🐍 Многострочные строки

Многострочные строки в Python создаются с использованием тройных кавычек (''' или """) и позволяют удобно работать с длинными текстами.

Многострочные строки сохраняют переносы и пробелы, что делает их идеальными для хранения больших текстовых данных, например, SQL-запросов, HTML-кода или документации.

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #обучение

🐍 Dask

Dask — это библиотека для масштабируемых параллельных вычислений, которая помогает обрабатывать большие объемы данных, распределяя задачи между несколькими процессами или машинами.

Она отлично подходит для работы с массивами данных, не помещающимися в оперативную память, а также для интеграции с популярными библиотеками, такими как Pandas и NumPy.

Установка:

pip install dask

📱 Смотреть GitHub

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #полезное

❔ Вопрос с собеседования

Что такое QuerySet в Django?

Ответ: QuerySet в Django — это объект, представляющий набор результатов запроса к базе данных. Он создается с помощью менеджера объектов и предоставляет методы для фильтрации, сортировки, обрезки и агрегации данных. QuerySet лениво вычисляется, что означает, что данные извлекаются из базы только при необходимости.

➡️ Python Developer | #собеседование

🐍 Поиск файлов в директории с помощью os.walk()

Для поиска файлов в директории и её поддиректориях Python предлагает удобный инструмент — функцию os.walk() из модуля os. Она рекурсивно обходит все папки, начиная с указанной, возвращая список поддиректорий и файлов.

С её помощью можно легко искать файлы с определённым расширением, например, .txt, во всех вложенных папках. Это универсальное решение для задач, связанных с обработкой файловой системы.

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #обучение

🐍 Пишем свою Diffusion модель с нуля

В статье автор делится опытом создания диффузионной модели с нуля, начиная с базовых принципов и заканчивая практической реализацией.

Рассматриваются математические основы процессов, реализация модели на Python, а также приводятся примеры кода и результаты генерации изображений.

⛓ Ссылка на статью

➡️ Python Developer | #статья

❔ Задача с LeetCode «Can Place Flowers №605»

У вас есть клумба, где одни участки засажены (1), а другие пусты(0). Цветы нельзя сажать на соседних участках.

Дан массив flowerbed (0 — пусто, 1 — занято) и число n. Нужно определить, можно ли посадить n цветов, соблюдая правило, чтобы соседние участки оставались свободными.

Верните true, если это возможно, и false — если нет.

Пример 1:
Входные данные: flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 1
Вывод: true

Пример 2:
Входные данные: flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 2
Вывод: false

➡️ Python Developer | #задача #easy

🐍 Pillow

Pillow — это популярная библиотека для работы с изображениями, которая позволяет открывать, изменять, обрабатывать и сохранять изображения различных форматов.

Это форк оригинальной библиотеки PIL (Python Imaging Library) с улучшенной функциональностью.

Установка:

pip install pillow

📱 Смотреть GitHub
📖 Документация

❤️ — если было полезно

➡️ Python Developer | #полезное

🐍 Модуль future: принцип работы и применение

Модуль future часто мелькает в коде Python, но его суть на первый взгляд может быть неочевидной. Он играет важную роль в поддержке обратной совместимости. Давайте разберёмся, как он работает.

⚪️ Рассмотрим пример

В Python 2 результат деления целых чисел всегда округлялся до целого:

print 7 / 2  # выводит 3

С выходом Python 3 поведение деления изменилось — теперь результат всегда число с плавающей точкой:

print(7 / 2)  # выводит 3.5

Но что если вы захотите использовать новое поведение в Python 2?

С модулем future это просто:

from __future__ import division

print(7 / 2)  # теперь выводит 3.5, как в Python 3

⚪️ Как это работает?

Когда в Python вводят новые функции или изменяют старые, их сначала делают доступными через модуль future. Новшества добавляются в язык, но по умолчанию остаются отключёнными. Чтобы включить новое поведение, нужно импортировать соответствующую функцию из future.

📌 Этот подход позволяет плавно внедрять изменения, сохраняя стабильность старого кода. Вы сами решаете, когда и какие новшества использовать.

❤️ — если понравился новый формат

➡️ Python Developer | #обучение