28154
Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @valentin_mascarov Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
Построение горизонтальной гистограммы с помощью seaborn
Слева представлен код для построения гистограммы, справа результат работы нашей программы.
Библиотека FeatherFeather — это библиотека для эффективного чтения и записи таблиц данных в двоичный формат. Она использует формат Apache Arrow для сериализации данных, что позволяет быстро читать и записывать данные без потери информации.
В этом примере мы использовали две основные функции библиотеки:
- feather.write_dataframe(): записывает таблицу данных в файл формата Feather.
- feather.read_dataframe(): читает таблицу данных из файла формата Feather.Feather позволяет быстро и эффективно обмениваться данными между Python и R, а также обеспечивает быстрое чтение и запись таблиц данных на диск.
Шпаргалка по pandas, библиотеке на языке Python для обработки и анализа данных
Читать полностью…
Использование речевых технологий Яндекса на примере аудиосообщений Telegram или чат-бот для распознавания аудиосообщений
Смотреть статью
#Вопросы_с_собеседования
Напишите функцию, которая будет принимать список nums, содержащий числа в диапазоне от 1 до 100, и возвращать отсортированный список чисел, которые в списке nums встречались дважды.
Примеры:
```duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 3, 5, 6])
➞ [3]
duplicate_nums([81, 72, 43, 72, 81, 99, 99, 100, 12, 54])
➞ [72, 81, 99]
duplicate_nums([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
➞ None
```Примечания:
- никакое число не будет встречаться в nums трижды и более раз,
- если никакое число в nums не встречалось дважды, функция должна вернуть None.
Шпаргалка по Matplotlib
Matplotlib - библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной и трёхмерной графикой.
Tinder для айтишников прямо в telegram
Команда XOR сделала telegram-бота для нетворкинга. IDEально подойдет, если:
– Хочешь найти крутые знакомства в сфере IT
– Ищешь работу: выставляй анкету и получай офферы
– Ищешь ментора или партнеров в стартап
Бот закреплен в канале: @xor_journal
Разделители для целых чисел
Бывает трудно визуально различить целые большие числа. В Python использовать запятые, как в английском языке, невозможно.
Вместо запятой можно использовать нижнее подчеркивание. Например, 1_000_000 интерпретируется как целое число 1000000.
Данные о памяти
Благодаря пакету shutil можно получить информацию о памяти на жёстком диске. Метод disk_usage возвращает количество всей, занятой и свободной памяти в байтах. В примере кода для упрощения число поделено на 10 в 9-ой степени, чтобы вывести кол-во памяти в гигабайтах, а также лишняя дробная часть после второго знака отсекается с помощью format.
Метаклассы
Метаклассы в Python - это классы, которые определяют создание, поведение и модификацию классов. В языке Python метаклассы используются для манипуляции с классами как объектами.
В Python метаклассы определяются путем создания класса, который наследуется от type. type является метаклассом по умолчанию для всех классов в Python. При создании нового класса, интерпретатор Python проверяет наличие метакласса и, если он найден, использует его для создания класса.
В этом примере мы определяем метакласс MyMeta, который наследуется от type. Метод __new__ метакласса при создании класса и позволяет изменять атрибуты класса перед его созданием. В данном примере мы добавляем новый метод greeting в атрибуты класса.
Затем мы определяем класс MyClass, который использует метакласс MyMeta с помощью аргумента metaclass при его создании. Когда мы создаем экземпляр класса MyClass и вызываем метод greeting, будет выведено сообщение "Hello, World!".
Отправка электронных писем
Приведенный ниже скрипт использует библиотекуSMTP, , чтобы отправлять электронные письма указанным получателям. Реализация может быть изменена в зависимости от варианта использования.
В приведенной выше реализации скрипт использует данные отправителя и получателя, а также тему и текст сообщения. Затем скрипт подключается к SMTP-серверу Gmail, форматирует сообщение и отправляет его с помощью метода sendmail() . Наконец, скрипт выводит сообщение, указывающее, что электронное письмо было успешно отправлено, и отключается от SMTP-сервера.
Подробнее про smtplib можно почитать здесь.
Dash
Dash - это популярная библиотека для создания веб-приложений на Python. Она позволяет разработчикам создавать интерактивные, аналитические приложения без необходимости использовать JavaScript. Dash основан на Flask, Plotly и React, и предоставляет простой способ создания веб-приложений с использованием компонентов, таких как графики, таблицы и формы.
В этом примере мы создаем простое веб-приложение с использованием Dash. Приложение содержит поле ввода, кнопку отправки и контейнер для вывода результата. Мы определяем функцию update_output, которая вызывается при нажатии на кнопку "Submit". Функция возвращает текст, введенный пользователем, и выводит его в контейнере.
Задача
Напишите функцию Python, чтобы найти отличную пару чисел, произведение которых нечетно из последовательности целочисленных значений.
Ход короля
Даны две различные клетки шахматной доски. Напишите программу, которая определяет, может ли король попасть с первой клетки на вторую одним ходом. Программа получает на вход четыре числа от 1 до 8 каждое, задающие номер столбца и номер строки сначала для первой клетки, потом для второй клетки.
Программа должна вывести «YES», если из первой клетки ходом короля можно попасть во вторую, или «NO» в противном случае.
📌 Уже 15 августа в 19:00 (мск) стартует наш бесплатный двухдневный онлайн-интенсив.
Во время эфира вы научитесь писать код, запускать и поддерживать простого Telegram-бота.
Приходите, чтобы пообщаться и поучиться у опытного разработчика, узнать всю правду и перспективы Python и получить полезные подарки для комфортного старта в разработку.
🎁 Всем, кто зарегистрировался — Гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов», а каждому участнику — Карта компетенций Python-разработчика.
Также вас ждут бонусы на обучение на Хекслете!
🔥OTUS приглашает на открытый урок по аналитике данных.
Тема: Предварительная обработка данных перед исследованием
Дата: 9 августа, 20:00
На вебинаре мы:
Расскажем про основные методы проверки, которым важно
подвергнуть ваш датасет перед началом работы;
Познакомимся с этапами подготовки и очистки данных;
Поговорим об основных подводных камнях, которые могут нас подстерегать на этом пути.
Кому будет полезно:
Тем, кто хотя бы раз задумывался о переходе в сферу дата-аналитики;
Тем, кто хочет разобраться в методах исследования данных.
В результате вебинара вы узнаете как проводится подготовка
данных к дальнейшим, более глубинным, исследованиям.
Урок приурочен к старту онлайн-курса «Аналитик данных»,
который можно будет приобрести в рассрочку.
👉Регистрация на урок: https://otus.pw/xdEY/
⚡️OTUS приглашает посетить открытый урок по Machine Learning для начинающих.
Тема: Разведочный анализ данных на Python для Machine Learning.
Вебинар приурочен к старту онлайн-курса "Специализация Machine Learning".
Дата: 9 августа, 18:00
На занятии мы поговорим о том как проводить первичный анализ данных с использованием фреймворка Pandas. Расскажем об основных аспектах анализа данных. Научимся обрабатывать признаки и заполнять пропущенные значения.
После урока можно будет приобрести в рассрочку онлайн-курс "Специализация Machine Learning" и освоить востребованную профессию.
👉Регистрация на урок: https://otus.pw/BIzb/
Технологический прорыв в мире инвестиций -
Торговый робот-трейдер с внедрением искусственного интеллекта работает на вас 24/7, без эмоций и усталости. Это самый функциональный и продуктивный робот на рынке. Стабильно торгует в плюс и приносит вам прибыль даже во время отдыха.
Благодаря полной автоматизации, не требует постоянного мониторинга. Для использования нашего продукта вам не нужно иметь глубоких знаний о рынке. Все, что вам нужно сделать - установить мобильное приложение и наблюдать за процессом торговли. Средства находятся на вашем личном счете.
Вы имеете постоянный моментальный доступ к пополнению и выводу на любой сервис/карту/крипто-кошелёк.
Новым пользователям мы дарим бесплатный 30-дневный тестовый период! У вас есть возможность убедиться и надёжности нашего робота, прежде чем принять окончательное решение.
У нас есть поддержка, которая ответит на все интересующие вас вопросы.
Ссылка на наш чат со всей информацией. 📩
Создание графиков
Речь пойдет о библиотеке Leather, которая используется для создания графиков. В отличие от ряда подобных библиотек, Leather способна взаимодействовать с широким разнообразием данных и выводить их через векторную графику.
В примере используются следующие функции: leather.Chart() — создает график с заданным заголовком.chart.add_dots() — добавляет точки на график. Также в ней можно указать функцию для определения цвета точек.chart.to_svg() — позволяет сохранить график в формате .svg в указанный файл.
На втором изображении представлен результат работы программы.
Асинхронные микросервисы на Python
Микросервисы – это парадигма, где приложение разбивается на небольшие независимые компоненты, каждый из которых отвечает за конкретную функцию.
Смотреть статью
- Вибраторы с искусственным интеллектом?
- Немецкие роботы-гуманоиды захватывают рынок?
- Инвесторы не спешат вкладываться в стартапы эко-технологий и кибер-безопасности?
Мы предоставляем последние тенденции в мире технологий и искусственного интеллекта, стартапов и техно гигантов.
Интересно?
Подписывайся 👉🏻 TechCrab
Новости завтрашнего дня!
Новости которые вдохновляют!
Специальное предложение для тех, кто хочет получить IT-профессию, но пока не имеет достаточно средств.
Мы предлагаем 💯% скидку на обучение профессии Продакт–менеджер! Взамен, все что вам нужно сделать – это поделиться вашими знаниями и опытом, написав образовательные статьи для нашей базы знаний. 📚🖋
Таким образом, вы не только получите ценное обучение бесплатно, но и поможете другим учиться и расти вместе с вами! 💡🌱
Не упустите эту уникальную возможность!
📌Подробности в ЛС у Павла:
/channel/PavelGoro
Протоколы в Python
В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов.
Смотреть статью
Один бот вместо тысячи каналов
Зачем подписываться на десятки каналов, если есть новостной бот AI Open News?
Он собирает актуальные посты из ваших любимых пабликов в персонализированную подборку. Можно читать ее, и не тратить время на лазанье по каналам.
И бот не заспамит вас уведомлениями — он высылает подборки только в установленное время. Чтобы читать перед сном или по пути на работу.
А еще он умеет составлять дайджесты из актуальных постов на любую тематику.
AI Open News удобнее каналов. Попробуйте 👉 @AiOpenNewsbot
Nested Sets (вложенные множества)
Это способ организации иерархических данных, где каждый узел дерева представлен парой чисел, определяющих диапазон значений.
Каждая категория представлена объектом, содержащим поля "ID", "Название", "Левая граница" и "Правая граница". "Левая граница" и "Правая граница" определяют диапазон значений, которые охватывают поддерево данной категории.
Преимущество использования Nested Sets заключается в том, что мы можем эффективно извлекать всех потомков узла, находить родителей и определять уровень вложенности с помощью простых операций сравнения.
В этом примере мы находим всех потомков категории "Компьютеры".
*При изменении структуры дерева требуется обновление левых и правых границ всех связанных категорий.
- Вибраторы с искусственным интеллектом?
- Немецкие роботы-гуманоиды захватывают рынок?
- Инвесторы не спешат вкладываться в стартапы эко-технологий и кибер-безопасности?
Мы предоставляем последние тенденции в мире технологий и искусственного интеллекта, стартапов и техно гигантов.
Интересно?
Подписывайся 👉🏻 TechCrab
Новости завтрашнего дня!
Новости которые вдохновляют!
Python декораторы на максималках. Универсальный рецепт по написанию и аннотированию от мала до велика
Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python.
Смотреть статью