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.
Вы разработчик на Python, у вас есть библиотека на C или C++, которую вы хотели бы использовать на Python? Если это так, то Привязки к Python позволяют вызывать функции и передавать данные из Python в C или C++, позволяющий вам воспользоваться преимуществами обоих языков. В этом руководстве вы увидите обзор некоторых инструментов, которые можно использовать для создания привязок Python.
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.
Вебскраппинг - это один из инструментов, имеющихся в распоряжении разработчика при сборе данных из Интернета. Хотя использование данных через API стало обычным делом, большинство сайтов в Интернете не имеют API для предоставления данных потребителям.
Веб-скрепинг - это один из инструментов, используемых разработчиками для сбора и анализа информации из Интернета.
"Data scientist" - одна из самых горячих вакансий в технологиях, а Python - лингва-франка науки о данных. Благодаря легкому в освоении синтаксису, открытой экосистеме и сильному сообществу Python стал одним из самых быстроразвивающихся языков в последние годы.
deque В Python - это низкоуровневая и высокооптимизированная двухсторонняя очередь, которая полезна для реализации элегантной, эффективной и питонической очереди и стеки, которые являются наиболее распространенными спископодобными типами данных в вычислительной технике.
В какой-то момент вашего приключения по написанию кода на Python вам может понадобиться создать пользовательские классы, похожие на списки с измененным поведением, новыми функциональными возможностями или и тем, и другим. Чтобы сделать это в Python, вы можете наследовать от абстрактного базового класса, создать подкласс встроенного класса list напрямую или наследовать от UserList, который находится в collections модуль.
Устранение ошибок и исключительных ситуаций является распространенным требованием в программировании. Вы можете либо предотвращать ошибки до того, как они произойдут, либо обрабатывать ошибки после того, как они произошли. В общем, у вас будет два стиля кодирования, соответствующих этим стратегиям: посмотри, прежде чем прыгнуть (LBYL) и легче просить прощения, чем разрешения (EAFP), соответственно. В этом руководстве вы познакомитесь с вопросами и соображениями, связанными с LBYL и EAFP в Python.
Распространенной проблемой, с которой вы можете столкнуться при работе со словарями Python , является попытка получить доступ к ключам, которых нет в словаре, или изменить их. Это вызовет ошибку KeyError и прервет выполнение вашего кода. Чтобы справиться с подобными ситуациями, стандартная библиотека предоставляет Python defaultdict type, класс, похожий на словарь, который доступен для вас в collections.
Иногда вам нужен словарь Python , который запоминает порядок своих элементов. В прошлом у вас был только один инструмент для решения этой конкретной проблемы: Python's OrderedDict. Это подкласс словаря, специально разработанный для запоминания порядка элементов, который определяется порядком вставки ключей.
Вы слышали о стеках и задавались вопросом, что это такое? У вас есть общая идея, но вам интересно, как реализовать стек на Python? Вы обратились по адресу! Это руководство предназначено для тех, кто разбирается в Python, кто умеет запускать скрипты, знает, что такое list и как его использовать, а также интересуется, как реализовать стеки Python.
Python выводит сообщение обратной трассировки, когда в вашем коде возникает исключение. Результаты обратной трассировки могут быть немного ошеломляющими, если вы видите их впервые или не знаете, о чем они говорят. Но обратная трассировка Python содержит огромное количество информации, которая может помочь вам диагностировать и устранить причину возникновения исключения в вашем коде. Понимание того, какую информацию предоставляет обратная трассировка на Python, жизненно важно для того, чтобы стать лучшим программистом на Python.
Как разработчику, вам иногда может потребоваться отправить сложные иерархии объектов по сети или сохранить внутреннее состояние ваших объектов на диск или в базу данных для последующего использования. Для достижения этой цели вы можете использовать процесс под названием сериализация, который полностью поддерживается стандартной библиотекой благодаря модулю Python pickle.
Python's filter(): Extract Values From IterablesВ Python filter() есть встроенная функция, которая позволяет обрабатывать итерацию и извлекать те элементы, которые удовлетворяют заданному условию. Этот процесс широко известен как операция фильтрации. С помощью filter() вы можете применить функцию фильтрации к итерируемому объекту и создать новый итерируемый объект с элементами, которые удовлетворяют данному условию. В Python filter() является одним из инструментов, которые вы можете использовать для функционального программирования.
В Python map() есть встроенная функция, которая позволяет обрабатывать и преобразовывать все элементы в виде итерации без использования явного цикла for, этот метод, широко известный как отображение. map(), полезен когда вам нужно применить функцию преобразования к каждому элементу в iterable и преобразовать их в новый iterable. map() это один из инструментов, поддерживающих функциональное программирование стиль в Python.
Линейная алгебра является важной темой для изучения в самых разных предметах. Это позволяет вам решать задачи, связанные с векторами, матрицами и линейными уравнениями. В Python большинство процедур, связанных с этим предметом, реализованы на языке scipy.linalg,, который предлагает очень быстрые возможности линейной алгебры.
Когда вы впервые изучаете новый язык программирования, много времени и усилий уходит на понимание синтаксиса, стиля кода и встроенных инструментов. Это так же верно для Python, как и для любого другого языка. Как только вы освоитесь достаточно хорошо, чтобы освоиться со всеми тонкостями Python, вы можете начать вкладывать время в создание среды Python, которая повысит вашу производительность.
Встроенная функция Python sum() - это эффективный и понятный на языке Python способ суммирования списка числовых значений. Сложение нескольких чисел вместе является обычным промежуточным этапом во многих вычислениях, поэтому sum() является довольно удобным инструментом для программиста на Python.
Когда вы выполняете код на Python, стандартная оболочка Python, которая поставляется с вашей установкой на Python, является естественным инструментом для использования. Однако по мере продвижения по пути программирования вы можете обнаружить, что вам требуются более мощные функциональные возможности, чем те, которые предлагает стандартный REPL. К счастью, IPython предлагает расширенную версию интерактивного Python, которая может значительно расширить ваши возможности.