Как закомментировать и раскомментировать строки кода
В будущем вы довольно часто будете сталкиваться с таким понятием, как «закомментированный код«. Это практика добавления символа # в начале вашего кода. Таким образом, можно на всякий случай убрать какой-то кусок кода, сделав его на данный момент нерабочим.
В будущем вы довольно часто будете сталкиваться с таким понятием, как «закомментированный код«. Это практика добавления символа # в начале вашего кода. Таким образом, можно на всякий случай убрать какой-то кусок кода, сделав его на данный момент нерабочим.
Для чего используется *args в Python?
В Python форма *args с одной звездочкой используется в качестве параметра для отправки функциями списка аргументов, которые не являются ключевыми словами с переменной длиной. Стоит отметить, что звездочка (*) является важным элементом, так как args представляет собой общепринятую идиому, хотя она и не принуждается к использованию языком.
В Python форма *args с одной звездочкой используется в качестве параметра для отправки функциями списка аргументов, которые не являются ключевыми словами с переменной длиной. Стоит отметить, что звездочка (*) является важным элементом, так как args представляет собой общепринятую идиому, хотя она и не принуждается к использованию языком.
Для чего используется kwargs в Python?
Форма **kwargs с двумя звездочками используется в качестве параметра для отправки в функции списка аргументов переменной длины без ключевого слова. Две звездочки () также являются важным элементом, так как kwargs представляет собой общепринятую идиому, хотя она и не принуждается к использованию языком.
Форма **kwargs с двумя звездочками используется в качестве параметра для отправки в функции списка аргументов переменной длины без ключевого слова. Две звездочки () также являются важным элементом, так как kwargs представляет собой общепринятую идиому, хотя она и не принуждается к использованию языком.
Потребление памяти при сортировке в Python
Сначала сравним, сколько памяти потребляет каждая из функций. Для отслеживания максимального использования памяти, используем встроенный модуль resource. Так как данный модуль позволяет отслеживать использование памяти для одного потока, мы запускаем сортировку списка в отдельном потоке. Также можно использовать FunctionSniffingClass, включенный в репозитории.
Сначала сравним, сколько памяти потребляет каждая из функций. Для отслеживания максимального использования памяти, используем встроенный модуль resource. Так как данный модуль позволяет отслеживать использование памяти для одного потока, мы запускаем сортировку списка в отдельном потоке. Также можно использовать FunctionSniffingClass, включенный в репозитории.
Выход пользователя из профиля на Django
Пользователь успешно прошел процедуру аутентификации, но… как теперь выйти? Можно было бы зайти в админку и выйти оттуда, однако есть способ получше. Добавим ссылку выхода, которая будет перенаправлять человека на домашнюю страницу. Благодаря системе аутентификации Django, добиться такого сценария проще простого.
В файле шаблона base.html добавим ссылку {% url 'logout' %} для выхода сразу после приветствия пользователя.
Пользователь успешно прошел процедуру аутентификации, но… как теперь выйти? Можно было бы зайти в админку и выйти оттуда, однако есть способ получше. Добавим ссылку выхода, которая будет перенаправлять человека на домашнюю страницу. Благодаря системе аутентификации Django, добиться такого сценария проще простого.
В файле шаблона base.html добавим ссылку {% url 'logout' %} для выхода сразу после приветствия пользователя.
Потребление памяти при сортировке в Python
Сначала сравним, сколько памяти потребляет каждая из функций. Для отслеживания максимального использования памяти, используем встроенный модуль resource. Так как данный модуль позволяет отслеживать использование памяти для одного потока, мы запускаем сортировку списка в отдельном потоке. Также можно использовать FunctionSniffingClass, включенный в репозитории.
Сначала сравним, сколько памяти потребляет каждая из функций. Для отслеживания максимального использования памяти, используем встроенный модуль resource. Так как данный модуль позволяет отслеживать использование памяти для одного потока, мы запускаем сортировку списка в отдельном потоке. Также можно использовать FunctionSniffingClass, включенный в репозитории.
Резюме статьи
Gensim — отличный пакет Python для большого количества задач нейролингвистического программирования (НЛП). Он включает в себя довольно надежную функцию резюмирования, которой достаточно легко пользоваться. Она реализует разновидность алгоритма TextRank.
Для использования этой функции нам нужна лишь одна строчка кода
Gensim — отличный пакет Python для большого количества задач нейролингвистического программирования (НЛП). Он включает в себя довольно надежную функцию резюмирования, которой достаточно легко пользоваться. Она реализует разновидность алгоритма TextRank.
Для использования этой функции нам нужна лишь одна строчка кода
Как индексируются списки в Python
Списки поддерживают порядок элементов.
Каждый элемент имеет собственный порядковый номер — индекс, который можно использовать для доступа к самому элементу.
Индексы в Python (и любом другом современном языке программирования) начинаются с 0 и увеличиваются для каждого элемента в списке.
Списки поддерживают порядок элементов.
Каждый элемент имеет собственный порядковый номер — индекс, который можно использовать для доступа к самому элементу.
Индексы в Python (и любом другом современном языке программирования) начинаются с 0 и увеличиваются для каждого элемента в списке.
Автоматизация настройки окружения с помощью pipenv
pipenv — это инструмент для управления зависимостями и виртуальными окружениями в Python. Он упрощает процесс настройки окружения и управление пакетами, позволяя избежать конфликтов версий и упростить работу с зависимостями.
pipenv — мощный инструмент для управления окружениями и зависимостями в Python. Он значительно упрощает процесс настройки окружений и помогает избежать распространенных проблем, связанных с зависимостями. Попробуйте использовать его в своих проектах, чтобы сделать процесс разработки более удобным и организованным!
pipenv — это инструмент для управления зависимостями и виртуальными окружениями в Python. Он упрощает процесс настройки окружения и управление пакетами, позволяя избежать конфликтов версий и упростить работу с зависимостями.
pipenv — мощный инструмент для управления окружениями и зависимостями в Python. Он значительно упрощает процесс настройки окружений и помогает избежать распространенных проблем, связанных с зависимостями. Попробуйте использовать его в своих проектах, чтобы сделать процесс разработки более удобным и организованным!
Оператор морж (:=) или способ записывать данные в переменную о котором вы не знали
Начиная с Python 3.8, появился новый синтаксис под названием «оператор морж» или walrus operator, который может присваивать значения переменным как часть более крупного выражения.
Оператор := получил свое милое название из-за глаз и бивней моржа.
Начиная с Python 3.8, появился новый синтаксис под названием «оператор морж» или walrus operator, который может присваивать значения переменным как часть более крупного выражения.
Оператор := получил свое милое название из-за глаз и бивней моржа.
Давно хотели просмотреть содержимое внешнего файла?
Часто вам может понадобиться скопировать в свой код несколько строк кода из внешнего файла. Команда %pycat избавит вас от долгой процедуры извлечения определенных данных из файла и их копирования в другой файл. Она позволяет просматривать содержимое любого файла в любом каталоге.
Часто вам может понадобиться скопировать в свой код несколько строк кода из внешнего файла. Команда %pycat избавит вас от долгой процедуры извлечения определенных данных из файла и их копирования в другой файл. Она позволяет просматривать содержимое любого файла в любом каталоге.