Атрибут __slots__
Этот атрибут позволяет ограничить создание новых атрибутов в экземплярах класса.
slots определяется как список имен атрибутов в определении класса. Экземпляры класса с slots могут иметь атрибуты только с именами, определенными в slots. Попытка создать новый атрибут приведет к ошибке.
Использование slots экономит память, так как экземпляры не создают словарь dict для атрибутов.
slots не наследуются, для каждого подкласса нужно определять свои слоты.
Атрибут полезен, когда заранее известны все атрибуты класса и не нужна динамическая задача новых. Например, для простых данных или immutable классов.
Разъяснивший Python
Этот атрибут позволяет ограничить создание новых атрибутов в экземплярах класса.
slots определяется как список имен атрибутов в определении класса. Экземпляры класса с slots могут иметь атрибуты только с именами, определенными в slots. Попытка создать новый атрибут приведет к ошибке.
Использование slots экономит память, так как экземпляры не создают словарь dict для атрибутов.
slots не наследуются, для каждого подкласса нужно определять свои слоты.
Атрибут полезен, когда заранее известны все атрибуты класса и не нужна динамическая задача новых. Например, для простых данных или immutable классов.
Разъяснивший Python
👍2
collections.MutableMapping
Collections.MutableMapping — это интерфейс, который представляет изменяемое отображение (словарь).
Он наследуется от интерфейса Mapping и добавляет методы для изменения отображения, такие как setitem, delitem и clear.
Основное преимущество в использовании MutableMapping — это возможность передавать экземпляры такого класса в любое API, ожидающее словарь.
Например, во многих функциях в стандартной библиотеке есть параметры типа dict. Если создать класс, реализующий MutableMapping, его экземпляры можно будет передавать в такие функции.
Разъяснивший Python
Collections.MutableMapping — это интерфейс, который представляет изменяемое отображение (словарь).
Он наследуется от интерфейса Mapping и добавляет методы для изменения отображения, такие как setitem, delitem и clear.
Основное преимущество в использовании MutableMapping — это возможность передавать экземпляры такого класса в любое API, ожидающее словарь.
Например, во многих функциях в стандартной библиотеке есть параметры типа dict. Если создать класс, реализующий MutableMapping, его экземпляры можно будет передавать в такие функции.
Разъяснивший Python
👎1
Flask
Микрофреймворк для создания простейших веб-приложений на Python. Flask помогает быстро создать простой проект и в дальнейшем масштабировать его. Он может интегрироваться с другими инструментами, например для дизайна и визуализации интерфейса.
Разъяснивший Python
Микрофреймворк для создания простейших веб-приложений на Python. Flask помогает быстро создать простой проект и в дальнейшем масштабировать его. Он может интегрироваться с другими инструментами, например для дизайна и визуализации интерфейса.
Разъяснивший Python
👍1
Boltons.iterutils
Разъяснивший Python
Boltons.iterutils — это библиотека Python, которая предоставляет набор функций для работы с итерируемыми объектами. Библиотека включает в себя функции для преобразования итерируемых объектов, фильтрации итерируемых объектов, а также для работы с несколькими итеративными объектами.Разъяснивший Python
👍1
Matplotlib
Используется для удобного построения графиков и визуализации результатов. Активно применяется в задачах анализа данных, при оценке и сравнении метрик алгоритмов, наблюдениях за моделью. Нередко Matplotlib используется в тандеме с NumPy и SciPy.
Разъяснивший Python
Используется для удобного построения графиков и визуализации результатов. Активно применяется в задачах анализа данных, при оценке и сравнении метрик алгоритмов, наблюдениях за моделью. Нередко Matplotlib используется в тандеме с NumPy и SciPy.
Разъяснивший Python
👍1
Функция sum()
Функция sum() добавляет элементы итерируемого объекта и возвращает сумму. При необходимости ты можешь указать параметр start. Это значение добавляется к сумме элементов итерации. Значение start по умолчанию — 0 (если опущено).
Разъяснивший Python
Функция sum() добавляет элементы итерируемого объекта и возвращает сумму. При необходимости ты можешь указать параметр start. Это значение добавляется к сумме элементов итерации. Значение start по умолчанию — 0 (если опущено).
Разъяснивший Python
Pymorphy2
Pymorphy2 — это морфологический анализатор для русского языка, написанный на языке Python. Он умеет определять часть речи слова, его грамматические характеристики и склонять его в нужную форму.
Для использования pymorphy2 в Python необходимо сначала установить библиотеку. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip:
pip install pymorphy2
После установки библиотеки можно создать объект класса MorphAnalyzer:
from pymorphy2 import MorphAnalyzer
analyzer = MorphAnalyzer()
Объект класса MorphAnalyzer позволяет выполнять морфологический анализ слов. На примере из картинки вы можете узнать, какая часть речи слово «стол».
Разъяснивший Python
Pymorphy2 — это морфологический анализатор для русского языка, написанный на языке Python. Он умеет определять часть речи слова, его грамматические характеристики и склонять его в нужную форму.
Для использования pymorphy2 в Python необходимо сначала установить библиотеку. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip:
pip install pymorphy2
После установки библиотеки можно создать объект класса MorphAnalyzer:
from pymorphy2 import MorphAnalyzer
analyzer = MorphAnalyzer()
Объект класса MorphAnalyzer позволяет выполнять морфологический анализ слов. На примере из картинки вы можете узнать, какая часть речи слово «стол».
Разъяснивший Python
❤🔥1👍1
DABL
DABL (Data Analytics in Business Language) — это библиотека Python, которая упрощает использование машинного обучения для анализа данных. Она предоставляет простой и понятный интерфейс для создания моделей машинного обучения, а также для их обучения и оценки.
Чтобы начать работу с DABL, необходимо установить библиотеку. Это можно сделать с помощью следующей команды:
pip install dabl
Код с картинки создаст модель линейной регрессии, обучит ее на обучающей выборке из трех точек и оценит ее качество на тестовой выборке из тех же трех точек.
Разъяснивший Python
DABL (Data Analytics in Business Language) — это библиотека Python, которая упрощает использование машинного обучения для анализа данных. Она предоставляет простой и понятный интерфейс для создания моделей машинного обучения, а также для их обучения и оценки.
Чтобы начать работу с DABL, необходимо установить библиотеку. Это можно сделать с помощью следующей команды:
pip install dabl
Код с картинки создаст модель линейной регрессии, обучит ее на обучающей выборке из трех точек и оценит ее качество на тестовой выборке из тех же трех точек.
Разъяснивший Python
collections.Counter
Collections.Counter — это класс, предназначенный для подсчета хешей (hashable объектов).
Он позволяет удобно и эффективно подсчитывать вхождения элементов в какой-либо последовательности.
Основное отличие Counter от обычного словаря в том, что он не выбрасывает исключение, если ключ не существует, а просто создает новый ключ со значением 0. Это упрощает подсчет элементов.
Counter может принимать на вход любую итерируемую последовательность (список, кортеж и т.д.).
Основные способы использования Counter:
— Подсчет слов или букв в тексте.
— Подсчет появления элементов в списке или итераторе.
— Нахождение наиболее часто встречающихся элементов.
— Использование при решении задач на вероятность и статистику.
Разъяснивший Python
Collections.Counter — это класс, предназначенный для подсчета хешей (hashable объектов).
Он позволяет удобно и эффективно подсчитывать вхождения элементов в какой-либо последовательности.
Основное отличие Counter от обычного словаря в том, что он не выбрасывает исключение, если ключ не существует, а просто создает новый ключ со значением 0. Это упрощает подсчет элементов.
Counter может принимать на вход любую итерируемую последовательность (список, кортеж и т.д.).
Основные способы использования Counter:
— Подсчет слов или букв в тексте.
— Подсчет появления элементов в списке или итераторе.
— Нахождение наиболее часто встречающихся элементов.
— Использование при решении задач на вероятность и статистику.
Разъяснивший Python
Keras
Упрощает использование TensorFlow. Keras отвечает за создание и настройку моделей и нейросетей, а TensorFlow выполняет в них расчеты.
Разъяснивший Python
Упрощает использование TensorFlow. Keras отвечает за создание и настройку моделей и нейросетей, а TensorFlow выполняет в них расчеты.
Разъяснивший Python
Метод id()
Метод id() возвращает уникальный идентификатор объекта.
Каждый объект в Python имеет свой идентификатор, который назначается при создании объекта. Этот идентификатор гарантированно уникален в пределах жизни объекта.
id() позволяет получить числовое представление идентификатора объекта. Это может быть полезно при отладке и тестировании программы.
Разъяснивший Python
Метод id() возвращает уникальный идентификатор объекта.
Каждый объект в Python имеет свой идентификатор, который назначается при создании объекта. Этот идентификатор гарантированно уникален в пределах жизни объекта.
id() позволяет получить числовое представление идентификатора объекта. Это может быть полезно при отладке и тестировании программы.
Разъяснивший Python
Библиотека xarray
xarray предназначена для работы с многомерными данными и массивами.
Она позволяет удобно хранить и обрабатывать данные с метаданными, такими как координаты, время и другие измерения.
Разъяснивший Python
xarray предназначена для работы с многомерными данными и массивами.
Она позволяет удобно хранить и обрабатывать данные с метаданными, такими как координаты, время и другие измерения.
Разъяснивший Python
OpenCV
Это открытая библиотека для работы с алгоритмами компьютерного зрения, машинным обучением и обработкой изображений.
Разъяснивший Python
Это открытая библиотека для работы с алгоритмами компьютерного зрения, машинным обучением и обработкой изображений.
Разъяснивший Python
👍1
Метод Counter.elements()
Метод Counter.elements() возвращает итератор по элементам в словаре Counter.
Этот метод позволяет эффективно перебрать элементы словаря Counter без создания копии.
Как видно из примера, метод elements() возвращает итератор по элементам словаря Counter в порядке их добавления.
Это позволяет эффективно обрабатывать элементы, не создавая промежуточные структуры данных.
Разъяснивший Python
Метод Counter.elements() возвращает итератор по элементам в словаре Counter.
Этот метод позволяет эффективно перебрать элементы словаря Counter без создания копии.
Как видно из примера, метод elements() возвращает итератор по элементам словаря Counter в порядке их добавления.
Это позволяет эффективно обрабатывать элементы, не создавая промежуточные структуры данных.
Разъяснивший Python
Контекстные менеджеры
Контекстные менеджеры — это объекты, используемые для управления контекстом с помощью оператора with.
Они позволяют автоматически выполнять "вход" в контекст и "выход" из него, не заботясь о ручной финализации объекта.
Контекстные менеджеры реализуют методы enter и exit, вызываемые при входе и выходе из контекста.
За счет автоматизации управления ресурсами контекстные менеджеры позволяют писать более простой и читабельный код.
Разъяснивший Python
Контекстные менеджеры — это объекты, используемые для управления контекстом с помощью оператора with.
Они позволяют автоматически выполнять "вход" в контекст и "выход" из него, не заботясь о ручной финализации объекта.
Контекстные менеджеры реализуют методы enter и exit, вызываемые при входе и выходе из контекста.
За счет автоматизации управления ресурсами контекстные менеджеры позволяют писать более простой и читабельный код.
Разъяснивший Python
JPype
JPype - это модуль, который позволяет взаимодействовать с кодом на Java из Python.
Основные области применения JPype:
- Доступ к библиотекам Java из Python.
- Интеграция с существующим Java кодом.
- Использование JVM из Python.
В этом примере мы импортируем класс String из Java и создаем экземпляр этого класса.
Затем вызываем метод toUpperCase() у объекта javaString. Таким образом из Python мы можем работать с объектами и вызывать методы Java.
Результат работы программы:
HELLO FROM JAVA!
Разъяснивший Python
JPype - это модуль, который позволяет взаимодействовать с кодом на Java из Python.
Основные области применения JPype:
- Доступ к библиотекам Java из Python.
- Интеграция с существующим Java кодом.
- Использование JVM из Python.
В этом примере мы импортируем класс String из Java и создаем экземпляр этого класса.
Затем вызываем метод toUpperCase() у объекта javaString. Таким образом из Python мы можем работать с объектами и вызывать методы Java.
Результат работы программы:
HELLO FROM JAVA!
Разъяснивший Python
Функция filter()
Функция filter() выбирает элементы из итерируемого объекта (списка, кортежа и т. д.) на основе выходных данных функции. Функция применяется к каждому элементу итерируемого объекта.
Разъяснивший Python
Функция filter() выбирает элементы из итерируемого объекта (списка, кортежа и т. д.) на основе выходных данных функции. Функция применяется к каждому элементу итерируемого объекта.
Разъяснивший Python
Библиотека PyQt6
PyQt6 — это кроссплатформенная библиотека для создания графических пользовательских интерфейсов. Она позволяет разрабатывать приложения с графическим интерфейсом для desktop и mobile устройств.
PyQt6 основана на фреймворке Qt и использует систему сигналов и слотов для организации взаимодействия в приложении.
С помощью этой библиотеки можно создавать оконные приложения, виджеты, диалоги, меню и другие элементы GUI.
PyQt6 широко применяется для разработки кроссплатформенных приложений под Windows, Linux и macOS.
Разъяснивший Python
PyQt6 — это кроссплатформенная библиотека для создания графических пользовательских интерфейсов. Она позволяет разрабатывать приложения с графическим интерфейсом для desktop и mobile устройств.
PyQt6 основана на фреймворке Qt и использует систему сигналов и слотов для организации взаимодействия в приложении.
С помощью этой библиотеки можно создавать оконные приложения, виджеты, диалоги, меню и другие элементы GUI.
PyQt6 широко применяется для разработки кроссплатформенных приложений под Windows, Linux и macOS.
Разъяснивший Python
👍6👎1
Библиотека SymPy
SymPy — это библиотека для символьных вычислений. Она позволяет работать с математическими объектами, такими как числа, переменные, выражения, уравнения и функции на символьном уровне.
SymPy широко используется в научных вычислениях, инженерии, образовании и других областях, где требуются символьные математические вычисления.
Разъяснивший Python
SymPy — это библиотека для символьных вычислений. Она позволяет работать с математическими объектами, такими как числа, переменные, выражения, уравнения и функции на символьном уровне.
SymPy широко используется в научных вычислениях, инженерии, образовании и других областях, где требуются символьные математические вычисления.
Разъяснивший Python
👍6
Geopandas
Geopandas — это библиотека для работы с геопространственными данными. Она базируется на библиотеке Pandas и интегрируется с другими инструментами геоинформатики, такими как Shapely, Fiona, PyProj.
Geopandas позволяет эффективно работать с географическими данными в виде векторных и растровых слоев.
Разъяснивший Python
Geopandas — это библиотека для работы с геопространственными данными. Она базируется на библиотеке Pandas и интегрируется с другими инструментами геоинформатики, такими как Shapely, Fiona, PyProj.
Geopandas позволяет эффективно работать с географическими данными в виде векторных и растровых слоев.
Разъяснивший Python
❤1🔥1