Недавно я прослушал курс "Структуры данных и алгоритмы" в рамках своего стремления изучить программирование и концепции компьютерных наук более низкого уровня. Как говорится, лучший способ укрепить свои знания в чем-то - это научить кого-то другого, и поскольку я уже выполнил свою квоту по скучным разговорам с партнером о кодинге на месяц (возможно, на год), я решил написать серию постов с некоторыми из тех вещей, которые я узнал. Это один из таких постов.

Мы, разработчики, всегда любим экспериментировать с API, чтобы автоматизировать нашу скучную деятельность. А с помощью Discord API мы можем автоматизировать эти вещи с помощью ботов Discord.

В этой статье мы рассмотрим, как создать бота Discord с помощью NodeJs, а также добавим к нему несколько функций!

Звучит интересно?

Итак, Не откладывая Дальше, НАЧИНЕМ!

В этой статье мы рассмотрим Python и FastAPI, объединив персистентность с MongoDB. Также мы посмотрим, как использовать MongoDB с Docker.

Первый шаг в настройке MongoDB с помощью Docker включает проверку работоспособности Docker в вашей системе. Убедившись, что Docker активен, вы можете двигаться дальше, создав контейнер базы данных MongoDB. Для этого выполните следующую команду в своем терминале:

Эта статья была первоначально написана Верном Анчетой в блоге разработчиков Honeybadger.

Как веб-разработчики, мы все знакомы с моделью запрос-ответ. Обычно это происходит примерно так:

• Пользователь заходит на страницу с помощью браузера.

Node.js постоянно развивается, и новые версии выходят очень часто. Мы можем обновить Node, установленный в нашей системе, чтобы получить новую версию с новыми функциями и исправлениями ошибок, но при регулярной установке обновлений становится трудно отслеживать, какую версию мы установили последней.

Функция to_excel() в Pandas используется для экспорта данных в файл Excel. Всего за несколько строк кода мы можем взять наш массив данных и экспортировать его в файл Excel. Нам нужно только указать имя файла, а всё остальное Pandas сделает за нас. Это всё равно что сказать компьютеру: "Эй, сохрани эту таблицу в файл Excel", и он сделает всю работу за кулисами. Эта функция очень полезна, когда мы хотим поделиться нашими данными или работать с другими программами, которые понимают файлы Excel.

Мы знаем, что определение среднего значения — это сумма всех значений, деленная на количество значений. Аналогичным образом, метод mean() в Pandas также используется для расчета среднего значения значений в DataFrame. Его можно применить ко всему DataFrame или вдоль определенной оси (строки или столбцы). Этот метод особенно полезен для численного анализа данных.

Функция read_excel() входит в состав библиотеки Pandas языка Python и предназначена для чтения данных из файлов Excel. Файлы Excel обычно используются для хранения табличных данных, а функция read_excel() обеспечивает удобный и гибкий способ импорта этих табличных данных для анализа и манипулирования ими в среде Python. В этом уроке мы разберемся, как можно прочитать файл Excel в Pandas DataFrame с помощью функции read_excel(). Давайте начнем.

Готовы окунуться в мир программирования на Python? В этом уроке мы рассмотрим создание Keylogger— инструмента наблюдения, предназначенного для отслеживания и записи каждого нажатия клавиш на клавиатуре компьютера.

Важно отметить, что хотя Keylogger имеют законное применение, например мониторинг производительности сотрудников или родительский контроль, хакеры могут использовать их не по назначению для захвата конфиденциальной информации.

Node.js, широко используемая среда выполнения JavaScript, позволяет разработчикам создавать масштабируемые и эффективные серверные приложения. Однако по мере роста проектов и увеличения зависимостей могут возникать конфликты версий, усложняющие процесс разработки. Одним из распространенных источников проблем является сообщение об ошибке, в котором говорится, что «The engine node is incompatible with this module».