Python обучающий

Как индексируются списки в Python

Списки поддерживают порядок элементов.

Каждый элемент имеет собственный порядковый номер — индекс, который можно использовать для доступа к самому элементу.

Индексы в Python (и любом другом современном языке программирования) начинаются с 0 и увеличиваются для каждого элемента в списке.

Как создавать списки в Python

Чтобы создать новый список, сначала дайте ему имя. Затем добавьте оператор присваивания (=) и пару квадратных скобок. Внутри скобок добавьте значения, которые должны содержаться в списке.

Что можно создать с помощью Python? Сервис знакомств, чат-бота с ИИ, систему по поиску данных — почти всё что угодно. Именно за универсальность и простоту разработки компании и профессионалы любят Python.

Как освоить этот язык программирования, рассказывают на расширенном курсе Нетологии «Python-разработчик». На нём вы:

- Освоите все инструменты и технологии, необходимые для работы.
- Научитесь разрабатывать веб-приложения и API, работать с базами данных, настраивать сервера и тестировать код.
- Добавите в портфолио 22 проекта, поработаете над реальными кейсами и примете участие в хакатоне.

Получите скидку по промокоду PRINT(45)

После курса вы сможете стать крепким backend-разработчиком и попасть на стажировку в «Самолёт». А если вдруг решите сменить направление, Python станет надёжной базой для аналитики и машинного обучения. Постройте карьеру в IT

Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5x8j9a8

Резюме статьи

Gensim — отличный пакет Python для большого количества задач нейролингвистического программирования (НЛП). Он включает в себя довольно надежную функцию резюмирования, которой достаточно легко пользоваться. Она реализует разновидность алгоритма TextRank.

Для использования этой функции нам нужна лишь одна строчка кода

Потребление памяти при сортировке в Python

Сначала сравним, сколько памяти потребляет каждая из функций. Для отслеживания максимального использования памяти, используем встроенный модуль resource. Так как данный модуль позволяет отслеживать использование памяти для одного потока, мы запускаем сортировку списка в отдельном потоке. Также можно использовать FunctionSniffingClass, включенный в репозитории.

Выход пользователя из профиля на Django

Пользователь успешно прошел процедуру аутентификации, но… как теперь выйти? Можно было бы зайти в админку и выйти оттуда, однако есть способ получше. Добавим ссылку выхода, которая будет перенаправлять человека на домашнюю страницу. Благодаря системе аутентификации Django, добиться такого сценария проще простого.

В файле шаблона base.html добавим ссылку {% url 'logout' %} для выхода сразу после приветствия пользователя.

Потребление памяти при сортировке в Python

Сначала сравним, сколько памяти потребляет каждая из функций. Для отслеживания максимального использования памяти, используем встроенный модуль resource. Так как данный модуль позволяет отслеживать использование памяти для одного потока, мы запускаем сортировку списка в отдельном потоке. Также можно использовать FunctionSniffingClass, включенный в репозитории.

Использование *args и **kwargs при вызове функции

Мы также можем использовать *args и **kwargs для передачи аргументов в функции.

Для чего используется kwargs в Python?

Форма **kwargs с двумя звездочками используется в качестве параметра для отправки в функции списка аргументов переменной длины без ключевого слова. Две звездочки () также являются важным элементом, так как kwargs представляет собой общепринятую идиому, хотя она и не принуждается к использованию языком.

Для чего используется *args в Python?

В Python форма *args с одной звездочкой используется в качестве параметра для отправки функциями списка аргументов, которые не являются ключевыми словами с переменной длиной. Стоит отметить, что звездочка (*) является важным элементом, так как args представляет собой общепринятую идиому, хотя она и не принуждается к использованию языком.

Обзор простых декораторов в Python

Прежде чем мы углубимся в новую территорию, давайте рассмотрим, как работают простые декораторы из первого урока. Ниже представлен пример, введенный нами в оболочку IDLE Python. Попробуйте поэкспериментировать, запустите IDLE оболочку и введите код сами.

Создание декоратора с аргументами

Здесь видно, что декоратор my_decorator не принимает никаких аргументов, во время декорирования функции, но имплементация этого декоратора принимает аргумент f, через который Python передает ссылку на декорированную функцию.

Генераторы: простой способ создания итератора

Самый простой способ создания собственных итераторов в Python — это создание генератора.

В Python есть два способа создания генераторов.

Как закомментировать и раскомментировать строки кода

В будущем вы довольно часто будете сталкиваться с таким понятием, как «закомментированный код«. Это практика добавления символа # в начале вашего кода. Таким образом, можно на всякий случай убрать какой-то кусок кода, сделав его на данный момент нерабочим.

Отображение графиков Matplotlib

%matplotlib inline — это самая популярная магическая команда. Она позволяет отображать в блокнотах графики Matplotlib. Эта команда активирует интерактивную поддержку Matplotlib для блокнота Jupyter.

Обмен переменными между блокнотами

Эта команда позволяет вам хранить любую переменную и использовать ее в различных блокнотах Jupyter.
Чтобы извлечь переменную, вам нужно ввести ту же команду с параметром ‘-r’.

Просмотр содержимого внешнего файла

Часто вам может понадобиться скопировать в свой код несколько строк кода из внешнего файла. Команда %pycat избавит вас от долгой процедуры извлечения определенных данных из файла и их копирования в другой файл. Она позволяет просматривать содержимое любого файла в любом каталоге.

Время работы кода

Вы никогда не задумывались, сколько именно времени занимает работа кода в рамках одной ячейки?

Магическая команда time позволяет получить всю необходимую информацию о времени.

F-строки

Сложно делать что-либо без строк в Python и чтобы сохранить адекватность, вам нужно иметь структурированный способ работы со строками. Большая часть людей, работающих с Python, предпочитают метод format python.

Ограничение использования процессора и памяти (ч.2)

Затем мы устанавливаем лимит, используя некое число секунд, задаваемое аргументом seconds, и ранее полученное значение жёсткого лимита. После этого мы регистрируем обработчик signal, который, при превышении выделенного программе процессорного времени, инициирует процедуру выхода. В случае с памятью, мы, опять же, получаем значения для нежёсткого и жёсткого лимитов, после чего устанавливаем ограничение с помощью метода setrlimit, которому передаём размер ограничения (size) и ранее полученное значение жёсткого лимита