Приведите пример библиотеки для создания графиков
Leather используется для создания графиков. В отличие от ряда подобных библиотек, Leather способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.
В примере используются следующие функции:
leather.Chart() — создает график с заданным заголовком.
chart.add_dots() — добавляет точки на график. Также в ней можно указать функцию для определения цвета точек.
chart.to_svg() — позволяет сохранить график в формате .svg в указанный файл.
На втором изображении представлен результат работы программы.
#вопросы_с_собеседований
Leather используется для создания графиков. В отличие от ряда подобных библиотек, Leather способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.
В примере используются следующие функции:
leather.Chart() — создает график с заданным заголовком.
chart.add_dots() — добавляет точки на график. Также в ней можно указать функцию для определения цвета точек.
chart.to_svg() — позволяет сохранить график в формате .svg в указанный файл.
На втором изображении представлен результат работы программы.
#вопросы_с_собеседований
😁8👍3🔥2
Узнаем, сколько всего определенных букв в строке
Один из способов узнать количество определенных букв в строке максимально быстрым методом — использовать метод count для строки. Этот метод принимает символ или подстроку и возвращает количество их вхождений в строку.
Этот метод является достаточно быстрым, так как использует внутренние оптимизации CPython, которые работают на низком уровне. Он также не требует дополнительной памяти, за исключением простой переменной, используемой для хранения результата.
#вопросы_с_собеседований
Один из способов узнать количество определенных букв в строке максимально быстрым методом — использовать метод count для строки. Этот метод принимает символ или подстроку и возвращает количество их вхождений в строку.
Этот метод является достаточно быстрым, так как использует внутренние оптимизации CPython, которые работают на низком уровне. Он также не требует дополнительной памяти, за исключением простой переменной, используемой для хранения результата.
#вопросы_с_собеседований
👍7😍2❤1🔥1
⚙️ Принцип EAFP в Python
EAFP — полезный принцип, который помогает писать более чистый код на Python. Он расшифровывается как «easier to ask for forgiveness than permission».
Из этого видео вы узнаете, почему именно принцип EAFT считается правильным при проектировании приложений и увидите, как он работает на практике.
Перейти к просмотру
EAFP — полезный принцип, который помогает писать более чистый код на Python. Он расшифровывается как «easier to ask for forgiveness than permission».
Из этого видео вы узнаете, почему именно принцип EAFT считается правильным при проектировании приложений и увидите, как он работает на практике.
Перейти к просмотру
👍4🔥2❤1🤩1
❗️Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉 авторов в наше медиа proglib.io
👉 контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут.
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов👾
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
Подробности тут.
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤2👍1
eval() и exec()
Python имеет возможность динамически считывать строку и обрабатывать ее как часть программного кода. Это достигается с помощью функций eval() и exec() (eval предназначена для вычисления выражений, а exec — для выполнения операторов).
В строке 3 функция eval() считывает входную строку как выражение Python, вычисляет ее и присваивает результат переменной b. В строке 7 функция exec() считывает входную строку, как оператор Python и выполняет ее.
Python имеет возможность динамически считывать строку и обрабатывать ее как часть программного кода. Это достигается с помощью функций eval() и exec() (eval предназначена для вычисления выражений, а exec — для выполнения операторов).
В строке 3 функция eval() считывает входную строку как выражение Python, вычисляет ее и присваивает результат переменной b. В строке 7 функция exec() считывает входную строку, как оператор Python и выполняет ее.
👏8👍6🤔4❤🔥1🔥1
Приходилось ли вам приукрашивать опыт работы на собеседовании? Ловили ли вас на слове?
#интерактив
#интерактив
Ещё один #дайджест по области Python:
🐍 Пишите меньше кода, вы должны
Важно писать код, который можно легко перемещать из одного места в другое.
🐍 Краткое руководство по локальной работе с LLM
Это простое и краткое руководство по началу работы с LLM на локальном компьютере.
🐍 Под капотом set Python'а
Рассматриваются хеш-таблицы, обработка коллизий, оптимизация производительности и то, как это связано с реализацией set в Python.
🐍 Способы использования атомного счетчика в Django
Сохранение счетчика между объектами в Django означает необходимость быть осторожным с race condition. В данной статье изложены несколько подходов к проблеме.
🐍 Выражаем благодарность сопровождающим проекты с открытым исходным кодом
Автор рассказывает о различных способах поддержки многих проектов с открытым исходным кодом, и зачастую простое «спасибо» значит очень много.
🐍 Пишите меньше кода, вы должны
Важно писать код, который можно легко перемещать из одного места в другое.
🐍 Краткое руководство по локальной работе с LLM
Это простое и краткое руководство по началу работы с LLM на локальном компьютере.
🐍 Под капотом set Python'а
Рассматриваются хеш-таблицы, обработка коллизий, оптимизация производительности и то, как это связано с реализацией set в Python.
🐍 Способы использования атомного счетчика в Django
Сохранение счетчика между объектами в Django означает необходимость быть осторожным с race condition. В данной статье изложены несколько подходов к проблеме.
🐍 Выражаем благодарность сопровождающим проекты с открытым исходным кодом
Автор рассказывает о различных способах поддержки многих проектов с открытым исходным кодом, и зачастую простое «спасибо» значит очень много.
❤7
Unstructured для предварительной обработки текста
Unstructured — это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода. Смотреть подробнее
Unstructured — это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода. Смотреть подробнее
👍10❤3😁1
🛠️ Альтернатива ушедшей JetBrains: российские программисты получили доступ к отечественной среде разработки GIGA IDE
Сбер и СберТех на GigaConf 2024 представили GIGA IDE, которую уже сейчас вы можете использовать в качестве альтернативы продуктам JetBrains. Помимо привычных всем возможностей, IDE включает встроенный AI-ассистент, поддерживает таск-трекер, управление пакетами/релизами и многое другое.
Напомним, в сентябре прошлого JetBrains официально прекратила продлевать российским пользователям лицензии на свое ПО. Сегодня и вовсе нельзя скачать некоторые продукты компании с российских IP-адресов.
👉 Читать обзор GIGA IDE
Сбер и СберТех на GigaConf 2024 представили GIGA IDE, которую уже сейчас вы можете использовать в качестве альтернативы продуктам JetBrains. Помимо привычных всем возможностей, IDE включает встроенный AI-ассистент, поддерживает таск-трекер, управление пакетами/релизами и многое другое.
Напомним, в сентябре прошлого JetBrains официально прекратила продлевать российским пользователям лицензии на свое ПО. Сегодня и вовсе нельзя скачать некоторые продукты компании с российских IP-адресов.
👉 Читать обзор GIGA IDE
🌚6👏5🥱4❤3🥰3
🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python.
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
❤3
Bidict
Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естественной работы с однозначными отношениями.
#код
Bidict — это библиотека Python, предоставляющая двунаправленное отображение данных и связанные с ним функции для естественной работы с однозначными отношениями.
#код
👍8🥰4❤1
sqlite3 для специалистов по данным и инженеров
ℹ️ К радости специалистов по данным и инженеров, Python поставляется со встроенной поддержкой баз данных и SQL через библиотеку sqlite3.
Просто подключитесь к любой базе данных (или создайте её) с помощью объекта подключения и запускайте SQL-запросы.
Ссылка на документацию
ℹ️ К радости специалистов по данным и инженеров, Python поставляется со встроенной поддержкой баз данных и SQL через библиотеку sqlite3.
Просто подключитесь к любой базе данных (или создайте её) с помощью объекта подключения и запускайте SQL-запросы.
Ссылка на документацию
👍7🔥1
Forwarded from Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin
🐋🆚🦭 Docker или Podman: что лучше подойдет для вашего проекта
Контейнеризация приложений — одна из самых важных технологий в современной разработке. За последние 10 лет стандартом и синонимом контейнеризации стал Docker. Однако недавно у Docker появился мощный опенсорсный соперник — Podman, который во многом его превосходит.
Читать статью
Контейнеризация приложений — одна из самых важных технологий в современной разработке. За последние 10 лет стандартом и синонимом контейнеризации стал Docker. Однако недавно у Docker появился мощный опенсорсный соперник — Podman, который во многом его превосходит.
Читать статью
👍8🔥3❤1
Сколько раз в неделю вы ездите в офис? Вы бы хотели перейти на удалёнку?
#интерактив
#интерактив
❤6💯5👍4
cheatsheets-matplotlib.pdf
2.8 MB
📊 Шпаргалки по Matplotlib
Matplotlib — это мощная библиотека для визуализации данных в Python. Она позволяет создавать различные графики и диаграммы для представления данных в наглядном виде.
Это официальные шпаргалки от создателей библиотеки. Помимо основной, есть также материалы, разделённые на три категории:
▪️для начинающих
▪️для более опытных разработчиков
▪️советы
Matplotlib — это мощная библиотека для визуализации данных в Python. Она позволяет создавать различные графики и диаграммы для представления данных в наглядном виде.
Это официальные шпаргалки от создателей библиотеки. Помимо основной, есть также материалы, разделённые на три категории:
▪️для начинающих
▪️для более опытных разработчиков
▪️советы
❤🔥17🔥7👍5🥰2
✍️ Создание собственного API на Python (FastAPI)
В этом гайде на «Хабре» разбирается:
▫️Как обрабатывать GET, POST, DELETE и PUT запросы в FastAPI.
▫️Что такое модели в FastAPI и, в частности, модели Pydantic.
▫️Как писать код для собственного API.
🔗 Ссылка на гайд
В этом гайде на «Хабре» разбирается:
▫️Как обрабатывать GET, POST, DELETE и PUT запросы в FastAPI.
▫️Что такое модели в FastAPI и, в частности, модели Pydantic.
▫️Как писать код для собственного API.
🔗 Ссылка на гайд
🥱10👍7🔥5
Forwarded from Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET
🏅🏃 Кто такие Junior, Middle, Senior и чем они различаются между собой
От стажеров до сеньоров — разбираемся, кто есть кто в мире программирования и чем они отличаются друг от друга.
⛓️💥 Читать статью
⛓️💥 Зеркало
От стажеров до сеньоров — разбираемся, кто есть кто в мире программирования и чем они отличаются друг от друга.
⛓️💥 Читать статью
⛓️💥 Зеркало
😁22👍5
У нас есть еженедельная рассылка о последних открытиях и тенденциях в мире Python. Теперь мы публикуем её и на Пикабу
Ниже — небольшая часть выпуска, а целиком читайте здесь 👈
В 2024 году Python исполняется 33 года. За это время он прошёл невероятный путь — от пет-проекта до одного из самых универсальных и популярных языков. О том, как развивались основные концепции языка, почему крупные ИТ-компании боялись, что автобус может переехать Гвидо, и когда на логотипе Python всё-таки появились змеи — расскажет публикация на Хабре.
📒 Google Colab или Jupyter Notebook: что лучше подойдёт для новичка
Итак, вы решили заняться Data Science и узнали, что есть две основные платформы в этой сфере — Jupyter Notebook и Google Colab. Главное различие между ними заключается в том, что первая работает локально у вас на компьютере, а вторая — в облаке. О других нюансах читайте в статье.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍3🥰3