Встроенные функции all и any
Функция all возвращает True, если переданный ей список пустой или все его элементы истинны.
Функция any возвращает True, если хотя бы один из элементов переданного списка истинный.
Функционал довольно простой и примитивный, но в некоторых ситуациях может уберечь от написания костылей. Вместе с циклами и другими конструкциями может помочь сократить громоздкие функции.
Функция all возвращает True, если переданный ей список пустой или все его элементы истинны.
Функция any возвращает True, если хотя бы один из элементов переданного списка истинный.
Функционал довольно простой и примитивный, но в некоторых ситуациях может уберечь от написания костылей. Вместе с циклами и другими конструкциями может помочь сократить громоздкие функции.
PySpark
PySpark — это Python API для Apache Spark. Он позволяет выполнять обработку больших данных в реальном времени в распределенной среде с помощью Python. Он также предоставляет оболочку PySpark для интерактивного анализа данных.
PySpark сочетает в себе удобство использования и простоту Python с мощностью Apache Spark, что позволяет обрабатывать и анализировать данные любого размера для всех, кто знаком с Python. PySpark поддерживает все функции Spark, такие как Spark SQL, DataFrames, Structured Streaming, Machine Learning (MLlib) и Spark Core.
Код с картинки создаст контекст Spark, прочитает набор данных из файла CSV с именем «data.csv» и выведет его в консоль.
PySpark — это Python API для Apache Spark. Он позволяет выполнять обработку больших данных в реальном времени в распределенной среде с помощью Python. Он также предоставляет оболочку PySpark для интерактивного анализа данных.
PySpark сочетает в себе удобство использования и простоту Python с мощностью Apache Spark, что позволяет обрабатывать и анализировать данные любого размера для всех, кто знаком с Python. PySpark поддерживает все функции Spark, такие как Spark SQL, DataFrames, Structured Streaming, Machine Learning (MLlib) и Spark Core.
Код с картинки создаст контекст Spark, прочитает набор данных из файла CSV с именем «data.csv» и выведет его в консоль.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍➰ Создаем игру «Виселица» на Python. Часть 2. Графический интерфейс на PySimpleGUI
В первой части мы написали код для получения и обработки вводимых игроком данных, создали некоторые компоненты и текстовый пользовательский интерфейс (TUI). Во второй части реализуем логику игры «Виселица» и создадим графический интерфейс с помощью PySimpleGUI.
🔗 Читать статью
В первой части мы написали код для получения и обработки вводимых игроком данных, создали некоторые компоненты и текстовый пользовательский интерфейс (TUI). Во второй части реализуем логику игры «Виселица» и создадим графический интерфейс с помощью PySimpleGUI.
🔗 Читать статью
Напишите регулярное выражение, которое будет принимать идентификатор электронной почты. Используйте модуль re.
Мы используем функцию re.match() для сравнения переданного идентификатора электронной почты с регулярным выражением. Если совпадение найдено, мы возвращаем True, иначе False. Например, вызов is_valid_email('[email protected]') вернет True, а вызов is_valid_email('not_valid_email') вернет False.
Мы используем функцию re.match() для сравнения переданного идентификатора электронной почты с регулярным выражением. Если совпадение найдено, мы возвращаем True, иначе False. Например, вызов is_valid_email('[email protected]') вернет True, а вызов is_valid_email('not_valid_email') вернет False.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐻❄️ Быстрее Pandas в 10 раз: Polars — высокопроизводительная библиотека для анализа больших данных на Python
Разработанная с нуля на языке Rust библиотека Polars объединяет в себе скорость, гибкость и богатый инструментарий для анализа больших данных на Питоне, что позволяет считать её достойной заменой популярной библиотеке Pandas.
👉 Читайте о Polars подробнее в нашей статье 👈
Разработанная с нуля на языке Rust библиотека Polars объединяет в себе скорость, гибкость и богатый инструментарий для анализа больших данных на Питоне, что позволяет считать её достойной заменой популярной библиотеке Pandas.
👉 Читайте о Polars подробнее в нашей статье 👈
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.
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.
Временные файлы
В стандартной библиотеке Python имеется модуль tempfile, содержащий классы и методы для работы со временными файлами и директориями. Такие файлы нужны для сохранения промежуточных результатов выполнения программы.
Функция TemporaryFile создает временный файл в системной директории и возвращает файлоподобный объект.
Созданный временный файл будет автоматически удален по закрытию файла или при выходе из контекстного менеджера, а другие процессы и приложения не смогут получить доступ к этому временному файлу.
В стандартной библиотеке Python имеется модуль tempfile, содержащий классы и методы для работы со временными файлами и директориями. Такие файлы нужны для сохранения промежуточных результатов выполнения программы.
Функция TemporaryFile создает временный файл в системной директории и возвращает файлоподобный объект.
Созданный временный файл будет автоматически удален по закрытию файла или при выходе из контекстного менеджера, а другие процессы и приложения не смогут получить доступ к этому временному файлу.
Атрибут context
Атрибут context — это специальный атрибут исключений в Python, который содержит ссылку на исключение, которое было вызвано перед текущим исключением. Этот атрибут используется при множественном вызове исключений, чтобы предоставить контекст для текущего исключения.
В коде на картинке функция g вызывает исключение ValueError. Функция f перехватывает это исключение и вызывает собственное исключение Exception.
Атрибут context — это специальный атрибут исключений в Python, который содержит ссылку на исключение, которое было вызвано перед текущим исключением. Этот атрибут используется при множественном вызове исключений, чтобы предоставить контекст для текущего исключения.
В коде на картинке функция g вызывает исключение ValueError. Функция f перехватывает это исключение и вызывает собственное исключение Exception.
Композиция классов
Композиция классов — это концепция, при которой один класс включает в себя объект(ы) другого класса в качестве атрибута. Это отличается от наследования, где класс наследует атрибуты и методы другого класса. Композиция обычно предпочтительна в сравнении с наследованием, так как она обеспечивает более гибкую структуру.
Композиция обычно предпочтительна, когда отношение между двумя классами является «имеет» или «включает», а не «является». Она делает код более гибким, позволяя изменять поведение объекта, не изменяя его класс напрямую.
Важно отметить, что композиция и наследование могут использоваться вместе в зависимости от конкретных требований вашей программы.
Композиция классов — это концепция, при которой один класс включает в себя объект(ы) другого класса в качестве атрибута. Это отличается от наследования, где класс наследует атрибуты и методы другого класса. Композиция обычно предпочтительна в сравнении с наследованием, так как она обеспечивает более гибкую структуру.
Композиция обычно предпочтительна, когда отношение между двумя классами является «имеет» или «включает», а не «является». Она делает код более гибким, позволяя изменять поведение объекта, не изменяя его класс напрямую.
Важно отметить, что композиция и наследование могут использоваться вместе в зависимости от конкретных требований вашей программы.
Модуль doctest
Модуль doctest — это легкий фреймворк для тестирования, который позволяет автоматизировать тестирование кода, используя его документацию. Модуль ищет в документации примеры кода, которые можно выполнить, и проверяет, соответствуют ли результаты ожидаемым.
Как использовать doctest?
Чтобы использовать doctest, необходимо импортировать его в свой код:
import doctest
Затем, в документации вашей функции или класса, вы можете добавить примеры кода, которые хотите протестировать. Примеры должны начинаться с ключевого слова >>> и заканчиваться ожидаемым результатом.
Чтобы запустить тесты doctest, вы можете использовать функцию doctest.testmod(). Если тесты пройдут успешно, ничего не будет напечатано. Если тесты потерпят неудачу, будет напечатано сообщение об ошибке, указывающее на причину неудачи.
Модуль doctest — это легкий фреймворк для тестирования, который позволяет автоматизировать тестирование кода, используя его документацию. Модуль ищет в документации примеры кода, которые можно выполнить, и проверяет, соответствуют ли результаты ожидаемым.
Как использовать doctest?
Чтобы использовать doctest, необходимо импортировать его в свой код:
import doctest
Затем, в документации вашей функции или класса, вы можете добавить примеры кода, которые хотите протестировать. Примеры должны начинаться с ключевого слова >>> и заканчиваться ожидаемым результатом.
Чтобы запустить тесты doctest, вы можете использовать функцию doctest.testmod(). Если тесты пройдут успешно, ничего не будет напечатано. Если тесты потерпят неудачу, будет напечатано сообщение об ошибке, указывающее на причину неудачи.
CatBoost
CatBoost — это библиотека градиентного бустинга на деревьях решений, разработанная Яндексом. Она использует небрежные (oblivious) деревья решений, чтобы вырастить сбалансированное дерево. Одни и те же функции используются для создания левых и правых разделений (split) на каждом уровне дерева.
Чтобы установить CatBoost в Python, выполните следующие действия:
pip install catboost
Затем импортируйте библиотеку:
import catboost
CatBoost — это библиотека градиентного бустинга на деревьях решений, разработанная Яндексом. Она использует небрежные (oblivious) деревья решений, чтобы вырастить сбалансированное дерево. Одни и те же функции используются для создания левых и правых разделений (split) на каждом уровне дерева.
Чтобы установить CatBoost в Python, выполните следующие действия:
pip install catboost
Затем импортируйте библиотеку:
import catboost
🐍 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👈
Модуль warnings
Модуль warnings предоставляет возможность управления предупреждениями, которые могут быть выведены во время выполнения программы.
Модуль warnings полезен, когда необходимо предупредить пользователя о каком-либо условии в программе и это условие не требует создания исключения и завершения программы.
Кроме того, вы можете настроить различные параметры для управления предупреждениями, такие как фильтрация предупреждений определенного типа или их преобразование в ошибки. Подробнее об этом можно узнать в документации.
Модуль warnings предоставляет возможность управления предупреждениями, которые могут быть выведены во время выполнения программы.
Модуль warnings полезен, когда необходимо предупредить пользователя о каком-либо условии в программе и это условие не требует создания исключения и завершения программы.
Кроме того, вы можете настроить различные параметры для управления предупреждениями, такие как фильтрация предупреждений определенного типа или их преобразование в ошибки. Подробнее об этом можно узнать в документации.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍🎸 Курс Django. Часть 2: ORM и основы работы с базами данных
Продолжаем наш курс. В первой части мы узнали, как установить Django, настроить и запустить первый проект. Теперь рассмотрим создание базы данных на основе моделей, способы наполнения БД с использованием loaddata и скриптов, а также передачу данных на фронтенд с помощью функциональных представлений и шаблонов.
👉 Читать новую часть целиком
🔗 Зеркало
Продолжаем наш курс. В первой части мы узнали, как установить Django, настроить и запустить первый проект. Теперь рассмотрим создание базы данных на основе моделей, способы наполнения БД с использованием loaddata и скриптов, а также передачу данных на фронтенд с помощью функциональных представлений и шаблонов.
👉 Читать новую часть целиком
🔗 Зеркало
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍🎸 Курс Django: Портфолио разработчика
Покажем, как сделать личный сайт с анимированным портфолио, сортировкой работ по категориям на фронтенде, контактной формой, резюме и отзывами работодателей.
👉 Читать новую статью
🔗 Зеркало
Предыдущие статьи курса:
Курс Django. Часть 1: Django — что это? Обзор и установка фреймворка, структура проекта
Курс Django: Веб-приложение на основе XLSX вместо базы данных
Курс Django. Часть 2: ORM и основы работы с базами данных
Покажем, как сделать личный сайт с анимированным портфолио, сортировкой работ по категориям на фронтенде, контактной формой, резюме и отзывами работодателей.
👉 Читать новую статью
🔗 Зеркало
Предыдущие статьи курса:
Курс Django. Часть 1: Django — что это? Обзор и установка фреймворка, структура проекта
Курс Django: Веб-приложение на основе XLSX вместо базы данных
Курс Django. Часть 2: ORM и основы работы с базами данных
CatBoost
CatBoost — это библиотека градиентного бустинга на деревьях решений, разработанная Яндексом. Она использует небрежные (oblivious) деревья решений, чтобы вырастить сбалансированное дерево. Одни и те же функции используются для создания левых и правых разделений (split) на каждом уровне дерева.
Чтобы установить CatBoost в Python, выполните следующие действия:
pip install catboost
Затем импортируйте библиотеку:
import catboost
CatBoost — это библиотека градиентного бустинга на деревьях решений, разработанная Яндексом. Она использует небрежные (oblivious) деревья решений, чтобы вырастить сбалансированное дерево. Одни и те же функции используются для создания левых и правых разделений (split) на каждом уровне дерева.
Чтобы установить CatBoost в Python, выполните следующие действия:
pip install catboost
Затем импортируйте библиотеку:
import catboost
Метод str.replace()
Метод str.replace() в Python используется для замены подстроки в строке новой подстрокой. Вот базовый синтаксис метода:
new_string = old_string.replace(old_substring, new_substring)
где:
old_string — исходная строка, в которой вы хотите выполнить замену.
old_substring — подстрока, которую вы хотите заменить.
new_substring — новая подстрока, которой вы хотите заменить старую подстроку.
Метод str.replace() в Python используется для замены подстроки в строке новой подстрокой. Вот базовый синтаксис метода:
new_string = old_string.replace(old_substring, new_substring)
где:
old_string — исходная строка, в которой вы хотите выполнить замену.
old_substring — подстрока, которую вы хотите заменить.
new_substring — новая подстрока, которой вы хотите заменить старую подстроку.
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.