Задача:

Вам нужно посчитать количество делителей натурального числа n.

Пример:

4 --> 3 // 1, 2, 4
5 --> 2 // 1, 5
12 --> 6 // 1, 2, 3, 4, 6, 12

#задачник

@python_practics

Dash

Dash — микрофреймворк Python с открытым исходным кодом, предназначенный исключительно для разработки аналитических приложений для machine learning и data science. Он создан на базе связки Plotly.js, Flask, React.Js, HTML и CSS.

Dash позволяет разработчикам одним щелчком мыши создавать все, что необходимо для надежного управления базами данных и кроссплатформенными мобильными веб-приложениями. Этот популярный фреймворк Python состоит из двух частей: визуальной, описывающей внешний вид приложения и функциональной, описывающей его взаимодействие с пользователями.

Краткое руководство по Dash👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics

Рисуем милую собачку на модуле turtle

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Mimesis: идеальное решение для генерации данных

Сбор данных имеет решающее значение для каждого проекта, связанного с машинным обучением. Однако не всегда искомые данные существуют или общедоступны. Во многих случаях получение данных является дорогостоящим или затрудненным из-за внешних условий. Кроме того, правила конфиденциальности влияют на способы использования или распространения набора данных. По всем этим причинам использование синтетических данных является хорошей альтернативой, поскольку с их помощью можно удовлетворить те же потребности без особых усилий.

В этой статье автор рассмотрел один из лучших пакетов для генерации синтетических данных.

Подробнее по ссылке👇

#статьи

@python_practics

Боль🥺

#мемчики

@python_practics

Modern Data Architectures with Python: A modern approach to building data ecosystems

Архитектура данных на Python научит вас интегрировать потоки машинного обучения и науки о данных в вашу платформу данных. Эта книга даст вам глубокий практический опыт работы с такими инструментами, как Kafka, Apache Spark, MongoDB, Neo4J, Delta Lake MLFlow и SQL Dashboards.
К концу этого путешествия вы накопите богатый багаж практических и теоретических знаний для создания собственных экосистем данных.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics

Как использовать try — except и не испортить себе жизнь

Зачастую новичков в Python ошеломляет многочасовой дебаггинг простых, казалось бы, программ. На элементарные скрипты в 100 строк кода можно потратить несколько часов, ведь каждый трейсбэк кажется огромным и слишком насыщенным. Способность фильтровать такие данные без микрофрустраций формируется лишь спустя десятки часов отладки.

Справиться с негативом помогает конструкция try — except. В Python это лишь способ обработать ошибку и не «обронить» программу. Но если использовать ее не там и не так, лучше не станет (или вовсе будет хуже). Чтобы таких проблем не возникало, изучите этот гайд по применению обработчика.

Полный гайд по ссылке👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что вы можете сказать о конструкции import package.item?

При использовании оператора from package import item, item может быть пакетом, модулем или любым именем, описанным в пакете. При использовании оператора import package.item, item должен быть модулем или пакетом.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Хаотичное цветовое нашествие на модуле turtle

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Декапитализация

Данный код делает первую букву заданной строки строчной.

#полезные_сниппеты

@python_practics