Списки легко распознать в Python. Всякий раз, когда мы видим скобки '[]', мы знаем, что речь идет о списках. Объявлять списки в Python очень просто.
REGEX - это модуль, используемый для сопоставления регулярных выражений в языке программирования Python. На самом деле, REGEX - это сокращение от регулярных выражений, которые обозначают шаблон символов, используемых в строке. Это понятие может применяться к простым словам, телефонным номерам, адресам электронной почты или любым другим шаблонам.
При написании программ вы часто будете сталкиваться с ситуациями, когда дерево является наиболее подходящей структурой данных для работы с иерархическими данными. Хотя в Python отсутствует встроенная реализация деревьев, ее относительно просто реализовать самостоятельно, особенно с помощью сторонних библиотек. В этой заметке я рассмотрю один из подходов к представлению деревьев в Python с использованием SQLAlchemy и типа данных PostgreSQL Ltree.
Второй после списка в Python, словарь или "dict" - это место в памяти для хранения серии значений - также называемое коллекцией. Особенностью словаря является то, что ссылки на значения делаются не по порядку с использованием числового индекса. Скорее, в словаре, на значения ссылаются с помощью определяемого пользователем ключа , так же как слова в физическом словаре являются "ключами", связанными с "значением" их смысла. Этот ключ обычно представляет собой строку, но может быть любым типом данных.
Форматирование строк является надежной и мощной частью инструментария любого программиста на Python - почти каждая часть производственного программного обеспечения так или иначе использует его преимущества. Однако средства форматирования строк сильно изменились за время существования Python. От форматирования %, метода format() до форматированных строковых литералов - возможности форматирования строк не ограничены.
Flask — это базовая среда Python для создания приложений, которые используют веб-браузер в качестве внешнего интерфейса, а не командную строку в качестве внешнего интерфейса. Flask абстрагируется от задач более низкого уровня, таких как настройка веб-сервера разработки, управление потоком информации из браузера в интерпретатор Python и многое другое. Таким образом, использование Flask позволяет вам, разработчику, сосредоточиться на логике приложения, а не беспокоиться об инфраструктуре.
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в которой используются статистические методы, чтобы дать компьютерным системам возможность «обучаться» (например, постепенно повышать производительность при выполнении конкретной задачи) на основе данных без явного программирования. Подумайте, насколько эффективно (или нет) Gmail обнаруживает спам или насколько хорошим стал синтез речи с появлением Siri, Alexa и Google Home.
Python — очень универсальный язык программирования высокого уровня. Он имеет обширную стандартную библиотеку, поддержку нескольких парадигм программирования и большую внутреннюю прозрачность. При желании вы можете заглянуть в нижние уровни Python и изменить их — и даже изменить среду выполнения «на лету» по мере выполнения программы.
Python — самый быстрорастущий язык программирования. Это неудивительно, учитывая, что он прост, удобен в использовании, бесплатен и применим для многих вычислительных задач. В частности, специалисты по данным оценили эффективный синтаксис Python, его обучаемость и простоту интеграции с другими языками, такими как C и C++.
Веб-скрапинг — это метод, используемый для извлечения большого количества данных с веб-сайтов и форматирования их для использования в различных приложениях. Веб-скрапинг позволяет нам автоматически извлекать данные и представлять их в пригодной для использования конфигурации или обрабатывать и хранить данные в другом месте. Собранные данные также могут быть частью конвейера, где они рассматриваются как входные данные для других программ.
Пока я проводил выходные за одним из моих любимых занятий, написанием кода на Python, я нашел способ сгенерировать 3D QR-код моего пароля WIFI. В процессе у меня было несколько интересных прозрений, в основном то, что интерфейсы командной строки (CLI) и веб-приложения имеют некоторые поразительные общие черты.
Если вы специалист по данным, вы, вероятно, тратите много времени на очистку и обработку данных для использования в своих приложениях. Одной из основных библиотек для подготовки данных является библиотека Pandas для Python.
Как часто, по вашему мнению, наука о данных затрагивает вас в той или иной форме? Чтобы найти путь к этой статье, вероятно, потребовалась целая куча науки о данных (уууууу). Чтобы немного упростить ситуацию, я объясню, что для меня значит наука о данных. «Наука о данных — это искусство применения научных методов анализа к любым данным, чтобы мы могли получить важную информацию».
Библиотека Python pandas часто используется для импорта, управления и анализа наборов данных в различных форматах. В этой статье мы будем использовать его для анализа цен на акции Amazon и выполнения некоторых основных операций с временными рядами.
Одним из наиболее важных факторов, определяющих популярность Python как языка статистического моделирования, является его широкое использование в качестве предпочтительного языка в науке о данных и машинном обучении.
Закрой глаза. Теперь представьте идеальный мир данных. Что ты видишь? Что вы хотите увидеть? Точно, я тоже. Безупречно сбалансированный набор данных. Набор данных, метки которых образуют великолепное соотношение 1:1: 50% того, 50% того; ни чуть левее, ни чуть правее. Просто идеально сбалансировано, как и все должно быть. Теперь откройте глаза и вернитесь в реальный мир.
Предоставление пользователям возможности создать учетную запись, в которую они могут войти, является обычной функцией для многих веб-сайтов. Пользователям может потребоваться учетная запись для участия в цепочке комментариев, сохранения личной информации или перевода денег. Каким бы ни был вариант использования, вам необходимо создать систему аутентификации, которая будет простой и безопасной для ваших пользователей.
Веб-инфраструктура Django предназначена для работы с серверной частью реляционной базы данных на основе SQL, чаще всего PostgreSQL или MySQL. Если вы никогда раньше не работали напрямую с реляционной базой данных, управление тем, как ваши данные хранятся/доступны, и обеспечение их согласованности с кодом вашего приложения, является важным навыком, который необходимо освоить.
Django, как веб-фреймворк, использует шаблоны как способ создания статического HTML из вывода представления Django. На практике шаблоны Django — это просто HTML-файлы с особым синтаксисом и набором инструментов, которые позволяют Django отображать HTML-страницу на лету для посещающего пользователя. Шаблоны легко настраиваются, но они должны быть простыми, а большая часть «тяжелой» логики находится в представлении. Давайте углубимся и изучим некоторые стандартные способы решения распространенных проблем.
Модели — это основная концепция фреймворка Django. Согласно философии дизайна Django для моделей, мы должны быть как можно более явными с именами и функциональностью наших полей и гарантировать, что мы включаем все соответствующие функции, связанные с нашей моделью, в саму модель, а не в представления или где-то еще. еще.