Использование itertools для комбинаторики
Этот код использует модуль itertools для генерации всех возможных комбинаций из двух элементов из списка ['A', 'B', 'C']. С помощью функции itertools.combinations создаются комбинации, которые затем преобразуются в список и сохраняются в переменной combinations. В конце кода результат выводится на экран, показывая комбинации: [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')].
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Этот код использует модуль itertools для генерации всех возможных комбинаций из двух элементов из списка ['A', 'B', 'C']. С помощью функции itertools.combinations создаются комбинации, которые затем преобразуются в список и сохраняются в переменной combinations. В конце кода результат выводится на экран, показывая комбинации: [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')].
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍4
Что больше всего бесит разработчиков? ТОП-10 раздражающих вещей в коде и не только
Работа программиста — не только интересные задачи и высокий спрос на рынке, но и куча раздражающих моментов, которые мешают писать код в свое удовольствие. Нереалистичные сроки, постоянные прерывания, вечный технический долг и безумные созвоны — это лишь малая часть проблем, с которыми сталкиваются разработчики.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Работа программиста — не только интересные задачи и высокий спрос на рынке, но и куча раздражающих моментов, которые мешают писать код в свое удовольствие. Нереалистичные сроки, постоянные прерывания, вечный технический долг и безумные созвоны — это лишь малая часть проблем, с которыми сталкиваются разработчики.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍5
Thinking in Pandas: How to Use the Python Data Analysis Library the Right Way
Чему вы научитесь:
• Эффективной работе с библиотекой Pandas;
• Оптимизации операций с DataFrame;
• Продвинутым техникам манипуляции данными;
• Решению типичных задач анализа данных;
• Созданию читаемого и производительного кода.
"Thinking in Pandas" научит вас мыслить в парадигме Pandas и эффективно использовать все возможности этой мощной библиотеки.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
Чему вы научитесь:
• Эффективной работе с библиотекой Pandas;
• Оптимизации операций с DataFrame;
• Продвинутым техникам манипуляции данными;
• Решению типичных задач анализа данных;
• Созданию читаемого и производительного кода.
"Thinking in Pandas" научит вас мыслить в парадигме Pandas и эффективно использовать все возможности этой мощной библиотеки.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
👍3
Зачем нужен файл __init__.py?
Anonymous Quiz
8%
Он содержит байт-код
15%
Он содержит кэш проекта
76%
Он делает папку пакетом модулей
👍3
Сравниваем Pandas, Polars и PySpark: что выбрать аналитику?
В мире аналитики данных выбор правильного инструмента — ключ к эффективной и быстрой работе. Pandas, Polars и PySpark помогают обрабатывать большие объемы числовой информации, но каждый из них предназначен для разных сценариев. Если выбрать неподходящий инструмент, можно столкнуться с проблемами: скрипты будут работать медленно, потреблять слишком много памяти или вовсе падать с ошибками.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
В мире аналитики данных выбор правильного инструмента — ключ к эффективной и быстрой работе. Pandas, Polars и PySpark помогают обрабатывать большие объемы числовой информации, но каждый из них предназначен для разных сценариев. Если выбрать неподходящий инструмент, можно столкнуться с проблемами: скрипты будут работать медленно, потреблять слишком много памяти или вовсе падать с ошибками.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
❤2🔥1
Внимание! - Вопрос!
Как реализуется связь m2m на уровне базы данных?
Если есть модели A и B со связью многие ко многим, то создается таблица-мост с именем a_to_b, которая хранит ключ на A, ключ на B и дополнительные сведения, например, время, когда была создана связь. Эта таблица сцепляется с A и B оператором JOIN.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Как реализуется связь m2m на уровне базы данных?
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
👍3🤔1
Задача:
Напишите функцию, которая принимает число в качестве входных данных и возвращает сумму абсолютных значений каждой из десятичных цифр числа.
Пример:
#задачник
@python_practics
Напишите функцию, которая принимает число в качестве входных данных и возвращает сумму абсолютных значений каждой из десятичных цифр числа.
Пример:
10 --> 1
99 --> 18
-32 --> 5
#задачник
@python_practics
❤4👍1
Обработка исключений
Этот сниппет показывает, как обрабатывать исключения в Python с помощью конструкции try и except. Если происходит деление на ноль, выводится сообщение об ошибке вместо завершения программы с исключением.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Этот сниппет показывает, как обрабатывать исключения в Python с помощью конструкции try и except. Если происходит деление на ноль, выводится сообщение об ошибке вместо завершения программы с исключением.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍7
Внимание! - Вопрос!
Чем лучше отправлять форму — GET или POST?
Форму можно отправлять обоими способами. В первом случае переменные прикрепляются к строке запроса после вопросительного знака. Во втором – передаются в теле запроса.
Техническое ограничение метода GET в том, что им нельзя передать файл, в отличие от POST.
Форму желательно передавать методом POST по следующим причинам:
• GET-запросы могут быть кешированы, особенно в браузерах семейства IE;
• GET-запросы оседают в логах провайдера, сервера, истории браузера. Пароль и логин в таком случае может засветиться во многих местах;
• некоторые вирусы отслеживают содержимое адресной строки и пересылают третьим лицам.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Чем лучше отправлять форму — GET или POST?
Техническое ограничение метода GET в том, что им нельзя передать файл, в отличие от POST.
Форму желательно передавать методом POST по следующим причинам:
• GET-запросы могут быть кешированы, особенно в браузерах семейства IE;
• GET-запросы оседают в логах провайдера, сервера, истории браузера. Пароль и логин в таком случае может засветиться во многих местах;
• некоторые вирусы отслеживают содержимое адресной строки и пересылают третьим лицам.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
👍5🤔1
MatPlotLib
Matplotlib — основная опенсорсная библиотека Python, используемая в науке в дата-сайенс для визуализации данных в виде диаграмм и графиков.
Особенности Matplotlib:
• Предоставляет объектно-ориентированный API, который можно использовать для встраивания графиков в приложения.
• Двухмерная графическая библиотека Python с ограниченной поддержкой 3D-графики.
• Может использоваться в качестве замены пакета MATLAB и Mathematica с преимуществом бесплатности и открытого исходного кода.
• Поддерживает десятки бэкендов и типов вывода, поэтому не зависит от типа ОС и формата данных.
• Низкое потребление памяти.
• Не подходит для работы с несколькими наборами данных одновременно.
• Слабая поддержка временных рядов.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
Matplotlib — основная опенсорсная библиотека Python, используемая в науке в дата-сайенс для визуализации данных в виде диаграмм и графиков.
Особенности Matplotlib:
• Предоставляет объектно-ориентированный API, который можно использовать для встраивания графиков в приложения.
• Двухмерная графическая библиотека Python с ограниченной поддержкой 3D-графики.
• Может использоваться в качестве замены пакета MATLAB и Mathematica с преимуществом бесплатности и открытого исходного кода.
• Поддерживает десятки бэкендов и типов вывода, поэтому не зависит от типа ОС и формата данных.
• Низкое потребление памяти.
• Не подходит для работы с несколькими наборами данных одновременно.
• Слабая поддержка временных рядов.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
👍3
Генерация чисел Фибоначчи с помощью генераторов
Этот сниппет реализует генератор для последовательности Фибоначчи. Функция yield позволяет возвращать значения по одному, что экономит память при работе с большими последовательностями.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Этот сниппет реализует генератор для последовательности Фибоначчи. Функция yield позволяет возвращать значения по одному, что экономит память при работе с большими последовательностями.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍7