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!
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.
Микроконтроллеры существуют уже давно, и они используются во всем - от сложного оборудования до обычных бытовых приборов. Однако работа с ними традиционно предназначалась для тех, кто имеет формальное техническое образование, например, для техников и инженеров-электриков. Появление Arduino сделало разработку электронных приложений намного более доступной для всех разработчиков. В этом руководстве вы узнаете, как использовать Arduino с Python для разработки ваших собственных электронных проектов.
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.