Потоковая обработка в Python позволяет параллельно выполнять различные части программы и может упростить ее разработку. Если у вас есть некоторый опыт работы с Python и вы хотите ускорить работу своей программы с помощью потоков, то этот учебник для вас!
Глобальная блокировка интерпретатора Python или GIL, проще говоря, представляет собой мьютекс (или блокировку), позволяющий только одному потоку удерживать управление интерпретатором Python. Это означает, что в любой момент времени в состоянии выполнения может находиться только один поток. Влияние GIL не заметно для разработчиков, выполняющих однопоточные программы, но оно может стать узким местом в производительности процессорного и многопоточного кода.
В этом учебном пособии я расскажу, что скрывается за методами классов, статическими методами и обычными методами экземпляров. Если вы выработаете интуитивное понимание их различий, то сможете писать объектно-ориентированный Python, который более четко передает свои намерения и в долгосрочной перспективе будет легче поддерживать.
В Python класс данных - это класс, предназначенный только для хранения значений данных. Они ничем не отличаются от обычных классов, но обычно не имеют других методов. Обычно они используются для хранения информации, которая будет передаваться между различными частями программы или системы.
There are many reasons you might want to import files in Python. Perhaps you're doing data analysis, custom file processing, file manipulation, automation and so on. Fortunately, Python provides a number of ways and methods to help you accomplish this task.
Независимо от того, нужно ли сохранить список в текстовом файле, отобразить его в удобном для пользователя формате или передать в качестве параметра в функцию, знание способа преобразования списка в строку необходимо. В этом уроке мы рассмотрим различные методы преобразования списков Python в строки. Я дам пошаговые инструкции для каждого метода, чтобы вы могли легко следовать им независимо от вашего опыта программирования.
Переменные среды играют решающую роль в программировании на Python. Они предоставляют способ хранения и доступа к значениям конфигурации, системной информации и конфиденциальным данным. В этой статье мы рассмотрим различные методы получения переменных окружения в Python и обсудим лучшие практики их эффективного использования и управления ими.
API, или Application Programming Interface, - это интерфейс, позволяющий получать и отправлять данные с помощью кода. Чаще всего мы используем API для получения данных, и именно этому будет посвящено данное учебное пособие для начинающих.
JSON (JavaScript Object Notation) - популярный, облегченный стандарт обмена данными. Он представляет структуры данных, состоящие из пар ключ-значение, что является достаточно простым и понятным для человека языком.
В мире программирования на Python декораторы могут быть элегантным и мощным инструментом в руках опытных разработчиков. Декораторы позволяют изменять поведение функций без внесения изменений в их исходный код, обеспечивая лаконичный и гибкий способ улучшения и расширения их функциональности.
При работе со словарями принято проверять, существует ли ключ или нет. Это может быть наиболее полезно при работе с большим набором данных и необходимости доступа к значениям по их ключам. В этой статье мы рассмотрим различные способы, которые можно использовать для проверки существования ключа в словаре на языке Python. Давайте начнем.
В этом уроке вы узнаете, что такое массив в Python. Вы также узнаете некоторые возможные способы добавления элементов в существующий массив.
Вы не являетесь владельцем внешней библиотеки, а значит, не можете контролировать серверы, на которых она размещена, код, составляющий ее логику, и данные, которые передаются между ней и вашим приложением. Кроме того, пользователи постоянно манипулируют данными, взаимодействуя с библиотекой.
Начиная с версии 3.5, Python поддерживает подсказки типов: аннотации кода, которые с помощью дополнительных инструментов позволяют проверить, правильно ли вы используете код.
В этой статье мы рассматриваем интересную проблему данных - принятие решений об алгоритмах, используемых для сегментации изображений, или отделения одной качественно отличной части изображения от другой.
Искусственная нейронная сеть (ИНС) - это попытка моделирования возможностей биологической нервной системы по обработке информации. Человеческий организм состоит из триллионов клеток, а клетки нервной системы, называемые нейронами, специализированы для передачи "сообщений" с помощью электрохимических процессов.
Python Pandas является одним из самых популярных инструментов в арсенале исследователя данных. Специалисты по исследованию данных используют Pandas для изучения, очистки и понимания наборов данных.
Pandas is a popular open source library used for data analysis. It’s written in Python, and it has a most ambitious mission. Per its own description in GitHub, Pandas “aims to be the fundamental high-level building block for doing practical, real world data analysis in Python. Additionally, it has the broader goal of becoming the most powerful and flexible open source data analysis/manipulation tool available in any language.”
Библиотека Pandas в Python является популярной библиотекой для очистки, манипулирования и интерпретации больших объемов данных. В одной из предыдущих статей мы рассмотрели основополагающую структуру Pandas - DataFrame. Если вы не знакомы с фреймами данных Pandas, посмотрите эту статью, чтобы понять основы.
Как разработчики и клиенты могут извлечь выгоду из того, что данные находятся в файловом формате, когда существует множество других вариантов? Почему бы не использовать простую HTML-страницу с AJAX-запросами и таблицами для отображения данных? В этой статье я покажу вам, почему использование языка Python для создания файлов является продуктивным способом их создания и наполнения данными.