Декоратор @property
В этом примере мы определяем класс Circle с атрибутом radius и методом area, который вычисляет площадь окружности. Мы добавляем декоратор @property перед методом area, чтобы можно было обращаться к нему как к свойству объекта circle, без явного вызова метода.
Разъяснивший Python
В этом примере мы определяем класс Circle с атрибутом radius и методом area, который вычисляет площадь окружности. Мы добавляем декоратор @property перед методом area, чтобы можно было обращаться к нему как к свойству объекта circle, без явного вызова метода.
Разъяснивший Python
Сортировка HTML-элементов по названию
С помощью метода
Разъяснивший Python
С помощью метода
find_all мы можем сортировать все элементы, которые соответствуют некоторым критериям.Разъяснивший Python
Сортировка HTML-элементов по CSS-селектору
С помощью методов
Разъяснивший Python
С помощью методов
select и select_one мы можем использовать некоторые селекторы CSS для сортировки элементов.Разъяснивший Python
Создания декораторов с помощью декоратора @wraps
В этом примере мы используем модуль functools и декоратор @wraps, чтобы создать декоратор my_decorator. Декоратор @wraps применяется к внутренней функции wrapper и копирует метаданные (имя функции, документацию и др.) из декорируемой функции func. Это полезно, чтобы сохранить исходные атрибуты функции и предотвратить их затирание. В примере мы декорируем функцию my_function с помощью @my_decorator и выполняем ее.
Разъяснивший Python
В этом примере мы используем модуль functools и декоратор @wraps, чтобы создать декоратор my_decorator. Декоратор @wraps применяется к внутренней функции wrapper и копирует метаданные (имя функции, документацию и др.) из декорируемой функции func. Это полезно, чтобы сохранить исходные атрибуты функции и предотвратить их затирание. В примере мы декорируем функцию my_function с помощью @my_decorator и выполняем ее.
Разъяснивший Python
Модуль concurrent.futures для параллельного выполнения задач
В этом примере мы используем модуль concurrent.futures для параллельного выполнения функции square над элементами списка numbers. Мы создаем пул потоков с помощью ThreadPoolExecutor и используем метод map для передачи каждого элемента из списка в функцию square. Результаты возвращаются в том порядке, в котором задачи были отправлены. Аналогично, мы можем использовать пул процессов с помощью ProcessPoolExecutor для выполнения задач в отдельных процессах.
Разъяснивший Python
В этом примере мы используем модуль concurrent.futures для параллельного выполнения функции square над элементами списка numbers. Мы создаем пул потоков с помощью ThreadPoolExecutor и используем метод map для передачи каждого элемента из списка в функцию square. Результаты возвращаются в том порядке, в котором задачи были отправлены. Аналогично, мы можем использовать пул процессов с помощью ProcessPoolExecutor для выполнения задач в отдельных процессах.
Разъяснивший Python
ТОП-10 книг по Python для начинающих программистов в 2024 году
Хотите освоить программирование на Python, но не знаете с чего начать? Мы подготовили для вас подборку из 10 лучших книг, которые помогут быстро и эффективно изучить этот популярный язык.
Читать...
Разъяснивший Python
Хотите освоить программирование на Python, но не знаете с чего начать? Мы подготовили для вас подборку из 10 лучших книг, которые помогут быстро и эффективно изучить этот популярный язык.
Читать...
Разъяснивший Python
Библиотека программиста
🐍📖 ТОП-10 книг по Python для начинающих программистов в 2024 году
Хотите освоить программирование на Python, но не знаете с чего начать? Мы подготовили для вас подборку из 10 лучших книг, которые помогут быстро и эффективно изучить этот популярный язык.
Метод del
Для удаления элемента из списка можно использовать метод
Разъяснивший Python
Для удаления элемента из списка можно использовать метод
del с названием списка после него. Также потребуется передать индекс того элемента, который нужно удалить.Разъяснивший Python
Enum перечисления
Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.
Разъяснивший Python
Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.
Разъяснивший Python
Как удалить элемент из списка с помощью индекса в Python
Для удаления элемента по индексу используйте
Разъяснивший Python
Для удаления элемента по индексу используйте
pop(). Для этого также подойдет ключевое слово del.Разъяснивший Python
Перебор списка с помощью цикла for
Цикл
Разъяснивший Python
Цикл
for один из самых основных элементов в Python. Список и кортеж – повторяемые объекты. Мы можем использовать цикл для перебора их элементов.Разъяснивший Python
Автоматическая починка багов
В этот раз мы сделаем бота, который поможет тебе искать и исправлять ошибки. Он анализирует traceback, затем ищет место ошибки. Как только ошибка найдена – предлагает и вносит правки. При необходимости можно еще подключить AI.
Ссылка на код
Разъяснивший Python
В этот раз мы сделаем бота, который поможет тебе искать и исправлять ошибки. Он анализирует traceback, затем ищет место ошибки. Как только ошибка найдена – предлагает и вносит правки. При необходимости можно еще подключить AI.
Ссылка на код
Разъяснивший Python
Аннотации типов (type hints) для улучшения читаемости кода
В этом примере мы используем аннотации типов для функций add и greet. Указываем типы аргументов и возвращаемое значение после двоеточия (:). Такие аннотации улучшают читаемость кода, помогают разработчику понимать ожидаемые типы данных и могут быть использованы средами разработки для статического анализа кода и автодополнения.
Разъяснивший Python
В этом примере мы используем аннотации типов для функций add и greet. Указываем типы аргументов и возвращаемое значение после двоеточия (:). Такие аннотации улучшают читаемость кода, помогают разработчику понимать ожидаемые типы данных и могут быть использованы средами разработки для статического анализа кода и автодополнения.
Разъяснивший Python
Модуль subprocess
В этом примере мы используем модуль subprocess для выполнения внешних команд. Мы используем функцию subprocess.run для выполнения команды и получения результатов ее работы. Метод capture_output=True позволяет перехватить вывод команды, а text=True указывает, что вывод нужно интерпретировать как текст. Метод input позволяет передать входные данные для команды.
Разъяснивший Python
В этом примере мы используем модуль subprocess для выполнения внешних команд. Мы используем функцию subprocess.run для выполнения команды и получения результатов ее работы. Метод capture_output=True позволяет перехватить вывод команды, а text=True указывает, что вывод нужно интерпретировать как текст. Метод input позволяет передать входные данные для команды.
Разъяснивший Python
В 2025-м можно зарабатывать, просто зная, как общаться с нейросетями.
AI-ассистенты уже стали стандартом – от фриланса и малого бизнеса до мировых корпораций уровня Google и Яндекс. А в России они становятся ещё доступнее: благодаря нейросети GigaChat можно легально и выгодно создавать AI-ассистентов, не нарушая новый закон о персональных данных.
На бесплатном эфире от Зерокодер ты узнаешь, как создать AI-ассистента за вечер — и как начать получать с этого доход.
Что будет на эфире?
– Разберём, что такое AI-ассистенты и зачем они нужны в 2025 году;
– Научимся работать в нашумевшем Cursor и расскажем, почему он доступен и полезен не только представителям IT-сферы;
– Покажем и разберем множество примеров AI-ассистентов, создавать которых теперь можно без знания кода: для себя, своих проектов или на заказ;
– Расскажем, где использовать AI-агентов в реальных задачах — от фриланса до автоматизации бизнеса.
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
Один из самых свежих и бесплатных эфиров лета 2025 года ждет вас по ссылке.
AI-ассистенты уже стали стандартом – от фриланса и малого бизнеса до мировых корпораций уровня Google и Яндекс. А в России они становятся ещё доступнее: благодаря нейросети GigaChat можно легально и выгодно создавать AI-ассистентов, не нарушая новый закон о персональных данных.
На бесплатном эфире от Зерокодер ты узнаешь, как создать AI-ассистента за вечер — и как начать получать с этого доход.
Что будет на эфире?
– Разберём, что такое AI-ассистенты и зачем они нужны в 2025 году;
– Научимся работать в нашумевшем Cursor и расскажем, почему он доступен и полезен не только представителям IT-сферы;
– Покажем и разберем множество примеров AI-ассистентов, создавать которых теперь можно без знания кода: для себя, своих проектов или на заказ;
– Расскажем, где использовать AI-агентов в реальных задачах — от фриланса до автоматизации бизнеса.
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
Один из самых свежих и бесплатных эфиров лета 2025 года ждет вас по ссылке.
Matplotlib: Тепловые карты
Тепловые карты позволяют визуализировать данные в виде цветной матрицы. В ней каждый цвет соответствует определенному значению. Это полезно при анализе корреляций между переменными, либо если надо отобразить матрицы расстояний/весов. В данной примере создается корреляционная матрица и визуализируется как тепловая карта.
TwoSlopeNorm делает так, что ноль в корреляции становится белым. Таким образом проще разделять положительные и отрицательные связи. Красный цвет используется для отрицательной корреляции, синий для положительной.
Ссылка на код
Разъяснивший Python
Тепловые карты позволяют визуализировать данные в виде цветной матрицы. В ней каждый цвет соответствует определенному значению. Это полезно при анализе корреляций между переменными, либо если надо отобразить матрицы расстояний/весов. В данной примере создается корреляционная матрица и визуализируется как тепловая карта.
TwoSlopeNorm делает так, что ноль в корреляции становится белым. Таким образом проще разделять положительные и отрицательные связи. Красный цвет используется для отрицательной корреляции, синий для положительной.
Ссылка на код
Разъяснивший Python
Модуль unittest или библиотека pytest для написания и автоматического тестирования кода
В этих примерах мы используем модуль unittest и библиотеку pytest для написания и запуска тестов нашего кода. В обоих случаях мы определяем функцию add, которую хотим протестировать, и функции тестов для проверки ее работоспособности. В unittest мы создаем класс TestAddFunction и определяем в нем метод test_add, который содержит утверждения с помощью self.assertEqual. В pytest тестовая функция просто использует утверждения assert.
Разъяснивший Python
В этих примерах мы используем модуль unittest и библиотеку pytest для написания и запуска тестов нашего кода. В обоих случаях мы определяем функцию add, которую хотим протестировать, и функции тестов для проверки ее работоспособности. В unittest мы создаем класс TestAddFunction и определяем в нем метод test_add, который содержит утверждения с помощью self.assertEqual. В pytest тестовая функция просто использует утверждения assert.
Разъяснивший Python
Модуль pickle
В этом примере мы используем модуль pickle для сериализации объекта data (словарь) в байтовую строку с помощью pickle.dumps. Затем мы десериализуем байтовую строку обратно в объект с помощью pickle.loads и получаем исходный словарь.
Разъяснивший Python
В этом примере мы используем модуль pickle для сериализации объекта data (словарь) в байтовую строку с помощью pickle.dumps. Затем мы десериализуем байтовую строку обратно в объект с помощью pickle.loads и получаем исходный словарь.
Разъяснивший Python
Без всяких обещалок.
Но вот факт: подписчик тупо повторил за чуваком из телеги.
Один вечер. Одна сделка. 37 500₽ вывел.
Это не “стань трейдером”. Это просто “вот ссылка — нажми туда же”.
Работает тупо потому, что ты ничего не выдумываешь.
Канал пока открыт. Можешь зайти и сам всё увидеть: https://t.me/+I9D4ChmbVyhkNjRi
Но вот факт: подписчик тупо повторил за чуваком из телеги.
Один вечер. Одна сделка. 37 500₽ вывел.
Это не “стань трейдером”. Это просто “вот ссылка — нажми туда же”.
Работает тупо потому, что ты ничего не выдумываешь.
Канал пока открыт. Можешь зайти и сам всё увидеть: https://t.me/+I9D4ChmbVyhkNjRi
🥱3💩2
Модуль asyncio для асинхронной работы с сетью и вводом-выводом
В этом примере мы используем модуль asyncio для асинхронного выполнения трех задач, которые имитируют запросы к разным URL-адресам. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая ожидает выполнения ввода-вывода (в данном случае, ожидание 2 секунды с помощью await asyncio.sleep(2)). Затем мы используем asyncio.gather для параллельного выполнения всех трех задач в функции main.
Разъяснивший Python
В этом примере мы используем модуль asyncio для асинхронного выполнения трех задач, которые имитируют запросы к разным URL-адресам. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая ожидает выполнения ввода-вывода (в данном случае, ожидание 2 секунды с помощью await asyncio.sleep(2)). Затем мы используем asyncio.gather для параллельного выполнения всех трех задач в функции main.
Разъяснивший Python
Асинхронные библиотеки, такие как aiohttp, для эффективной работы с сетью в асинхронном режиме
В этом примере мы используем асинхронную библиотеку aiohttp для выполнения асинхронных запросов к разным URL-адресам и получения данных в формате JSON. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая использует aiohttp.ClientSession() для создания сессии и session.get(url) для выполнения асинхронного GET-запроса. Затем мы используем await response.json() для получения данных из ответа в формате JSON.
Разъяснивший Python
В этом примере мы используем асинхронную библиотеку aiohttp для выполнения асинхронных запросов к разным URL-адресам и получения данных в формате JSON. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая использует aiohttp.ClientSession() для создания сессии и session.get(url) для выполнения асинхронного GET-запроса. Затем мы используем await response.json() для получения данных из ответа в формате JSON.
Разъяснивший Python