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.
Вы, вероятно, нашли это руководство, потому что хотите отправлять электронные письма с помощью Python. Возможно, вы хотите получать напоминания по электронной почте от своего кода, отправлять электронные письма с подтверждением пользователям, когда они создают учетную запись и множество других причин.
Класс set — одна из ключевых структур данных в Python. Это неупорядоченный набор элементов без дубликатов. Он в определенной степени представляет собой математическое множество, и в Python существует множество широко используемых математических операций для множеств. Часто операции над множествами выполняются намного быстрее, чем альтернативные операции над списками, поэтому для написания эффективного кода множества необходимы. В этой статье я объясню все тонкости набора классов. Приступим к делу.
В программировании термин константа относится к именам, представляющим значения, которые не меняются во время выполнения программы. Константы являются фундаментальным понятием в программировании, и разработчики Python используют их во многих случаях.
В этом руководстве рассматривается, как ускорить операции, связанные с процессором и вводом-выводом, с помощью многопроцессорной обработки, многопоточности и AsyncIO.
Здесь мы рассмотрим, как использовать Pyenv для управления и установки различных версий Python, и Poetry, для управления пакетами и виртуальными окружениями.
В этой статье вы соедините все вместе, разрабатывая один проект от начала до конца. После разработки базового проекта вы: подключите CI/CD с помощью GitHub Actions, настроите отчеты о покрытии с помощью CodeCov, опубликуете пакет в PyPi и документы, чтобы прочитать документы, обновить PyPI и прочитать документы с помощью GitHub Actions.
Виртуальные среды - это изолированные среды Python, которые имеют свои собственные site-packages. По сути, это означает, что каждая виртуальная среда имеет свой собственный набор зависимостей от сторонних пакетов, обычно устанавливаемых из PyPI.