Как функционируют менеджеры контекста в Python и в каких ситуациях они могут быть полезны?
Менеджеры контекста в Python предназначены для эффективного управления ресурсами, такими как файлы, сетевые соединения или блокировки, обеспечивая автоматическое освобождение этих ресурсов по завершении работы. Их основное применение заключается в ситуациях, когда необходимо гарантировать освобождение ресурсов, даже если возникают ошибки. Менеджеры контекста создаются с использованием ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы enter и exit у соответствующего объекта.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
❤5👍2
🔥 Знакомьтесь, преподаватель нашего нового курса по ML — Мария Жарова.
В карточках рассказали, чем Мария занимается и какие советы даёт тем, кто хочет расти в IT и Data Science ☝️
А если вы уже поняли, что тянуть нечего, начните свой путь в ML правильно: с реальной практикой, поддержкой ментора и видимым результатом.
👉 Записывайтесь на курс
В карточках рассказали, чем Мария занимается и какие советы даёт тем, кто хочет расти в IT и Data Science ☝️
А если вы уже поняли, что тянуть нечего, начните свой путь в ML правильно: с реальной практикой, поддержкой ментора и видимым результатом.
👉 Записывайтесь на курс
👍1
Что вы подразумеваете под шаблонизаторами во Flask?
Шаблонизаторы используются для создания веб-приложений, состоящих из нескольких компонентов. Они применяются для серверных приложений, которые не создаются как API и работают на одном сервере. Шаблоны также позволяют быстро визуализировать серверные данные, которые должны быть предоставлены приложению, такие как body, navigation, footer, панель управления и так далее.
Ejs, Jade, Pug, Mustache, HandlebarsJS, Jinja2 и Blade — некоторые из популярных шаблонизаторов.
Библиотека собеса по Python
Ejs, Jade, Pug, Mustache, HandlebarsJS, Jinja2 и Blade — некоторые из популярных шаблонизаторов.
Библиотека собеса по Python
👍1
Что такое Flask Sijax?
Sijax — это библиотека Python/jQuery, которая упрощает использование AJAX в веб-приложениях для приложений Flask. Flask Sijax также предоставляет простой способ передачи данных JSON между сервером и клиентом.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍1
🔥 Вы ещё можете застать старый добрый Proglib — с вечным доступом к курсам.
С 1 августа всё меняется: навсегда — останутся только те, кто успел купить сейчас.
-40% на все курсы. Включая обновлённый Python (кроме курса по AI-агентам)
Это не просто распродажа. Это — последняя точка входа в Proglib Academy по старым правилам.
📚 Выбрать и забрать свой курс навсегда → https://clc.to/TBtqYA
С 1 августа всё меняется: навсегда — останутся только те, кто успел купить сейчас.
-40% на все курсы. Включая обновлённый Python (кроме курса по AI-агентам)
Это не просто распродажа. Это — последняя точка входа в Proglib Academy по старым правилам.
📚 Выбрать и забрать свой курс навсегда → https://clc.to/TBtqYA
👍2
Какие типы приложений можно создавать с помощью Flask?
Мы можем разработать практически любое веб-приложение с помощью Flask. Flask настолько универсален и адаптируем, что его можно быстро интегрировать с другими технологиями. Например, Flask можно использовать совместно с бессерверными приложениями NodeJS, AWS Lambda и другими сторонними сервисами для создания современных систем. Мы также можем создавать одностраничные приложения, приложения на базе RESTful API, приложения SAS, небольшие и средние веб-сайты, статические веб-сайты, приложения машинного обучения, микросервисы и бессерверные приложения.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍3
⚡️ Мы запускаем онлайн-курс по машинному обучению для Data Science.
Хочешь войти в Data Science, но не знаешь, с чего начать?
А может, ты уже в теме, но чувствуешь, что знаний не хватает?
Старт курса — 12 августа, и это отличный шанс пройти весь путь — от теории до уверенного применения.
Что внутри:
— от линейных моделей и градиентного спуска до бустинга и рекомендательных систем
— реальные примеры, практика, задачи и живая менторская поддержка
— всё, что нужно, чтобы не просто разобраться, а применять ML в реальных проектах
Ведет курс Мария Жарова:
ML-инженер в Wildberries, преподаватель МФТИ, ТГУ и МИФИ, практик и автор канала @data_easy
🎁 По промокодуEarlybird — скидка 10.000 рублей, только до 27 июля.
Для первых 10 студентов мы подготовили эксклюзивный лонгрид по теме курса, который позволит начать учиться уже сейчас.
👉 Записаться на курс
Хочешь войти в Data Science, но не знаешь, с чего начать?
А может, ты уже в теме, но чувствуешь, что знаний не хватает?
Старт курса — 12 августа, и это отличный шанс пройти весь путь — от теории до уверенного применения.
Что внутри:
— от линейных моделей и градиентного спуска до бустинга и рекомендательных систем
— реальные примеры, практика, задачи и живая менторская поддержка
— всё, что нужно, чтобы не просто разобраться, а применять ML в реальных проектах
Ведет курс Мария Жарова:
ML-инженер в Wildberries, преподаватель МФТИ, ТГУ и МИФИ, практик и автор канала @data_easy
🎁 По промокоду
Для первых 10 студентов мы подготовили эксклюзивный лонгрид по теме курса, который позволит начать учиться уже сейчас.
👉 Записаться на курс
Что делать если нужно сериализовать данные, которые не поддерживаются стандартным модулем json?
Если нужно сериализовать объекты, которые по умолчанию не поддерживаются модулем json, то есть несколько вариантов:
— Реализовать методы getattr и setattr в классе объекта, чтобы преобразовать его в словарь, который уже можно сериализовать в JSON.
— Использовать декоратор dataclass из модуля dataclasses для автоматической генерации методов сериализации.
— Создать собственный класс-наследник json.JSONEncoder и переопределить метод default(), чтобы указать как сериализовать нестандартные объекты.
— Использовать библиотеку marshmallow для создания схем сериализации/десериализации сложных объектов в JSON.
— Преобразовать объекты в dict или list вручную перед сериализацией с помощью методов объекта или отражения (reflection).
— Использовать другой формат сериализации, например YAML или MessagePack, который может поддерживать произвольные типы.
Библиотека собеса по Python
Если нужно сериализовать объекты, которые по умолчанию не поддерживаются модулем json, то есть несколько вариантов:
— Реализовать методы getattr и setattr в классе объекта, чтобы преобразовать его в словарь, который уже можно сериализовать в JSON.
— Использовать декоратор dataclass из модуля dataclasses для автоматической генерации методов сериализации.
— Создать собственный класс-наследник json.JSONEncoder и переопределить метод default(), чтобы указать как сериализовать нестандартные объекты.
— Использовать библиотеку marshmallow для создания схем сериализации/десериализации сложных объектов в JSON.
— Преобразовать объекты в dict или list вручную перед сериализацией с помощью методов объекта или отражения (reflection).
— Использовать другой формат сериализации, например YAML или MessagePack, который может поддерживать произвольные типы.
Библиотека собеса по Python