Метод partition()
Метод partition() разбивает строку по заданной подстроке. После этого результат возвращается в виде кортежа. При этом подстрока, по которой осуществлялась разбивка, тоже входит в кортеж.
🔗 Python tricks
Метод partition() разбивает строку по заданной подстроке. После этого результат возвращается в виде кортежа. При этом подстрока, по которой осуществлялась разбивка, тоже входит в кортеж.
🔗 Python tricks
Магические методы add, sub, mul, truediv
Делимся видео, где автор демонстрирует сложение объектов с числами и другими экземплярами классов с помощью методов add(), radd() и iadd(). По аналогии выполняются методы: sub(), mul(), truediv()
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Делимся видео, где автор демонстрирует сложение объектов с числами и другими экземплярами классов с помощью методов add(), radd() и iadd(). По аналогии выполняются методы: sub(), mul(), truediv()
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
YouTube
#14 Магические методы __add__, __sub__, __mul__, __truediv__ | ООП Python
Курс по Python ООП: https://stepik.org/a/116336
Делаем сложение объектов с числами и другими экземплярами классов с помощью методов __add__(), __radd__() и __iadd__(). По аналогии выполняются методы: __sub__(), __mul__(), __truediv__()
Инфо-сайт: https…
Делаем сложение объектов с числами и другими экземплярами классов с помощью методов __add__(), __radd__() и __iadd__(). По аналогии выполняются методы: __sub__(), __mul__(), __truediv__()
Инфо-сайт: https…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Что реально пишут на Python, что учить и какой Roadmap на python разработчик.
В каких сферах используется python в реальном мире и что нужно учить, чтобы стать python разработчиком. Подробный обзор roadmap python developer для каждой сферы.
👀 Смотреть на YouTube
🔗 Python tricks
В каких сферах используется python в реальном мире и что нужно учить, чтобы стать python разработчиком. Подробный обзор roadmap python developer для каждой сферы.
👀 Смотреть на YouTube
🔗 Python tricks
Динамический массив
В данном видео автор демонстрирует список языка Python как пример использования динамического массива. Ты узнаешь об основных операциях и их скорости выполнения с точки зрения О большого.
👀Смотреть видео
🔗 Python tricks
В данном видео автор демонстрирует список языка Python как пример использования динамического массива. Ты узнаешь об основных операциях и их скорости выполнения с точки зрения О большого.
👀Смотреть видео
🔗 Python tricks
hex()
Функция hex() преобразует целое число в соответствующее шестнадцатеричное число в строковой форме и возвращает его. Возвращенная шестнадцатеричная строка начинается с префикса. Данный префикс указывает, что строка находится в шестнадцатеричной форме.
🔗 Python tricks
Функция hex() преобразует целое число в соответствующее шестнадцатеричное число в строковой форме и возвращает его. Возвращенная шестнадцатеричная строка начинается с префикса. Данный префикс указывает, что строка находится в шестнадцатеричной форме.
🔗 Python tricks
Как сделать полноценный калькулятор Питоне
В этом видео делаем калькулятор на языке программирования Python!
• Перейти к просмотру
Python Guru
В этом видео делаем калькулятор на языке программирования Python!
• Перейти к просмотру
Python Guru
YouTube
Уроки по Python. Как сделать калькулятор на языке Питон
Делаем калькулятор на языке программирования Python (питон)!
Оставляйте комментарии, подписывайтесь и не пропускайте новые видео!)
Ставь лайк, если тебе понравилось видео :)
►► Подписывайся на наш канал:https://www.youtube.com/channel/UCSBeL28cCqIyHF…
Оставляйте комментарии, подписывайтесь и не пропускайте новые видео!)
Ставь лайк, если тебе понравилось видео :)
►► Подписывайся на наш канал:https://www.youtube.com/channel/UCSBeL28cCqIyHF…
Управление зависимостями
Делимся статьей, где автор рассказывает про стандартный файл конфигурации pyproject.toml. Он упрощает пользователям управление зависимостями и определениями метаданных.
👉Читать статью
🔗 Python tricks
Делимся статьей, где автор рассказывает про стандартный файл конфигурации pyproject.toml. Он упрощает пользователям управление зависимостями и определениями метаданных.
👉Читать статью
🔗 Python tricks
Работа с сетью в Python: Socket и HTTP
В данном ролике вы научитесь писать сетевые приложения на языке Python. Выучите базовые знания сетевой модели OSI и её уровней, а также научитесь создавать собственные socket-сервера/клиенты. Изучите протокол HTTP. Выучите базовые знания данного протокола и его особенностей, а также научитесь обрабатывать HTTP сообщения с использованием языка Python.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
В данном ролике вы научитесь писать сетевые приложения на языке Python. Выучите базовые знания сетевой модели OSI и её уровней, а также научитесь создавать собственные socket-сервера/клиенты. Изучите протокол HTTP. Выучите базовые знания данного протокола и его особенностей, а также научитесь обрабатывать HTTP сообщения с использованием языка Python.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
YouTube
Работа с сетью в Python: Socket и HTTP. Python Advanced. Урок 1
🔥🔥🔥 🔥Промокод на скидку 15% на все курсы ITVDN- H94BCAB
Полный видео курс - https://itvdn.com/ru/video/python-advanced?utm_source=yb_full_python-advanced
Научить студентов писать сетевые приложения на языке Python. Дать базовые знания сетевой модели OSI…
Полный видео курс - https://itvdn.com/ru/video/python-advanced?utm_source=yb_full_python-advanced
Научить студентов писать сетевые приложения на языке Python. Дать базовые знания сетевой модели OSI…
statistics.pvariance
Метод statistics.pvariance() вычисляет дисперсию всей совокупности. Большая дисперсия указывает на то, что данные разбросаны, а небольшая дисперсия указывает на то, что данные сгруппированы близко к среднему значению. Чтобы рассчитать дисперсию по выборке данных, используй метод statistics.variance().
🔗 Python tricks
Метод statistics.pvariance() вычисляет дисперсию всей совокупности. Большая дисперсия указывает на то, что данные разбросаны, а небольшая дисперсия указывает на то, что данные сгруппированы близко к среднему значению. Чтобы рассчитать дисперсию по выборке данных, используй метод statistics.variance().
🔗 Python tricks
📌 Шпаргалка по выбору языка программирования
🔗 Python tricks
🔗 Python tricks
ООП Python. Наследование классов
В уроке рассмотрим наследование классов в python, простое наследование, наследование super, множественное наследование и линеаризация в python. Также затронем темы полиморфизм и композиция.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
В уроке рассмотрим наследование классов в python, простое наследование, наследование super, множественное наследование и линеаризация в python. Также затронем темы полиморфизм и композиция.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
YouTube
ООП Python наследование классов | Python ООП за три урока
В уроке рассмотрим наследование классов в python, простое наследование, наследование super, множественное наследование и линеаризация в python. Также затронем темы полиморфизм и композиция.
00:00 Введение в наследование классов в python
02:07 наследование…
00:00 Введение в наследование классов в python
02:07 наследование…
Визуализация данных с помощью Altair
Altair — это библиотека декларативной статистической визуализации для Python. API Altair прост и удобен, что позволяет создавать красивые и эффективные визуализации с минимальным объемом кода. Делимся статьей, где автор рассказывает про анализ и визуализацию данных с помощью данной библиотеки.
👉Читать статью
🔗 Python tricks
Altair — это библиотека декларативной статистической визуализации для Python. API Altair прост и удобен, что позволяет создавать красивые и эффективные визуализации с минимальным объемом кода. Делимся статьей, где автор рассказывает про анализ и визуализацию данных с помощью данной библиотеки.
👉Читать статью
🔗 Python tricks
Магические методы setattr, getattribute, getattr, delattr
Делимся видео, где автор демонстрирует порядок обращения к атрибутам класса и к атрибутам его экземпляров. Ты научишься пользоваться магическими методами при работе с атрибутами класса: setattr, getattribute, getattr и delattr.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Делимся видео, где автор демонстрирует порядок обращения к атрибутам класса и к атрибутам его экземпляров. Ты научишься пользоваться магическими методами при работе с атрибутами класса: setattr, getattribute, getattr и delattr.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
YouTube
#7. Магические методы __setattr__, __getattribute__, __getattr__ и __delattr__ | ООП Python
Курс по Python ООП: https://stepik.org/a/116336
Класс как пространство имен. Порядок обращения к атрибутам класса и к атрибутам его экземпляров. Магические методы при работе с атрибутами класса: __setattr__, __getattribute__, __getattr__ и __delattr__
Инфо…
Класс как пространство имен. Порядок обращения к атрибутам класса и к атрибутам его экземпляров. Магические методы при работе с атрибутами класса: __setattr__, __getattribute__, __getattr__ и __delattr__
Инфо…
Solara
Solara позволяет создавать веб-приложения на чистом Python с использованием ipywidgets или React-подобного API поверх ipywidgets. Делимся статьей, где автор рассказывает про использование Solara для разработки веб-приложений.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Solara позволяет создавать веб-приложения на чистом Python с использованием ipywidgets или React-подобного API поверх ipywidgets. Делимся статьей, где автор рассказывает про использование Solara для разработки веб-приложений.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
NOP::Nuances of programming
Тест-драйв Solara для разработки веб-приложений на Python
Протестируем возможности фреймворка Solara в процессе создания приложения-планировщика на Python. Выявим его достоинства и недостатки и сравним со Streamlit.
Декоратор timeit
Декоратор timeit используется для измерения времени выполнения функции или участка кода. Этот декоратор позволяет вам оценить, сколько времени занимает выполнение определенной операции.
Вы можете использовать этот декоратор, чтобы измерить время выполнения любой функции. Просто поместите @timeit перед определением функции, которую вы хотите измерить, и при каждом вызове этой функции будет выводиться время выполнения.
🔗 Python tricks
Декоратор timeit используется для измерения времени выполнения функции или участка кода. Этот декоратор позволяет вам оценить, сколько времени занимает выполнение определенной операции.
Вы можете использовать этот декоратор, чтобы измерить время выполнения любой функции. Просто поместите @timeit перед определением функции, которую вы хотите измерить, и при каждом вызове этой функции будет выводиться время выполнения.
🔗 Python tricks
Метод count()
count() — простой и удобный способ получить число вхождений элемента в последовательности за линейное время. Полезен при подсчете статистики, анализе данных и других задачах.
Метод принимает в качестве аргумента элемент, количество которого нужно посчитать и возвращает число — количество найденных вхождений элемента.
Работает для списков, кортежей, строк.
🔗 Python tricks
count() — простой и удобный способ получить число вхождений элемента в последовательности за линейное время. Полезен при подсчете статистики, анализе данных и других задачах.
Метод принимает в качестве аргумента элемент, количество которого нужно посчитать и возвращает число — количество найденных вхождений элемента.
Работает для списков, кортежей, строк.
🔗 Python tricks
SciencePlots
SciencePlots — это библиотека, которая предоставляет стили для библиотеки Matplotlib, чтобы форматировать ваши графики для научных статей, презентаций и диссертаций.
Это может быть полезно для ученых, инженеров, студентов и любого, кто хочет создавать профессионально выглядящие графики в Python.
В этом примере мы устанавливаем стиль 'science' из библиотеки scienceplots. Затем мы создаем данные для графика и строим график. В конце мы отображаем график с помощью plt.show().
🔗 Python tricks
SciencePlots — это библиотека, которая предоставляет стили для библиотеки Matplotlib, чтобы форматировать ваши графики для научных статей, презентаций и диссертаций.
Это может быть полезно для ученых, инженеров, студентов и любого, кто хочет создавать профессионально выглядящие графики в Python.
В этом примере мы устанавливаем стиль 'science' из библиотеки scienceplots. Затем мы создаем данные для графика и строим график. В конце мы отображаем график с помощью plt.show().
🔗 Python tricks