Метод isalnum()
Метод
Метод
Разъяснивший Python
Метод
isalnum() — это метод строк, который проверяет, состоит ли строка только из букв и/или цифр. Он возвращает True, если все символы в строке являются буквами и/или цифрами, и False в противном случае.Метод
isalnum() полезен, например, при валидации ввода пользователя, когда нужно убедиться, что введенная строка состоит только из букв и цифр.Разъяснивший Python
👍1
Гайд по магическим методам сравнения
В Питоне уйма магических методов, созданных для определения интуитивного сравнения между объектами используя операторы, а не неуклюжие методы. Вот список этих методов и что они делают:
1.
2.
Определяет поведение оператора равенства,
3.
4.
5.
6.
7.
Разъяснивший Python
В Питоне уйма магических методов, созданных для определения интуитивного сравнения между объектами используя операторы, а не неуклюжие методы. Вот список этих методов и что они делают:
1.
__cmp__(self, other)
Самый базовый из методов сравнения. Он, в действительности, определяет поведение для всех операторов сравнения (>, ==, !=), но не всегда так, как вам это нужно. __cmp__ должен вернуть отрицательное число, если self < other, ноль, если self == other, и положительное число в случае self > other.2.
__eq__(self, other)Определяет поведение оператора равенства,
==.3.
__ne__(self, other)
Определяет поведение оператора неравенства, !=.4.
__lt__(self, other)
Определяет поведение оператора меньше, <.5.
__gt__(self, other)
Определяет поведение оператора больше, >.6.
__le__(self, other)
Определяет поведение оператора меньше или равно, <=.7.
__ge__(self, other)
Определяет поведение оператора больше или равно, >=.Разъяснивший Python
statistics.pstdev
Метод statistics.pstdev() вычисляет стандартное отклонение для всей совокупности. Стандартное отклонение — это мера того, насколько разбросаны числа. Большое стандартное отклонение указывает на то, что данные разбросаны, а небольшое стандартное отклонение указывает на то, что данные сгруппированы близко к среднему значению. Чтобы вычислить стандартное отклонение по выборке данных, используй метод statistics.stdev().
Разъяснивший Python
Метод statistics.pstdev() вычисляет стандартное отклонение для всей совокупности. Стандартное отклонение — это мера того, насколько разбросаны числа. Большое стандартное отклонение указывает на то, что данные разбросаны, а небольшое стандартное отклонение указывает на то, что данные сгруппированы близко к среднему значению. Чтобы вычислить стандартное отклонение по выборке данных, используй метод statistics.stdev().
Разъяснивший Python
Метод capitalize()
Метод
Заметьте, что метод
Разъяснивший Python
Метод
capitalize() используется для преобразования первой буквы строки в заглавную (прописную) букву, а все остальные буквы в строке делаются строчными. Как видно из примера, метод capitalize() изменяет только первую букву строки на заглавную, оставляя все остальные буквы неизменными.Заметьте, что метод
capitalize() не изменяет оригинальную строку, а создает новую строку с изменениями. Если вы хотите изменить исходную строку, вы должны присвоить результат обратно этой переменной.Разъяснивший Python
👍1
PySnooper
PySnooper — это библиотека для Python, которая позволяет вам добавлять отладочные точки в ваш код для отслеживания значений переменных и выполнения дополнительных действий при выполнении программы. Это полезный инструмент для отладки, поскольку он позволяет вам легко исследовать, какие значения принимают переменные в определенный момент времени и какой код выполняется.
При выполнении функции из примера PySnooper будет записывать значения переменных и их изменения во время выполнения функции в стандартный вывод, что облегчает отладку. Вы также можете настроить PySnooper для записи данных в файлы и выполнять другие действия при отладке.
Разъяснивший Python
PySnooper — это библиотека для Python, которая позволяет вам добавлять отладочные точки в ваш код для отслеживания значений переменных и выполнения дополнительных действий при выполнении программы. Это полезный инструмент для отладки, поскольку он позволяет вам легко исследовать, какие значения принимают переменные в определенный момент времени и какой код выполняется.
При выполнении функции из примера PySnooper будет записывать значения переменных и их изменения во время выполнения функции в стандартный вывод, что облегчает отладку. Вы также можете настроить PySnooper для записи данных в файлы и выполнять другие действия при отладке.
Разъяснивший Python
Mypy
Mypy — это инструмент для статической типизации в Python. Он добавляет дополнительный слой проверки типов в ваш код, что помогает обнаруживать и предотвращать ошибки, связанные с типами данных, на этапе разработки, до выполнения программы.
Статическая типизация означает, что вы аннотируете типы для переменных, аргументов функций и возвращаемых значений в своем коде. Эти аннотации указывают Mypy, какие типы ожидаются для каждой переменной и выражения.
Mypy выполняет проверку типов на основе аннотаций, проверяя код на соответствие указанным типам. Если обнаруживаются несоответствия, Mypy генерирует ошибки или предупреждения, указывая на место, где ошибка произошла.
Это помогает повысить надежность и читаемость кода. Аннотации типов делают код более понятным и документируют ожидаемую структуру данных, что облегчает совместную работу в команде.
Разъяснивший Python
Mypy — это инструмент для статической типизации в Python. Он добавляет дополнительный слой проверки типов в ваш код, что помогает обнаруживать и предотвращать ошибки, связанные с типами данных, на этапе разработки, до выполнения программы.
Статическая типизация означает, что вы аннотируете типы для переменных, аргументов функций и возвращаемых значений в своем коде. Эти аннотации указывают Mypy, какие типы ожидаются для каждой переменной и выражения.
Mypy выполняет проверку типов на основе аннотаций, проверяя код на соответствие указанным типам. Если обнаруживаются несоответствия, Mypy генерирует ошибки или предупреждения, указывая на место, где ошибка произошла.
Это помогает повысить надежность и читаемость кода. Аннотации типов делают код более понятным и документируют ожидаемую структуру данных, что облегчает совместную работу в команде.
Разъяснивший Python
👍4
LineaPy
LineaPy — это библиотека для работы с временными рядами и анализа временных данных.
Эта библиотека позволяет быстро решать типовые задачи анализа временных рядов без необходимости "изобретать велосипед".
Она удобна для анализа временных данных в задачах прогнозирования, мониторинга, выявления сезонности, трендов и аномалий. Имеет интуитивный API и хорошую документацию.
В этом примере мы получили прогнозные значения временного ряда на 5 периодов вперед с помощью модели ARIMA из LineaPy за считанные строки кода.
Разъяснивший Python
LineaPy — это библиотека для работы с временными рядами и анализа временных данных.
Эта библиотека позволяет быстро решать типовые задачи анализа временных рядов без необходимости "изобретать велосипед".
Она удобна для анализа временных данных в задачах прогнозирования, мониторинга, выявления сезонности, трендов и аномалий. Имеет интуитивный API и хорошую документацию.
В этом примере мы получили прогнозные значения временного ряда на 5 периодов вперед с помощью модели ARIMA из LineaPy за считанные строки кода.
Разъяснивший Python
👍3
Функция partial
В Python модуль
Разъяснивший Python
В Python модуль
functools предоставляет функцию partial, которая позволяет создавать новую функцию путем фиксирования некоторых аргументов существующей функции. Это полезно, когда вы хотите использовать функцию с некоторыми предопределенными аргументами, чтобы уменьшить необходимость повторения кода или улучшить читаемость.functools.partial позволяет легко создавать адаптированные функции для различных сценариев использования, где часть аргументов остается постоянной, а другие аргументы могут изменяться.Разъяснивший Python
🔥2❤1
string.encode
Метод encode() возвращает закодированную версию заданной строки. По умолчанию метод encode() не требует никаких параметров. Он возвращает версию строки в кодировке utf-8. В случае сбоя возникает исключение UnicodeDecodeError. Используя метод string encode(), ты можешь конвертировать строки Юникода в любые кодировки, поддерживаемые Python. С помощью параметра errors ты можешь задать ответ при сбое кодирования.
Разъяснивший Python
Метод encode() возвращает закодированную версию заданной строки. По умолчанию метод encode() не требует никаких параметров. Он возвращает версию строки в кодировке utf-8. В случае сбоя возникает исключение UnicodeDecodeError. Используя метод string encode(), ты можешь конвертировать строки Юникода в любые кодировки, поддерживаемые Python. С помощью параметра errors ты можешь задать ответ при сбое кодирования.
Разъяснивший Python
dateparser
dateparser — это библиотека Python, которая предоставляет удобные инструменты для разбора и анализа текстовых дат и времени. Она может автоматически определять формат даты и времени в текстовой строке и преобразовывать его в объект
Обратите внимание, что
Разъяснивший Python
dateparser — это библиотека Python, которая предоставляет удобные инструменты для разбора и анализа текстовых дат и времени. Она может автоматически определять формат даты и времени в текстовой строке и преобразовывать его в объект
datetime. Это полезно, когда у вас есть текстовые описания дат и времени в разных форматах, и вы хотите их структурировать.Обратите внимание, что
dateparser может использовать текущую локальную настройку, чтобы определить форматы даты и времени, поэтому результаты могут зависеть от настроек вашей системы. Вы также можете явно указать желаемую локаль с помощью аргумента locales, если это необходимо.Разъяснивший Python
👌4👍1
Отрицательные индексы
В Python можно использовать отрицательные индексы для обращения к элементам последовательностей (например, строк, списков, кортежей) с конца. Положительные индексы начинаются с 0 для первого элемента, 1 для второго и так далее. Отрицательные индексы начинаются с -1 для последнего элемента, -2 для предпоследнего и так далее.
Использование отрицательных индексов удобно, когда вам нужно обратиться к элементам с конца последовательности без явного вычисления длины.
Разъяснивший Python
В Python можно использовать отрицательные индексы для обращения к элементам последовательностей (например, строк, списков, кортежей) с конца. Положительные индексы начинаются с 0 для первого элемента, 1 для второго и так далее. Отрицательные индексы начинаются с -1 для последнего элемента, -2 для предпоследнего и так далее.
Использование отрицательных индексов удобно, когда вам нужно обратиться к элементам с конца последовательности без явного вычисления длины.
Разъяснивший Python
👍4😱1
Pyppeteer
Pyppeteer — это библиотека для управления браузером с помощью Python с использованием инструмента Puppeteer, который изначально был разработан для Node.js. Puppeteer позволяет автоматизировать взаимодействие с веб-страницами, выполнять сценарии на основе браузера, выполнять скриншоты, создавать PDF-файлы и многое другое.
Pyppeteer предоставляет Python-интерфейс для работы с Puppeteer, и, таким образом, позволяет разработчикам использовать мощные инструменты. Это особенно полезно для автоматизации тестирования веб-приложений, сбора данных с веб-сайтов и других сценариев, требующих взаимодействия с браузером.
Разъяснивший Python
Pyppeteer — это библиотека для управления браузером с помощью Python с использованием инструмента Puppeteer, который изначально был разработан для Node.js. Puppeteer позволяет автоматизировать взаимодействие с веб-страницами, выполнять сценарии на основе браузера, выполнять скриншоты, создавать PDF-файлы и многое другое.
Pyppeteer предоставляет Python-интерфейс для работы с Puppeteer, и, таким образом, позволяет разработчикам использовать мощные инструменты. Это особенно полезно для автоматизации тестирования веб-приложений, сбора данных с веб-сайтов и других сценариев, требующих взаимодействия с браузером.
Разъяснивший Python
👍1
Функция ord()
Функция ord() возвращает целое число, представляющее символ Юникода. Эта функция принимает строку единичной длины в качестве аргумента и возвращает эквивалентность переданного аргумента в Юникоде.
Разъяснивший Python
Функция ord() возвращает целое число, представляющее символ Юникода. Эта функция принимает строку единичной длины в качестве аргумента и возвращает эквивалентность переданного аргумента в Юникоде.
Разъяснивший Python
❤1👍1🤔1
VisPy
VisPy — это библиотека для визуализации данных в Python, предназначенная для создания высокопроизводительных интерактивных визуализаций. Она использует библиотеку OpenGL для рендеринга и обеспечивает доступ к графическим возможностям вашего компьютера через современный Python API.
После установки библиотеки, вы можете создать графические приложения с использованием VisPy. В примере на картинке создается окно с красным треугольником. VisPy предоставляет широкие возможности для создания 2D и 3D визуализаций, а также возможность работы с пользовательским вводом, анимациями и интерактивностью.
Вы можете найти дополнительные примеры и документацию на официальном сайте VisPy, чтобы более подробно изучить возможности этой библиотеки и начать создавать собственные визуализации.
Разъяснивший Python
VisPy — это библиотека для визуализации данных в Python, предназначенная для создания высокопроизводительных интерактивных визуализаций. Она использует библиотеку OpenGL для рендеринга и обеспечивает доступ к графическим возможностям вашего компьютера через современный Python API.
После установки библиотеки, вы можете создать графические приложения с использованием VisPy. В примере на картинке создается окно с красным треугольником. VisPy предоставляет широкие возможности для создания 2D и 3D визуализаций, а также возможность работы с пользовательским вводом, анимациями и интерактивностью.
Вы можете найти дополнительные примеры и документацию на официальном сайте VisPy, чтобы более подробно изучить возможности этой библиотеки и начать создавать собственные визуализации.
Разъяснивший Python
Prophet
Prophet — это открытая библиотека для анализа и прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook. Она позволяет легко выполнять прогнозирование временных рядов, включая обнаружение сезонности и праздников. Пророк обычно используется для прогнозирования временных рядов с дневной или более низкой частотой.
Это основной шаблон использования библиотеки Prophet в Python. Вы можете настроить модель, добавить информацию о праздниках и доработать прогнозы в соответствии с вашими потребностями. Prophet также предоставляет возможность учесть изменения в тренде и сезонности, а также добавить пользовательские праздники и события для улучшения точности прогнозов.
Разъяснивший Python
Prophet — это открытая библиотека для анализа и прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook. Она позволяет легко выполнять прогнозирование временных рядов, включая обнаружение сезонности и праздников. Пророк обычно используется для прогнозирования временных рядов с дневной или более низкой частотой.
Это основной шаблон использования библиотеки Prophet в Python. Вы можете настроить модель, добавить информацию о праздниках и доработать прогнозы в соответствии с вашими потребностями. Prophet также предоставляет возможность учесть изменения в тренде и сезонности, а также добавить пользовательские праздники и события для улучшения точности прогнозов.
Разъяснивший Python
Метод set.union()
Метод set.union() возвращает новое множество с различными элементами из всех множеств. Если аргумент не передан в union(), он возвращает поверхностную копию множества.
Разъяснивший Python
Метод set.union() возвращает новое множество с различными элементами из всех множеств. Если аргумент не передан в union(), он возвращает поверхностную копию множества.
Разъяснивший Python
Метод pop()
Метод pop() случайным образом удаляет элемент из множества и возвращает удаленный элемент. Если в множестве отсутствуют элементы, выдается TypeError.
Разъяснивший Python
Метод pop() случайным образом удаляет элемент из множества и возвращает удаленный элемент. Если в множестве отсутствуют элементы, выдается TypeError.
Разъяснивший Python
❤1
Библиотека CVXPY
Библиотека CVXPY — это библиотека для оптимизации задач выпуклого программирования (Convex Programming) в Python. Она позволяет решать широкий спектр задач оптимизации, таких как линейное программирование, квадратичное программирование, полуопределенное программирование и другие, с использованием декларативного синтаксиса.
Чтобы начать использовать библиотеку CVXPY, вам потребуется установить её и импортировать в свой Python-скрипт или среду.
В примере на картинке мы создали две переменные x и y, определили целевую функцию и ограничения, создали задачу оптимизации, и затем решили её с использованием метода solve(). Результаты оптимизации доступны через атрибуты value переменных.
Разъяснивший Python
Библиотека CVXPY — это библиотека для оптимизации задач выпуклого программирования (Convex Programming) в Python. Она позволяет решать широкий спектр задач оптимизации, таких как линейное программирование, квадратичное программирование, полуопределенное программирование и другие, с использованием декларативного синтаксиса.
Чтобы начать использовать библиотеку CVXPY, вам потребуется установить её и импортировать в свой Python-скрипт или среду.
В примере на картинке мы создали две переменные x и y, определили целевую функцию и ограничения, создали задачу оптимизации, и затем решили её с использованием метода solve(). Результаты оптимизации доступны через атрибуты value переменных.
Разъяснивший Python
👍1
Генераторы коллекций
В Python генераторы коллекций (или генераторы) представляют собой удобный способ создания итерируемых последовательностей данных без необходимости сохранять все элементы в памяти. Они могут использоваться для генерации значений на лету, что делает их полезными для работы с большими или бесконечными последовательностями данных.
Генераторы коллекций можно создать с использованием специального синтаксиса, который похож на генераторы списков, но вместо создания списка они создают генераторный объект. В примере на картинке мы создали генератор выражений. Генераторы выражений особенно полезны, когда вы работаете с большими объемами данных, так как они не сохраняют все элементы в памяти, а генерируют их по мере необходимости.
Разъяснивший Python
В Python генераторы коллекций (или генераторы) представляют собой удобный способ создания итерируемых последовательностей данных без необходимости сохранять все элементы в памяти. Они могут использоваться для генерации значений на лету, что делает их полезными для работы с большими или бесконечными последовательностями данных.
Генераторы коллекций можно создать с использованием специального синтаксиса, который похож на генераторы списков, но вместо создания списка они создают генераторный объект. В примере на картинке мы создали генератор выражений. Генераторы выражений особенно полезны, когда вы работаете с большими объемами данных, так как они не сохраняют все элементы в памяти, а генерируют их по мере необходимости.
Разъяснивший Python
Библиотека setuptools
Библиотека
Разъяснивший Python
Библиотека
setuptools является инструментом для упрощения процесса создания, установки и распространения пакетов Python. Она используется в основном для упрощения установки и управления зависимостями Python-пакетов.
setuptoolssetup.py, которые содержат информацию о вашем пакете, его зависимостях и других метаданных. Этот файл используется инструментами для установки пакетов, такими как pip.Разъяснивший Python
👍1👎1