Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Функции и классы в Python
В этом видео автор подробно разбирает работу с функциями и классами в Python.
00:00 Введение в функции
01:00 Как объявить функцию
02:30 Аргументы функции
04:17 Передача нескольких аргументов
09:36 Область видимости переменных
16:17 Итог по функциям
16:54 Классы в Python
17:08 Как объявить класс
17:46 Как сделать экземпляр класса
18:17 Создание переменных
20:01 Создание функции
20:39 Что такое self в классах
21:53 Инициализация переменных
25:50 Когда лучше использовать классы вместо функций
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/MgW6AD_y9Uc
В этом видео автор подробно разбирает работу с функциями и классами в Python.
00:00 Введение в функции
01:00 Как объявить функцию
02:30 Аргументы функции
04:17 Передача нескольких аргументов
09:36 Область видимости переменных
16:17 Итог по функциям
16:54 Классы в Python
17:08 Как объявить класс
17:46 Как сделать экземпляр класса
18:17 Создание переменных
20:01 Создание функции
20:39 Что такое self в классах
21:53 Инициализация переменных
25:50 Когда лучше использовать классы вместо функций
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/MgW6AD_y9Uc
#реклама
🔬 Искусственный интеллект уже здесь, и мы следим за каждым его шагом! @TodayAIRussia аккумулирует лучшие материалы о технологиях будущего, научных открытиях и практическом применении ИИ. Присоединяйтесь к тем, кто знает, куда движется мир! 🌐
🔬 Искусственный интеллект уже здесь, и мы следим за каждым его шагом! @TodayAIRussia аккумулирует лучшие материалы о технологиях будущего, научных открытиях и практическом применении ИИ. Присоединяйтесь к тем, кто знает, куда движется мир! 🌐
Объединение нескольких CSV файлов в один
Когда у вас есть несколько файлов CSV с одинаковой структурой, часто нужно объединить их в один для дальнейшего анализа или обработки. Библиотека Pandas позволяет сделать это очень просто и быстро.
Этот метод позволяет быстро и эффективно объединять несколько CSV файлов в один, что значительно упрощает работу с большими наборами данных.
Когда у вас есть несколько файлов CSV с одинаковой структурой, часто нужно объединить их в один для дальнейшего анализа или обработки. Библиотека Pandas позволяет сделать это очень просто и быстро.
Этот метод позволяет быстро и эффективно объединять несколько CSV файлов в один, что значительно упрощает работу с большими наборами данных.
📣 11 полезных библиотек Python для управления данными Excel
Одна из его сильнейших сторон Python – его способность считывать данные из файлов различных форматов, например, из файлов JSON, CSV и Excel
В этой статье я расскажу о самых полезных библиотеках Python, с помощью которых вы сможете работать с данными, в частности с таблицами Excel
🖥 Читать подробнее
Одна из его сильнейших сторон Python – его способность считывать данные из файлов различных форматов, например, из файлов JSON, CSV и Excel
В этой статье я расскажу о самых полезных библиотеках Python, с помощью которых вы сможете работать с данными, в частности с таблицами Excel
🖥 Читать подробнее
⚙️ Asyncio для работы с асинхронным кодом
ℹ️ Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса
🗣️ Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
🔗 Ссылочка на доку
ℹ️ Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса
async/await.🗣️ Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
🔗 Ссылочка на доку
Парсинг URL и получение компонентов
Когда вы работаете с веб-приложениями или анализируете веб-данные, часто нужно извлекать компоненты из URL, такие как протокол, домен, путь и параметры запроса. Библиотека urllib.parse позволяет сделать это легко.
Этот метод позволяет легко извлекать и анализировать компоненты URL, что упрощает обработку и анализ веб-данных.
Когда вы работаете с веб-приложениями или анализируете веб-данные, часто нужно извлекать компоненты из URL, такие как протокол, домен, путь и параметры запроса. Библиотека urllib.parse позволяет сделать это легко.
Этот метод позволяет легко извлекать и анализировать компоненты URL, что упрощает обработку и анализ веб-данных.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
▶️ Классы и объекты
В видео поговорим об объектно-ориентированном программировании, классах и экземплярах классов
Так же узнаем о методах класса и как реализуется наследование
👀 Смотреть на RuTube
В видео поговорим об объектно-ориентированном программировании, классах и экземплярах классов
Так же узнаем о методах класса и как реализуется наследование
👀 Смотреть на RuTube
⚙️ concurrent.futures для одновременного выполнения операций
ℹ️ Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности.
➡️ Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы.
✔️ Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать.
🔗 Ссылочка на доку
ℹ️ Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности.
➡️ Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы.
✔️ Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать.
🔗 Ссылочка на доку
⚙️ SciKit-Learn для разработки алгоритмов машинного обучения
ℹ️ 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.
🔗 Ссылочка на доку
ℹ️ 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.
🔗 Ссылочка на доку
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
▶️ Декораторы функций
Сегодня мы поговорим об одной из самых сложных тем для новичков – декораторы
Декораторы в Python – это функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента, добавляют к ней некоторую дополнительную функциональность и возвращают функцию с измененным поведением.
Декораторы используются, чтобы изменять работу существующих функций или классов, добавлять новые возможности и обеспечивать безопасность
👀 Смотреть на RuTube
Сегодня мы поговорим об одной из самых сложных тем для новичков – декораторы
Декораторы в Python – это функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента, добавляют к ней некоторую дополнительную функциональность и возвращают функцию с измененным поведением.
Декораторы используются, чтобы изменять работу существующих функций или классов, добавлять новые возможности и обеспечивать безопасность
👀 Смотреть на RuTube
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Списки и операции над ними в Python
В этом видеоуроке автор подробно разбирает процесс работы со списками в Python. Вы рассмотрите следующие вопросы:
• Как определять длину списка
• Как выполнять конкатенацию списка
• Как дублировать список
• Как сравнивать списки
• Как находить сумму, максимальный и минимальный элементы списка
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/CEQZYZMPJSU
В этом видеоуроке автор подробно разбирает процесс работы со списками в Python. Вы рассмотрите следующие вопросы:
• Как определять длину списка
• Как выполнять конкатенацию списка
• Как дублировать список
• Как сравнивать списки
• Как находить сумму, максимальный и минимальный элементы списка
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/CEQZYZMPJSU
➡️ clean-text для нормализации и очистки текста
Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.
Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:
в этот чистый вывод:
🔗 Ссылочка на доку
Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.
Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:
A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré rïght <3!«
в этот чистый вывод:
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"
🔗 Ссылочка на доку
⚙️ glob для удобной работы с файлами
ℹ️ Для пользователей, которым нравится сопоставление шаблонов в стиле Unix, библиотека glob должна чувствовать себя как дома.
🗣️ glob содержит все необходимые функции для работы с несколькими файлами одновременно без головной боли.
🔗 Ссылочка на доку
ℹ️ Для пользователей, которым нравится сопоставление шаблонов в стиле Unix, библиотека glob должна чувствовать себя как дома.
🗣️ glob содержит все необходимые функции для работы с несколькими файлами одновременно без головной боли.
🔗 Ссылочка на доку
#реклама
🌌 Каждый день @nasadailynews открывает новые горизонты Вселенной!
• Ежедневные фотографии космоса от NASA
• Интересные факты об астрономии
• Путешествие сквозь галактики без покидания Земли
Подписывайтесь и откройте для себя красоту бескрайнего космоса 🚀
🌌 Каждый день @nasadailynews открывает новые горизонты Вселенной!
• Ежедневные фотографии космоса от NASA
• Интересные факты об астрономии
• Путешествие сквозь галактики без покидания Земли
Подписывайтесь и откройте для себя красоту бескрайнего космоса 🚀
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
▶️ Знакомство с множествами
В видео узнаем, что такое множество в Python, чем оно отличается от списка, какие методы существуют для работы с множествами и др
Множество в Python – это изменяемая структура данных, которая содержит уникальные и неупорядоченные элементы
Множества полезны в случаях, когда нужно быстро проверить наличие элемента или удалить дубликаты из больших объёмов данных
👀 Смотреть на RuTube
В видео узнаем, что такое множество в Python, чем оно отличается от списка, какие методы существуют для работы с множествами и др
Множество в Python – это изменяемая структура данных, которая содержит уникальные и неупорядоченные элементы
Множества полезны в случаях, когда нужно быстро проверить наличие элемента или удалить дубликаты из больших объёмов данных
👀 Смотреть на RuTube
Использование функции functools.lru_cache для кэширования результатов
Когда вы работаете с функциями, которые вызываются многократно с одними и теми же аргументами, можно ускорить выполнение программы, кэшируя результаты этих функций. Это особенно полезно для функций с тяжелыми вычислениями или обращением к внешним ресурсам.
Использование functools.lru_cache позволяет существенно увеличить производительность программ, особенно когда речь идет о повторных вызовах с одинаковыми параметрами, что делает этот инструмент полезным для оптимизации кода.
Когда вы работаете с функциями, которые вызываются многократно с одними и теми же аргументами, можно ускорить выполнение программы, кэшируя результаты этих функций. Это особенно полезно для функций с тяжелыми вычислениями или обращением к внешним ресурсам.
Использование functools.lru_cache позволяет существенно увеличить производительность программ, особенно когда речь идет о повторных вызовах с одинаковыми параметрами, что делает этот инструмент полезным для оптимизации кода.
⚙️ itertools для итерации более чем одного итерируемого объекта
ℹ️ Если вы когда-нибудь оказывались в ситуации, когда вы пишете вложенные циклы или сложные функции для итерации более чем одного итерируемого объекта, проверьте, есть ли нужная функция в библиотеке itertools.
🗣️ Возможно, вам не придется изобретать велосипед — Python учтёт все ваши потребности.
🔗 Ссылочка на доку
ℹ️ Если вы когда-нибудь оказывались в ситуации, когда вы пишете вложенные циклы или сложные функции для итерации более чем одного итерируемого объекта, проверьте, есть ли нужная функция в библиотеке itertools.
🗣️ Возможно, вам не придется изобретать велосипед — Python учтёт все ваши потребности.
🔗 Ссылочка на доку
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Безопасное извлечение вложенных значений из JSON с помощью dict.get
Когда вы работаете с JSON или вложенными словарями в Python, бывает полезно проверять наличие ключей перед тем, как получить их значение, чтобы избежать ошибок. Метод dict.get() позволяет безопасно извлекать значения, даже если ключ отсутствует.
Этот метод позволяет безопасно извлекать данные из вложенных структур, избегая распространенных ошибок и упрощая код при работе со сложными JSON или словарями.
Когда вы работаете с JSON или вложенными словарями в Python, бывает полезно проверять наличие ключей перед тем, как получить их значение, чтобы избежать ошибок. Метод dict.get() позволяет безопасно извлекать значения, даже если ключ отсутствует.
Этот метод позволяет безопасно извлекать данные из вложенных структур, избегая распространенных ошибок и упрощая код при работе со сложными JSON или словарями.