Модуль pickle
Модуль pickle реализует мощный алгоритм сериализации и десериализации объектов Python. "Pickling" - процесс преобразования объекта Python в поток байтов, а "unpickling" - обратная операция, в результате которой поток байтов преобразуется обратно в Python-объект. Так как поток байтов легко можно записать в файл, модуль pickle широко применяется для сохранения и загрузки сложных объектов в Python.
Модуль pickle реализует мощный алгоритм сериализации и десериализации объектов Python. "Pickling" - процесс преобразования объекта Python в поток байтов, а "unpickling" - обратная операция, в результате которой поток байтов преобразуется обратно в Python-объект. Так как поток байтов легко можно записать в файл, модуль pickle широко применяется для сохранения и загрузки сложных объектов в Python.
Модуль Calendar
В Python есть встроенный модуль Calendar, который содержит полезные классы и функции для поддержки различных операций с календарем. По умолчанию модуль «Calendar» следует григорианскому календарю, где понедельник – это первый день (0) недели, а воскресенье –последний день недели (6).
Для печати календарей и управления ими в модуле Calendar есть 3 важных класса: Calendar, TextCalendar и HTMLCalendar.
В Python есть встроенный модуль Calendar, который содержит полезные классы и функции для поддержки различных операций с календарем. По умолчанию модуль «Calendar» следует григорианскому календарю, где понедельник – это первый день (0) недели, а воскресенье –последний день недели (6).
Для печати календарей и управления ими в модуле Calendar есть 3 важных класса: Calendar, TextCalendar и HTMLCalendar.
Модуль os
Модуль os из стандартной библиотеки языка программирования Python обычно используется для работы с установленной ОС, а также файловой системой ПК. Он содержит массу полезных методов для взаимодействия с файлами и папками на жестком диске. Программы, работающие с модулем os, не зависят от типа ОС и являются легко переносимыми на другую платформу.
Модуль os из стандартной библиотеки языка программирования Python обычно используется для работы с установленной ОС, а также файловой системой ПК. Он содержит массу полезных методов для взаимодействия с файлами и папками на жестком диске. Программы, работающие с модулем os, не зависят от типа ОС и являются легко переносимыми на другую платформу.
Модуль bisect
Модуль bisect позволяет вызывать различные методы в списке Python и помогает сохранять список отсортированным. Это особенно полезно, если вы хотите изменить элементы списка, но в то же время сохранить его порядок. Например, если вы хотите вставить элемент в список, метод bisect вернет индекс, в который можно вставить новый элемент таким образом, чтобы после вставки список оставался отсортированным.
Модуль bisect позволяет вызывать различные методы в списке Python и помогает сохранять список отсортированным. Это особенно полезно, если вы хотите изменить элементы списка, но в то же время сохранить его порядок. Например, если вы хотите вставить элемент в список, метод bisect вернет индекс, в который можно вставить новый элемент таким образом, чтобы после вставки список оставался отсортированным.
Модуль collections
Модуль collections является частью стандартной библиотеки Python и предоставляет удобные и эффективные альтернативы встроенным типам данных, таким как списки, словари и множества. Он содержит множество классов и функций, которые упрощают работу с различными структурами данных, такими как namedtuple, deque, Counter, defaultdict, OrderedDict, ChainMap, UserList, UserDict и UserString.
Модуль collections является частью стандартной библиотеки Python и предоставляет удобные и эффективные альтернативы встроенным типам данных, таким как списки, словари и множества. Он содержит множество классов и функций, которые упрощают работу с различными структурами данных, такими как namedtuple, deque, Counter, defaultdict, OrderedDict, ChainMap, UserList, UserDict и UserString.
Модуль array
Модуль array в Python предоставляет возможность создавать массивы различных примитивных типов данных, таких как целые числа, вещественные числа и другие. Поскольку массивы в этом модуле хранят элементы одного типа, они обычно используют память более эффективно, чем списки, и предоставляют быстрый доступ к своим элементам.
Основное назначение модуля array — предоставление эффективного механизма для хранения базовых данных, таких как бинарные данные или большие массивы чисел, когда стандартные списки не являются наилучшим выбором из-за требований к производительности или памяти.
Модуль array в Python предоставляет возможность создавать массивы различных примитивных типов данных, таких как целые числа, вещественные числа и другие. Поскольку массивы в этом модуле хранят элементы одного типа, они обычно используют память более эффективно, чем списки, и предоставляют быстрый доступ к своим элементам.
Основное назначение модуля array — предоставление эффективного механизма для хранения базовых данных, таких как бинарные данные или большие массивы чисел, когда стандартные списки не являются наилучшим выбором из-за требований к производительности или памяти.
Модуль itertools
Модуль itertools стандартизирует основной набор быстрых эффективных по памяти инструментов, которые полезны сами по себе или в связке с другими инструментами. Вместе они формируют «алгебру итераторов», которая позволяет лаконично и эффективно создавать специализированные инструменты на чистом Python.
Модуль itertools стандартизирует основной набор быстрых эффективных по памяти инструментов, которые полезны сами по себе или в связке с другими инструментами. Вместе они формируют «алгебру итераторов», которая позволяет лаконично и эффективно создавать специализированные инструменты на чистом Python.
Модуль random
При разработке программ иногда возникает потребность сгенерировать случайное число. Для этого в Python можно использовать модуль random. Он предоставляет множество функций, но основными являются:
При разработке программ иногда возникает потребность сгенерировать случайное число. Для этого в Python можно использовать модуль random. Он предоставляет множество функций, но основными являются:
• randint — сгенерировать целое число в заданном диапазоне • choice — выбрать случайный элемент из заданного набораМодуль math
Математический модуль math в Python представлен наиболее известными математическими функциями, которые включают в себя тригонометрические функции, функции представления, логарифмические функции и т. д. Кроме того, он также определяет две математические константы, т. е. pie и число Эйлера.
Pie(n): это хорошо известная математическая константа, определяемая как отношение длины окружности к диаметру круга. Его значение составляет 3,141592653589793.
Число Эйлера(е): определяется как основание натурального логарифма, и его значение составляет 2,718281828459045.
Математический модуль math в Python представлен наиболее известными математическими функциями, которые включают в себя тригонометрические функции, функции представления, логарифмические функции и т. д. Кроме того, он также определяет две математические константы, т. е. pie и число Эйлера.
Pie(n): это хорошо известная математическая константа, определяемая как отношение длины окружности к диаметру круга. Его значение составляет 3,141592653589793.
Число Эйлера(е): определяется как основание натурального логарифма, и его значение составляет 2,718281828459045.
NumPy
NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых (и очень быстрых) математических функций для операций с этими массивами.
Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив (в numpy называется numpy.ndarray). Это многомерный массив элементов (обычно чисел), одного типа.
NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых (и очень быстрых) математических функций для операций с этими массивами.
Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив (в numpy называется numpy.ndarray). Это многомерный массив элементов (обычно чисел), одного типа.
NumPy, часть 3: random
Есть несколько способов работы с случайными элементами в NumPy.
Путь первый это создавать списки, используя встроенный модуль random, а затем преобразовывать их в numpy.array.
Второй путь это создание массивов. Самый простой способ задать массив со случайными элементами - использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf - это всё одна и та же функция).
Есть несколько способов работы с случайными элементами в NumPy.
Путь первый это создавать списки, используя встроенный модуль random, а затем преобразовывать их в numpy.array.
Второй путь это создание массивов. Самый простой способ задать массив со случайными элементами - использовать функцию sample (или random, или random_sample, или ranf - это всё одна и та же функция).
NumPy, часть 4: linalg
Теперь же мы приступим к более серьёзным вещам, которые есть в NumPy. Первый на очереди у нас модуль numpy.linalg, позволяющий делать многие операции из линейной алгебры.
Массивы большей размерности в большинстве функций linalg интерпретируются как набор из нескольких массивов нужной размерности. Таким образом, можно одним вызовом функции проделывать операции над несколькими объектами.
Теперь же мы приступим к более серьёзным вещам, которые есть в NumPy. Первый на очереди у нас модуль numpy.linalg, позволяющий делать многие операции из линейной алгебры.
Массивы большей размерности в большинстве функций linalg интерпретируются как набор из нескольких массивов нужной размерности. Таким образом, можно одним вызовом функции проделывать операции над несколькими объектами.
Числа: целые, вещественные, комплексные
Числа в Python 3 ничем не отличаются от обычных чисел. Они поддерживают набор самых обычных математических операций. Также нужно отметить, что целые числа в python 3, в отличие от многих других языков, поддерживают длинную арифметику (однако, это требует больше памяти). Над целыми числами также можно производить битовые операции.
Вещественные числа поддерживают те же операции, что и целые. Однако (из-за представления чисел в компьютере) вещественные числа неточны, и это может привести к ошибкам. Для высокой точности используют другие объекты (например Decimal и Fraction)). Также вещественные числа не поддерживают длинную арифметику
Числа в Python 3 ничем не отличаются от обычных чисел. Они поддерживают набор самых обычных математических операций. Также нужно отметить, что целые числа в python 3, в отличие от многих других языков, поддерживают длинную арифметику (однако, это требует больше памяти). Над целыми числами также можно производить битовые операции.
Вещественные числа поддерживают те же операции, что и целые. Однако (из-за представления чисел в компьютере) вещественные числа неточны, и это может привести к ошибкам. Для высокой точности используют другие объекты (например Decimal и Fraction)). Также вещественные числа не поддерживают длинную арифметику
Исключения в python. Конструкция try - except для обработки исключений
Исключения (exceptions) - ещё один тип данных в python. Исключения необходимы для того, чтобы сообщать программисту об ошибках.
Самый простейший пример исключения - деление на ноль.
В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы перехватываем их. При этом перехватываются как само исключение, так и его потомки. Например, перехватывая ArithmeticError, мы также перехватываем FloatingPointError, OverflowError и ZeroDivisionError.
Исключения (exceptions) - ещё один тип данных в python. Исключения необходимы для того, чтобы сообщать программисту об ошибках.
Самый простейший пример исключения - деление на ноль.
В блоке try мы выполняем инструкцию, которая может породить исключение, а в блоке except мы перехватываем их. При этом перехватываются как само исключение, так и его потомки. Например, перехватывая ArithmeticError, мы также перехватываем FloatingPointError, OverflowError и ZeroDivisionError.