Скобки необходимы для создания генератора понимания:

 g = x**x for x in range(10)
  File "<stdin>", line 1
    g = x**x for x in range(10)
               ^
SyntaxError: invalid syntax
>>> g = (x**x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x7f90ed650258>

Однако они могут быть опущены, если понимание функции генератора является единственным аргументом для функции:

 list((x**x for x in range(4)))
[1, 1, 4, 27]
>>> list(x**x for x in range(4))
[1, 1, 4, 27]

Это не работает для функции с более чем одним аргументом:

 print((x**x for x in range(4)), end='\n')
<generator object <genexpr> at 0x7f90ed650468>
>>>
>>>
>>> print(x**x for x in range(4), end='\n')
  File "<stdin>", line 1
SyntaxError: Generator expression must be parenthesized if not sole argument

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 0: введение, jupyter (ipython)

Цель этого цикла статей - дать конкретные примеры использования pandas.
pandas - это Python библиотека для анализа и обработки данных.
Она действительно быстрая и позволяет вам легко исследовать данные.

Python позволяет перегружать множество различных операторов, и оператор shift является одним из них. Вот пример того, как создать композицию функции с помощью этого оператора. Здесь эти знаки показывают направление потока данных:

 collections import deque
from math import sqrt


class Compose:
    def __init__(self):
        self._functions = deque()

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        result = None
        for f in self._functions:
            result = f(*args, **kwargs)
            args = [result]
            kwargs = dict()
        return result

    def __rshift__(self, f):
        self._functions.append(f)
        return self

    def __lshift__(self, f):
        self._functions.appendleft(f)
        return self


compose = Compose


sqrt_abs = (compose() << sqrt << abs)
sqrt_abs2 = (compose() >> abs >> sqrt)

print(sqrt_abs(-4))  # 2.0
print(sqrt_abs2(-4))  # 2.0

​​Приветствую всех!
Сегодня мы познакомимся с историей создания Python.

Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом.
Для распределённой ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык, и Гвидо начал писать Python на досуге, позаимствовав некоторые наработки для языка ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию).
В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources.
С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык.

3 декабря 2008 года, после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k).
В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python.
На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x), но поддержка Python 2.7 заканчивается в 2020 году.

Итак, мы узнали на чуточку больше про Python!

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 1: Чтение данных из csv файла

Продолжаем работать с pandas.
Эта часть показывает способ обработки данных, хранящихся в формате csv, а также построение простейших графиков.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 2: Выбор данных и нахождение наиболее частых жалоб

В этой части мы будем использовать новый набор данных, чтобы показать, как быть с большими объёмами данных.
Это данные о 311 сервисных запросов (или жалоб) жителей, предоставленные NYC Open Data.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 3: объединение и группировка данных

Эта часть показывает способы группировки, объединения и дополнения данных.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 4: объединение нескольких dataframe

В конце этой части, мы загрузим данные о погоде в Канаде за весь 2012 год, и сохраним в CSV файл.
Мы сделаем это, загрузив каждый месяц в отдельности, а затем сгруппировав все месяцы вместе.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 5: ищем самый снежный месяц

Мы уже видели, что pandas хорошо умеет обращаться с датами.
Но он также хорошо умеет работать со строками!
Возьмём наши данные из предыдущей части.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 6: работа с загрязненными данными

Главная проблема загрязненных данных: понять, они загрязнены или нет?
Используем данные NYC 311 service request из одной из прошлых статей, так как их много и они неочевидны.

Погнали уже кодить!

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 7: работа с датами и временем

Часто данные содержат не только числовые или строковые значения, но и даты / время, причём в огромном множестве разных форматов. pandas умеет работать с датами; в этой части будет показано, как.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 8: работа с данными из базы данных SQL

До этого момента, мы получали данные только из csv файлов. Это довольно распространённый способ сохранения данных, но далеко не единственный!
Pandas может работать с данными из HTML, JSON, SQL, Excel (!!!), HDF5, Stata, и некоторых других вещей.
В этой части мы поговорим о работе с данными из баз данных SQL.

Автопостинг c ВК в телеграм

По просьбе одного из подписчиков нашего канала мы приготовили для вас статью о том, как же осуществить автопостинг с ВК в телеграм.

Задача про словарь

Я вижу, что вам больше нравится практика, нежели теорема :)
Сегодня я разберу одну из олимпиадных задач, довольно простую.
Суть задачи в том, чтобы из англо-латинского словаря сделать латино-английский.

Пишем блэкджек на Python

Ну, точнее, не блэкджек, а его мини-вариант под названием очко.
Получилось прикольно, залетаем!

Нахождение 10 наиболее частых слов на web странице

Решим небольшую задачку в данной статье.

HTML парсер на Python

Учитывая современное развитие Интернета, было бы кощунством не написать приложение, взаимодействующее со всемирной паутиной.
Сегодня мы напишем простенький html-парсер на Python.
Наше приложение будет читать код указанной страницы сайта и сохранять все ссылки в ней в отдельный файл.
Это приложение может помочь SEO-аналитикам и веб-разработчикам.

Графический калькулятор квадратных уравнений на Python и Tkinter

Рассмотрим пример создания графического интерфейса (GUI) на Python.
В качестве "жертвы" напишем простенькую программу - решатель квадратных уравнений. Наше задание мы разобъем на несколько частей.

Читаем почту через IMAP

В этой статье вы научитесь использовать IMAP для управления почтой и прочитывания писем.