Forwarded from Python Books. Книги по питону
☝🏻Сегодня, 27 ноября в 20:00 мск приглашаем на День открытых дверей курса «Инфраструктурная платформа на основе Kubernetes»: https://otus.pw/I9Dj/
📌На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем-практиком Юрием Игнатовым, ведущим инженером Express42;
- сможете задать любые вопросы по Kubernetes;
- узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
- расскажем о карьерных перспективах.
🔥Чёрная пятница уже началась - чтобы попасть на курс со скидкой 30%, пройдите вступительный тест (честно - дешевле уже не будет): https://otus.pw/vh6f/
📌На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем-практиком Юрием Игнатовым, ведущим инженером Express42;
- сможете задать любые вопросы по Kubernetes;
- узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
- расскажем о карьерных перспективах.
🔥Чёрная пятница уже началась - чтобы попасть на курс со скидкой 30%, пройдите вступительный тест (честно - дешевле уже не будет): https://otus.pw/vh6f/
Forwarded from Python Books. Книги по питону
Python Pocket Reference, Fifth Edition
Автор: Mark Lutz
Год издания: 2014
Скачать книгу
#Python #english
Автор: Mark Lutz
Год издания: 2014
Скачать книгу
#Python #english
Forwarded from Python Books. Книги по питону
Forwarded from UDEMY FREE ️| Coursevania
[100%OFF]Python Data Science basics with Numpy, Pandas and Matplotlib -
In this course, we will learn the basics of Python Data Structures and the most important Data Science libraries like NumPy and Pandas
https://tricksinfo.net/python-data-science-basics-with-numpy-pandas-and-matplotlib/
In this course, we will learn the basics of Python Data Structures and the most important Data Science libraries like NumPy and Pandas
https://tricksinfo.net/python-data-science-basics-with-numpy-pandas-and-matplotlib/
Forwarded from Инжиниринг Данных
20 Python libraries.pdf
4.1 MB
ebook - 20 python libraries that you don't use but should
Forwarded from TelePy | Бесплатно научим питону
Medium
Как начать?
Установка python
Forwarded from Moscow Python (Valentin Dombrovsky)
Будем благодарны за вашу поддержку Python Software Foundation:
For the 1st the PSF is participating in Giving Tuesday, December 3rd. By giving, you support sprints, meetups, community events, Python documentation, fiscal sponsorships, software development, and community projects. https://www.python.org/psf/donations/2019-giving-tuesday-drive/
For the 1st the PSF is participating in Giving Tuesday, December 3rd. By giving, you support sprints, meetups, community events, Python documentation, fiscal sponsorships, software development, and community projects. https://www.python.org/psf/donations/2019-giving-tuesday-drive/
Python.org
Giving Tuesday Fundraiser
The official home of the Python Programming Language
Forwarded from Moscow Python (Valentin Dombrovsky)
Будем благодарны за вашу поддержку Python Software Foundation:
For the 1st the PSF is participating in Giving Tuesday, December 3rd. By giving, you support sprints, meetups, community events, Python documentation, fiscal sponsorships, software development, and community projects. https://www.python.org/psf/donations/2019-giving-tuesday-drive/
For the 1st the PSF is participating in Giving Tuesday, December 3rd. By giving, you support sprints, meetups, community events, Python documentation, fiscal sponsorships, software development, and community projects. https://www.python.org/psf/donations/2019-giving-tuesday-drive/
Python.org
Giving Tuesday Fundraiser
The official home of the Python Programming Language
Forwarded from Oleg Churkin
Тот факт, что аннотацию на такой тип данных написать сложно, говорит скорее всего о том тип данных представлен не оптимально, я могу лишь догадываться, но в данном случае можно попробовать NamedTuple:
from typing import NamedTuple, Tuple
from datetime import datetime
class PaymentData(NamedTuple):
payment_date: datetime
merchant_id: int
payments: Tuple[float, ...]
def my_func() -> PaymentData:
return PaymentData(datetime.now(), 1, (10.22, 17.90, 20.66))