В последний год или около того, и с моим повышенным вниманием к данным ribo-seq я полностью осознал, что означает термин большие данные. Исследования ribo-seq в их необработанном виде могут легко охватить сотни ГБ, что означает, что их обработка как своевременной, так и эффективной требует некоторого обдумывания. В этом посте, и, надеюсь, в следующем, я хочу подробно описать некоторые из методов, которые я придумала (собрал из разных статей в интернете), которые помогают мне получать данные такого масштаба. В частности, я буду подробно описывать методы для Python, хотя некоторые методы можно перенести на другие языки.

В этом коротком руководстве мы покажем вам, как выполнять вызовы API для API геолокации Google. Цель состоит в том, чтобы иметь возможность быстро и легко получать данные адреса, почтового индекса или просто города с помощью API, который является важной частью Google Maps.

Все в сообществе Python слышали о Celery хотя бы один раз, и, возможно, уже работали с ним. По сути, это удобный инструмент, который помогает запускать отложенный или выделенный код в отдельном процессе или даже на отдельном компьютере или сервере. Это экономит время и усилия на многих уровнях.

Функция range является одной из встроенных функций, доступных в Python. Он генерирует серию целых чисел, от значения start до stop, указанного пользователем. Мы можем использовать его для цикла for и обходить весь диапазон как список.

В программировании на Python у нас есть две функции range() и xrange(), которые генерируют целые числа из заданного начального и конечного значений. Здесь мы обсуждаем основные различия между функциями xrange и range.

Вы хотите узнать, как генерировать диапазон чисел с плавающей запятой в ​​Python? В этом руководстве вы найдете много способов получения значений с плавающей запятой в пределах заданного диапазона.

Допустим, вы ищете в Интернете некоторые необработанные данные, необходимые для проекта, и наткнулись на веб-страницу такого содержания:

Самые популярные библиотеки, используемые веб-разработчиками в Python, это Beautiful soup, Scrapy и Selenium, но у каждой библиотеки есть свои плюсы и минусы. Ничто не идеально в этом мире. Чтобы объяснить различные аспекты каждой библиотеки и ее различия, прежде всего я хотел бы начать с реализации ядра каждого модуля и его рабочего механизма. после этого мы углубимся в различные различия каждого модуля. Давайте начнем наше объяснение с библиотеки Scrapy.

В первые дни работы программистом на Python все мы сталкиваемся с тем или иным типом странной ошибки в нашем коде, которая после нескольких болезненных часов в StackOverflow оказывается не ошибкой, а функцией Python. Вот как все работает в Python. Ниже приведены 5 самых распространенных ошибок, которые делают большинство начинающих программистов на Python. Давайте немного о них узнаем, чтобы сэкономить несколько часов, задавая вопросы на страницах и в группах в Facebook.

Вы здесь, потому что:

1. Вы используете ОС Windows версии 10+
2. Вы хотели бы использовать несколько версий Python на одном компьютере
3. Вы устали от интернета, говорящего вам «Просто используйте Virtualenv»