Внимание! - Вопрос!

Какие вы знаете функции из модуля functools?

Модуль functools содержит большое количество стандартных функций высшего порядка. Среди них особенно полезны:

• lru_cache – декоратор, который кеширует значения функций, которые не меняют свой результат при неизменных аргументах; полезен для кеширования данных, мемоизации (сохранения результатов для возврата без вычисления функции) значений рекурсивных функций (например, такого типа, как функция вычисления n-го числа Фибоначчи) и т.д.;

• partial – частичное применение функции (вызов функции с меньшим количеством аргументов, чем она ожидает, и получение функции, которая принимает оставшиеся параметры).

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Caterpillar Game на модуле turtle

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Задача:

Завершите функцию/метод так, чтобы она возвращала URL-адрес с чем угодно после удаления привязки (#).

Пример:

"www.codewars.com#about" --> "www.codewars.com"
"www.codewars.com?page=1" -->"www.codewars.com?page=1"

#задачник

@python_practics

Мемоизация

Мемоизация - это техника, используемая для кэширования результатов дорогостоящих вызовов функций и повторного использования их при повторении тех же входных данных.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Какие вы функции знаете из модуля itertools?

Модуль itertools содержит функции для работы с итераторами и создания итераторов. Некоторые из его функций:

• product – декартово произведение итераторов (для избегания вложенных циклов for);
• permutations – генерация перестановок;
• combinations – генерация сочетаний;
• combinations_with_replacement – генерация размещений;
• chain – соединение нескольких итераторов в один;
• takewhile – получение значений последовательности, пока значение функции-предиката для её элементов истинно;
• dropwhile – получение значений последовательности начиная с элемента, для которого значение функции-предиката перестанет быть истинно.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Weppy

Weppy — стилизованный под «weppy» в нижнем регистре — представляет собой полноценный фреймворк Python, в основе которого лежит простота. Его элегантный синтаксис побуждает разработчиков сосредоточиться на продукте, который они создают, а не пытаться ориентироваться в самой структуре.

Подробнее👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics

Метаклассы

Метаклассы - это классы классов. Они позволяют настраивать поведение создания класса в Python.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Плюсы и минусы российского IT — выносим честный, но справедливый приговор

Авторы статьи узнали у senior и middle специалистов, какие у российской IT-сферы есть плюсы и минусы, как меняется ситуация, какие преимущества стоит ценить, а с какими недостатками приходится мириться.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Когда наконец научился автоматизировать на python👌

#мемчики

@python_practics

Обучение с подкреплением на PyTorch

Чему вы научитесь:

• Основам обучения с подкреплением (reinforcement learning) и его принципам работы;
• Работе с библиотекой PyTorch для создания и обучения нейронных сетей;
• Применению алгоритмов обучения с подкреплением для решения задач в различных областях, таких как игровая индустрия, робототехника, финансы и автоматизация процессов;
• Разработке собственных алгоритмов обучения с подкреплением и адаптации существующих алгоритмов под конкретные задачи;
• Оценке и тестировании обученных моделей с подкреплением.

Эта книга предназначена для исследователей, инженеров и разработчиков, которые хотят освоить обучение с подкреплением и его применение с использованием библиотеки PyTorch.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics

Почему именно SQL и Python — мастхев для аналитика?

Андрей — автор канала Noukash — объясняет, почему невозможно обойтись одним только SQL и обязательно в связке с ним идёт верхнеуровневый язык программирования. Python, за счёт разнообразных библиотек, сейчас лидирует в сфере аналитики данных.

Материал будет особенно полезен тем, кто задумывался о карьере аналитика данных. К тому же статья содержит ссылки на полезные материалы для обучения.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics