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.
Вы, вероятно, видели опцию для входа в Google на различных веб-сайтах. На некоторых сайтах также есть дополнительные опции, такие как Вход в Facebook или Вход в GitHub. Все эти опции позволяют пользователям использовать существующие учетные записи для использования нового сервиса.
Python и другие языки, такие как Java, C# и даже C++, добавили в свой синтаксис лямбда-функции, а такие языки, как LISP или семейство языков ML, Haskell, OCaml и F#, используют лямбды в качестве основной концепции. Python lambdas - это маленькие анонимные функции, подчиняющиеся более строгому, но более лаконичному синтаксису, чем обычные функции Python.
Java-программисты, переходящие на Python, часто сталкиваются с проблемой подхода Python к объектно-ориентированному программированию (ООП). Подход к работе с объектами, типами переменных и другими возможностями языка Python и Java сильно отличаются. Это может сделать переход между двумя языками очень запутанным.
В этом руководстве вы узнаете, как использовать Python с Redis (произносится как RED-iss или, возможно, REE-diss или Red-DEES, в зависимости от того, кого вы спрашиваете), который представляет собой молниеносное хранилище значений ключей в памяти, которое можно использовать для чего угодно, от А до Я.
Если вы когда-нибудь работали с языками нижнего уровня, такими как C или C++, то вы наверняка слышали об указателях. Указатели позволяют добиться большой эффективности в некоторых частях вашего кода. Они также вызывают путаницу у новичков и могут привести к различным ошибкам в управлении памятью даже у экспертов. Так где же они находятся в Python и как можно имитировать указатели в Python?
Пакет Python logging - это легкий, но расширяемый пакет для более точного отслеживания того, что делает ваш собственный код. Его использование дает вам гораздо больше гибкости, чем просто замусоривание кода лишними вызовами print(). Однако пакет Python logging может быть сложным в некоторых местах. Обработчики, регистраторы, уровни, пространства имен, фильтры: нелегко уследить за всеми этими частями и за тем, как они взаимодействуют. Один из способов связать концы с концами в вашем понимании logging - заглянуть под капот к его CPython исходному коду. Код на языке Python, лежащий в основе logging, лаконичен и модулен, и чтение его может помочь вам в тот самый aha момент.
Почему вы хотите узнать больше о различных способах хранения и доступа к изображениям в Python? Если вы сегментируете горстку изображений по цвету или определяете лица по одному с помощью OpenCV, то вам не нужно об этом беспокоиться. Даже если вы используете Python Imaging Library (PIL) для рисования на нескольких сотнях фотографий, вам это все равно не нужно. Хранение изображений на диске, в виде .png или .jpg файлов, вполне уместно и целесообразно.
Во многих языках программирования есть специальная функция, которая автоматически выполняется, когда операционная система начинает выполнять программу. Эта функция обычно называется main() и должна иметь определенный тип возврата и аргументы в соответствии со стандартом языка. С другой стороны, интерпретатор Python выполняет скрипты, начиная с верхней части файла, и нет никакой конкретной функции, которую Python выполнял бы автоматически.
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.
Когда вы пишете надежный код, тесты необходимы для проверки правильности, надежности и эффективности логики вашего приложения. Однако ценность ваших тестов зависит от того, насколько хорошо они демонстрируют эти критерии. Такие препятствия, как сложная логика и непредсказуемые зависимости, затрудняют написание ценных тестов. Библиотека Python mock-объектов unittest.mock поможет вам преодолеть эти препятствия.
Portable Document Format, или PDF, - это формат файлов, который можно использовать для надежного представления и обмена документами в разных операционных системах. Хотя PDF был изначально изобретен компанией Adobe, в настоящее время он является открытым стандартом, который поддерживается Международной организацией по стандартизации (ISO). Вы можете работать с уже существующим PDF в Python, используя пакет PyPDF2.
PyInstaller дает вам возможность создать папку или исполняемый файл, который пользователи смогут сразу же запустить без дополнительной установки. Чтобы в полной мере оценить возможности PyInstaller, полезно вернуться к некоторым проблемам распространения, которых PyInstaller поможет вам избежать.
Если вы умеете писать и поддерживать чистый, простой код на Python, то это сэкономит вам много времени в долгосрочной перспективе. Вы сможете тратить меньше времени на тестирование, поиск ошибок и внесение изменений, когда ваш код хорошо изложен и прост в исполнении.
Графический интерфейс пользователя - это приложение, в котором есть кнопки, окна и множество других виджетов, с помощью которых пользователь может взаимодействовать с вашим приложением. Хорошим примером может служить веб-браузер. В нем есть кнопки, вкладки и главное окно, в котором загружается все содержимое.
Как программист, вы должны быть сосредоточены на бизнес-логике и создании полезных приложений для ваших пользователей. При этом PyCharm от JetBrains экономит вам массу времени, выполняя рутинные действия и выполняя ряд других задач, таких как отладка и визуализация. Легко.
Электронные таблицы Excel - это одна из тех вещей, с которыми вам, возможно, придется столкнуться в какой-то момент. Либо потому, что они нравятся вашему боссу, либо потому, что они нужны маркетингу, вам, возможно, придется научиться работать с электронными таблицами, и вот тогда знание openpyxl пригодится! Электронные таблицы - это очень интуитивно понятный и удобный способ манипулирования большими наборами данных без какой-либо предварительной технической подготовки. Вот почему они все еще так широко используются сегодня.
В мире, где видеоигры так важны для стольких людей, общение и сообщество вокруг игр жизненно важны. Discord предлагает и то, и другое в одном хорошо продуманном пакете. В этом руководстве вы узнаете, как создать бота Discord на Python, чтобы максимально эффективно использовать эту фантастическую платформу.
Компьютерное зрение - это захватывающая и развивающаяся область. Здесь можно решить массу интересных задач! Одна из них - обнаружение лиц: способность компьютера распознать, что на фотографии есть человеческое лицо, и сказать, где оно находится. В этой статье вы узнаете об обнаружении лиц с помощью Python.