👍 Пошаговое руководство по созданию синтетических данных в Python!

В этой статье вы научитесь:
• Генерировать синтетические данные для линейной регрессии с помощью NumPy
• Создавать временные ряды с трендом и сезонностью
• Визуализировать полученные наборы данных
• Использовать сгенерированные данные в ML‑задачах

🔊 Продолжай читать на Habr!

👉 Python Ready | #статья

🧐 Pydocs — русскоязычная документация Python с практическими задачами!

Это полноценный обучающий портал‑справочник на русском языке. Покрывает ключевые разделы Python: базовые конструкции, функции, ООП, работа с файлами, модули, исключения и многое другое — всё с примерами и задачами.

📌 Оставляю ссылочку: pydocs.ru

👉 Python Ready | #ресурс

Создаем кастомное исключение!

Давайте напишем исключение, которое будет отрабатывать при передаче в функцию изменяемый тип данных:

class MutableError(Exception):
    def __init__(self, function_name, argument_name):
         self.function_name = function_name
         self.argument_name = argument_name
         self.message = f'"{function_name}" использует изменяемый тип данных для аргумента "{argument_name}"'

Также обязательно передадим self.message в родительский класс Exception внутри __init__ нашего исключения для корректного отображения сообщения:

super().__init__(self.message)

Теперь обработаем приемку этого исключения внутри функции:

def immutable_chek_func(data):
    if isinstance(data, (list, dict, set)):
        raise MutableError(immutable_chek_func.__name__, 'data')
    # можно добавить логики по вашему усмотрению

Проверим работу:

try:
    immutable_chek_func([1, 2, 3])
except MutableError as e:
    print(e)

Результат:

"immutable_chek_func" использует изменяемый тип данных для аргумента "data"

🔥 Теперь вы знаете как реализовывать кастомные исключения для реализации любой логики обработки ошибок!

👉 Python Ready | #практика