Использование лямбда-функции для сортировки списков в Python
Рассмотрели на простых примерах использование лямбда-функции для сортировки списка чисел, кортежей, словарей и вложенного списка.
5 незаменимых функций Pandas для Data Science
Рассматриваем функции pandas для работы с датасетами: count(), idxmin() и idxmax(), cut(), pivot_table(), nsmallest() и nlargest().
Чтение и запись переменных окружения в Python
Переменные окружения используются, чтобы изменить конфигурацию системы. В этом уроке мы рассмотрим основные функции Python для работы с ними
4 полезных приема работы с Python
Прочитав эту статью, вы научитесь избегать ненужных циклов for, более эффективно получать доступ к элементам словаря и многому другому!
Генераторы списков в Python для начинающих
Генератор списков – это простой для чтения, компактный и элегантный способ создания списка из любого существующего итерируемого объекта.
Используем цикл for для вычисления вероятностей
Из этой статьи вы узнаете, почему циклы (в частности — циклы for) незаменимы в построении статистических моделей.
Регулярные выражения в Python
Регулярные выражения, иногда называемые re, regex или regexp, представляют собой последовательности символов, составляющие шаблоны, соответствия которым ищутся в строке или тексте. Для работы с regexp в Python есть встроенный модуль re.
Использование функции sleep() в Python
В этой статье мы рассмотрим несколько примеров, которые позволят вам получше познакомиться с методом sleep() в Python.
Как в Python 3.9 исправили декораторы и улучшили словари
Рассказываем о трех основных улучшениях, появившихся в версии Python 3.9: обновлении словарей, синтаксисе декораторов, методе .removeprefix().
Как использовать объект timedelta для работы с датами в Python
Вычисляем даты в прошлом и будущем, а также количество времени до или после определенных событий, с помощью объекта timedelta в Python.
