Что такое асинхронное программирование в Python
Асинхронное программирование является подходом в разработке программного обеспечения, который позволяет одновременно выполнять несколько задач без блокирования основного потока выполнения.
Преимущества асинхронного программирования включают:
Более эффективное использование ресурсов
Улучшенная отзывчивость приложений
Упрощение кода для параллельного выполнения задач
Основы асинхронного программирования в Python
Для использования асинхронного программирования в Python, необходимо знакомство с ключевыми словами async и await:
async используется для объявления асинхронной функции. Это означает, что функция будет возвращать объект coroutine, который можно выполнить асинхронно.
await используется внутри асинхронной функции для ожидания результата другой асинхронной операции. Это позволяет основному потоку продолжить выполнение других задач, пока ожидается результат.
Разъяснивший Python
Асинхронное программирование является подходом в разработке программного обеспечения, который позволяет одновременно выполнять несколько задач без блокирования основного потока выполнения.
Преимущества асинхронного программирования включают:
Более эффективное использование ресурсов
Улучшенная отзывчивость приложений
Упрощение кода для параллельного выполнения задач
Основы асинхронного программирования в Python
Для использования асинхронного программирования в Python, необходимо знакомство с ключевыми словами async и await:
async используется для объявления асинхронной функции. Это означает, что функция будет возвращать объект coroutine, который можно выполнить асинхронно.
await используется внутри асинхронной функции для ожидания результата другой асинхронной операции. Это позволяет основному потоку продолжить выполнение других задач, пока ожидается результат.
Разъяснивший Python
Pandas - это библиотека для обработки и анализа данных на Python.
Она широко используется для работы со структурированными данными и отлично подходит для очистки, преобразования и анализа данных. Pandas имеет широкий спектр инструментов для работы с данными, включая объекты dataframe и series, которые похожи на таблицы и столбцы в SQL.
Как использовать Pandas для загрузки и изучения набора данных представлены на фотографии
Ставится командой ⚙️
Разъяснивший Python
Она широко используется для работы со структурированными данными и отлично подходит для очистки, преобразования и анализа данных. Pandas имеет широкий спектр инструментов для работы с данными, включая объекты dataframe и series, которые похожи на таблицы и столбцы в SQL.
Как использовать Pandas для загрузки и изучения набора данных представлены на фотографии
Ставится командой ⚙️
pip install cython
Документация и примеры кода здесьРазъяснивший Python
🤔2
Автоматический резюме-аналитик
Данная программа позволяет загружать .pdf или .docx файл с резюме, извлекает ключевые навыки, опыт, контакты, и формирует краткий отчет. В результате можно разобрать резюме без ручного чтения – отличный инструмент для HR, рекрутеров или разработчиков.
Ссылка на код
Разъяснивший Python
Данная программа позволяет загружать .pdf или .docx файл с резюме, извлекает ключевые навыки, опыт, контакты, и формирует краткий отчет. В результате можно разобрать резюме без ручного чтения – отличный инструмент для HR, рекрутеров или разработчиков.
Ссылка на код
Разъяснивший Python
Глубокая заморозка объектов с types.MappingProxyType
Иногда нужно создать словарь, который нельзя изменить — например, для констант или конфигурации. Вместо копирования или заморозки вручную, можно использовать MappingProxyType.
Итог:
MappingProxyType создаёт читаемую, но неизменяемую обёртку над словарём — отличный способ защитить данные от случайного изменения, особенно в конфигурациях и API-интерфейсах.
Разъяснивший Python
Иногда нужно создать словарь, который нельзя изменить — например, для констант или конфигурации. Вместо копирования или заморозки вручную, можно использовать MappingProxyType.
Итог:
MappingProxyType создаёт читаемую, но неизменяемую обёртку над словарём — отличный способ защитить данные от случайного изменения, особенно в конфигурациях и API-интерфейсах.
Разъяснивший Python
Gensim - это библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов на Python.
Она широко используется для таких задач, как обобщение текста, кластеризация документов и тематическое моделирование. Gensim обладает широким спектром инструментов для работы с текстовыми данными, включая word2vec и LDA (скрытое распределение Дирихле).
Как использовать Gensim для обучения модели word2vec представлено на фото
Ставится командой pip install --upgrade gensim
Документация и примеры кода здесь
Разъяснивший Python
Она широко используется для таких задач, как обобщение текста, кластеризация документов и тематическое моделирование. Gensim обладает широким спектром инструментов для работы с текстовыми данными, включая word2vec и LDA (скрытое распределение Дирихле).
Как использовать Gensim для обучения модели word2vec представлено на фото
Ставится командой pip install --upgrade gensim
Документация и примеры кода здесь
Разъяснивший Python
Что такое Django и Flask
Django и Flask являются двумя популярными веб-фреймворками на языке программирования Python. Они используются для создания веб-приложений и сайтов различной сложности.
Django – это высокоуровневый веб-фреймворк Python, который придерживается принципа «batteries included» (все в комплекте). Это значит, что Django предоставляет множество инструментов и компонентов прямо из коробки, таких как административный интерфейс, систему аутентификации пользователей, поддержку работы с базами данных и многое другое.
Flask – это микро-фреймворк для создания веб-приложений на Python. В отличие от Django, Flask является более легковесным и гибким решением, которое предоставляет минимальный набор функциональности из коробки. Расширение функционала возможно с помощью внешних модулей и библиотек.
Разъяснивший Python
Django и Flask являются двумя популярными веб-фреймворками на языке программирования Python. Они используются для создания веб-приложений и сайтов различной сложности.
Django – это высокоуровневый веб-фреймворк Python, который придерживается принципа «batteries included» (все в комплекте). Это значит, что Django предоставляет множество инструментов и компонентов прямо из коробки, таких как административный интерфейс, систему аутентификации пользователей, поддержку работы с базами данных и многое другое.
Flask – это микро-фреймворк для создания веб-приложений на Python. В отличие от Django, Flask является более легковесным и гибким решением, которое предоставляет минимальный набор функциональности из коробки. Расширение функционала возможно с помощью внешних модулей и библиотек.
Разъяснивший Python
PrettyTable – это Python-модуль, который облегчает создание таблиц в коде. На его основе можно легко создавать таблицы из результатов запросов или из любых других данных. Библиотека была разработана Дайвом Льюисом и имеет удобный и понятный синтаксис, который позволяет создавать с помощью пары строк кода красивые таблицы.
PrettyTable позволяет форматировать таблицы, выравнивать данные, добавлять заголовки и многое другое. Это делает эту библиотеку полезным инструментом для анализа, презентации и отображения данных на экране.
PrettyTable позволяет очень просто и быстро настраивать таблицы в Python. Библиотека отлично подходит для работы с большим объемом данных, которые необходимо представить в удобочитаемом формате. Она позволяет легко форматировать таблицы и менять их визуальное отображение.
Ставится командой ⚙️
Документация и примеры кода здесь
Разъяснивший Python
PrettyTable позволяет форматировать таблицы, выравнивать данные, добавлять заголовки и многое другое. Это делает эту библиотеку полезным инструментом для анализа, презентации и отображения данных на экране.
PrettyTable позволяет очень просто и быстро настраивать таблицы в Python. Библиотека отлично подходит для работы с большим объемом данных, которые необходимо представить в удобочитаемом формате. Она позволяет легко форматировать таблицы и менять их визуальное отображение.
Ставится командой ⚙️
pip install prettytable Документация и примеры кода здесь
Разъяснивший Python
👎3
Как работать с наследованием в Python?
Наследование — одна из основных концепций объектно-ориентированного программирования, которая позволяет создавать новые классы на основе существующих, переиспользуя их свойства и методы. В Python наследование реализуется довольно просто и интуитивно.
Основная идея наследования заключается в том, что один класс (потомок) может наследовать атрибуты и методы другого класса (родителя). Это позволяет избежать дублирования кода и упрощает изменения и обновления.
Python поддерживает множественное наследование, то есть один класс может наследовать свойства и методы сразу от нескольких классов-родителей. Для этого достаточно указать их имена через запятую в скобках после имени класса-потомка.
В контексте наследования в Python есть несколько важных функций и атрибутов, которые могут пригодиться:
Наследование в Python — мощный инструмент, который позволяет создавать гибкие и масштабируемые программы.
Разъяснивший Python
Наследование — одна из основных концепций объектно-ориентированного программирования, которая позволяет создавать новые классы на основе существующих, переиспользуя их свойства и методы. В Python наследование реализуется довольно просто и интуитивно.
Основная идея наследования заключается в том, что один класс (потомок) может наследовать атрибуты и методы другого класса (родителя). Это позволяет избежать дублирования кода и упрощает изменения и обновления.
Python поддерживает множественное наследование, то есть один класс может наследовать свойства и методы сразу от нескольких классов-родителей. Для этого достаточно указать их имена через запятую в скобках после имени класса-потомка.
В контексте наследования в Python есть несколько важных функций и атрибутов, которые могут пригодиться:
Наследование в Python — мощный инструмент, который позволяет создавать гибкие и масштабируемые программы.
Разъяснивший Python
👍1
Forwarded from The Экономист
Для участия в розыгрыше нужно:
1. Быть подписанным на The Экономист, Доллар по тридцать и Чё по трендам?
2. Нажать «Участвую!» под этим постом
Бот случайным образом выберет победителей 2 июня в 18:00. Айфоны за свой счёт застрахуем и отправим в любую точку мира. Всем удачи!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
NEAT-Python — это библиотека, реализующая NEAT на языке программирования Python. Она обеспечивает легкую и гибкую возможность использования эволюционного подхода NEAT для разнообразных задач, включая классификацию.
NEAT также позволяет удобно определять морфологические модели нейронов. Эти модели могут быть смоделированы с помощью интерфейса с симулятором NEURON [Carnevale2004] или могут быть проанализированы двумя классическими методами:
▫️(i) метод разделения переменных [Major1993] для
получения ядер импеданса в виде суперпозиция экспоненциальных величин
▫️(ii) метод Коха для вычисления импедансов с линеаризованными ионными каналами аналитически в частотной области [Koch1985].
Кроме того, NEAT реализует фреймворк нейронного дерева оценки [Wybo2019] и связанный с ним симулятор C++ для анализа независимости от субъединиц.
Ставится командой
Разъяснивший Python
NEAT также позволяет удобно определять морфологические модели нейронов. Эти модели могут быть смоделированы с помощью интерфейса с симулятором NEURON [Carnevale2004] или могут быть проанализированы двумя классическими методами:
▫️(i) метод разделения переменных [Major1993] для
получения ядер импеданса в виде суперпозиция экспоненциальных величин
▫️(ii) метод Коха для вычисления импедансов с линеаризованными ионными каналами аналитически в частотной области [Koch1985].
Кроме того, NEAT реализует фреймворк нейронного дерева оценки [Wybo2019] и связанный с ним симулятор C++ для анализа независимости от субъединиц.
Ставится командой
pip install neatdend
Документация и примеры кода здесьРазъяснивший Python
❤1
Opyrator — инструмент, позволяющий превратить любую вашу Python функцию в полноценный микросервис с веб API, статистикой обращений, графиками и тд.
Это позволяет пользователям развертывать сервисы и получать к ним доступ через HTTP API или интерактивный пользовательский интерфейс
Ставится командой ⚙️
Документация и примеры кода здесь.
Разъяснивший Python
Это позволяет пользователям развертывать сервисы и получать к ним доступ через HTTP API или интерактивный пользовательский интерфейс
Ставится командой ⚙️
pip install opyratorДокументация и примеры кода здесь.
Разъяснивший Python
Замер времени выполнения кода с timeit
Иногда нужно быстро понять, насколько эффективно работает участок кода. Вместо ручного замера времени можно использовать модуль timeit, который делает это корректно и точно.
timeit учитывает накладные расходы, прогрев интерпретатора и выполняет код в изолированной среде, что делает его отличным инструментом для микробенчмарков.
Итог:
timeit — отличный способ сравнивать производительность разных решений и выбирать самое быстрое.
Разъяснивший Python
Иногда нужно быстро понять, насколько эффективно работает участок кода. Вместо ручного замера времени можно использовать модуль timeit, который делает это корректно и точно.
timeit учитывает накладные расходы, прогрев интерпретатора и выполняет код в изолированной среде, что делает его отличным инструментом для микробенчмарков.
Итог:
timeit — отличный способ сравнивать производительность разных решений и выбирать самое быстрое.
Разъяснивший Python
Проверка необходимой версии Python
Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку.
Разъяснивший Python
Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку.
Разъяснивший Python
Celery - Celery нужна для работы с фоновыми задачами. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений.
Очереди задач используются в качестве механизма для распределения работы между потоками или машины.
Celery общается через сообщения, обычно через брокера для посредничества между клиентами и работниками. Чтобы инициировать задачу, клиент ставит message в очереди, затем брокер доставляет сообщение рабочему процессу.
Ставится командой ⚙️
Документация и примеры кода здесь
Разъяснивший Python
Очереди задач используются в качестве механизма для распределения работы между потоками или машины.
Celery общается через сообщения, обычно через брокера для посредничества между клиентами и работниками. Чтобы инициировать задачу, клиент ставит message в очереди, затем брокер доставляет сообщение рабочему процессу.
Ставится командой ⚙️
pip install celery Документация и примеры кода здесь
Разъяснивший Python
Requests - одна из самых популярных общедоступных библиотек Python. Ее цель – сделать HTTP-запросы более простыми и удобными для восприятия. Библиотека Requests имеет лицензию Apache2 и написана на Python. Она является фактическим стандартом, который используют разработчики для выполнения HTTP-запросов в Python.
Помимо того, что библиотека Requests может использоваться для отправки HTTP-запросов на сервер, она также позволяет добавлять в них данные формы, содержимое, заголовок, файлы, состоящие из нескольких частей, и т.д. С этой библиотекой разработчикам не нужно добавлять запрос к URL-адресу или кодировать данные POST вручную.
Библиотека Requests абстрагируется от многочисленных сложностей создания HTTP-запросов в простом API, поэтому разработчики могут больше сосредоточится на взаимодействии со службами. Библиотека поддерживает Python 2.7, 3.4 и выше, а также отлично работает с PyPy.
Ставится командой ⚙️
Документация и примеры кода здесь
Разъяснивший Python
Помимо того, что библиотека Requests может использоваться для отправки HTTP-запросов на сервер, она также позволяет добавлять в них данные формы, содержимое, заголовок, файлы, состоящие из нескольких частей, и т.д. С этой библиотекой разработчикам не нужно добавлять запрос к URL-адресу или кодировать данные POST вручную.
Библиотека Requests абстрагируется от многочисленных сложностей создания HTTP-запросов в простом API, поэтому разработчики могут больше сосредоточится на взаимодействии со службами. Библиотека поддерживает Python 2.7, 3.4 и выше, а также отлично работает с PyPy.
Ставится командой ⚙️
$ pipenv install requests-html Документация и примеры кода здесь
Разъяснивший Python
The Экономист
⚡️Совсем скоро трое из вас получат по новому iPhone 16!
Чтобы не упустить свой шанс, подпишитесь на @economica, @ruble30 и @trendswhat и нажмите «Участвую!» под этим постом, если ещё этого не сделали. Результаты уже 2 июня в 18:00!
Чтобы не упустить свой шанс, подпишитесь на @economica, @ruble30 и @trendswhat и нажмите «Участвую!» под этим постом, если ещё этого не сделали. Результаты уже 2 июня в 18:00!
💩1
Что такое декораторы в Python
Декораторы в Python — это мощный инструмент, который позволяет модифицировать поведение функций, классов без изменения их кода. Они представляют собой функции высшего порядка, то есть функции, которые принимают другие функции в качестве аргументов и возвращают новые функции. В Python декораторы обычно применяются с помощью синтаксиса @decorator перед определением функции или класса
В примере на фото декоратор timing_decorator измеряет время выполнения функции some_long_running_function и выводит результат на экран.
Декораторы в Python являются удобным способом добавления нового поведения к функциям или классам без изменения их кода. Они используются для решения множества задач, таких как логирование, кеширование, проверка прав доступа и других. Важно понимать основы работы с декораторами, чтобы эффективно использовать их в своих проектах.
Освоив принципы работы с декораторами, вы сможете значительно улучшить структуру своего кода и упростить его поддержку
Разъяснивший Python
Декораторы в Python — это мощный инструмент, который позволяет модифицировать поведение функций, классов без изменения их кода. Они представляют собой функции высшего порядка, то есть функции, которые принимают другие функции в качестве аргументов и возвращают новые функции. В Python декораторы обычно применяются с помощью синтаксиса @decorator перед определением функции или класса
В примере на фото декоратор timing_decorator измеряет время выполнения функции some_long_running_function и выводит результат на экран.
Декораторы в Python являются удобным способом добавления нового поведения к функциям или классам без изменения их кода. Они используются для решения множества задач, таких как логирование, кеширование, проверка прав доступа и других. Важно понимать основы работы с декораторами, чтобы эффективно использовать их в своих проектах.
Освоив принципы работы с декораторами, вы сможете значительно улучшить структуру своего кода и упростить его поддержку
Разъяснивший Python
Vega-Altair — декларативная библиотека статистической визуализации для Python. С Vega-Altair вы можете потратить больше времени на понимание своих данных и их значения. Вега-Альтаир API прост, дружелюбен и согласован и построен на основе мощной спецификации Vega-Lite JSON. Простота позволяет создавать красивые и эффективные визуализации с минимальным количеством кода.
Vega-Altair был первоначально разработан Джейком Вандерпласом и Брайаном Грейнджер в тесном сотрудничестве с UW Интерактивная лаборатория данных. Проект с открытым исходным кодом Vega-Altair не связан с Altair Engineering, Inc.
Ставится командой ⚙️
Разъяснивший Python
Vega-Altair был первоначально разработан Джейком Вандерпласом и Брайаном Грейнджер в тесном сотрудничестве с UW Интерактивная лаборатория данных. Проект с открытым исходным кодом Vega-Altair не связан с Altair Engineering, Inc.
Ставится командой ⚙️
pip install altair
Документация и примеры кода здесьРазъяснивший Python
Тайминг кода без сторонних библиотек
Нужно быстро узнать, сколько времени занимает выполнение участка кода? Воспользуйтесь встроенным модулем time.
Итог:
С помощью
Разъяснивший Python
Нужно быстро узнать, сколько времени занимает выполнение участка кода? Воспользуйтесь встроенным модулем time.
time.perf_counter() предоставляет наиболее точные замеры времени исполнения — идеально для бенчмаркинга.Итог:
С помощью
time.perf_counter() можно легко измерять производительность кода без внешних зависимостей.Разъяснивший Python
👎1
Dora — это библиотека для очистки и разведочного анализа данных, которая значительно упрощает решение задач Data Science. С ее помощью можно преобразовывать категориальные данные в порядковые, менять и удалять столбцы, выделять, извлекать и визуализировать признаки и решать много других задач.
Библиотека содержит удобные функции для очистки данных, выбора и извлечения признаков, визуализации, секционирования данных для проверки модели и версионных преобразований данных.
Библиотека использует и предназначена для того, чтобы стать полезным дополнением к распространенным инструментам анализа данных Python, таким как pandas, scikit-learn и matplotlib.
Ставится командой ⚙️
Документация и примеры кода здесь
Разъяснивший Python
Библиотека содержит удобные функции для очистки данных, выбора и извлечения признаков, визуализации, секционирования данных для проверки модели и версионных преобразований данных.
Библиотека использует и предназначена для того, чтобы стать полезным дополнением к распространенным инструментам анализа данных Python, таким как pandas, scikit-learn и matplotlib.
Ставится командой ⚙️
pip install dora Документация и примеры кода здесь
Разъяснивший Python
❤1