По моему опыту, общая проблема с приложениями, управляющими данными с помощью Python - это незнание, какой инструмент использовать для какой работы. Я думаю, что само собой разумеется, что использование правильного инструмента для работы - это большая часть того, что мы делаем. Трудно понять, с чего начать, если можно было начать где угодно. Однако я снова и снова сталкивался с вопросом: «Следует ли мне изучать Flask или Django?» Короткий ответ: и то и другое!

"Здесь должен быть только один - и желательно только один - очевидный способ сделать это» - говорит дзен Python. Тем не менее, есть области, где даже опытные программисты спорят о том, что делать, а что нет.

Одна из этих областей - классы Python. Заимствованные из объектно-ориентированного программирования, это довольно красивые конструкции, которые вы можете расширять и изменять по мере написания кода.

Спортивная аналитика - одно из важнейших направлений науки о данных. Прогресс в методах сбора и анализа данных сделал команды более привлекательными для адаптации стратегий, основанных на аналитике данных.

PyQt - это пакет Python для работы с кроссплатформенным графическим интерфейсом Qt.

По сути, вы можете писать код где угодно, и он будет работать на каждой ОС любого пользователя.

Замена всех или n вхождений подстроки в заданной строке - довольно распространенная проблема манипуляций со строками и обработки текста в целом. К счастью, большинство этих задач упрощается в Python благодаря огромному набору встроенных функций, включая эту.

Python имеет набор встроенных библиотечных объектов и функций, которые помогут нам в решении этой задачи. В этом руководстве мы узнаем, как проверить, пуст ли файл или каталог в Python.

В этой статье мы рассмотрим несколько примеров того, как проверить, является ли переменная числом в Python.

Анализ и визуализация данных - самый важный и трудоемкий процесс. Нам нужно потратить много времени, чтобы четко проанализировать, о чем эти данные и что они пытаются рассказать. Мы используем различные типы библиотек и функций Python для визуализации шаблонов и аномалий в наборе данных, чтобы познакомиться с набором данных.  

Человеческий мозг может легко распознавать и различать объекты на изображении. Например, имея изображение кошки и собаки, за наносекунды мы различаем их, и наш мозг воспринимает это различие. Если машина имитирует это поведение, она максимально приближена к искусственному интеллекту. Впоследствии область компьютерного зрения направлена ​​на имитацию системы зрения человека - и было много вех, которые преодолели барьеры в этом отношении.Более того, в наши дни машины могут легко различать разные изображения, обнаруживать предметы и лица и даже генерировать изображения людей, которых не существует! Очаровательно, не правда ли? Одним из моих первых опытов, когда я начинал работать с компьютерным зрением, была задача классификации изображений. Сама способность машины различать объекты ведет к большему количеству направлений исследований, например, к различению людей.

Существует более гибкий способ записи функций на лету, и они называются лямбда-функциями. Это потому, что мы используем ключевое слово lambda. Например, мы пишем функцию, называемую  raise_number_to_power лямбда-функцией. После ключевого слова лямбда мы указываем имена аргументов, то есть x и y. Затем мы используем двоеточие, за которым следует выражение, определяющее, что мы хотим вернуть функцией.