Get Mystery Box with random crypto!

Python/ django

Logo of telegram channel pythonl — Python/ django P
Logo of telegram channel pythonl — Python/ django
Channel address: @pythonl
Categories: Technologies
Language: English
Subscribers: 41.46K
Description from channel

admin @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ai_machinelearning_big_data -ML
@ArtificialIntelligencedl -AI
@datascienceiot - ml 📚
@pythonlbooks -📚books

Ratings & Reviews

3.00

2 reviews

Reviews can be left only by registered users. All reviews are moderated by admins.

5 stars

1

4 stars

0

3 stars

0

2 stars

0

1 stars

1


The latest Messages 4

2023-05-30 10:39:30
Example that demonstrates how to use Redis with the redis-py library, which is a popular Redis client for Python.

Redis – это быстрое хранилище данных типа «ключ‑значение» в памяти с открытым исходным кодом.
Ниже приведен пример, демонстрирующий, как использовать Redis с библиотекой redis-py, которая является популярным клиентом Redis для Python.

$ pip install redis

import redis

# Create a Redis client
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# String Operations
r.set('mykey', 'Hello Redis!')
value = r.get('mykey')
print(value) # Output: b'Hello Redis!'

# List Operations
r.lpush('mylist', 'element1')
r.lpush('mylist', 'element2')
r.rpush('mylist', 'element3')
elements = r.lrange('mylist', 0, -1)
print(elements) # Output: [b'element2', b'element1', b'element3']

# Set Operations
r.sadd('myset', 'member1')
r.sadd('myset', 'member2')
r.sadd('myset', 'member3')
members = r.smembers('myset')
print(members) # Output: {b'member2', b'member1', b'member3'}

# Hash Operations
r.hset('myhash', 'field1', 'value1')
r.hset('myhash', 'field2', 'value2')
value = r.hget('myhash', 'field1')
print(value) # Output: b'value1'

# Sorted Set Operations
r.zadd('mysortedset', {'member1': 1, 'member2': 2, 'member3': 3})
members = r.zrange('mysortedset', 0, -1)
print(members) # Output: [b'member1', b'member2', b'member3']

# Delete a key
r.delete('mykey')

# Close the Redis connection
r.close()

Github

@pythonl
5.5K viewsedited  07:39
Open / Comment
2023-05-29 09:54:41 6 Python f-strings tips and tricks

f-строки в Python обеспечивают более читабельный, лаконичный и менее подверженный ошибкам способ форматирования строк, чем традиционное форматирование строк. Они обладают множеством полезных функций, которые обязательно пригодятся в повседневной работе.

1. String Interpolation
The most used f-string feature by far is string interpolation. All you need to do is wrap the value or variable in curly braces ({}) and you're good to go.

str_val = 'apples'
num_val = 42

print(f'{num_val} {str_val}') # 42 apples

2. Variable names
Apart from getting a variable's value, you can also get its name alongside the value.

str_val = 'apples'
num_val = 42

print(f'{str_val=}, {num_val = }') # str_val='apples', num_val = 42

3. Mathematical operations
Not syntactically unlike variable names, you can also perform mathematical operations in f-strings.

num_val = 42

print(f'{num_val % 2 = }') # num_val % 2 = 0

4. Printable representation
Apart from plain string interpolation, you might want to get the printable representation of a value.

str_val = 'apples'

print(f'{str_val!r}') # 'apples'

5. Number formatting
Numbers are a great candidate for this. If, for example, you want to trim a numeric value to two digits after the decimal, you can use the .2f format specifier.

price_val = 6.12658

print(f'{price_val:.2f}') # 6.13

6. Date formatting
Finally, dates can also be formatted the same way as numbers, using format specifiers. As usual, %Y denotes the full year, %m is the month and %d is the day of the month.

from datetime import datetime;

date_val = datetime.utcnow()

print(f'{date_val=:%Y-%m-%d}') # date_val=2021-07-09

String Formatting Best Practices
F-strings или как сделать код чуть более быстрым

@pythonl
5.6K views06:54
Open / Comment
2023-05-28 10:18:49 Pydantic: 10 Most Common Usage Patterns

Pydantic: 10 наиболее распространенных вариантов использования

1. Basic Data Validation
Use Pydantic models to validate incoming data easily.

from pydantic import BaseModel

class User(BaseModel):
name: str
age: int

user = User(name='John Doe', age=30)

2. Default Values
Define default values for your model fields.

class User(BaseModel):
name: str
age: int = 18 # Default value

3. Optional Fields
Mark fields as optional using the Optional type.

from typing import Optional

class User(BaseModel):
name: str
age: Optional[int] = None

4. Custom Validators
Create custom validators with the @validator decorator.

from pydantic import validator

class User(BaseModel):
name: str
age: int

@validator('age')
def validate_age(cls, value):
if value < 18:
raise ValueError('User must be 18+')
return value

5. Nested Models

Use Pydantic models to validate nested data structures.

class Address(BaseModel):
street: str
city: str

class User(BaseModel):
name: str
age: int
address: Address

6. Lists of Models
Handle lists of a specific model.

from typing import List

class User(BaseModel):
name: str
age: int

class UserList(BaseModel):
users: List[User]

7. Union Fields
Use Union to allow a field to be one of several types.

from typing import Union

class User(BaseModel):
identifier: Union[str, int]

8. Value Constraints
Impose constraints on values using Field.

from pydantic import Field

class User(BaseModel):
name: str
age: int = Field(..., gt=0, lt=120) # Greater than 0, less than 120

9. Aliases for Fields

Define aliases for model fields, which can be useful for fields that are Python keywords.

class User(BaseModel):
name: str
class_: str = Field(alias='class')

10. Recursive Models
Make models that can contain themselves.

from typing import Optional

class TreeNode(BaseModel):
value: int
left: Optional['TreeNode'] = None
right: Optional['TreeNode'] = None

TreeNode.update_forward_refs() # Resolve string annotations

pydantic

@pythonl
5.6K viewsedited  07:18
Open / Comment
2023-05-26 17:46:08
Difference between Numpy’s All and Any Methods

If you want to get the row whose ALL values satisfy a certain condition, use numpy’s all method. To get the row whose AT LEAST one value satisfies a certain condition, use numpy’s any method.

Если вы хотите получить строку, ВСЕ значения которой удовлетворяют определенному условию, используйте метод numpy's all. Чтобы получить строку, в которой хотя бы одно значение удовлетворяет определенному условию, используйте метод numpy's any.

В приведенном коде показана разница в выводах между all и any.


import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 1], [2, 2, 5]])

# get the rows whose all values are fewer than 3
mask_all = (a<3).all(axis=1)
print(a[mask_all])
"""
[[1 2 1]]
"""

mask_any = (a<3).any(axis=1)
print(a[mask_any])
"""
[[1 2 1]
[2 2 5]]
"""

Numpy docs

@pythonl
5.6K views14:46
Open / Comment
2023-05-24 14:18:57
D-Tale: A Python Library to Visualize and Analyze your Data Without Code

The GIF above shows how your DataFrame will look like when using D-Tale. D-Tale is also useful for analyzing and visualizing your data without code.

D-Tale: Библиотека Python для визуализации и анализа данных без кода

В приведенном выше GIF показано, как будет выглядеть ваш DataFrame при использовании D-Tale. D-Tale также полезен для анализа и визуализации данных без кода.

D-Tale.

@pythonl
6.1K viewsedited  11:18
Open / Comment
2023-05-23 13:02:56
tmuxp

A session manager for tmux. Built on libtmux.

Менеджер сессий для tmux. Написан на базе libtmux.

Github

@pythonl
6.2K views10:02
Open / Comment
2023-05-23 10:51:21
PyGitHub

If you want to manage your Github resources (repositories, user profiles, organizations, etc.) from Python scripts, try PyGithub. Above is an example to get a list of Github repositories when searching for a certain topic.

Если вы хотите управлять Github (репозиториями, профилями пользователей, организациями и т.д.) с помощью скриптов на Python, попробуйте PyGithub. Выше приведен пример получения списка репозиториев Github при поиске определенной темы.

$ pip install PyGithub

Github
Документация

@pythonl
3.8K views07:51
Open / Comment
2023-05-21 11:08:32
Errbot

Errbot is a chatbot. It allows you to start scripts interactively from your chatrooms for any reason: random humour, chatops, starting a build, monitoring commits, triggering alerts...

Errbot - это чат-бот, который можно подключить к чату, при этом бот будет вести осмысленный и интересный диалог.

Github

@pythonl
4.3K views08:08
Open / Comment
2023-05-20 15:31:23
9 must-have Python developer tools.

9 обязательных инструментов Python разработчика.

1. PyCharm IDE

2. Jupyter notebook

3. Keras

4. Pip Package

5. Python Anywhere

6. Scikit-Learn

7. Sphinx

8. Selenium

9. Sublime Text

@pythonl
1.2K views12:31
Open / Comment
2023-05-20 13:39:49 С++ Академия - это канал/школа + под руководством опытного сеньора-программиста.

Если вы все еще не нашли хорошую работу в ит, ваше обучение неэффективно!

Извините, но это чистая правда.

Мы предлагаем обучение языку C++ в видеоуроках и практических заданиях, выполнять которые можно удаленно в любом месте.

Знания языка С++ – это отличная инвестиция времени в будущую профессию, а сами уроки совершенно бесплатны.

Изучить C++
1.1K viewsedited  10:39
Open / Comment