Существует небольшая разница между оператором идентификации Python (is) и оператором равенства (==). Ваш код может работать нормально, когда вы используете оператор Python is для сравнения чисел, до тех пор, пока он внезапно не перестанет быть . Возможно, вы где-то слышали, что оператор Python is работает быстрее, чем оператор ==, или вам может показаться, что он выглядит более питоническим. Однако важно иметь в виду, что эти операторы ведут себя по-разному. Оператор == сравнивает значение или равенство двух объектов, тогда как оператор Python is проверяет, соответствуют ли два переменные указывают на один и тот же объект в памяти. В подавляющем большинстве случаев это означает, что вы должны использовать операторы равенства == и !=, за исключением случаев, когда вы сравниваете с None.
Если вы хотите выполнить научную работу на Python, первая библиотека, к которой вы можете обратиться, - это SciPy. Как вы увидите в этом руководстве, SciPy - это не просто библиотека, а целая экосистема библиотек, которые работают сообща, помогая вам быстро решать сложные научные задачи и надежно.
Компьютерные игры - отличный способ познакомить людей с программированием и компьютерными науками. Поскольку в юности я был игроком, желание писать видеоигры стало причиной того, что я научился программировать. Конечно, когда я изучал Python, моим первым побуждением было написать игру на Python. В то время как Python делает обучение программированию более доступным для всех, выбор для написания видеоигр может быть ограничен, особенно если вы хотите создавать аркадные игры с великолепной графикой и запоминающимися звуковыми эффектами. В течение многих лет разработчики игр на Python были ограничены фреймворком pygame. Теперь у нас есть другой выбор.
Так как сумма имеющихся данных, прочность вычислительной мощности, и ряд алгоритмических улучшений продолжают расти, на первый план выходит важность данные науки и машинного обучения. классификация является одним из важнейших направлений машинного обучения, а также логистическая регрессия является одним из ее основных методов. К концу этого урока вы узнаете о классификации в целом и основах логистической регрессии в частности, а также о том, как реализовать логистическую регрессию в Python.
Задумывались ли вы когда-нибудь, почему для вас нормально отправлять данные своей кредитной карты через Интернет? Возможно, вы заметили пометку https:// на URL-адресах в вашем браузере, но что это такое и как она обеспечивает безопасность вашей информации? Или, возможно, вы хотите создать HTTPS-приложение на Python, но не совсем уверены, что это означает. Как вы можете быть уверены, что ваше веб-приложение безопасно?
Коэффициенты корреляции количественно определяют связь между переменными или особенностями набора данных. Эти статистические данные имеют большое значение для науки и техники, и в Python есть отличные инструменты, которые вы можете использовать для их расчета. SciPy, NumPy и pandas методы корреляции являются быстрыми, всеобъемлющими и хорошо документированными.
В разработке всегда находится новая версия Python. Однако самостоятельно скомпилировать Python, чтобы опробовать новую версию, может быть непросто! В ходе работы с этим руководством вы увидите, как запускать различные версии Python с помощью Docker, в том числе как запустить последнюю версию альфа-версии на вашем компьютере за считанные минуты.
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.