Функция zip подробнее

Разберемся как работает функция zip и где еще ее можно применять. Функция без с одним аргументом вернет собранные элементы, по одному в каждом. Чтобы увидеть внутренности объекта преобразуем его в list.

Полезно использовать, когда нужно собрать несколько кортежей или списков.

Почему Python используют для нейронных сетей?

1. Огромное количество библиотек. Как встроенных так и сторонних. От простых, 7 строчек - нейронная сеть. До самых сложных, которые используют в промышленной разработке.

2. Простота обучения. Об этом всегда много говорят, но аналитикам, для которых программирование всего лишь калькулятор, простота языка очень помогает не нагружаться лишней информацией.

3. Скорость вычислений. Да Python достаточно медленный язык, однако большинство математических библиотек используют C расширения для вычислений больших объемов информации.

4. Серверное ориентирование. Это позволяет делает веб-приложения с нейронными сетями не отходя от кассы.

Работа с таблицами csv

В Python есть встроенная библиотека для работы с таблицами. Например, при парсинге сайта удобно оформлять результаты в таблицу, которую можно наглядно посмотреть в Excele или другом приложении. В примере представлено чтение из csv файла.

Функция sorted

Функция позволяет быстро отсортировать список или массив. Легкая, простая, полезная в повседневных задачах. Есть логический параметр reverse позволяющий инвертировать сортировку.

Как освоить Python с нуля?

Рассказываем, что изучать, где тренироваться и как действовать дальше.

В статье собрали полезные материалы и ресурсы, которые подходят для новичков и людей с минимальными знаниями.

Но и профессионалы найдут в нашем списке что-то новое.

Читать статью

Библиотека NumPy

Ключевая библиотека языка и других библиотек связанных с вычислениями. Основное предназначение — работа с многомерными массивами.

Библиотека здорово оптимизирована для работы. Ее повсеместное использование много говорит об этом. Множество прикладных нейронных сетей используют ее для вычислений.

Основные вычисления проводятся с помощью языка C, что и обеспечивает огромную производительность. Используется в обработке графики, математическом анализе, химии, астрономии. Наличие и работа этой библиотеки создало направление для Python в качестве инструмента для создания нейронных сетей.

Генерируем ID для пользователя.

Существует несколько способов определения для пользователя уникального интендификатора.

Простой
Используем публичную переменную в классе, отвечающем за генерацию, равную 1000000 и каждый раз прибавляем единицу и возвращаем из функции.

Универсальный
Генерируем с помощью встроенной библиотеки UUID, позволяет создавать уникальные номера пользователей с очень низкой долей погрешности. Для безопасной генерации используем функцию uuid.uuid4().

TensorFlow

TensorFlow — одна из самых популярных библиотек искусственного интеллекта. Используется в производстве крупных нейронных сетей со многими слоями и потоками данных. Упрощает построение моделей машинного обучения, легкий инструмент для развертывания приложений.

Библиотека получила широкое признание. Используется в Google, Twitter, Intel, Coca-Cola.

Что можно делать?

1. Распознавать голос, звук.
2. Текстовый анализ.
3. Анализ видео-записей, обнаружение движения.

А также многое другое. Если вы давно хотели изучить машинное обучение, начать с этой библиотеки — это не ошибка. Но и без теории, конечно, никуда!

Что нужно знать junior python-разработчику?

Каждая компания предъявляет свои требования к соискателю. Мы собрали базовый минимум без которого точно не обойтись.

1. Что такое ООП и как им пользоваться.
2. Паттерн MVC и его применение.
3. Декораторы.
4. Замыкания.
5. Интроспекция.
6. Базы данных и работа с ними.
7. Система контроля версий Git.
8. Django или Flask.

Это далеко не полный список, но в процессе обучения стоит задавать себе вопрос, "а что от меня вообще нужно будет на работе?" Это позволит всегда быть в тонусе!

Упрощаем логирование

Для Pyhton есть овер-полезная библиотека, которая в разы упрощает систему логирования.

Установка: pip install loguru

Асинхронное логирование, структурированное логирование и много других фишек которые разрешат известную проблему.

Еще один парсер сайтов для Python

Многие слышали о BeatifulSoup, а вот о Scrapy редко где упоминается. Однако, это достаточно мощный инструмент для разработки парсеров.

Что умеет?
1. Логиниться на сайтах.
2. Работать с прокси.
3. Сохранять результат в JSON/CVS/XML.
4. Автоматический менеджмент Cookies.
5. Настройка User-agent.
6. Загрузка файлов.

Установка.

pip install Scrapy

Основное отличие от Beatifull Soup в том, что Scrapy создает web-spiders. Это приложения, которые работаю как браузеры. Только предназначены для парсинга.

Краткая упорядоченная итерация

В первом случае, все выглядит очень смято и торчит со всех сторон. Во втором же, красиво и элегантно! Возьмите на вооружение.

Кортежи в циклах

Многие знают о том, что с помощью кортежей легко поменять местами значения переменных, однако у них есть более широкое применение.

Мы можем разбирать сложные составные массивы, списки с помощью кортежей и циклов. Это очень полезный, удобный инструмент.

Сокращаем условие

Если условие короткое, полезно сделать его более красивым и удобочитаемым. Используем тернарное выражение. Подойдет если в условии одна переменная, но применений у приема куда больше. Экспериментируйте!

​​Милые таблички

Невероятно полезная и приятная библиотека для работы с консольными табличками Prettytable. Позволяет формировать красивый вывод информации для составных упорядоченных типов данных. Полезно использовать для списков и парсинга, если там не очень много информации.

Удобно для быстрого прототипирования и в повседневном использовании.

Установка - python -m pip install -U prettytable

Отсутствующие значения словаря

Определяя свой класс на основе слова мы можем определить поведение при отсутствии запрашиваемого элемента. В словарях в таких ситуациях выводится слово "None".

Директива missing определяет поведение класса при отсутствующем элементе словаря.

​​Как искать недостатки компаний и получать за это сотни тысяч рублей

Стать бизнес-аналитиком! Это специалист, который помогает компаниям правильно использовать финансы, находить слабые места и оптимизировать все бизнес-процессы. Любой бизнес хочет быть лучше, поэтому аналитикам платят сотни тысяч рублей!

Курс от SF Education — лучший способ стать востребованным бизнес-аналитиком и вот почему:

1. Вы получите прикладные знания, благодаря которым быстро найдёте работу: узнаете, как формируется бюджет компании, изучите четыре языка программирования и овладеете методиками эффективного планирования.
2. Преподаватели с международной сертификацией, которые тратят только 20% времени на теорию, а остальные 80% — на практику.
3. У вас будет личный куратор, который поможет вам во всём: от обсуждения программы курса, до трудоустройства после его прохождения.

SF Education добавило в курс изучение бизнес-английского. Это сделает вас более ценным сотрудником в любой компании.

Кстати, у SF Education есть и другие курсы для роста, например, «Data Science Academy», «Excel Academy», «Power BI и Power Query».

Так что переходите по ссылке и изучайте программу!
А по промокоду PYTHON до 18 августа - 40% скидка на обучение.

Сортируем словарь по значениям

У нас есть простое и элегантное значение. При работе с различными данными вещь незаменимая. Используем уже знакомую нам функцию sorted. Вуаля, получаем сформулированный вывод.

Colorama — цветной вывод консоли

Мы часто упоминаем библиотеки для формирования красивого вывода, но про одну из ключевых библиотек еще не упоминали. Пора это исправить!

Colorama — это библиотека для работы с цветом, покраска текста, фона и формирование вывода с цветом.

Можете использовать ее и для рисования ASCII картин. Или даже генерировать их с помощью нейронных сетей. Цвет можно добавить для подчеркивания акцентов, оформления таблиц и в целом формирования уникального опыта работы с консольным приложением.

Установка

 pip install colorama

Детали
Colorama

Делаем от 150.000 рублей на Финансовых Партнерках.

Читать статью l Зеркало