Простой Python | Программирование
143K subscribers
2.26K photos
36 videos
1.3K links
Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.

По всем вопросам: @dimaa_dimaa (реклама)

Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Download Telegram
PyQt: Всплывающие окна

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься создавать графический интерфейс с помощью PyQt. В этот раз автор демонстрирует создание и кастомизацию всплывающих окон на основе класса QMessageBox.

👀Смотреть видео

#видео
👍13
DBSCAN и OPTICS

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) и OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) — это два алгоритма кластеризации, используемых в машинном обучении и анализе данных. Оба алгоритма предназначены для нахождения кластеров в данных на основе плотности точек, но они имеют различия в подходах и возможностях. Делимся статьей, где автор рассказывает про данные алгоритмы.

👉Читать статью

#статьи
👍13
writelines

В Python метод writelines() используется для записи списка строк в файл. Каждая строка из списка записывается последовательно, без добавления дополнительных символов (например, новых строк) между строками, если они не включены в сами строки.

#практика
🔥21👍6😁3
ChatGPT: Генерация фотографий

Делимся циклом видео, где автор рассказывает про разработку программ на основе Python и ChatGPT. В этот раз ты научишься генерировать фотографии с помощью модели DALL-E. Кстати, ты можешь это попробовать с помощью нашего ChatGPT. Теперь им можно пользоваться прямо в Телеграме, попробуй прямо сейчас!

👀Смотреть видео

#видео
👍14
Декораторы

Декораторы в Python — это мощный инструмент, который позволяет модифицировать поведение функций и классов без изменения их исходного кода. Они работают как обертки, которые оборачивают другую функцию и могут дополнять или изменять ее функциональность. Делимся статьей, где автор рассказывает про декораторы.

👉Читать статью

#статьи
👍31🔥1
NumPy: array_split

Ты можешь использовать array split() для разделения массивов, передав ему массив, который хочешь разделить, и количество разделений. Если в массиве меньше элементов, чем требуется, он соответствующим образом корректируется с конца.

#практика #numpy
👍26🔥1
math.remainder

Функция math.remainder возвращает остаток от деления двух чисел. В отличие от оператора %, который возвращает остаток согласно правилам деления целых чисел, math.remainder учитывает точное представление чисел с плавающей точкой и возвращает остаток, сохраняя знак делимого.

#практика
👍42
Основы DNS

DNS (Domain Name System) — это система доменных имён, которая переводит понятные человеку доменные имена (например, www.example.com) в IP-адреса, которые используются компьютерами для идентификации друг друга в сети (например, 192.0.2.1). В данной статье автор рассказывает про основы DNS.

👉Читать статью

#статьи
🔥13👍2
Парсинг: Часть 1

Делимся циклом видео, где автор рассказывает про парсинг. Ты научишься получать данные с сайта для приложений, а также познакомишься с тонкостями get-запросов и post-запросов.

👀Смотреть видео

#видео
👍24
string.isascii

string.isascii используется для проверки того, содержит ли строка только символы ASCII (American Standard Code for Information Interchange). В этом примере string1 содержит только символы ASCII (латинские буквы, запятая и восклицательный знак), поэтому метод isascii() возвращает True. В то время как string2 содержит символы, которые не являются символами ASCII (русские буквы), поэтому метод isascii() возвращает False.

#практика
👍38🤣2
FastUI

FastUI – это новый фреймворк, который позволяет создавать пользовательские интерфейсы с помощью декларативного кода. Благодаря данной статье ты создашь простое приложение с помощью FastUI.

👉Читать статью

#статьи
👍17🔥1🤣1
Парсинг: Часть 2

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про парсинг. Ты научишься получать данные с сайта для приложений, а также познакомишься с тонкостями get-запросов и post-запросов.

👀Смотреть видео

#видео
🔥17👍7
math prod

В Python 3.8 и более поздних версиях в модуле math есть функция prod, которая вычисляет произведение всех элементов в последовательности. Эта функция особенно удобна, когда тебе нужно вычислить произведение всех элементов в списке или другой последовательности. В предыдущих версиях Python ее можно было заменить на более универсальную функцию reduce из модуля functools. Однако math prod предоставляет более простой и читаемый способ для вычисления произведения всех элементов в последовательности.

#практика
👍35
Подготовка к собеседованию Senior/Team Lead

В данной статье автор собрал полезные ресурсы для подготовки к собеседованию на позиции Senior/Team Lead. Рассматриваются реляционные базы данных, микросервисы, а также задачи.

👉Читать статью

#статьи
👍20
Регулярные выражения

Регулярные выражения (Regular Expressions, или regexp) — это мощный инструмент для поиска и манипуляции текстовыми данными с помощью шаблонов. Они используются для поиска определенных паттернов символов в строках текста и позволяют осуществлять более гибкий и мощный поиск и обработку текста, чем обычные строковые методы. Делимся видео, где автор рассказывает про регулярные выражения.

👀Смотреть видео

#видео
👍13
string.rfind

string,rfind используется для поиска последнего вхождения подстроки в строке. Он возвращает индекс первого символа найденной подстроки, начиная справа (с конца) строки. Если подстрока не найдена, метод возвращает -1.

#практика
👍15
VPN за 5 минут

Благодаря данной статье ты научишься создавать собственный VPN, с возможностью создания неограниченного количества ключей. Для этого тебе понадобится сервис Outline.

👉Читать статью

#статьи
👍45
Регулярные выражения: Часть 2

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про регулярные выражения. В этот раз ты научишься искать имейлы и удалять html-теги.

👀Смотреть видео

#видео
👍4
Векторизация текста в NLP

Векторизация текста — это процесс преобразования текстовых данных в числовые векторы, которые могут быть использованы в алгоритмах машинного обучения и моделях обработки естественного языка (NLP). Существует множество методов для векторизации текста, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Делимся статьей, где автор рассказывает про векторизацию текста.

👉Читать статью

#статьи
👍15