user_input = "42a"
try:
number = int(user_input)
print("Число:", number)
except ValueError:
print("Ошибка: это не целое число")
Ошибка: это не целое число
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥4👌1
# Установка библиотеки
!pip install fugue
# Импорт необходимых модулей
from fugue import FugueEngine
from fugue.spark import SparkExecutionEngine
# Пример обработки данных
def process_data(df):
return df.groupby("category").agg({"value": "sum"})
# Инициализация движка
engine = SparkExecutionEngine()
# Чтение данных
data = [
{"category": "A", "value": 10},
{"category": "B", "value": 20},
{"category": "A", "value": 30},
]
# Обработка данных
result = engine.run(data, process_data)
# Вывод результата
print(result)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤3🔥3
from TermTk import TTk, TTkButton
def on_click():
print("Button clicked!")
root = TTk.TTk()
btn = TTkButton(text="Click me!", pos=(10,5), size=(20,3))
btn.clicked.connect(on_click)
root.mainloop()
Полноценный набор UI-компонентов (CheckBox, RadioButton, ScrollArea) + поддержка "тёмной/светлой" тем прямо в терминале.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤4🔥4
import webview
# Создаем окно с URL
webview.create_window('Пример pywebview', '<https://example.com>')
# Запускаем приложение
webview.start()
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥3❤2👏1
Оператор %s используется для вставки значения переменной в строку. Для этого нужно указать %s внутри строки и затем после строки поставить знак %, за которым следует переменная, значения которой нужно вставить.
Пример:
name = "John"
age = 25
print("Меня зовут %s и мне %s лет." % (name, age))
Вывод:
Меня зовут John и мне 25 лет.
Оператор %s также может использоваться для форматирования чисел. Для этого нужно указать %s внутри строки и затем после строки поставить знак %, за которым следует число, значение которого нужно вставить.
Пример:
number = 42
print("Ответ на главный вопрос жизни: %s" % number)
Вывод:
Ответ на главный вопрос жизни: 42
number в строку.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥5❤1
x = 10
def demo():
y = 5
print("Локальные:", locals())
print("Глобальные:", globals()["x"])
demo()
Локальные: {'y': 5}
Глобальные: 10
- Отладка и инспекция переменных
- Динамическое выполнение кода (eval, exec)
- Построение интерактивных сред (например, REPL или дебаггеры)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍3❤2
Автоматизирует всю рутину: предобработку данных, feature engineering и подбор моделей с визуализацией результатов.
import dabl
data = dabl.datasets.load_titanic()
dabl.SimpleClassifier().fit(data, target_col="survived")
# Готово! Смотрите отчёт в Jupyter
Мгновенный старт работы с данными — библиотека сама определяет типы фичей, подбирает трансформеры и строит interpretable-модели.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍3❤1
Forwarded from IT memer
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁16🤣3👍2💯1😐1
help(print)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤2🔥2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍4❤2
👀6🔥2🤔1🤨1
Возникнет ошибка. Т.к. функция zip() ожидает итерируемые объекты (например, списки, кортежи или строки), а передаётся два целых числа
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥5❤2
Сравнение изображений через хеши (ahash, dhash, phash, whash), что позволяет быстро искать дубликаты без полного перебора пикселей.
from PIL import Image
import imagehash
hash1 = imagehash.average_hash(Image.open('image1.jpg'))
hash2 = imagehash.average_hash(Image.open('image2.jpg'))
print(hash1 - hash2) # Чем меньше разница, тем больше похожи изображения
Автоматизация поиска дубликатов с высокой точностью и поддержкой разных алгоритмов хеширования. Отлично подойдет для очистки медиабиблиотек.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3🔥3
Keras имеет несколько преимуществ, которые делают его популярным выбором среди разработчиков машинного обучения. Во-первых, Keras обладает простым и интуитивно понятным API, что делает его легко изучаемым и использованием даже для новичков. Во-вторых, Keras предоставляет множество предварительно обученных моделей, которые можно использовать для решения различных задач. Наконец, Keras обеспечивает высокую производительность и эффективность, благодаря использованию оптимизированных библиотек, таких как TensorFlow и Theano.
Keras поддерживает широкий спектр возможностей машинного обучения. Он позволяет создавать и обучать различные типы нейронных сетей, включая полносвязные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети. Кроме того, Keras предоставляет инструменты для работы с изображениями, текстом и временными рядами. Он также поддерживает автоматическое распределение обучения на несколько GPU, что позволяет ускорить процесс обучения на больших данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥3❤1
user_input = " hello world "
cleaned = user_input.strip()
print(cleaned)
# ➜ "hello world"
strip() убирает лишние пробелы по краям строки, оставляя только значимый текст.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥3👍2
Асинхронное программирование - это способ написания кода, позволяющий выполнять несколько задач одновременно без блокировки основного потока выполнения. В Python для этого используются ключевые слова async и await, которые делают функции асинхронными и определяют точки, где происходит ожидание.
1. Увеличение производительности: Асинхронный код позволяет эффективно использовать ресурсы, ускоряя выполнение задач.
2. Масштабируемость: Обработка множества задач одновременно без блокировки позволяет создавать масштабируемые приложения.
3. Улучшен отклик приложения: Пользователи получают быстрый отклик, даже если выполняются длительные операции.
- `async def` и `await`: Обозначают асинхронные функции и точки ожидания выполнения задачи.
- Цикл событий (Event Loop): Основной механизм управления выполнением асинхронных задач.
- Корутины (Coroutines): Асинхронные функции, которые могут приостанавливать свое выполнение.
import asyncio
async def async_example():
print("Начало выполнения")
await asyncio.sleep(2)
print("Завершение выполнения")
async def main():
tasks = [async_example() for _ in range(5)]
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Множество библиотек и фреймворков в Python уже поддерживают асинхронное программирование, включая aiohttp, asyncio, и многие другие. Это позволяет создавать высокопроизводительные веб-приложения, работающие с асинхронными запросами.
- Документация Python по асинхронному программированию
- Статья на Real Python: "Async IO in Python: A Complete Walkthrough"
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤5🔥2
В Python, чтобы скрыть атрибуты объекта, их нужно объявить как приватные, используя два подчеркивания перед именем атрибута. Например, для создания приватного атрибута
name нужно написать __name. Также для доступа к этому атрибуту извне класса нужно использовать специальные методы get и set.get возвращает значение приватного атрибута, а метод set устанавливает новое значение. Эти методы должны быть определены в самом классе. Например:class Person:
def __init__(self, name):
self.__name = name
def get_name(self):
return self.__name
def set_name(self, name):
self.__name = name
person = Person("John")
print(person.get_name()) # "John"
person.set_name("Mike")
print(person.get_name()) # "Mike"
- Защита данных от внешнего доступа
- Предотвращение случайных изменений данных
- Упрощение взаимодействия с объектами
- Сокрытие сложной логики работы объекта от пользователя
- Да, будет!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍3🔥3🤣1
python file.py.1. Парсинг — Python-код превращается в AST (дерево разбора)
2. Компиляция — AST превращается в байткод (
.pyc), понятный интерпретатору 3. Исполнение — байткод читается виртуальной машиной, которая шаг за шагом исполняет инструкции
import dis
def hello():
print("hi")
dis.dis(hello)
CPython — медленный, но гибкий. Именно тут живёт GIL, и именно он влияет на потоки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥3❤1
data = {}
data.setdefault("users", []).append("Анна")
data.setdefault("users", []).append("Борис")
print(data)
{'users': ['Анна', 'Борис']}if key not in dict.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍6🔥2