномерные массивы. Indexing & Slicing - Смотреть
▪️ Двумерные массивы Indexing & Slicing - Смотреть
▪️ Операции с массивами - Смотреть
YouTube
Python 3 Уроки Для Начинающих | Data Science Уроки | Урок №1 Устанавливаем Anaconda для Data Science
Профи-пакет: 6 топовых IT-курсов.
200+ часов обучающих материалов.
https://yuriy-allakhverdov.com
Получите всесторонние знания для уверенного старта в IT! https://www.udemy.com/user/u_ra/ https://masters-of-code.com
Python 3 Уроки Для Начинающих
Data…
200+ часов обучающих материалов.
https://yuriy-allakhverdov.com
Получите всесторонние знания для уверенного старта в IT! https://www.udemy.com/user/u_ra/ https://masters-of-code.com
Python 3 Уроки Для Начинающих
Data…
👍17
Атрибуты функций
Сейчас будет шок для новичков, но функции — это обычные объекты, у которых просто реализован метод
И соотвественно у функций, как и у любых других объектов, можно устанавливать атрибуты и даже другие методы. Но сейчас затронем только атрибуты.
Как вариант, в примере я реализовал счетчик вызова функции, но без использования глобальных переменных — всё с помощью атрибута в объекте функции.
Вообще практического применения в продакшне я не припомню, но сам этот факт знать полезно для общего понимания структуры языка и устройства объектов.
#функции #объекты
Сейчас будет шок для новичков, но функции — это обычные объекты, у которых просто реализован метод
__call__. Именно он и позволяет выполнять синтаксис с вызовом через круглые скобки.И соотвественно у функций, как и у любых других объектов, можно устанавливать атрибуты и даже другие методы. Но сейчас затронем только атрибуты.
Как вариант, в примере я реализовал счетчик вызова функции, но без использования глобальных переменных — всё с помощью атрибута в объекте функции.
Вообще практического применения в продакшне я не припомню, но сам этот факт знать полезно для общего понимания структуры языка и устройства объектов.
#функции #объекты
🤔22👍20❤2🔥2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ООП в Python для начинающих
В этом видеоуроке автор подробно разбирает объектно-ориентированное программирование на языке Python. Вы рассмотрите создание класса, введение в понятия объекты, экземпляры, методы, а также узнаете что такое конструктор, деструктор, инициализация и инкапсуляция. На практике напишете класс, создающий тип данных Кошелек.
00:00 Вступление
00:40 Введение в ООП
04:20 Создание простого класса
06:35 Что такое параметр self
08:54 Пишем класс описывающий объект - кошелек
09:25 Конструктор
10:50 Свойства объекта
13:15 Параметры метода init
19:20 Деструктор объекта
21:00 Инкапсуляция, приватные свойства
В этом видеоуроке автор подробно разбирает объектно-ориентированное программирование на языке Python. Вы рассмотрите создание класса, введение в понятия объекты, экземпляры, методы, а также узнаете что такое конструктор, деструктор, инициализация и инкапсуляция. На практике напишете класс, создающий тип данных Кошелек.
00:00 Вступление
00:40 Введение в ООП
04:20 Создание простого класса
06:35 Что такое параметр self
08:54 Пишем класс описывающий объект - кошелек
09:25 Конструктор
10:50 Свойства объекта
13:15 Параметры метода init
19:20 Деструктор объекта
21:00 Инкапсуляция, приватные свойства
👍25🔥5❤2🤯1