Git estas vaste adoptita ilo en la hodiaŭa industrio pri programaro, ĉefe uzata por versio-kontrolo en koddeponejoj. Ĝi estas potenca ilo, kiu permesas al programistoj spuri ŝanĝojn, reveni al antaŭaj etapoj kaj efike kunlabori. Unu ofta ago kun git estas kloni deponejon. Klonado esence signifas krei kopion de la deponejo sur via loka maŝino. Iuj programistoj preferas kloni la deponejojn al tmp (provizora) dosierujo pro diversaj kialoj inkluzive de testado de kodo antaŭ efektivigi ĝin en la ĉefprojekton. En ĉi tiu artikolo, ni profunde enprofundiĝas pri kiel git-kloni al la tmp-dosierujo, la subesta kodo kaj ĝiaj klarigoj, kaj la bibliotekoj aŭ funkcioj asociitaj kun ĝi.
python
Estas malmulto por enkonduki al Python. Ĝi estas konata de ĉiuj programistoj.
Ĉio, kion vi volas, povas esti farita per Python kaj ĉi tio, kune kun sia simpleco kaj simpleco, igis ĝin unu el la stelaj programlingvoj hodiaŭ. Ĝi estas forte tajpita objektoorientita lingvo en kiu estas speciale grave konservi kodlegeblecon.
Ĝi estas la stellingvo en datumscienco, maŝinlernado, profunda lernado, kaj ĉio rilata.
Sed vi ankoraŭ povas konstrui TTT-aplikaĵojn, aŭ ajnan alian ilon, pri kiu vi povas pensi.
Estas librovendejoj por ĉio!!!
En ĉi tiu sekcio ni solvas kelkajn el la ĉefaj problemoj, kiujn la programisto de Python ofte alfrontas. Tiamaniere la maniero fariĝi ninja dev en python estas certigita.
Solvita: kreu dosieron kaj importu ĝin kiel bibliotekon en alia dosiero
En la hodiaŭa mondo de programaro-disvolviĝo, estas grave konservi organizitajn kaj purajn kodigajn praktikojn. Unu tia praktiko estas krei apartajn dosierojn por specifaj funkcioj kaj importado de ili kiel bibliotekoj en aliaj dosieroj. Ĉi tio ne nur plibonigas kodlegeblecon sed ankaŭ helpas en kodreuzeblo. Ĉi tiu artikolo gvidos vin pri kiel krei dosieron kaj importi ĝin kiel bibliotekon en alia dosiero uzante Python, sekvita de paŝo post paŝo klarigo de la kodo. Aldone, ni esploros kelkajn rilatajn bibliotekojn kaj funkciojn kiuj povas esti utilaj por programistoj.
Solvita: skribu konzolan eligon samloke
Skribi konzolan eliron en la sama loko povas esti utila tekniko por programistoj kiam ili laboras kun Python-aplikoj, precipe dum disvolvado de uzantinterfacoj en la komandlinio, kreado de progresindikiloj kaj ĝisdatigo de konzolaj datumoj en reala tempo. Ĉi tiu artikolo diskutos pri solvo por anstataŭi konzola eligo, klarigos la kodon paŝo post paŝo kaj plonĝos en specifajn bibliotekojn kaj enkonstruitajn Python-funkciojn, kiuj ebligas ĉi tiun taskon.
Solvita: plurprocesa mapo
Multiprocesado estas populara tekniko en Python-programado, kiu permesas al vi ruli plurajn procezojn samtempe, ofte rezultigante rendimentajn plibonigojn kaj pli efikan uzon de sistemaj rimedoj. Ĉi tiu artikolo plonĝas en la uzon de la multprocesado biblioteko en Python, specife temigante la mapo funkcio. La mapo-funkcio ebligas al vi apliki funkcion al ĉiu ero en itebla, kiel listo, kaj redoni novan liston kun la rezultoj. Utiligante multiprocesadon, ni povas paraleligi ĉi tiun procezon por pli granda efikeco kaj skaleblo.
Solvita: intrigo konfida intervalo matplotlib
Matplotlib estas potenca bildbiblioteko uzata en Python programlingvo. Ĝi disponigas objektorientitan API por enkonstruado de intrigoj en aplikojn kiuj uzas ĝeneraluzeblajn GUI-ilaron kiel Tkinter, wxPython aŭ Qt. Unu el la gravaj iloj provizitaj de Matplotlib estas la kapablo krei konfidan intervalan intrigon.
Konfida intervalo, kiel statistika esprimo, rilatas al la grado da certeco en prova metodo. Konfida nivelo diras al vi kiom certa vi povas esti, esprimita kiel procento. Ekzemple, 99% konfidenca nivelo sugestas, ke ĉiu el viaj probablaj taksoj verŝajne estos preciza 99% de la tempo.
Solvita: Listo-Kompreno
Sonas sofistika? Tio estas Python-listkompreno por vi. Ĉi tiu tre efika trajto densigas la kreadon de listoj en ununuran linion de kodo. Ĝi estas simpligita aliro, kiu fluliniigas kaj rapidecon kaj efikecon.
Solvita: geodatenoj bildigi
Geodatuma bildigo estas potenca ilo, kiu permesas al ni kompreni kompleksajn ŝablonojn kaj rilatojn inter geografiaj kaj aliaj datumoj. Ĝi helpas fari informitajn decidojn kaj prezenti datumojn en pli alirebla kaj alloga maniero. En ĉi tiu artikolo, ni profundiĝos pri kiel la bildigo de geodatumoj povas esti atingita per Python, unu el la plej diverstalentaj programlingvoj disponeblaj hodiaŭ. Ni esploros malsamajn bibliotekojn, funkciojn kaj teknikojn uzatajn por solvi oftajn problemojn en ĉi tiu areo, certigante, ke vi havas solidan bazon por konstrui.
Solvita: lasta aldonita valoro odoo
Modaj tendencoj, stiloj kaj aspektoj ĉiam estis esenca parto de nia vivstilo, kun kontinua apero kaj miksado de malsamaj stiloj forte influitaj de diversaj faktoroj kiel regiona kulturo, epoko kaj personaj preferoj. En ĉi tiu cifereca epoko, programaroj ludas decidan rolon en administrado de inventaro kaj vendaj raportoj en la moda industrio, kaj Odoo estas tre efika ilo pri Entrepreno kaj Rimedo-Planado (ERP), dizajnita por provizi optimuman solvon por diversaj entreprenoj. En ĉi tiu ampleksa artikolo, ni diskutos kiel aldoni la lastan valoron en Odoo uzante Python-programadon, kondukante vin tra profunda aliro por solvi la problemon kaj pruvante iujn esencajn bibliotekojn kaj funkciojn implikitajn en la procezo.
la lasta aldonita valoro estas kritika funkcieco en iu ajn ERP-sistemo, ĉar ĝi ebligas al uzantoj fari diversajn sinsekvajn operaciojn kiel stokregistrospurado, kalkuloj kaj raportgenerado, ĉiuj el kiuj estas integritaj al la komercaj procezoj. Odoo estas populara kaj tre agordebla Malfermfonta ERP, permesante al programistoj efektivigi specifajn solvojn por respondi individuajn komercajn bezonojn. Por trakti ĉi tiun problemon, la kodo provizita en ĉi tiu gvidilo proponos ĝisfundan klarigon pri la funkcioj kaj bibliotekoj implikitaj por ebligi la lasta aldonita valoro funkcio en Odoo uzante python programado.
Solvita: kiel trovi malbonajn amaskomunikilarojn kaj reĝimon
Trovi la Mezon, Mezan kaj Reĝimon en Python: Ampleksa Gvidilo pri Analizado de Datumoj
Datenanalizo estas esenca parto de komprenado kaj interpretado de datumaroj. Unu fundamenta aspekto de datenanalizo kalkulas la meznombre, medianon kaj reĝimon de la datenoj. Ĉi tiuj tri mezuroj reprezentas centrajn tendencojn kaj estas utilaj por identigi tendencojn kaj ŝablonojn en la datumoj. En ĉi tiu artikolo, ni esploros la konceptojn de meznombro, mediano kaj reĝimo, kaj kiel kalkuli ilin per Python. Ni diskutos ankaŭ pri diversaj bibliotekoj kaj funkcioj implikitaj en solvado de similaj problemoj.