🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python.
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
Функция reload()
Функция reload() в Python перезагружает ранее импортированный модуль. Это означает, что код модуля выполняется заново, и любые изменения в модуле становятся доступными.
Функция reload() принимает в качестве аргумента объект модуля. Этот объект должен быть ранее импортированным модулем.
Функция reload() в Python перезагружает ранее импортированный модуль. Это означает, что код модуля выполняется заново, и любые изменения в модуле становятся доступными.
Функция reload() принимает в качестве аргумента объект модуля. Этот объект должен быть ранее импортированным модулем.
Обработчик ошибок в Flask
В Flask вы можете использовать обработчики ошибок для обработки различных видов ошибок, которые могут возникнуть в вашем веб-приложении. Обработчики ошибок позволяют вам красиво представлять ошибки пользователю, а также выполнять дополнительные действия, такие как запись журналов или отправка уведомлений об ошибке. Flask предоставляет декораторы для создания обработчиков ошибок.
На картинке пример обработчика ошибки 404 (Not Found).
В Flask вы можете использовать обработчики ошибок для обработки различных видов ошибок, которые могут возникнуть в вашем веб-приложении. Обработчики ошибок позволяют вам красиво представлять ошибки пользователю, а также выполнять дополнительные действия, такие как запись журналов или отправка уведомлений об ошибке. Flask предоставляет декораторы для создания обработчиков ошибок.
На картинке пример обработчика ошибки 404 (Not Found).
Задача
Напишите функцию Python, чтобы найти отличную пару чисел, произведение которых нечетно из последовательности целочисленных значений.
Напишите функцию Python, чтобы найти отличную пару чисел, произведение которых нечетно из последовательности целочисленных значений.
Принцип разделения интерфейса (ISP)
ISP (Interface Segregation Principle) — один из принципов SOLID, который гласит: «Клиенты не должны зависеть от интерфейсов, которые они не используют».
Другими словами, вместо создания общих интерфейсов следует создавать специфические интерфейсы, предназначенные для конкретных клиентов. Интерфейсы должны быть максимально сплоченными, то есть все методы интерфейса должны быть тесно связаны между собой и решать одну задачу.
ISP (Interface Segregation Principle) — один из принципов SOLID, который гласит: «Клиенты не должны зависеть от интерфейсов, которые они не используют».
Другими словами, вместо создания общих интерфейсов следует создавать специфические интерфейсы, предназначенные для конкретных клиентов. Интерфейсы должны быть максимально сплоченными, то есть все методы интерфейса должны быть тесно связаны между собой и решать одну задачу.
Усыпляем программу
Иногда возникает необходимость остановить выполнение программы, чтобы можно было выполнить несколько других операций, или просто из-за требуемой утилиты. В такой ситуации может пригодиться функция sleep(), которая обеспечивает точный и гибкий способ остановки потока кода на любой период времени.
В нашем примере время начала и время окончания будут напечатаны с задержкой в 6 секунд.
Иногда возникает необходимость остановить выполнение программы, чтобы можно было выполнить несколько других операций, или просто из-за требуемой утилиты. В такой ситуации может пригодиться функция sleep(), которая обеспечивает точный и гибкий способ остановки потока кода на любой период времени.
В нашем примере время начала и время окончания будут напечатаны с задержкой в 6 секунд.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
У нас есть еженедельная рассылка о последних открытиях и тенденциях в мире Python. Мы опубликовали новый выпуск на
Ниже — небольшая часть выпуска, а целиком читайте здесь 👈
Автор статьи показывает лучшие практики написания кода на Python. Он также даёт ссылку на другой детальный разбор ошибок, которые часто делают джуны.
▫️Распознавание изображений для начинающих на наборе данных CIFAR-10 с помощью Numpy, PIL, os, TensorFlow и Taipy.
▫️Распознавание автомобильных номеров для продвинутых
▫️AlphaCodium — инструмент на базе LLM, предназначенный специально для решения задач по программированию.
▫️Langroid – продвинутый фреймворк для создания ИИ-агентов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐍 У нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним открытиям и тенденциям в мире Python.
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
В ней:
● Новые возможности в последних версиях Python
● Работа с базами данных и SQL в Python
● Веб-разработка на Django и Flask
● Машинное обучение и анализ данных с помощью Python
● Автоматизация и работа с API на Python
● Тестирование и отладка кода на Python
● Задачи для новичков с решениями
👉Подписаться👈
Функция lognormvariate
Функция lognormvariate из модуля random в Python используется для генерации случайных чисел из логарифмически нормального распределения.
Синтаксис:
random.lognormvariate(mu, sigma)
Аргументы:
mu (вещественное число): среднее значение логарифма случайной величины.
sigma (вещественное число): стандартное отклонение логарифма случайной величины.
Возвращаемое значение:
Случайное число из логарифмически нормального распределения с заданными mu и sigma.
Функция lognormvariate из модуля random в Python используется для генерации случайных чисел из логарифмически нормального распределения.
Синтаксис:
random.lognormvariate(mu, sigma)
Аргументы:
mu (вещественное число): среднее значение логарифма случайной величины.
sigma (вещественное число): стандартное отклонение логарифма случайной величины.
Возвращаемое значение:
Случайное число из логарифмически нормального распределения с заданными mu и sigma.
Функция vonmisesvariate
Функция vonmisesvariate из модуля random в Python используется для генерации случайных чисел, подчиненных распределению фон Мизеса, также известному как круговое нормальное распределение или распределение Тихонова.
Аргументы функции:
mu: Среднее значение угла, выраженное в радианах в диапазоне от 0 до 2π.
kappa: Параметр концентрации, который должен быть больше или равен 0. Чем больше значение kappa, тем более концентрируется распределение вокруг среднего значения.
Функция vonmisesvariate из модуля random в Python используется для генерации случайных чисел, подчиненных распределению фон Мизеса, также известному как круговое нормальное распределение или распределение Тихонова.
Аргументы функции:
mu: Среднее значение угла, выраженное в радианах в диапазоне от 0 до 2π.
kappa: Параметр концентрации, который должен быть больше или равен 0. Чем больше значение kappa, тем более концентрируется распределение вокруг среднего значения.
Декоратор lru_cache()
Декоратор lru_cache() из модуля functools в Python используется для мемоизации функций, то есть для кэширования результатов их вычислений. Это может значительно повысить производительность кода, если функция выполняет вычисления, которые требуют много времени.
Как работает lru_cache():
Декоратор lru_cache() работает по алгоритму LRU (Least Recently Used), что означает, что он кэширует последние maxsize результатов вычислений функции.
Декоратор lru_cache() из модуля functools в Python используется для мемоизации функций, то есть для кэширования результатов их вычислений. Это может значительно повысить производительность кода, если функция выполняет вычисления, которые требуют много времени.
Как работает lru_cache():
Декоратор lru_cache() работает по алгоритму LRU (Least Recently Used), что означает, что он кэширует последние maxsize результатов вычислений функции.
Библиотека setuptools
Библиотека setuptools является инструментом для упрощения процесса создания, установки и распространения пакетов Python. Она используется в основном для упрощения установки и управления зависимостями Python-пакетов.
setuptools предоставляет функциональность для создания файлов setup.py, которые содержат информацию о вашем пакете, его зависимостях и других метаданных. Этот файл используется инструментами для установки пакетов, такими как pip.
Библиотека setuptools является инструментом для упрощения процесса создания, установки и распространения пакетов Python. Она используется в основном для упрощения установки и управления зависимостями Python-пакетов.
setuptools предоставляет функциональность для создания файлов setup.py, которые содержат информацию о вашем пакете, его зависимостях и других метаданных. Этот файл используется инструментами для установки пакетов, такими как pip.
Функция current_thread()
Функция current_thread() из модуля threading в Python используется для получения объекта Thread, представляющего текущий поток выполнения.
В Python 3.10 и более поздних версиях она возвращает:
— «Идентификатор потока» текущего потока. Это ненулевое целое число. Его значение не имеет прямого смысла; оно предназначено как магическое число, которое можно использовать, например, для индексирования словаря потоко-специфичных данных.
— Идентификаторы потоков могут быть переиспользованы, когда один поток завершается, а другой создается.
Функция current_thread() из модуля threading в Python используется для получения объекта Thread, представляющего текущий поток выполнения.
В Python 3.10 и более поздних версиях она возвращает:
— «Идентификатор потока» текущего потока. Это ненулевое целое число. Его значение не имеет прямого смысла; оно предназначено как магическое число, которое можно использовать, например, для индексирования словаря потоко-специфичных данных.
— Идентификаторы потоков могут быть переиспользованы, когда один поток завершается, а другой создается.