Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🏋️♀️♟🥇 30 крутых трюков на Python для прокачки качества кода с примерами.
Рассмотрите подборку приемов Python, которые вы могли бы использовать для улучшения своего кода и развития навыков работы на Python.
Подробнее
Рассмотрите подборку приемов Python, которые вы могли бы использовать для улучшения своего кода и развития навыков работы на Python.
Подробнее
Datacamp
30 Cool Python Tricks For Better Code With Examples
We've curated 30 cool Python tricks you could use to improve your code and develop your Python skills.
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Подсказки по типам Python - как использовать обнаружение всегда истинной логической проверки Mypy.
Иногда код использует логические проверки переменных, которые могут быть только истинными. Обычно это признак ошибки либо в подсказках типа, либо в реализации. У Mypy есть необязательная проверка, которая может обнаружить такое проблемное логическое использование с помощью кода ошибки truthy-book.
Читать
Иногда код использует логические проверки переменных, которые могут быть только истинными. Обычно это признак ошибки либо в подсказках типа, либо в реализации. У Mypy есть необязательная проверка, которая может обнаружить такое проблемное логическое использование с помощью кода ошибки truthy-book.
Читать
Forwarded from Python School
Зачем использовать namedtuple вместо обычного словаря
Основным преимуществом namedtuple является то, что он занимает меньше места (памяти), чем аналогичный словарь.
Поэтому, в случае больших данных именованные кортежи эффективны.
Выполняя приведенный выше код, вы обнаружите, что namedtuple имеет размер 64 байта, тогда как словарь занимает гораздо больше — 240 байт. Это почти в 4 раза больше памяти.
Основным преимуществом namedtuple является то, что он занимает меньше места (памяти), чем аналогичный словарь.
Поэтому, в случае больших данных именованные кортежи эффективны.
Выполняя приведенный выше код, вы обнаружите, что namedtuple имеет размер 64 байта, тогда как словарь занимает гораздо больше — 240 байт. Это почти в 4 раза больше памяти.
Forwarded from Python School
UserList
UserList — это похожий на список контейнерный тип данных, который является классом-оболочкой для списков.
Синтаксис будет следующим: collections.UserList([list]).
Вы передаете обычный список в качестве аргумента userlist. Этот список хранится в атрибуте ‘data’ и доступен через метод UserList.data.
UserList — это похожий на список контейнерный тип данных, который является классом-оболочкой для списков.
Синтаксис будет следующим: collections.UserList([list]).
Вы передаете обычный список в качестве аргумента userlist. Этот список хранится в атрибуте ‘data’ и доступен через метод UserList.data.
Чем заняться на длинных выходных?
❓ Можно залпом пройти все наши тесты:
— Тест на знание алгоритмов и структур данных (первый и второй)
— Тесты на знание языков: Python (первый, второй), Data Science, Java (первый, второй), PHP, Kotlin, JavaScript, C#
🐍 Либо решить все 49 задач по Python:
🧩 Словари в Python: 12 задач для начинающих с решениями
🧩 Задача о поврежденной XML-строке
🧩 Задача об определении латинского квадрата
🧩 5 классических задач по Python для начинающих с решениями
🧩 5 задач по Python для новичков с решениями
🧩 5 задач с решениями на Python для начинающих разработчиков
🧩 Словари в Python: 5 задач с решениями для изучения генераторов и методов словарей
🧩 Функции в Python: 5 задач для тренировки *args, **kwargs и lambda-функций
🧩 Обработка вложенных списков и матриц в Python: 5 задач с решениями для совершенствования навыков
🧩 Работа с файлами в Python: 5 задач для начинающих с решениями
📺 Посмотреть сериалы:
— Периферийные устройства (Кинопоиск: 7.7/10, IMDB: 8.4/10)
— Разделение (Кинопоиск: 8.7/10, IMDB: 8.4/10)
— Разрабы (Кинопоиск: 7.7/10, IMDB: 7.7/10)
💤 Или просто выспаться:
— Повышаем свою продуктивность: 6 ключевых факторов
❓ Можно залпом пройти все наши тесты:
— Тест на знание алгоритмов и структур данных (первый и второй)
— Тесты на знание языков: Python (первый, второй), Data Science, Java (первый, второй), PHP, Kotlin, JavaScript, C#
🐍 Либо решить все 49 задач по Python:
🧩 Словари в Python: 12 задач для начинающих с решениями
🧩 Задача о поврежденной XML-строке
🧩 Задача об определении латинского квадрата
🧩 5 классических задач по Python для начинающих с решениями
🧩 5 задач по Python для новичков с решениями
🧩 5 задач с решениями на Python для начинающих разработчиков
🧩 Словари в Python: 5 задач с решениями для изучения генераторов и методов словарей
🧩 Функции в Python: 5 задач для тренировки *args, **kwargs и lambda-функций
🧩 Обработка вложенных списков и матриц в Python: 5 задач с решениями для совершенствования навыков
🧩 Работа с файлами в Python: 5 задач для начинающих с решениями
📺 Посмотреть сериалы:
— Периферийные устройства (Кинопоиск: 7.7/10, IMDB: 8.4/10)
— Разделение (Кинопоиск: 8.7/10, IMDB: 8.4/10)
— Разрабы (Кинопоиск: 7.7/10, IMDB: 7.7/10)
— Повышаем свою продуктивность: 6 ключевых факторов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Если вы начинающий разработчик, дата-инженер или выпускник смежных специальностей, а ещё хотите расти и инвестируете в своё дальнейшее развитие, вам подойдет новый курс Яндекс Практикума «Инженер машинного обучения».
За 4 месяца вы научитесь:
• Переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения и применять алгоритмы и архитектуры ML-решений.
• Выявлять источники качественных данных, выбирать эффективные способы их разметки и работать с большими данными.
• Разрабатывать код моделей и готовить к использованию в продакшн под большой нагрузкой.
• Развёртывать ML-модели в облаке, поддерживать качество работы модели на меняющихся данных.
К концу курса вы разработаете 3 полноценных сервиса:
• Рекомендательную систему для товаров на маркетплейсе.
• Научитесь предсказывать отток клиентов в банковском секторе.
• Сформируете сегменты для продвижения маркетинговых активностей, смоделировав uplift для пользователей телеком оператора.
Приходите учиться, не обещаем, что будет легко, но наша команда всегда поддержит вас в трудную минуту.
А еще 77% наших выпускников находят новую работу и большинство из них в течение 4-х месяцев.
За 4 месяца вы научитесь:
• Переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения и применять алгоритмы и архитектуры ML-решений.
• Выявлять источники качественных данных, выбирать эффективные способы их разметки и работать с большими данными.
• Разрабатывать код моделей и готовить к использованию в продакшн под большой нагрузкой.
• Развёртывать ML-модели в облаке, поддерживать качество работы модели на меняющихся данных.
К концу курса вы разработаете 3 полноценных сервиса:
• Рекомендательную систему для товаров на маркетплейсе.
• Научитесь предсказывать отток клиентов в банковском секторе.
• Сформируете сегменты для продвижения маркетинговых активностей, смоделировав uplift для пользователей телеком оператора.
Приходите учиться, не обещаем, что будет легко, но наша команда всегда поддержит вас в трудную минуту.
А еще 77% наших выпускников находят новую работу и большинство из них в течение 4-х месяцев.
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Ищем учеников на бесплатный интенсив по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖
Гарантия трудоустройства всем выпускникам университета! Удаленная работа из любой точки мира!
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ и СНГ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
👉Классификация марок молока
👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
👉Обнаружение возгораний
👉Оценка стоимости квартир
👉Классификация отзывов на Teslа
👉Оценка резюме соискателей
👉Прогнозирование стоимости полиметаллов
👉Сегментация изображений самолетов
👉Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатный интенсив и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрируемся тут
Гарантия трудоустройства всем выпускникам университета! Удаленная работа из любой точки мира!
Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ и СНГ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨💻
Какие нейронные сети вы создадите?
👉Классификация марок молока
👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
👉Обнаружение возгораний
👉Оценка стоимости квартир
👉Классификация отзывов на Teslа
👉Оценка резюме соискателей
👉Прогнозирование стоимости полиметаллов
👉Сегментация изображений самолетов
👉Распознавание команд умного дома⠀
Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀
Приходите на бесплатный интенсив и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрируемся тут
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
6 шаблонов использования ThreadPoolExecutor в Python.
https://superfastpython.com/threadpoolexecutor-usage-patterns/
https://superfastpython.com/threadpoolexecutor-usage-patterns/
Super Fast Python
6 Usage Patterns for the ThreadPoolExecutor in Python - Super Fast Python
You can adopt one of the common usage patterns to get the most out of the ThreadPoolExecutor in Python. In this tutorial, you will discover the common usage patterns for Python thread pools. Let’s get started. ThreadPoolExecutor Usage Patterns The ThreadPoolExecutor…
Forwarded from Python School
UserString
Подобно тому, как UserLists является классом-оболочкой для списков, UserString является классом-оболочкой для строк.
UserString позволяет добавлять к строке определенное поведение. Вы можете передать этому классу любой конвертируемый в строку аргумент и затем получить доступ к этой строке, используя атрибут data
Как видите, число 765 было преобразовано в строку «765», и доступ к ней можно получить с помощью метода UserString.data.
Подобно тому, как UserLists является классом-оболочкой для списков, UserString является классом-оболочкой для строк.
UserString позволяет добавлять к строке определенное поведение. Вы можете передать этому классу любой конвертируемый в строку аргумент и затем получить доступ к этой строке, используя атрибут data
Как видите, число 765 было преобразовано в строку «765», и доступ к ней можно получить с помощью метода UserString.data.
Forwarded from Python School
Как и когда можно использовать UserString
UserString можно использовать для изменения строк или выполнения определенных функций.
Предположим, вы хотите удалить определенное слово из текстового файла (где бы оно ни было). Возможно, некоторые слова в тексте неуместны.
Давайте посмотрим на пример того, как UserString можно использовать для удаления определенных слов из строки.
UserString можно использовать для изменения строк или выполнения определенных функций.
Предположим, вы хотите удалить определенное слово из текстового файла (где бы оно ни было). Возможно, некоторые слова в тексте неуместны.
Давайте посмотрим на пример того, как UserString можно использовать для удаления определенных слов из строки.
Forwarded from Python School
UserDict
Это класс-оболочка для словарей. Его синтаксис аналогичен UserList и UserString.
Мы передаем словарь в качестве аргумента, который хранится в атрибуте ‘data’.
Это класс-оболочка для словарей. Его синтаксис аналогичен UserList и UserString.
Мы передаем словарь в качестве аргумента, который хранится в атрибуте ‘data’.
Forwarded from Python School
Defaultdict
Словарь представляет из себя неупорядоченный набор ключей и значений.
В парах ключ:значение ключи должны быть уникальны и неизменяемы. Поэтому список не может быть ключом словаря, так как он изменяемый.
Словарь представляет из себя неупорядоченный набор ключей и значений.
В парах ключ:значение ключи должны быть уникальны и неизменяемы. Поэтому список не может быть ключом словаря, так как он изменяемый.
Удаление ключа из словаря при помощи ключевого слова del
Python также позволяет использовать ключевое слово del для удаления определенного ключа из словаря. Использование ключевого слова del является менее безопасным подходом, так как нет способа просто указать значение по умолчанию, как это можно сделать при использовании метода .pop().
Python также позволяет использовать ключевое слово del для удаления определенного ключа из словаря. Использование ключевого слова del является менее безопасным подходом, так как нет способа просто указать значение по умолчанию, как это можно сделать при использовании метода .pop().
Forwarded from Python | Программирование на Питоне
Составили для вас огромную подборку лучших курсов по языкам:
- Python [230 уроков]
- JavaScript [165 уроков]
- С# [180 уроков]
- C/C++ [140 уроков]
- SQL, PHP [210 уроков]
- Golang [90 уроков]
- Backend [130 уроков]
- Docker [70 уроков]
- Node.js [110 уроков]
Курсы действительно годные, оцените 👍
- Python [230 уроков]
- JavaScript [165 уроков]
- С# [180 уроков]
- C/C++ [140 уроков]
- SQL, PHP [210 уроков]
- Golang [90 уроков]
- Backend [130 уроков]
- Docker [70 уроков]
- Node.js [110 уроков]
Курсы действительно годные, оцените 👍
Forwarded from Python | Программирование на Питоне
Что выведет этот код?
Anonymous Quiz
29%
[{1, 2}, {1}]
29%
[{1, 2}, {1, 2}]
18%
[{1},{1}]
24%
Узнать ответ