Что такое Docstring?
Docstring (дословно «строка документации») — это строка, которая используется для документирования модулей, функций, классов и методов в вашем коде. Она представляет собой строковый литерал, который следует сразу после определения элемента кода и предназначен для объяснения, как работает этот элемент, какие аргументы он принимает, какие значения возвращает и другие важные детали.
Обычно docstring располагается в самом верхнем уровне определения элемента кода и заключается в тройные кавычки (одинарные или двойные).
Библиотека собеса по Python
Обычно docstring располагается в самом верхнем уровне определения элемента кода и заключается в тройные кавычки (одинарные или двойные).
Библиотека собеса по Python
Что делает метод setdefault()?
Метод в Python возвращает значение по указанному ключу из словаря. Если ключ отсутствует в словаре, метод добавляет ключ в словарь со значением по умолчанию, а затем возвращает это значение.
Метод имеет два параметра:
— Ключ, по которому необходимо получить значение.
— Значение по умолчанию, которое будет добавлено в словарь, если ключ отсутствует.
Если ключ присутствует в словаре, метод возвращает значение, связанное с этим ключом. Если ключ отсутствует в словаре, метод добавляет ключ в словарь со значением по умолчанию, а затем возвращает это значение.
Библиотека собеса по Python
setdefault()Метод
setdefault()— Ключ, по которому необходимо получить значение.
— Значение по умолчанию, которое будет добавлено в словарь, если ключ отсутствует.
Если ключ присутствует в словаре, метод возвращает значение, связанное с этим ключом. Если ключ отсутствует в словаре, метод добавляет ключ в словарь со значением по умолчанию, а затем возвращает это значение.
Библиотека собеса по Python
Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные
7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics. До 3 июня оставьте заявку на участие, 7 июня пройдите два технические собеседования, а 8 июня познакомьтесь с командами и получите офер.
В мероприятии участвует 12 команд: Алиса и Умные устройства, Игры, R&D, Рекламные технологии, Поиск и Суперапп, Безопасность, Коммерческий департамент, Автономный транспорт, Ecom-сценарии Поиска, Качество Поиска, Международный Поиск, Карты. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics. До 3 июня оставьте заявку на участие, 7 июня пройдите два технические собеседования, а 8 июня познакомьтесь с командами и получите офер.
В мероприятии участвует 12 команд: Алиса и Умные устройства, Игры, R&D, Рекламные технологии, Поиск и Суперапп, Безопасность, Коммерческий департамент, Автономный транспорт, Ecom-сценарии Поиска, Качество Поиска, Международный Поиск, Карты. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
Что такое фабрика декораторов?
Фабрика декораторов — это особая разновидность функции высшего порядка, которая возвращает декоратор вместо прямого результата. Главное отличие фабрики декораторов от обычного декоратора в том, что она принимает аргументы, которые могут конфигурировать логику декоратора.
Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.
Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.
Библиотека собеса по Python
Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.
Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.
Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что такое подгенератор (subgenerator)?
Подгенератор создается с помощью конструкции yield from внутри генератора.
Использование подгенераторов позволяет разбить генератор на несколько частей для упрощения кода и оптимизации памяти. Это полезный инструмент при работе с последовательностями.
Механизм передает значения между генераторами без сохранения всей последовательности в памяти и блокирует основной генератор до полного завершения подгенератора.
Библиотека собеса по Python
Использование подгенераторов позволяет разбить генератор на несколько частей для упрощения кода и оптимизации памяти. Это полезный инструмент при работе с последовательностями.
Механизм передает значения между генераторами без сохранения всей последовательности в памяти и блокирует основной генератор до полного завершения подгенератора.
Библиотека собеса по Python
При определении подкласса в Python, который должен служить подтипом, используется ключевое слово Python subtype
Anonymous Quiz
27%
Правда
73%
Ложь
🥵 Устали от статей, где эйчары рассказывают, как на самом деле выглядит рынок труда в ИТ?
Мы тоже! Поэтому решили узнать правду и представить ее всем айтишникам — но нам нужен ваш голос. Опрос займет 3 минуты, а пользы — вагон для всего сообщества.
Результаты этого исследования помогут понять, как специалистам искать работу в 2025-м (а компаниям — специалистов).
👉 Если вы готовы сделать свой вклад в исследование — велком: https://clc.to/VGgyNA
Мы тоже! Поэтому решили узнать правду и представить ее всем айтишникам — но нам нужен ваш голос. Опрос займет 3 минуты, а пользы — вагон для всего сообщества.
Результаты этого исследования помогут понять, как специалистам искать работу в 2025-м (а компаниям — специалистов).
👉 Если вы готовы сделать свой вклад в исследование — велком: https://clc.to/VGgyNA
Как вычислить среднее значение, медиану, моду, дисперсию, стандартное отклонение и различные квантильные диапазоны в Pandas?
✔️ DataFrame.mean(): среднее
✔️ DataFrame.median(): медиана
✔️ DataFrame.mode(): мода
✔️ DataFrame.var(): дисперсия
✔️ DataFrame.std(): стандартное отклонение
✔️ DataFrame.quantile(): для расчета квантильного диапазона, используя значение диапазона в качестве параметра
Библиотека собеса по Python
✔️ DataFrame.median(): медиана
✔️ DataFrame.mode(): мода
✔️ DataFrame.var(): дисперсия
✔️ DataFrame.std(): стандартное отклонение
✔️ DataFrame.quantile(): для расчета квантильного диапазона, используя значение диапазона в качестве параметра
Библиотека собеса по Python
Как сбросить индекс DataFrame?
Индекс датафреймов Pandas можно сбросить с помощью метода reset_index(). Его можно использовать для простого сброса индекса до целочисленного индекса по умолчанию, начиная с 0.
DataFrame.reset_index(inplace = True)
Библиотека собеса по Python
DataFrame.reset_index(inplace = True)
Библиотека собеса по Python
Как проверить файл .py на синтаксические ошибки, не запуская его?
Утилита py_compile, позволит проверить файл .py на наличие синтаксических ошибок без его запуска.
Вы можете использовать командную строку или терминал для проверки файла .py на наличие синтаксических ошибок, не запуская его, используя флаг -m с модулем py_compile.
Откройте командную строку или терминал. Перейдите в каталог, содержащий файл .py, который вы хотите проверить, где yourfile .py — это имя файла, который вы хотите проверить.
Библиотека собеса по Python
Вы можете использовать командную строку или терминал для проверки файла .py на наличие синтаксических ошибок, не запуская его, используя флаг -m с модулем py_compile.
Откройте командную строку или терминал. Перейдите в каталог, содержащий файл .py, который вы хотите проверить, где yourfile .py — это имя файла, который вы хотите проверить.
Библиотека собеса по Python
Расскажите про полезные константы пакета string
В Python есть несколько полезных констант в пакете string, которые нужно знать начинающему программисту:
— string.ascii_letters: строка со всеми буквами английского алфавита (строчными и прописными).
— string.digits: строка со всеми цифрами.
— string.hexdigits: строка со всеми шестнадцатеричными цифрами.
— string.octdigits: строка со всеми восьмеричными цифрами.
— string.punctuation: строка со всеми знаками пунктуации.
— string.whitespace: строка со всеми пробельными символами.
Эти константы позволяют легко получить строки с определенными наборами символов, что часто бывает полезно при работе со строками.
Библиотека собеса по Python
— string.ascii_letters: строка со всеми буквами английского алфавита (строчными и прописными).
— string.digits: строка со всеми цифрами.
— string.hexdigits: строка со всеми шестнадцатеричными цифрами.
— string.octdigits: строка со всеми восьмеричными цифрами.
— string.punctuation: строка со всеми знаками пунктуации.
— string.whitespace: строка со всеми пробельными символами.
Эти константы позволяют легко получить строки с определенными наборами символов, что часто бывает полезно при работе со строками.
Библиотека собеса по Python
Что такое коллизия?
Коллизия — это ситуация, когда при добавлении элементов в хеш-таблицу или словарь, разные ключи отображаются в одну и ту же ячейку памяти.
Это происходит потому, что количество возможных ключей обычно больше, чем размер выделенной хеш-таблицы, и хеш-функция отображает ключи в ограниченное количество ячеек.
При коллизии несколько разных ключей могут иметь одинаковый хеш, что приводит к их конфликту при размещении в хеш-таблице.
Чтобы решить проблему коллизий, в Python используются разные стратегии, например:
— Цепочки: списки элементов внутри ячейки таблицы.
— Открытая адресация: подбор следующей свободной ячейки.
— Перехеширование: генерация нового хеша при коллизии.
Уменьшение коллизий позволяет повысить производительность операций с хеш-таблицами и словарями.
Библиотека собеса по Python
Это происходит потому, что количество возможных ключей обычно больше, чем размер выделенной хеш-таблицы, и хеш-функция отображает ключи в ограниченное количество ячеек.
При коллизии несколько разных ключей могут иметь одинаковый хеш, что приводит к их конфликту при размещении в хеш-таблице.
Чтобы решить проблему коллизий, в Python используются разные стратегии, например:
— Цепочки: списки элементов внутри ячейки таблицы.
— Открытая адресация: подбор следующей свободной ячейки.
— Перехеширование: генерация нового хеша при коллизии.
Уменьшение коллизий позволяет повысить производительность операций с хеш-таблицами и словарями.
Библиотека собеса по Python
😳 Почему дата-сайентисты застревают на уровне «делаю отчеты и строю модельки»
Проблема большинства спецов: вы отлично знаете pandas, sklearn и даже можете настроить нейронку. Но когда дело доходит до создания автономных систем, которые принимают решения без человека — тупик.
При этом большинство курсов по ИИ либо для программистов (и там про API больше, чем про данные), либо академические (теория без практики).
🔥Поэтому мы запускаем курс «AI-агенты для DS-специалистов»
🧐 Что будет на курсе:
— Рассмотрим реализацию памяти в цепочках langchain и создадим пару простых агентов.
— Соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества.
— Изучим основные понятия мультиагентных систем (MAS) и библиотеки для их построения.
— Рассмотрим протокол MCP и фреймворк FastMCP, создадим end-to-end приложение.
🎁 В честь запуска курса мы дарим промокод PROGLIBAI на 10 000 ₽ на два других обучения:
— Математика для Data Science
— Алгоритмы и структуры данных
После этих курсов вы перестанете быть «тем, кто делает отчеты» и станете архитектором умных систем. А это совсем другой уровень зарплаты и востребованности.
👉 Успейте использовать промокод и забрать новый курс по приятной цене до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A
Проблема большинства спецов: вы отлично знаете pandas, sklearn и даже можете настроить нейронку. Но когда дело доходит до создания автономных систем, которые принимают решения без человека — тупик.
При этом большинство курсов по ИИ либо для программистов (и там про API больше, чем про данные), либо академические (теория без практики).
🔥Поэтому мы запускаем курс «AI-агенты для DS-специалистов»
🧐 Что будет на курсе:
— Рассмотрим реализацию памяти в цепочках langchain и создадим пару простых агентов.
— Соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества.
— Изучим основные понятия мультиагентных систем (MAS) и библиотеки для их построения.
— Рассмотрим протокол MCP и фреймворк FastMCP, создадим end-to-end приложение.
🎁 В честь запуска курса мы дарим промокод PROGLIBAI на 10 000 ₽ на два других обучения:
— Математика для Data Science
— Алгоритмы и структуры данных
После этих курсов вы перестанете быть «тем, кто делает отчеты» и станете архитектором умных систем. А это совсем другой уровень зарплаты и востребованности.
👉 Успейте использовать промокод и забрать новый курс по приятной цене до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A
Как выбрать отдельный столбец DataFrame?
Существует несколько способов выбора одного столбца из dataframe: Используя оператор «точка», мы можем получить доступ к любому столбцу фрейма данных.
Dataframe.column_name
Другой способ выбора столбца — использование квадратных скобок [].
DataFrame[column_name]
Библиотека собеса по Python
Dataframe.column_name
Другой способ выбора столбца — использование квадратных скобок [].
DataFrame[column_name]
Библиотека собеса по Python
😱 Вся правда об увольнениях в IT в 2025-м
Пока все молчат о том, что происходит на рынке, мы решили выяснить реальную картину. Без прикрас и корпоративного пиара.
Но для этого нам нужна ваша помощь! Мы собираем данные от разработчиков, тестировщиков, менеджеров и всех, кто работает в ИТ, чтобы создать честное исследование о:
— реальных причинах массовых увольнений
— судьбе тех, кто остался за бортом IT-рынка
— том, сколько времени сейчас нужно на поиск работы
Почему это важно? Потому что сила в правде. Зная реальную ситуацию, вы сможете лучше понимать тренды рынка и планировать карьеру.
⚡️Пройдите опрос и помогите всему сообществу: https://clc.to/yJ5krg
Пока все молчат о том, что происходит на рынке, мы решили выяснить реальную картину. Без прикрас и корпоративного пиара.
Но для этого нам нужна ваша помощь! Мы собираем данные от разработчиков, тестировщиков, менеджеров и всех, кто работает в ИТ, чтобы создать честное исследование о:
— реальных причинах массовых увольнений
— судьбе тех, кто остался за бортом IT-рынка
— том, сколько времени сейчас нужно на поиск работы
Почему это важно? Потому что сила в правде. Зная реальную ситуацию, вы сможете лучше понимать тренды рынка и планировать карьеру.
⚡️Пройдите опрос и помогите всему сообществу: https://clc.to/yJ5krg
Устали самостоятельно тыкаться в Excel или мучительно изучать SQL и Python?
Это объявление для всех начинающих аналитиков и тех, кто пока смотрит в сторону метрик, цифр и анализа.
📌 2-6 июня пройдет бесплатный интенсив «Введение в аналитику данных» от школы Changellenge >> Education.
Там всё, что нужно, чтобы разобраться с азами в работе с данными:
🔹 Базовый функционал SQL, Excel и Python,
🔹 Практика на реальных базах данных,
🔹 3 практических кейса, подобные тем, что аналитики решают ежедневно в работе,
🔹 Работа с 3 экспертами-практиками из Wildberries, VK и банка Точка!
5 дней в специальном телеграм-канале вы будете смотреть видео от экспертов и получать задания. И всё это время рядом будет куратор, который подскажет, если возникнуть вопросы.
✅ Можно получить сертификат об обучении.
✅ Каждый участник получает набор бонусов, среди которых — грант до 60 000 рублей на курсы по аналитике.
Бонусы и программа интенсива указаны на сайте.
📌 Переходите, изучайте, регистрируйтесь до 2 июня: https://u.to/OIFHIg
Реклама. ООО «ВЫСШАЯ ШКОЛА АНАЛИТИКИ И
СТРАТЕГИИ», ИНН 7716917009. Erid 2VtzqwwvHU9
Это объявление для всех начинающих аналитиков и тех, кто пока смотрит в сторону метрик, цифр и анализа.
📌 2-6 июня пройдет бесплатный интенсив «Введение в аналитику данных» от школы Changellenge >> Education.
Там всё, что нужно, чтобы разобраться с азами в работе с данными:
🔹 Базовый функционал SQL, Excel и Python,
🔹 Практика на реальных базах данных,
🔹 3 практических кейса, подобные тем, что аналитики решают ежедневно в работе,
🔹 Работа с 3 экспертами-практиками из Wildberries, VK и банка Точка!
5 дней в специальном телеграм-канале вы будете смотреть видео от экспертов и получать задания. И всё это время рядом будет куратор, который подскажет, если возникнуть вопросы.
✅ Можно получить сертификат об обучении.
✅ Каждый участник получает набор бонусов, среди которых — грант до 60 000 рублей на курсы по аналитике.
Бонусы и программа интенсива указаны на сайте.
📌 Переходите, изучайте, регистрируйтесь до 2 июня: https://u.to/OIFHIg
Реклама. ООО «ВЫСШАЯ ШКОЛА АНАЛИТИКИ И
СТРАТЕГИИ», ИНН 7716917009. Erid 2VtzqwwvHU9
Что такое dict comprehension?
Dict comprehension — это способ конструирования словарей в одну строку, аналогичный list comprehension.
Синтаксис dict comprehension: {ключ: значение for элемент in итерируемый_объект if условие}
Основные преимущества dict comprehension:
— Краткость и читабельность по сравнению с обычным циклом.
— Более высокая производительность за счет оптимизации.
— Удобство создания словарей «на лету» по данным.
Dict comprehension используется для:
— Преобразования данных из одного вида в другой.
— Создания словарей на основе списков или других итерируемых объектов.
— Фильтрации и обработки данных в процессе создания словаря.
Библиотека собеса по Python
Синтаксис dict comprehension: {ключ: значение for элемент in итерируемый_объект if условие}
Основные преимущества dict comprehension:
— Краткость и читабельность по сравнению с обычным циклом.
— Более высокая производительность за счет оптимизации.
— Удобство создания словарей «на лету» по данным.
Dict comprehension используется для:
— Преобразования данных из одного вида в другой.
— Создания словарей на основе списков или других итерируемых объектов.
— Фильтрации и обработки данных в процессе создания словаря.
Библиотека собеса по Python