Графический интерфейс с Python (часть 3)

🐍 Сегодня мы разберем три основных метода для вывода виджетов в Tkinter: pack(), place() и grid(). Все три метода немного отличаются и не могут быть использованы в одной программе одновременно.

🔤 Pack() позволяет выводить виджеты в разных частях экрана, к примеру, label_1.pack(acnhor=‘nw’) выведет нам надпись в в левом верхнем углу окна.

🔤 Place() позволяет выводить виджеты в конкретной части экрана, основываясь на точных координатах. Например, label_2.place(x=20, y=30) позволит сместить надпись на 20 единиц по оси X и на 30 единиц по оси Y относительно верхнего левого угла окна.

🔤 Grid() автоматически делит все окно на условную таблицу и позволяет выводить виджеты, основываясь на номере столбца и строки. Например, label_3.grid(row=0, column=2) выведет надпись на первой строке в третьем столбце.

📌 Все методы также обладают дополнительными аргументами, к примеру, columnspan= в методе grid() позволяет указать сколько столбцов будет занимать один элемент. Как уже ранее было сказано, разные методы не могут быть использованы в программе одновременно, поэтому в начале разработки надо решить, каким методом стоит пользоватся в дальнейшем.


🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

Chrome Enterprise Premium

🔤 Google выпустила "премиальную" версию Chrome под названием Chrome Enterprise Premium. Эта версия предназначена для корпоративного использования и поддерживает протоколы RDP, SCP, SSH.

🔤 Также новые функции включают создание расширенных отчетов о безопасности, средства контроля доступа для веб-приложений и инструменты защиты от вредоносных программ на базе ИИ, а также динамическую фильтрацию URL-адресов. Подписка на Chrome Enterprise Premium стоит $6 в месяц за сотрудника.

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

Программирование be like

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

Анализ данных с Python (часть 1)

🐍 Для анализа данных в Python придумали замечательную библиотеку Pandas. Эта библиотека построена поверх библиотеки NumPу, которая в свою очередь написана на C. Это делает Pandas наиболее продвинутой и быстроразвивающейся библиотекой для обработки и анализа данных в Python. Для того, чтобы эффективно работать с Pandas, сначала стоит освоить самые главные структуры данных: DataFrame и Series.

🔤 Series чем-то напоминает словарь в Python, так как этот объект похож на одномерный массив, где отличительной чертой является наличие ассоциированных меток (индексов) вдоль каждого элемента из списка.

🔤 DataFrame является табличной структурой данных, где столбцами выступают объекты Series, строки которых являются непосредственными элементами.

📌 В коде выше представлены базовые операции с Series и Dataframe.

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

Главное отличие между Junior и Senior разработчиками

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

Google в Python

🔤 Googlesearch — это необычная библиотека в Python, которая дает нам возможность гуглить и получать ссылки через код. Она может пригодится в креативных и продвинутых проектах.

🔤 Код выше выведет 5 первых ссылок в Google по запросу «python».

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

👇 Внизу объяснение 👇

🐍 Range(start, stop, step) — это полезная функция в Python, которая позволяет создавать последовательности чисел, начиная с значения start, останавливаясь перед значением stop, при этом изменяя начальное число на значение step. Обязателным аргументом является stop, по умолчанию start равен 0, a step равен 1.

🔤 Range() работает только с целыми числами, поэтому код выдаст следующую ошибку: TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer. Если бы start равнялось 3, то код вывел бы следующую последовательность: 3, 2, 1.

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

Когда-то мы тоже ошибались …

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

Итераторы в Python (часть 1)

🐍 Итератор в Python — это объект, который реализует метод __next__(), возвращающий следующий элемент итерируемого объекта при каждом вызове, и бросающий исключение StopIteration, когда элементы закончились. List, Tuple, Range — все это является итераторами. Однако что делать, если нам нужны итераторы с большим функционалом? Для этого в Python существует замечательная встроенная библиотека itertools — лаконичная библиотека с эффективным использованием памяти, которая взяла лучшее из APL, Haskell и SML. Всего в itertools есть три вида итераторов: бесконечные, конечные и комбинаторные. Сегодня мы разберем бесконечные итераторы, которых 3 штуки:

🔤 Сount(start, step) — итератор, который постепенно увеличивает значение start на значение step. По умолчанию start равен 0, а step равен 1. Step может быть любым числом, к примеру, дробным или отрицательным.

🔤 Cycle(iterable) — итератор, возвращающий элементы из итерируемого объекта и сохраняющий копию каждого. Когда итерация исчерпана, возвращает элементы из сохраненной копии.

🔤 Repeat(object, times) — итератор, который бесконечно возвращает object, если аргумент times не указан.

📌 Также очень часто итераторы count() и repeat() используются в комбинации с такими фукнциями, как map() и zip(). Функция zip(iterator1, iterator2, iterator3 ...) представляет собой итератор кортежей, где первый элемент в каждом переданном итераторе объединяется в пару, а затем второй элемент в каждом переданном итераторе объединяется в другую и т. д. Функция map(function, iterables) применяет переданную функцию function к каждому элементу итератора iterables. Выше представлены разные примеры кода.

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

👇 Внизу объяснение 👇

🔤 Map() является итератором, который возвращает нам объект своего класса (map object), то есть результат будет следующим: <map object at 0x10d1cdcc0>

🔤 Чтобы привести вывод в нормальный вид, к примеру, надо преобразовать результат в список с помощью функции list(). Тогда вывод будет следующим: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81].

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

Python VS C++

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service

Pprint | Понятный вывод в терминале

🐍 Pprint (Pretty-print) — это модуль Python, который позволяет красиво оформлять вывод в терминале в удобном и структурированном виде. Pprint бывает очень полезен при работе с сложными структурами данных, такими как словари, списки или их вложенные комбинации, а также обладает довольно большим количеством настроек.

📌 В коде выше представлена основная разница между обычным выводом и выводом через pprint().

🔝 PyBytes Media | ✉Telegram / 📷Instagram / 📈Mentor Service