Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍🎓 5 задач для подготовки к собеседованию по Python
В новой статье используем алгоритмы Манакера и заметающей прямой, определяем границы окна с k-элементами, вычисляем площадь участков разного цвета и находим наибольшую увеличивающуюся подпоследовательность.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
В новой статье используем алгоритмы Манакера и заметающей прямой, определяем границы окна с k-элементами, вычисляем площадь участков разного цвета и находим наибольшую увеличивающуюся подпоследовательность.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Мы наконец-то запустили канал по разработке игр — теперь все самое важное и полезное из мира геймдева можно узнать в одном месте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError?
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были реализованы. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были реализованы. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Proglib запускает канал Азбука айтишника
Подписывайтесь на наш новый канал про айти для неайтишников — для совсем новичков и тех, кто постоянно взаимодействует с айтишниками.
У нас есть рубрики:
⭐ База — в ней рассказываем про термины из IT простым языком
⭐ Проект — объясняем, из чего состоят айтишные проекты и сколько они могут стоить
⭐ Психология айтишника — тут говорим про софт-скиллы, особенности работы и взаимодействия
👉Подписывайтесь!
Подписывайтесь на наш новый канал про айти для неайтишников — для совсем новичков и тех, кто постоянно взаимодействует с айтишниками.
У нас есть рубрики:
👉Подписывайтесь!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Определяем тип изображения с помощью Python
Предположим, вам предоставлен файл типа изображения, и вам нужно определить тип этого файла. Проще говоря, вам нужно получить расширение этого файла типа изображения. Это можно использовать в проекте, чтобы проверить, действительно ли запрошенное вами изображение является изображением и с каким расширением оно поставляется.
Читать подробнее
Предположим, вам предоставлен файл типа изображения, и вам нужно определить тип этого файла. Проще говоря, вам нужно получить расширение этого файла типа изображения. Это можно использовать в проекте, чтобы проверить, действительно ли запрошенное вами изображение является изображением и с каким расширением оно поставляется.
Читать подробнее
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍🏗️ Основы архитектуры для джунов: построение масштабируемых и чистых приложений на Python
Когда речь идёт о создании масштабируемых и поддерживаемых приложений, понимание таких важных понятий, как принципы чистого кода, архитектурные паттерны и SOLID практики проектирования, имеет решающее значение. Они позволяют сохранить ясность кодовой базы и возможность её сопровождения по мере роста проектов.
О том, как реализовать эти принципы в Python, читайте в нашей новой статье.
🔗 Ссылка на статью
🔗 Зеркало
Когда речь идёт о создании масштабируемых и поддерживаемых приложений, понимание таких важных понятий, как принципы чистого кода, архитектурные паттерны и SOLID практики проектирования, имеет решающее значение. Они позволяют сохранить ясность кодовой базы и возможность её сопровождения по мере роста проектов.
О том, как реализовать эти принципы в Python, читайте в нашей новой статье.
🔗 Ссылка на статью
🔗 Зеркало
Forwarded from Библиотека C/C++ разработчика | cpp, boost, qt
🏅 Как стать мидлом за 3 года: 12 советов джунам
Переход от статуса джуна к мидлу — важная, и пожалуй, самая сложная веха в карьере любого разработчика. Рассказываем об эффективных приемах и дополнительных навыках, которые помогут вам сократить этот извилистый путь
👉 Статья
Переход от статуса джуна к мидлу — важная, и пожалуй, самая сложная веха в карьере любого разработчика. Рассказываем об эффективных приемах и дополнительных навыках, которые помогут вам сократить этот извилистый путь
👉 Статья
Что значит *args, **kwargs? И зачем нам их использовать?
Мы используем *args, когда неуверены, сколько аргументов будет передано функции, или если хотим передать сохраненный список или кортеж аргументов функции.
**kwargs используется, когда мы не знаем, сколько аргументов ключевых слов будет передано, а также он может быть использован для передачи значений словаря в качестве аргументов ключевых слов. Идентификаторы args и kwargs необязательны, вы можете изменить их на другие, типа *другой **пример, но лучше использовать имя по умолчанию.
Мы используем *args, когда неуверены, сколько аргументов будет передано функции, или если хотим передать сохраненный список или кортеж аргументов функции.
**kwargs используется, когда мы не знаем, сколько аргументов ключевых слов будет передано, а также он может быть использован для передачи значений словаря в качестве аргументов ключевых слов. Идентификаторы args и kwargs необязательны, вы можете изменить их на другие, типа *другой **пример, но лучше использовать имя по умолчанию.
SciKit-Learn для разработки алгоритмов машинного обучения
SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
Для многих SciKit-Learn — это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
Для многих SciKit-Learn — это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
Forwarded from Библиотека джависта | Java, Spring, Maven, Hibernate
🐍 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👈
Корутины (Coroutines)
В PEP 342 были представлены корутины, которые стали некой противоположностью генераторов. Для примера напишем функцию, которая будет в бесконечном цикле подставлять значение и выводить строку.
Обратите внимание на то, как было использовано ключевое слово yield. При таком написании создаётся корутина, а не генератор, что позволяет не просто генерировать значения, но и принимать их.
Функция работает так: при отправке значения через метод send локальная переменная name принимает его, а далее значение подставляется в строку и выводится на экран.
В PEP 342 были представлены корутины, которые стали некой противоположностью генераторов. Для примера напишем функцию, которая будет в бесконечном цикле подставлять значение и выводить строку.
Обратите внимание на то, как было использовано ключевое слово yield. При таком написании создаётся корутина, а не генератор, что позволяет не просто генерировать значения, но и принимать их.
Функция работает так: при отправке значения через метод send локальная переменная name принимает его, а далее значение подставляется в строку и выводится на экран.