Python — это простой в освоении мощный язык программирования.
SQLAlchemy — это набор инструментов Python SQL и Object Relational Mapper, который дает разработчикам приложений всю мощь и гибкость SQL.
ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) является духовным наследником WSGI, предназначенным для обеспечения стандартного интерфейса между асинхронными веб-серверами, платформами и приложениями Python.
pytest - это фреймворк, который позволяет легко создавать как простые, так и расширяемые тесты. Тесты выразительны и легко читаются — не нужно никаких шаблонов.
Очереди задач используются как механизм распределения работы между потоками или машинами. Входом очереди задач является единица работы, называемая задачей.
В эпоху больших данных и искусственного интеллекта, наука о данных и машинное обучение стали незаменимыми во многих областях науки и техники. Необходимым аспектом работы с данными является умение описывать, обобщать и представлять данные визуально. Библиотеки статистики Python - это всеобъемлющие, популярные и широко используемые инструменты, которые помогут вам в работе с данными.
Вас интересуют Интернет вещей, домашняя автоматизация и подключенные устройства? Вы когда-нибудь задумывались, каково это - создать бластер, лазерный меч или даже собственного робота? Если это так, то вам повезло! MicroPython может помочь вам сделать все это и многое другое.
pandas - это мощный и гибкий пакет на Python, который позволяет работать с помеченными данными и временными рядами. Он также предоставляет статистические методы, позволяет создавать графики и многое другое. Одной из важнейших особенностей pandas является его способность записывать и считывать файлы Excel, CSV и многие другие типы файлов. Функции, подобные методу pandas read_csv(), позволяют эффективно работать с файлами. Вы можете использовать их для сохранения данных и меток из объектов pandas в файл и последующей загрузки их как экземпляров pandas Series или DataFrame.
Дескрипторы - это специфическая функция Python, которая обеспечивает большую часть волшебства, скрытого под оболочкой языка. Если вы когда-нибудь думали, что дескрипторы Python - это сложная тема с небольшим количеством практических приложений, то это руководство - идеальный инструмент, который поможет вам разобраться в этой мощной функции. Вы придете к пониманию того, почему дескрипторы Python являются такой интересной темой и к каким вариантам использования вы можете их применить.
В наши дни разработчики, скорее всего, работают над мобильным или веб-приложением. В Python нет встроенных возможностей разработки для мобильных устройств, но есть пакеты, которые вы можете использовать для создания мобильных приложений, таких как Kivy, PyQt или даже Toga от Beeware. Все эти библиотеки являются основными игроками в мобильном пространстве Python. Однако есть некоторые преимущества, которые вы увидите, если решите создавать мобильные приложения с помощью Kivy. Ваше приложение не только будет выглядеть одинаково на всех платформах, но и вам не нужно будет компилировать код после каждого изменения. Более того, вы сможете использовать понятный синтаксис Python для создания своих приложений.
Модуль Python time предоставляет множество способов представления времени в коде, таких как объекты, числа и строки. Он также обеспечивает функциональность, отличную от представления времени, например, ожидание во время выполнения кода и измерение эффективности вашего кода.
Каждые несколько лет проект Open Web Application Security Project (OWASP) составляет рейтинг наиболее критичных рисков для безопасности веб-приложений. Начиная с первого отчета, риски внедрения всегда были на первом месте. Среди всех типов инъекций SQL-инъекция является одним из наиболее распространенных способов атаки и, возможно, самым опасным. Поскольку Python является одним из самых популярных языков программирования в мире, знание того, как защитить Python от SQL-инъекций, имеет решающее значение.
Все чаще приходится сталкиваться с ситуациями, когда объем данных просто слишком велик для обработки на одном компьютере. К счастью, такие технологии, как Apache Spark, Hadoop и другие, были разработаны именно для решения этой проблемы. Мощь этих систем может быть использована непосредственно на Python с помощью PySpark!
NumPy - это фундаментальная библиотека Python для численных вычислений. Его наиболее важным типом является тип массива, называемый ndarray. NumPy предлагает множество процедур создания массивов для различных случаев. arange() - это одна из таких функций, основанная на числовых диапазонах. Его часто называют np.arange(), потому что np - это широко используемая аббревиатура от NumPy.
Приходилось ли вам когда-нибудь заставлять вашу программу на Python чего-либо ждать? В большинстве случаев вы хотели бы, чтобы ваш код выполнялся как можно быстрее. Но бывают случаи, когда в ваших интересах дать вашему коду какое-то время поспать. Например, вы можете использовать вызов Python sleep() для имитации задержки в вашей программе. Возможно, вам нужно дождаться загрузки файла или графического изображения, которое будет загружено или выведено на экран. Возможно, вам даже потребуется сделать паузу между вызовами веб-API или между запросами к базе данных. Добавление Python sleep() обращения к вашей программе могут помочь в каждом из этих случаев и во многих других!