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.
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.
Если вы работаете с большими массивами данных, вы, вероятно, помните момент “ага” в своем путешествии по Python, когда вы обнаружили библиотеку pandas. pandas кардинально меняет правила игры для науки о данных и аналитики, особенно если вы пришли к Python, потому что искали что-то более мощное, чем Excel и VBA. Так что же такого есть в pandas, что вызывает восторг у специалистов по обработке данных, аналитиков и инженеров вроде меня?
Вы углубляетесь в изучение списков Python и хотите узнать о различных способах их изменения? Если да, то это руководство для вас. Здесь вы узнаете о нескольких инструментах и приемах Python, которые пригодятся, когда дело доходит до изменения списков или манипулирования ими в обратном порядке. Эти знания дополнят и улучшат ваши навыки работы со списками и помогут вам лучше с ними справляться.
В этом руководстве вы узнаете, как создавать высококачественные графики гистограмм на Python, готовые к презентации, с широким спектром возможностей. Если у вас есть начальные или промежуточные знания по Python и статистике, то вы можете использовать эту статью как универсальный инструмент для построения гистограмм в Python с использованием библиотек из его научного стека, включая NumPy, Matplotlib, pandas и Seaborn.
Существует несколько способов расширить функциональность Python. Один из них - написать свой модуль Python на C или C++. Этот процесс может привести к повышению производительности и улучшению доступа к функциям библиотеки C и системным вызовам. В этом руководстве вы узнаете, как использовать API Python для написания модулей расширения Python C.
У вас есть большой набор данных, полный интересных идей, но вы не уверены, с чего начать их изучение? Просил ли вас ваш начальник сгенерировать из него какую-нибудь статистику, но извлечь ее не так-то просто? Это как раз те варианты использования, в которых вам могут помочь pandas и Python! С помощью этих инструментов вы сможете разделить большой набор данных на управляемые части и извлечь из этой информации полезную информацию.