Профилирование

Делимся статьей, где автор рассказывает про профилирование. С помощью профилирование ты можешь узнать, как часто и как долго выполняются различные части программы. Ты познакомишься с различными видами профилировщиков.

👉Читать статью

#статьи

random.triangular

Метод triangular() возвращает случайное число с плавающей запятой между двумя указанными числами (включая оба). Также ты можешь указать третий параметр, параметр mode. Данный параметр дает возможность взвесить возможный результат ближе к одному из двух других значений параметра. По умолчанию mode равен средней точке между двумя другими значениями параметра, что не будет взвешивать возможный результат в любом направлении.

#практика

Магические методы add, sub, mul, truediv

Делимся видео, где автор демонстрирует сложение объектов с числами и другими экземплярами классов с помощью методов add(), radd() и iadd(). По аналогии выполняются методы: sub(), mul(), truediv()

👀Смотреть видео

#видео

Применение Kafka

Благодаря данной статье ты узнаешь о таком инструменте, как Kafka. Автор демонстрирует сильные и слабые стороны, а также дает рекомендации, когда стоит и не стоит использовать Kafka.

👉Читать статью

#статьи

Если чувствуете, что IT — ваше призвание, то самое время сделать следующий шаг!
Начните погружаться в интересующую вас сферу, активно изучая теорию и закрепляя её
на практических заданиях.

Хотите быть уверенными, что двигаетесь в правильном направлении? Тогда дополните
самообучение поддержкой опытных менторов и преподавателей. Именно это предлагает
Яндекс Лицей на своих бесплатных курсах.

Вы погрузитесь в Python-разработку: познакомитесь с библиотеками и основами
объектно-ориентированного программирования, а также поработаете над групповыми
проектами в команде единомышленников.

Что ещё предлагает Яндекс Лицей? Гибкий график, онлайн- и офлайн-форматы, а также возможность получить сертификат, который пригодится при поступлении в вуз или трудоустройстве.

Хотите подать заявку или узнать подробности? Скорее переходите на сайт программы

set.issuperset

Метод issuperset() возвращает True, если все элементы указанного множества существуют в исходном множестве. В противном случае он возвращает False. Если тебе нужно проверить, является ли множество подмножеством другого множества, используй issubset().

#практика

Индексы и срезы строк

Благодаря данному видео ты познакомишься с индексами и срезами строк. Строка рассматривается как упорядоченный набор символов. Автор демонстрирует индексирование строк, обращение к символам по определенным индексам.

👀Смотреть видео

#видео

Визуализация данных с помощью Altair

Altair — это библиотека декларативной статистической визуализации для Python. API Altair прост и удобен, что позволяет создавать красивые и эффективные визуализации с минимальным объемом кода. Делимся статьей, где автор рассказывает про анализ и визуализацию данных с помощью данной библиотеки.

👉Читать статью

#статьи

hex()

Функция hex() преобразует целое число в соответствующее шестнадцатеричное число в строковой форме и возвращает его. Возвращенная шестнадцатеричная строка начинается с префикса. Данный префикс указывает, что строка находится в шестнадцатеричной форме.

#практика

Магические методы setattr, getattribute, getattr, delattr

Делимся видео, где автор демонстрирует порядок обращения к атрибутам класса и к атрибутам его экземпляров. Ты научишься пользоваться магическими методами при работе с атрибутами класса: setattr, getattribute, getattr и delattr.

👀Смотреть видео

#видео

Solara

Solara позволяет создавать веб-приложения на чистом Python с использованием ipywidgets или React-подобного API поверх ipywidgets. Делимся статьей, где автор рассказывает про использование Solara для разработки веб-приложений.

👉Читать статью

#статьи

slice

Функция slice() возвращает объект среза, который используется для среза любой последовательности (строки, кортежа, списка, диапазона или байтов). Обязательно нужно указывать, до какого индекса происходит срез. При необходимости ты можешь задать начальную позицию и шаг среза.

#практика

Python Data Classes

Делимся циклом видео, где автор рассказывает про классы данных. Ты научишься объявлять их через декоратор dataclass. Продемонстрировано использование параметров со значениями по умолчанию.

👀Смотреть видео

#видео

Управление зависимостями

Делимся статьей, где автор рассказывает про стандартный файл конфигурации pyproject.toml. Он упрощает пользователям управление зависимостями и определениями метаданных.

👉Читать статью

#статьи

statistics.pvariance

Метод statistics.pvariance() вычисляет дисперсию всей совокупности. Большая дисперсия указывает на то, что данные разбросаны, а небольшая дисперсия указывает на то, что данные сгруппированы близко к среднему значению. Чтобы рассчитать дисперсию по выборке данных, используй метод statistics.variance().

#практика

Django REST: Класс ModelSerializer

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про Django REST. В этот раз ты научишься создавать сериализатор для моделей фреймворка Django на основе базового класса ModelSerializer. Также демонстрируется определение класса представления для получения списка записей и изменения записи, используя класс ListCreateAPIView.

👀Смотреть видео

#видео #django

Получение доступа к метрикам ОС

Делимся статьей, где автор рассказывает про интересный инструмент. С помощью него ты можешь получить доступ к метрикам операционной системы и оборудования компьютера из PostgreSQL. Результаты выводятся в виде табличных данных/JSON.

👉Читать статью

#статьи

round

Функция round() возвращает число с плавающей запятой, округленное до указанного количества десятичных знаков. Обрати внимание на последние две строки. round(2.675, 2) дает 2,67 вместо ожидаемых 2,68. Это не ошибка: это результат того, что большинство десятичных дробей невозможно представить точно как число с плавающей запятой. Когда десятичное число 2,675 преобразуется в двоичное число с плавающей запятой, оно снова заменяется двоичным приближением, точное значение которого равно: 2,67499999999999982236431605997495353221893310546875. Поэтому число округляется до 2,67.

#практика

Магические методы eq, ne, lt, gt

В данном видео автор демонстрирует добавление возможности сравнения для объектов классов с помощью магических методов: eq(), ne(), lt(), le(), gt() и ge(). Рассматриваются особенности их работы.

👀Смотреть видео

#видео

Анализ данных с помощью Dask

Dask – это библиотека для параллельных вычислений на Python. Благодаря данной статье ты узнаешь, как с помощью Dask можно эффективно работать с большими объемами данных.

👉Читать статью

#статьи