Многомерный анализ данных в python

Введение

Основное отличие методов обучения без учителя от привычных классификаций и регрессий машинного обучения в том, что разметки для данных в этом случае нет. От этого образуются сразу несколько особенностей — во-первых это возможность использования несопоставимо больших объёмов данных, поскольку их не нужно будет размечать руками для обучения, а во-вторых это неясность измерения качества методов, из-за отсутствия таких же прямолинейных и интуитивно понятных метрик, как в задачах обучения с учителем.

Одной из самых очевидных задач, которые возникают в голове в отсутствие явной разметки, является задача снижения размерности данных. С одной стороны её можно рассматривать как помощь в визуализации данных, для этого часто используется метод t-SNE, который мы рассмотрели во второй статье курса. С другой стороны подобное снижение размерности может убрать лишние сильно скоррелированные признаки у наблюдений и подготовить данные для дальнейшей обработки в режиме обучения с учителем, например сделать входные данные более «перевариваемыми» для деревьев решений.

Какие компании используют Python

В основном Python используется стартапами и компаниями, которые разрабатывают крупные проекты. Вот лишь часть огромного списка:

  • Alphabet использует язык для скраппинга в поисковике Google и реализации сервиса YouTube;
  • One Laptop Per Child — для разработки интерфейса и модели функционирования;
  • BitTorrent — для реализации сетей peer-to-peer;
  • Агентство национальной безопасности США — для шифрования и анализа разведданных;
  • ESRI — как инструмент настройки геоинформационных программ;
  • Maya — для создания мультипликации;
  • Pixar, Industrial Light & Magic — для создания анимационных фильмов;
  • Intel, Cisco, HP, Seagate, Qualcomm и IBM — для тестирования;
  • JPMorgan Chase, UBS, Getco и Citadel — для прогнозирования финансового рынка;
  • NASA, Los Alamos, Fermilab, JPL — для научных вычислений;
  • iRobot — для разработки коммерческих роботизированных устройств;
  • IronPort — для реализации почтового сервера.

Кроме того, его используют в Instagram, Positive Technologies, Houdini, Facebook, Yahoo, Red Hat, Dropbox, Pinterest, Quora, Mail.ru и «Яндексе».

План курса

Программа обучения включает видео уроки по изучению Python для начинающих. Благодаря практическим заданиям и тестам, Вы сможете закрепить полученные знания по каждой теме курса.

развернуть все

свернуть все

О курсе Python для начинающих — от новичка до специалиста

1. Введение в Python

  • 1.1 Почему Python?04:24
  • 1.2 Python с технической точки зрения07:26
  • 1.3 Python 2 vs Python 303:04
  • 1.4 Стандартная библиотека03:35
  • 1.5 Редакторы коды для Python04:42
  • 1.6 Инсталлируем дистрибутив Anaconda04:06
  • 1.7 Введение в Anaconda08:40
  • 1.8 Jupyter Notebook не запускается через Anaconda Navigator?03:52
  • 1.9 Тестирование00:15
  • 1.9 Тестирование00:15
  • 1.9 Тестирование00:15

2. Основы Python

  • 2.1 Обзор основных типов данных07:31
  • 2.2 Числа и элементарная математика07:58
  • 2.3 Упражнение по написанию кода: Элементарная арифметика05:00

  • 2.4 Переменные06:19

  • 2.5 Упражнение по написанию кода: Объявление переменных05:00

  • 2.6 bool и None07:23

  • 2.7 Тип string20:59

  • 2.8 Упражнение по написанию кода: Работа со строками05:00

  • 2.9 Функции string23:45

  • 2.10 Форматирование строк09:42

  • 2.11 Операторы сравнения12:59

  • 2.12 Операции над файлами23:12

  • 2.13 Строки и байты: str, bytes, bytearray17:57

  • 2.14 Тестирование00:15

  • 2.14 Тестирование00:15

  • 2.14 Тестирование00:15

  • 2.14 Тестирование00:15

  • 2.14 Тестирование00:15

3. Коллекции, циклы и логика в Python

  • 3.1 list — список15:52

  • 3.2 dict — словарь17:14

  • 3.3 OrderedDict vs dict08:32

  • 3.4 tuple — кортеж06:12

  • 3.5 namedtuple — именованные кортежи07:46

  • 3.6 Логика с условиями08:18

  • 3.7 set — множество18:02

  • 3.8 Цикл for17:27

  • 3.9 list comprehension17:34

  • 3.10 Цикл while, continue, break07:22

  • 3.11 Генераторы17:44

  • 3.12 Домашнее задание: Угадай число01:00

  • 3.13 Решение ДЗ: пишем Игру «угадай число»07:45

  • 3.14 Домашнее задание: Игра в палочки01:00

  • 3.15 Решение ДЗ: пишем Игру в палочки12:52

  • 3.16 Тестирование00:15

  • 3.16 Тестирование00:15

  • 3.16 Тестирование00:15

  • 3.16 Тестирование00:15

  • 3.16 Тестирование00:15

  • 3.16 Тестирование00:15

4. Функции и модули

  • 4.1 Помощь по функциям04:27

  • 4.2 Встроенные функции21:40

  • 4.3 Основы функций20:36

  • 4.4 Лямбды15:42

  • 4.5 Вложенные функции и область видимости переменных12:19

  • 4.6 Декораторы16:30

  • 4.7 Декоратор @wraps06:30

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.8 Тестирование00:15

  • 4.9 Домашнее задание: Парсинг римских чисел01:00

  • 4.10 Решение ДЗ: парсим римские числа07:45

5. Ошибки и исключения. Автоматизированные тесты

  • 5.1 Основы обработки ошибок23:00

  • 5.2 Выброс исключений. Кастомные типы исключений12:10

  • 5.3 Основы юнит-тестирования10:04

  • 5.4 Тестирование00:15

  • 5.4 Тестирование00:15

  • 5.4 Тестирование00:15

  • 5.4 Тестирование00:15

  • 5.4 Тестирование00:15

6. ООП в Python

  • 6.1 Основы классов11:52

  • 6.2 Атрибуты и методы07:43

  • 6.3 Константы. Защищённые и приватные атрибуты. Свойства23:05

  • 6.4 Статические методы — @staticmethod, @classmethod22:27

  • 6.5 Наследование и полиморфизм16:08

  • 6.6 Множественное наследование17:45

  • 6.7 Миксины11:34

  • 6.8 Абстрактный класс и модуль ABC11:00

  • 6.9 Магические методы05:05

  • 6.10 Домашнее задание: Крестики-нолики01:00

  • 6.11 Решение ДЗ: реализуем Крестики-нолики12:39

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

  • 6.12 Тестирование00:15

7. Модули и пакеты

  • 7.1 PyPi и Pip04:30

  • 7.2 Модули и пакеты12:29

  • 7.3 Ещё раз о __name__ и __main__06:34

  • 7.4 Тестирование00:15

  • 7.4 Тестирование00:15

  • 7.4 Тестирование00:15

  • 7.4 Тестирование00:15

8. Дополнительно

  • 8.1 Отладка07:36

  • 8.2 Реализуем Stack09:22

  • 8.3 datetime — даты и время20:07

  • 8.4 Singleton Design Pattern: __new__ and __init__12:29

  • 8.5 Pickle — консервирование10:55

  • 8.6 repr and str, eq and ne, eval16:27

  • 8.7 Deep copy vs Shallow copy19:19

  • 8.8 Enum — перечисления12:07

  • 8.9 Работаем с JSON27:51

  • 8.10 Модуль intertools44:08

  • 8.11 Интроспекция10:43

  • 8.12 Модуль requests25:47

  • 8.13 Управление памятью11:58

  • 8.14 Тестирование00:15

  • 8.14 Тестирование00:15

  • 8.14 Тестирование00:15

  • 8.14 Тестирование00:15

9. Движемся дальше

  • 9.1 Введение в Линтеры13:10

  • 9.2 Виртуальное окружение11:56

  • 9.3 Установка «системного» Python04:51

  • 9.4 Установка PyCharm08:37

  • 9.5 Создаём проект в PyCharm04:57

  • 9.6 Refactoring, Quick Fixes, Debugging в PyCharm14:27

  • 9.7 Type Hints18:55

  • 9.8 Введение в dataclasses07:06

  • 9.9 Домашнее задание: Виселица01:00

  • 9.10 Решение ДЗ: Виселица32:55

  • 9.11 Домашнее задание: Верю-не-верю (истина или ложь)01:00

  • 9.12 Решение ДЗ: Верю-не-верю31:17

Завершение курса — Получение Сертификата

Разбор цикла for

В этом разделе мы разберем цикл for и пройдемся по инструкциям, которые интерпретатор исполняет при выполнении цикла for. Мы будем использовать модуль dis для разборки цикла for. Чтобы быть точным, мы будем использовать метод dis.dis, чтобы получить удобочитаемое представление дизассемблированного байт-кода.

Мы будем использовать тот же простой цикл for, который мы рассматривали до сих пор. Запишем следующий цикл for в файл for_loop.py.

for word in :
  print(word)
else:
  print("See you later!")

Теперь мы можем получить читаемую форму байт-кода, вызвав dis.dismethod. Запустим следующую команду в терминале.

$ python3 -m dis for_loop.py
  1           0 SETUP_LOOP              28 (to 30)
              2 LOAD_CONST               0 (('You', 'are', 'awesome!'))
              4 GET_ITER
        >>    6 FOR_ITER                12 (to 20)
              8 STORE_NAME               0 (word)

  2          10 LOAD_NAME                1 (print)
             12 LOAD_NAME                0 (word)
             14 CALL_FUNCTION            1
             16 POP_TOP
             18 JUMP_ABSOLUTE            6
        >>   20 POP_BLOCK

  4          22 LOAD_NAME                1 (print)
             24 LOAD_CONST               1 ('See you later!')
             26 CALL_FUNCTION            1
             28 POP_TOP
        >>   30 LOAD_CONST               2 (None)
             32 RETURN_VALUE

Каждый из столбцов в разобранном виде представляет следующее:

  1. Колонка 1: номер строки кода.
  2. Колонка 2: знак «>>», если инструкция является целью перехода.
  3. Колонка 3: смещение байт кода в байтах.
  4. Колонка 4: инструкция байт-кода.
  5. Колонка 5: аргументы инструкции. В скобках отображается более понятный для человека имя аргументов.

Теперь давайте шаг за шагом пройдемся по нашему разобранному байт-коду и попытаемся понять, что на самом деле происходит.В этом описание термин TOS означает вершина стека (top of the stack)

строка 1, “for word in :” переводится как:0 SETUP_LOOP 28 (to 30)Этот оператор помещает блок для цикла for в стек. Блок занимает от этой инструкции до 28 байт, то есть до «30»
Это означает, что если в цикле for есть оператор break, управление переместится на «30» байт

Обратите внимание, блок else, будет пропущен если встретится оператор break. 2 LOAD_CONST 0 ((‘You’, ‘are’, ‘awesome!’))
4 GET_ITER
6 FOR_ITER 12 (to 20)Эта инструкция получает TOS, который на данный момент является нашим итератором, и вызывает для него метод next()

Если next() возвращает значение, оно помещается в стек, и будет выполнена следующая инструкция «8 STORE_NAME».
Как только функция next() указывает, что итератор исчерпан (т. к. сработал StopItered), TOS (а именно итератор) будет извлечен из стека, а счетчик байтового кода будет увеличен на 12. Это означает, что элемент управления перейдет к инструкция «20 POP_BLOCK».

8 STORE_NAME 0 (word)

строка 2, “print(word)” переводится как:10 LOAD_NAME 1 (print)
12 LOAD_NAME 0 (word)
14 CALL_FUNCTION 1Это команда вызывает функцию с позиционными аргументами.
Аргументы, связанные с функцией, будут присутствовать в TOS, как мы видели в предыдущей инструкции. Все аргументы выталкиваются до тех пор, пока не получит вызываемый объект, то есть print.
Как только он получает вызываемый объект, он вызывается путем передачи ему всех аргументов.
Как только вызов выполнен, его возвращаемое значение будет передано в TOS. В текущий момент это будет None.

16 POP_TOP
18 JUMP_ABSOLUTE 6Счетчик байт-кода теперь установлен на «6». Это означает, что следующая выполняемая инструкция будет «6 FOR_ITER». Вот так цикл проходит по элементам итератора.
Обратите внимание, что инструкция «6 FOR_ITER» заставит программу выйти из этого цикла и перейти к «20 POP_BLOCK», как только все элементы итератора будут исчерпаны.

20 POP_BLOCK

Обратите внимание, что номер строки 3, т.е., else, не имеет каких-либо конкретных инструкций, связанных с этим. Управление программой естественным образом переходит к следующей инструкции, которая в основном состоит из операторов, связанных с else.
строка 4, “print(“See you later!”)” переводится как:22 LOAD_NAME 1 (print)
24 LOAD_CONST 1 (‘See you later!’)
26 CALL_FUNCTION 1
28 POP_TOP

Следующие две инструкции в основном загружают возвращаемое значение нашего скрипта (None) в стек и возвращают его.30 LOAD_CONST 2 (None)
32 RETURN_VALUE

Вув! Итак, мы закончили с разборкой инструкций для цикла for. Я надеюсь, что это поможет немного лучше понять работу цикла for.

Начало работы с Python

Прежде чем начать использовать Python, необходимо установить его среду исполнения – в данной статье это CPython и соответственно интерпретатор python. Существуют различные способы установки: опытные пользователи могут сами скомпилировать Python из его общедоступного исходного кода, также можно загрузить с Web-сайта www.python.org уже готовые исполняемые файлы для конкретной операционной системы, наконец, многие дистрибутивы Linux поставляются с уже предустановленным интерпретатором Python. В этой статье используется версия Python 2.x для ОС Windows, однако представленные примеры можно запускать на любой версии Python.

После того как программа установки развернет исполняемые файлы Python в указанный каталог, необходимо проверить значения следующих системных переменных:

  • . В этой переменной должен содержаться путь к каталогу, где установлен Python, чтобы его могла найти операционная система.
  • . Эта переменная должна содержать только путь к каталогу, где установлен Python. Также в этом каталоге должен содержаться подкаталог lib, в котором будет выполняться поиск стандартных модулей Python.
  • . Переменная со списком каталогов, содержащих модули расширения, которые будут подключаться к Python (элементы списка должны разделяться системным разделителем).
  • . Не обязательная переменная, определяющая путь к сценарию Python, который должен выполняться каждый раз при запуске интерактивного сеанса интерпретатора Python.

Командная строка для работы с интерпретатором имеет следующую структуру.

Интерактивный режим работы Python

Если запустить интерпретатор, не указывая команды или файла со сценарием, то он запустится в интерактивном режиме. В этом режиме запускается специальная оболочка Python, в которую можно вводить отдельные команды или выражения, а их значение будет немедленно вычисляться. Это очень удобно во время изучения Python, так как можно сразу проверить правильность той или иной конструкции.

Значение вычисленного выражения сохраняется в специальную переменную с именем «Одиночное подчеркивание» (_), так что его можно использовать в последующих выражениях. Завершить интерактивный сеанс можно сочетанием клавиш Ctrl–Z в ОС Windows или Ctrl–D в ОС Linux.

Опции – это не обязательные строковые значения, которые могут изменять поведение интерпретатора во время сеанса; их значение будет рассматриваться в этой и последующих статьях. За опциями указывается либо отдельная команда, которую должен выполнить интерпретатор, либо путь к файлу, в котором содержится сценарий для выполнения. Стоит отметить, что команда может состоять из нескольких выражений, разделенных точкой с запятой, и должна быть заключена в кавычки, чтобы операционная система смогла ее корректно передать интерпретатору. Аргументы – те параметры, которые передаются для последующей обработки в исполняемый сценарий; они передаются в программу в виде строк и разделяются пробелами.

Для проверки правильности установки и работоспособности Python можно выполнить следующие команды:

Опция –v выводит версию используемой реализации Python и завершает работы, а вторая команда распечатывает на экран значение системного времени.

Писать сценарии Python можно в любом текстовом редакторе, так как они представляют собой обычные текстовые файлы, однако существуют и специальные среды разработки, предназначенные для работы с Python.

Использование оператора «with»

В Python имеется аккуратно встроенный инструмент, применяя который вы можете заметно упростить чтение и редактирование файлов. Оператор with создает диспетчер контекста в Пайтоне, который автоматически закрывает файл для вас, по окончанию работы в нем. Посмотрим, как это работает:

Python

with open(«test.txt») as file_handler:
for line in file_handler:
print(line)

1
2
3

withopen(«test.txt»)asfile_handler

forline infile_handler

print(line)

Синтаксис для оператора with, на первый взгляд, кажется слегка необычным, однако это вопрос недолгой практики. Фактически, все, что мы делаем в данном примере, это:

Python

handle = open(«test.txt»)

1 handle=open(«test.txt»)

Меняем на это:

Python

with open(«test.txt») as file_handler:

1 withopen(«test.txt»)asfile_handler

Вы можете выполнять все стандартные операции ввода\вывода, в привычном порядке, пока находитесь в пределах блока кода. После того, как вы покинете блок кода, файловый дескриптор закроет его, и его уже нельзя будет использовать. И да, вы все прочли правильно. Вам не нужно лично закрывать дескриптор файла, так как оператор делает это автоматически. Попробуйте внести изменения в примеры, указанные выше, используя оператор with.

Функции, которые пригодятся позже

В начале изучения Python эти функции вам по большей части будут не нужны, но в конечном итоге они вам понадобятся.

open

Эта функция служит для открытия файла и последующей работы с ним. Но, если вы не работаете с файлами напрямую, то она вам может и не пригодиться.

Несмотря на то, что работа с файлами очень распространена, далеко не все программисты Python работают с файлами через . Например, разработчики Django могут не использовать её вообще.

input

Эта функция запрашивает у пользователя ввод, ждёт нажатия клавиши Enter, а затем возвращает набранный текст.

Чтение из стандартного ввода — это один из способов получить входные данные в программе. Но есть и много других способов: аргументы командной строки, чтение из файла, чтение из базы данных и многое другое.

repr

Эта функция необходима для представления объекта в читабельном виде.

Для многих объектов функции и работают одинаково.

Но есть объекты, для которых их применение различается.

Строковое представление, которое вы видите в Python Shell, использует , тогда как функция использует .

Также используется при ведении лог-журнала, обработке исключений и реализации более сложных методов.

super

Эта функция очень важна, если используется наследование одного класса от другого.

Многие пользователи Python редко создают классы

Они не являются важной частью Python, хоть для многих типов программирования они необходимы. Например, вы не можете использовать веб-фреймворк Django без создания классов

property

Эта функция является и .

Декоратор позволяет создать атрибут, который всегда будет содержать возвращаемое значение конкретного вызова функции. Это проще всего понять на примере.

Пример класса, который использует .

Здесь вы можете увидеть доступ к атрибуту объекта .

Если вы занимаетесь объектно-ориентированным программированием на Python, вам, вероятно, захочется узнать о больше в какой-то момент. В отличие от других объектно-ориентированных языков, в Python используется вместо методов и .

issubclass и isinstance

Функция проверяет, является ли класс подклассом одного или нескольких других классов.

Функция проверяет, является ли объект экземпляром одного или нескольких классов.

Функция может быть представлена как делегирование в .

Если вы перегружаете операторы, вам может понадобиться использование , но в целом в Python стараются избегать строгой проверки типов, поэтому особой нужды в данных функциях нет.

hasattr, getattr, setattr и delattr

Если нужно работать с атрибутами объекта, но имя атрибутов является динамическим и постоянно меняется, данные функции вам будут необходимы.

Например, есть объект , который нужно проверить на конкретное значение.

Функция позволяет проверить, имеет ли объект определённый атрибут.

Функция позволяет получить значение атрибута (с необязательным значением по умолчанию, если атрибут не существует).

Функция позволяет установить значение атрибута.

И соответственно удаляет атрибут.

classmethod и staticmethod

Если у вас есть метод, который должен вызываться в экземпляре или в классе, вам нужен декоратор . Фабричные методы (альтернативные конструкторы) являются распространённым случаем для этого.

Немного сложнее придумать хорошее использование , так как всегда можно использовать функцию уровня модуля вместо статического метода.

Функция не требует доступа к экземпляру или классу, поэтому ей не нужно быть . Фактически нет необходимости делать эту функцию (вместо ). является просто более сдерживающим, чтобы сигнализировать о том факте, что функция не зависима от класса, в котором она находится.

next

Данная функция возвращает следующий элемент в итераторе.

Она может работать со следующими видами итераторов:

  • объекты ;
  • объекты ;
  • возвращаемые значения функции ;
  • файлы
  • объекты ;
  • генератор-выражения;
  • генератор-функции;

Функция может быть представлена как способ вручную перебрать набор, чтобы получить один единственный элемент, а затем выйти из перебора.

Программы обучения профессии «Python-разработчик»

Полноценное обучение с нуля до уровня junior-программиста. На многих программах обучения имеется вступительное тестирование на умение пользоваться ПК.

Программа Профессия Python-разработчик от центра онлайн-обучения «Нетология-групп»:

  • Научитесь с нуля программировать на Python
  • Освойте популярный фреймворк Django
  • 6 месяцев реального опыта разработки в резюме и 4 проекта в портфолио:
    • онлайн-библиотека
    • кулинарная книга
    • кредитный калькулятор
    • сервис знакомств
  • Диплом государственного образца
  • Помощь при трудоустройстве от Центра развития карьеры

Цена 38900₽ до 27 октября по промокоду KNOW (скидка 8000).

Программа Разработчик Python от otus:

  • Если вы писали личные проекты на Python, но нет опыта промышленной разработки
  • Дадутся объяснения следующих вопросов:
    • Как писать простой и идиоматичный код, за который не будет мучительно стыдно?
    • Как тестировать и поддерживать код на Python?
    • Как написать приложение, которое не умрёт под нагрузкой?

После прохождения курса у вас останется:

  • 1 мини веб-проект
  • богатый список литературы для ознакомления и углубления знаний программистов
  • код и материалы занятий, соединенные вместе в виде jupyter-ноутбуков
  • видеозаписи всех вебинаров занятий
  • проектная работа на интересную вам тему

Цена 56000₽ для новых клиентов otus (скидка 4000₽ в течение 7 дней после регистрации).

Программа Профессия Python-разработчик от skillbox:

  • Научитесь с нуля программировать на Python
  • Изучите основы вёрстки сайтов и web-приложений
  • Освойте популярный фреймворк Django
  • Изучите асинхронное программирование для написания высокопроизводительных приложений
  • Реальный опыт разработки — Реализация искусственного интеллекта роботов для оптимального сбора ресурсов — Вёрстка landing page
  • Курс английского языка от EnglishDom в подарок

Цена 93600₽

Программа Факультет Python-разработки от GeekUniversity:

  • Проектно-ориентированное обучение
  • Совместная разработка
  • Год опыта Python-разработки
  • Множество необходимых для работы навыков
    • Умение создавать клиент-серверные приложения для Desktop
    • Навыки прототипирования мобильных приложений
    • Навыки верстки сайтов на HTML, CSS, Bootstrap
    • Навыки frontend-разработки на Javascript и JQuery
    • Умение создавать сайты на Django Framework
    • Знание алгоритмов и структур данных
    • Умение работать в команде, знание методологий разработки: Agile, Scrum
    • Умение работать с GIT
    • Навыки успешного прохождения собеседований и общения с заказчиками
    • Навыки проектирования архитектуры, использования шаблонов проектирования
    • Умение писать «чистый» код
  • Имеются бесплатные подготовительные курсы для тех, кто не сможет пройти тестирование на знания базовых понятий программирования

Итерируемые объекты (iterables) и итераторы (iterators)

Итерируемые объекты

В предыдущем разделе мы использовали термин «iterables» для обозначения объекта, который итерировался циклом for. Теперь давайте попробуем понять, что такое итерируемый объект в Python.

В Python итерируемый объект – это любой объект, который можно использовать в итерации с использованием цикла for. Это означает, что объект должен возвращать итератор при передаче в метод iter(). Давайте посмотрим примеры некоторых часто используемых встроенных итерируемых объектов в Python.

>>> iter("You are awesome!") # String

>>> iter() # List

>>> iter(("You", "are", "awesome!")) # Tuple

>>> iter({"You", "are", "awesome!"}) # Set

>>> iter({1: "You", 2: "are", 3: "awesome!"}) # Dictionary

>>> iter(range(3)) # Range function

Как вы можете видеть, когда мы вызываем iter() для итерируемого объекта, он возвращает объект итератора.

Итераторы

А что такое итератор? В Python итератор определяется как объект, представляющий поток данных. По сути, если мы передаем итератор во встроенный метод next(), он должен вернуть следующее значение из связанного потока данных. Когда все элементы исчерпаны, должно появиться исключение StopIteration. Он должен продолжать вызывать исключение StopIteration для любых последующих вызовов метода next().

Примеры итератора со списком.

>>> my_list = 
>>>
>>> # Get the iterator.
... list_iterator = iter(my_list)
>>>
>>> # Get next element of iterator.
... next(list_iterator)
'You'
>>> next(list_iterator)
'are'
>>> next(list_iterator)
'awesome!'
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration
>>> next(list_iterator)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
StopIteration

Итераторы тоже итеративные объекты! Но..

Следует помнить одну интересную вещь: итераторы сами по себе также поддерживают (обязаны поддерживать согласно протоколу итератора) метод iter(). Это означает, что мы можем вызвать метод iter() для итератора и получить сам объект итератора.

>>> my_list = 
>>> list_iterator = iter(my_list)
>>> list_iterator

>>> iterator_of_iterator = iter(list_iterator)
>>> iterator_of_iterator

Таким образом, мы можем использовать итераторы везде, где ожидается итерация, например, в цикле for.

Однако обратите внимание, что вызов iter() для объекта-контейнера, такого как list, каждый раз будет возвращать новый итератор. Но вызов iter() для итератора просто возвращает тот же объект

>>> my_list = 
>>> iter(my_list)

>>> iter(my_list) # This gives a fresh iterator object
>>> my_list = 
>>> list_iter = iter(my_list)
>>> list_iter

>>> iter(list_iter) # This returns the same iterator object

>>> iter(list_iter) # This returns the same iterator object

Итерация по списку дважды

Обратите внимание, что это работает так, как мы ожидали

>>> my_list = 
>>>
>>> for word in my_list:
...   print(word)
...
You are Awesome!
>>> for word in my_list:
...   print(word)
...
You are Awesome!

Итерация через list_iterator дважды

Обратите внимание, что итератор будет исчерпан в первом цикле, а во второй раз мы просто видим пустой контейнер

>>> my_list = 
>>> list_iterator = iter(my_list)
>>>
>>> for word in list_iterator:
...   print(word)
...
You are Awesome!
>>>
>>> for word in list_iterator:
...   print(word)
...
>>>

Анализ и работа с данными, а именно: машинное обучение, анализ и визуализация данных

Перво-наперво, разберемся с понятием машинное обучение.

Мне кажется, лучший способ объяснить, что же такое машинное обучение — показать все на простом примере:

Предположим, нужно разработать программу, которая автоматически будет определять предметы на картинках.

Беря за основу картинку № 1, вы хотите, чтобы программа определила, что на ней собака.

Картинка № 1

Беря за основу картинку № 2, вы хотите, чтобы программа распознала на ней стол.

Картинка № 2

Для того чтобы программа правильно справилась с поставленной задачей, вы просто можете написать соответствующий код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, можно сказать, что это собака. Если много прямых краев, то это стол.

Но такой подход слишком сложный, он не учитывает множество факторов. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневой шерсти? Или если на картинке стоит круглый стол?

Вот тут-то и появляется машинное обучение

Вы можете дать программе, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 изображений стола для составления алгоритма машинного обучения. Так она поймет разницу между собакой и столом. В следующий раз, когда вы дадите ей новую картину собаки или стола, она скажет, кто есть кто.

Это схоже с тем, как ребенок познает что-нибудь новое. Каким образом ребенок понимает, что одна вещь похожа на собаку, а другая на стол? Вероятно, с помощью примеров.

Вы однозначно не говорите ребенку: «Если что-то пушистое и с светло-коричневой шерстью, то это собака». Вы просто говорите: «Это собака. Просто собака. А это стол. И вот это тоже стол»

Алгоритмы машинного обучения работают точно так же.

Это можно применить:

  • Система рекомендаций (в YouTube, Netflix, Amazon)
  • Распознавание лиц
  • Распознавание голоса
  • И многое другое

Популярные алгоритмы машинного обучения, о которых вы, возможно, слышали:

  • Нейронные сети
  • Глубокое обучение
  • Метод опорных векторов
  • Алгоритм «случайный лес»

Можете использовать любой из вышеперечисленных алгоритмов для решения проблемы с распознаванием предметов на картинке.

В чем разница между Django и Flask?

За меня на этот вопрос ответит статья Гарета Дуайера. Возьму смелость процитировать её:

Основные различия:

  • Flask минималистичен, прост в использовании и гибок, а также у него отсутсвуют какие-либо ограничения.
  • Django похож на тариф «Все включено». В нем есть админ-панель, интерфейс базы данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для готовых приложений и проектов.

Вам стоит выбрать:

quote>

Другими словами, если вы новичок — Flask лучший выбор, потому что он достаточно прост в работе. Также, Flask подходит тем, кому нужно больше кастомизации. Кроме того, по словам моего друга Джонатана Т Хо, Flask более подходит для создания REST API, чем Django. Все благодаря его гибкости в работе.

С другой стороны, если нужно что-то незамысловатое и с четко-поставленной целью — на помощь приходит Django.

Переходим к следующему пункту!

Анализ и работа с данными, а именно: машинное обучение, анализ и визуализация данных

Перво-наперво, разберемся с понятием машинное обучение.

Мне кажется, лучший способ объяснить, что же такое машинное обучение — показать все на простом примере:

Предположим, нужно разработать программу, которая автоматически будет определять предметы на картинках.

Беря за основу картинку № 1, вы хотите, чтобы программа определила, что на ней собака.

Картинка № 1

Беря за основу картинку № 2, вы хотите, чтобы программа распознала на ней стол.

Картинка № 2

Для того чтобы программа правильно справилась с поставленной задачей, вы просто можете написать соответствующий код. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, можно сказать, что это собака. Если много прямых краев, то это стол.

Но такой подход слишком сложный, он не учитывает множество факторов. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневой шерсти? Или если на картинке стоит круглый стол?

Перечисления enum (Python 3.4+)

Python 3 поддерживает простой способ написания перечислений через класс Enum. Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.

Python

from enum import Enum, auto

class Monster(Enum):
ZOMBIE = auto()
WARRIOR = auto()
BEAR = auto()

print(Monster.ZOMBIE) # Monster.ZOMBIE

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

fromenum importEnum,auto

classMonster(Enum)

ZOMBIE=auto()

WARRIOR=auto()

BEAR=auto()

print(Monster.ZOMBIE)# Monster.ZOMBIE

Python

for monster in Monster:
print(monster)

# Monster.ZOMBIE
# Monster.WARRIOR
# Monster.BEAR

1
2
3
4
5
6

formonster inMonster

print(monster)

 
# Monster.ZOMBIE
# Monster.WARRIOR
# Monster.BEAR

Ссылка на основную публикацию