Вы когда-нибудь задумывались, можете ли вы создать свой собственный простой калькулятор сбережений, чтобы отслеживать свой баланс и расходы? Что ж, если вы знаете Python, вы можете все. Здесь на сцену выходит Tkinter на Python, который упрощает создание приложения. В этой статье давайте посмотрим, как мы можем создать приложение, которое поможет нам экономить и тратить деньги с помощью Tkinter.

Добро пожаловать в новое руководство, здесь мы узнаем о модуле Wikipedia в Python. Мы увидим, как можно осуществлять поиск данных с помощью API Википедии. Скраппинг данных - это автоматизированное извлечение информации с веб-сайтов или других источников в интернете. Давайте посмотрим, как мы можем использовать самый информативный сайт в интернете, то есть Википедию, в наших Python-приложениях.

Привет любителям Python! Добро пожаловать в еще одну группу информативного контента, где мы узнаем о поиске версий модулей Python.

Почему проверка версий модулей Python имеет значение

В модулях Python проверка версии означает выяснение номера версии модуля, установленного в вашей настройке Python.

Генераторы — это специальные функции, в которых выполнение не происходит сразу, как в традиционных функциях. Вместо этого генераторы могут приостановить выполнение и возобновить его позже с той же точки.

По определению, генераторы — это функции, содержащие один или несколько yield операторов. Этот yield оператор аналогичен оператору return за исключением того, что при его обнаружении он не приводит к немедленному завершению функции. Вместо этого он заставляет функцию приостановить свое выполнение и возвращает заданное значение (если оно есть) вызывающей стороне. Затем выполнение можно возобновить, вызвав функцию next() генератора.

Знаете ли вы, что генерировать PDF-файлы с помощью Python так легко и просто? Это возможно благодаря модулю PDFkit в Python. Мы знаем, что документы в формате PDF выглядят одинаково на любом устройстве, что делает его широко используемым и надежным форматом для обмена информацией. Следовательно, конвертация в PDF крайне необходима. Итак, в этой статье мы рассмотрим, как можно конвертировать веб-страницы, URL-адреса и тексты в формат PDF.

В последние годы, выступая в качестве наставника в различных буткемпах по кодингу, я имел уникальную возможность направлять и поддерживать множество начинающих разработчиков, страстно желающих заявить о себе в сфере облачных технологий и DevOps. Среди этих начинающих инженеров я заметил одну постоянную тему: они стремятся погрузиться в сложность облачных вычислений, но часто чувствуют себя подавленными огромным количеством доступных языков программирования и инструментов. Это осознание подтолкнуло меня к мысли о создании всеобъемлющего, но доступного руководства, которое прольет свет на основные языки программирования для тех, кто начинает свой путь в облачной инженерии.

В этой статье мы создадим простой RESTful API, используя Python 3 и FastAPI.

Но что такое FastAPI?

FastAPI — это современная, быстрая (высокопроизводительная) веб-инфраструктура для создания API с помощью Python 3.6+ на основе стандартных подсказок типов Python.

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:

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.