29261
№ 4974297878 Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @mascarov_valentin Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
➡️ wikipedia
У Wikipedia есть классное API, которое позволяет получить доступ к непревзойдённому источнику полностью бесплатной информации.
✔️ Модуль wikipedia делает доступ к этому API чуть ли чрезмерно удобным.
🗣️ Как и настоящий сайт, модуль предоставляет поддержку многих языков, разрешение многозначности страниц, получение случайной страницы и даже метод donate().
Python Learning 👩💻
⚙️ __repr__
При определении класса или объекта полезно добавлять «официальный» способ представления объекта строкой. Например:
>>> file = open('file.txt', 'r')
>>> print(file)
<open file 'file.txt', mode 'r' at 0x10d30aaf0>class SomeClass:
def __repr__(self):
return "<какое-то описание>"
some_instance = SomeClass()
# выводит <какое-то описание>
print(some_instance)
__repr__() позволяет определять строковое представление, предназначенное для программиста и удобное при использовании во время отладки, а метод __str__() позволяет определять понятное пользователю строковое представление, которое можно отображать в интерфейсе программы.
➡️ Queue
Python поддерживает многопоточность, в использовании которой помогает стандартный модуль Queue.
✔️ Он позволяет реализовывать такую структуру данных, как очередь. Очереди позволяют добавлять и извлекать элементы согласно определённому правилу.
🗣️ Очереди «первым пришёл — первым ушёл» («first in, first out», FIFO) позволяют извлекать объекты в порядке их добавления. Из очередей «последним пришёл — первым ушёл» («last in, first out», LIFO) можно извлекать последние добавленные объекты.
🚀 Заканчивается набор на курс "Компьютерное зрение Advanced"! Стартуем 30 июля. Успейте попасть в группу! 🚀
Присоединяйтесь к нашему продвинутому курсу по компьютерному зрению от OTUS, ведущего образовательного центра с более чем 130 авторскими курсами для IT-специалистов уровня.
Что Вас ждёт на курсе?
Вводная часть и настройка: Разберетесь с настройкой окружения, углубленным изучением PyTorch и дополнительных библиотек.
Нейронные сети и обучение: Изучите эволюцию сверточных сетей, Self-Supervised Learning и адаптивные методы. Рассмотрите современные архитектуры и методы обучения.
Стандартные задачи CV: Освоите методы детектирования, 3D сегментацию, трекинг и ReID.
Генеративные модели: Научитесь использовать VAE, GAN, диффузионные модели, генеративные видеомодели и мультимодальные нейросети.
Продвинутые методы CV: Изучите SAM, стереозрение, 3D реконструкцию, SLAM, модели для автономных ТС и детекцию действий.
Оптимизация инференса: Научитесь выполнять инференс на сервере и аннотацию данных в CVAT.
Проектная работа: Получите консультации по проектам и защитите свои проекты.
🤔Какие навыки Вы сможете отразить в своём резюме после прохождения курса?
Детектирование объектов: Разработка моделей для автономного вождения и других приложений с высокой точностью.
Сегментация изображений: Применение методов для медицинской диагностики и других областей, создание моделей с минимальным количеством размеченных данных.
Распознавание объектов: Разработка системы для автономных транспортных средств и роботов, способных ориентироваться в пространстве.
Оценка позы: Создание 3D модели объектов и сцен для медицины, архитектуры и робототехники.
Генеративные модели: Генерация изображений и видео, разработка мультимодальных моделей для создания контента.
Интеграция данных: Создание системы для обработки и интеграции текстов, изображений и видео, например, для визуального QA.
Пройдите вступительное тестирование и получите 15% скидку до 28 июля! Не упустите шанс! 🌟
👉Для регистрации и тестирования нажмите здесь.
👉Для более детального ознакомления с курсом здесь.
Места ограничены, торопитесь!
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
⚙️ bashplotlib
Хотите строить графики в консоли?
$ pip install bashplotlib
Самый полный стартовый гайд по ботам Telegram (python)
Смотреть статью
➡️ Преобразование двух списков в словарь
Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?
✔️ Для решения задачи можно прибегнуть к функции zip().
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
➡️ 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:
A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré rïght <3!«
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 16-17 июля в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Грегори Салиба, старший разработчик ЭквантаЛаб с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KQsz9
⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков
Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.
➡️ Пример кода
Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:
# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]
# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))
➡️ 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:
A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré rïght <3!«
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"
➡️ PyForest: Один импорт для всех важных модулей
Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.
🗣️ При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать.
Библиотека решает несколько проблем:
• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
Иван Попов проводит эфиры редко, но каждый из них — выжимка полезной информации и мотивация)
На вебинаре он поделится тем, как видит этот рынок, опираясь на свой многолетний опыт.
9 июля в 19.00 по МСК
эфир "Как выйти на заработок 100.000р на торговле акциями за пол года?"
—
▪️ Сколько реально зарабатывать, если совмещать с основной работой
▪️ Какие шаги тебе нужно делать, чтобы выйти на 300К
▪️ Как начать торговать, не имея своего капитала
Переходите по ссылке и регистрируйтесь на вебинар
в закрепе канала.
🔗Ivan Popov
Лучи добра.
⚙️ sh
Python — отличный скриптовый язык. Но иногда стандартные библиотеки os и subprocess вызывают только головную боль.
✔️ Библиотека sh может стать приятной альтернативой. Она позволяет вызывать любую программу как обычную функцию, что полезно для автоматизации различных задач исключительно с помощью Python.
🗣️ Библиотека sh поддерживает только платформы Linux и macOS; для работы на Windows вам придётся поискать другой инструмент.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⚙️ Перегрузка операторов
В Python есть поддержка перегрузки операторов — одной из тех штук, о которых говорят все настоящие computer-scientis’ы.
✔️ На самом деле идея проста. Когда-нибудь задумывались, почему Python позволяет использовать оператор + как для сложения чисел, так и для конкатенации строк? За этим как раз и стоит перегрузка операторов.
🗣️ Вы можете определять объекты, которые используют стандартные символы операторов любым образом. Это позволяет применять их в контексте объектов, с которыми вы работаете.
Python Learning 👩💻
❓ howdoi
Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал?
✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:
$ pip install howdoi
$ howdoi vertical align css
$ howdoi for loop in java
$ howdoi undo commits in git
$ howdoi exit vim
➡️ Jedi
🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным.
Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.
Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.
⚙️ dir
Когда-нибудь задумывались о том, как заглянуть внутрь объекта в Python и посмотреть на его атрибуты? Конечно, задумывались.
➡️ Используем командную строку:
>>> dir()
>>> dir("Hello World")
>>> dir(dir)
⚙️ Использование функции sorted()
В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач.
🗣️ Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:
sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]
sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']
➡️ Возврат из функции нескольких значений
В Python есть возможность возврата из функции нескольких значений. Этого нет во многих других популярных языках программирования.
✔️ Для возврата из функции нескольких значений их нужно разделить запятыми. На основе этого списка значений Python создаст кортеж и вернёт его туда, откуда была вызвана функция.
Python Learning 👩💻
➡️ Использование коллекций Python
Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().
Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.
Counter()
⚙️ Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков
Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.
➡️ Пример кода
Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:
# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]
# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))
➡️ Конкатенация строк
Если нужно конкатенировать список строк, сделать это можно в цикле for, по одной добавляя строки к итоговому результату.
🗣️ Однако такой подход будет весьма неэффективным, особенно в том случае, если список оказывается достаточно длинным. В Python строки являются иммутабельными сущностями. В результате каждая операция по конкатенации строк означает необходимость копирования пары строк в новую строку.
join():characters = ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
word = "".join(characters)
print(word) # python
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
Как стать Python-разработчиком за 4 месяца? 🐍 Об этом расскажут аж на 2-х бесплатных уроках от Merion Academy!
Забирай целый набор из бесплатных полезностей:
📍2 бесплатных урока, где вы познакомитесь с базой, освоите синтаксис и сразу начнете писать свою программу для портфолио.
📍 В дополнение бесплатный интенсив по развитию карьеры, где HR-эксперты расскажут лайфхаки, как создавать сильные резюме и проходить собеседования, так, чтобы вас взяли на работу.
📍Курс по английскому для IT тем, кто захочет учиться дальше.
👉 Регистрируйтесь по ссылке чтобы забирать бесплатные уроки, интенсив по карьере и гайд.
Что еще важно знать:
1. У ребят одна из самых доступных цен, которая в 4-5 раз ниже, чем в других известных школах, но качество обучения на том же уровне. Это достигается за счет того, что в Мерионе не тратят миллионы на продвижение, а рекламируются только на собственных ресурсах и в тематических телеграм-каналах. Кроме этого у них также отсутствуют расходы на младших менторов, которые в большинстве онлайн-платформах представляются вам как "персональный ментор-преподаватель", но на самом деле являются просто бывшими студентами этих же курсов.
2. Есть возможность опции оплаты через сервис "Яндекс-Долями", т.е. учиться сразу, но платить по чуть-чуть.
Merion Academy – это экосистема доступного образования, которая включает в себя:
merionacademy">Youtube-канал, где простыми словами говорят о сложных вещах.
IT-академию, где обучат востребованным направлениям по самым доступным ценам.
IT-базу знаний с полезными статьями
Реклама: ООО "МЕРИОН НЕТВОРКС" ИНН: 7721855710 Erid: 2VtzqwbASyw
✔️ Autoviz: Автоматическая визуализация любого набора данных одной командой
Визуализация используется для показа данных с помощью графиков и диаграмм. В Data Science визуализация помогает понять наборы данных и найти связи между ними. Она также помогает выявить закономерности для дальнейшего анализа.
🗣️ Для визуализации данных в Python часто используют Matplotlib, Seaborn, Plotly и другие. Но перед использованием этих библиотек нужно определить тип графика и аргументы. AutoViz решает эту проблему, быстро предоставляя нужную информацию.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
⚙️ XlsxWriter для записи файлов в формате Excel
ℹ️ XlsxWriter — это очень мощный модуль Python для записи файлов в формате Excel. Он поддерживает добавление текста, чисел, формул, изображений и макросов Excel — среди прочих функциональных возможностей.
✔️ XlsxWriter даже интегрируется с pandas, известным пакетом Python для работы с данными.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻