Git on tänapäeva tarkvaraarenduse tööstuses laialdaselt kasutusele võetud tööriist, mida kasutatakse peamiselt koodihoidlate versioonikontrolliks. See on võimas tööriist, mis võimaldab arendajatel jälgida muudatusi, naasta eelmistele etappidele ja teha tõhusat koostööd. Üks levinud toiming gitiga on hoidla kloonimine. Kloonimine tähendab sisuliselt hoidlast koopia loomist teie kohalikus masinas. Mõned arendajad eelistavad kloonida hoidlad tmp (ajutisse) kataloogi erinevatel põhjustel, sealhulgas testida koodi enne selle juurutamist põhiprojekti. Selles artiklis uurime põhjalikult, kuidas kloonida tmp-kataloogi, selle aluseks olevat koodi ja selle selgitusi ning sellega seotud teeke või funktsioone.
Python
Pythonit on vähe tutvustada. See on kõigile arendajatele hästi teada.
Pythoni abil saab teha kõike, mida soovite, ning see koos oma lihtsuse ja lihtsusega on muutnud selle tänapäeval üheks populaarsemaks programmeerimiskeeleks. See on tugevasti tüüpiline objektorienteeritud keel, mille puhul on eriti oluline säilitada koodi loetavus.
See on tähtkeel andmeteaduses, masinõppes, süvaõppes ja kõiges sellega seonduvas.
Kuid saate siiski luua veebirakendusi või mis tahes muid tööriistu, mida saate välja mõelda.
Raamatupoed on kõige jaoks!!!
Selles jaotises lahendame mõned peamised probleemid, millega Pythoni arendaja sageli silmitsi seisab. Nii on pythonis ninja-arendajaks saamine kindel.
Lahendatud: looge fail ja importige see teise faili teegina
Tänapäeva tarkvaraarenduse maailmas on väga oluline säilitada korrastatud ja puhtad kodeerimistavad. Üheks selliseks praktikaks on konkreetsete funktsioonide jaoks eraldi failide loomine ja nende importimine teistesse failidesse teekidena. See mitte ainult ei paranda koodi loetavust, vaid aitab kaasa ka koodi korduvkasutatavusele. See artikkel juhendab teid, kuidas Pythoni abil faili luua ja teise faili teegina importida, millele järgneb koodi samm-sammult selgitus. Lisaks uurime mõningaid seotud teeke ja funktsioone, mis võivad arendajatele kasulikud olla.
Lahendatud: kirjuta konsooli väljund samasse kohta
Konsooli väljundi kirjutamine samasse kohta võib olla Pythoni rakendustega töötamisel arendajatele kasulik võte, eriti käsureal kasutajaliideste arendamisel, edenemisnäitajate loomisel ja konsooliandmete reaalajas värskendamisel. Selles artiklis käsitletakse lahendust konsooli väljundi ülekirjutamiseks, selgitatakse koodi samm-sammult ning sukeldutakse konkreetsetesse teekidesse ja sisseehitatud Pythoni funktsioonidesse, mis seda ülesannet võimaldavad.
Lahendatud: multitöötluskaart
Mitmiktöötlus on Pythoni programmeerimises populaarne tehnika, mis võimaldab käivitada mitut protsessi samaaegselt, mille tulemuseks on sageli jõudluse paranemine ja süsteemiressursside tõhusam kasutamine. See artikkel käsitleb selle kasutamist multitöötlus raamatukogu Pythonis, keskendudes konkreetselt sellele kaart funktsiooni. Kaardifunktsioon võimaldab teil rakendada itereeritava iga üksuse (nt loendi) jaoks funktsiooni ja tagastada uue loendi koos tulemustega. Multitöötlust võimendades saame selle protsessi suurema tõhususe ja mastaapsuse tagamiseks paralleelseks muuta.
Lahendatud: graafiku usaldusvahemik matplotlib
Matplotlib on võimas graafikuteek, mida kasutatakse Pythoni programmeerimiskeeles. See pakub objektorienteeritud API-d süžeede manustamiseks rakendustesse, mis kasutavad üldotstarbelisi GUI tööriistakomplekte, nagu Tkinter, wxPython või Qt. Üks Matplotlibi pakutavatest olulistest tööriistadest on usaldusvahemiku diagrammi loomise võimalus.
Usaldusvahemik, kui statistiline termin, viitab valimimeetodi kindlusastmele. Usaldusväärsuse tase näitab protsentides, kui kindel võite olla. Näiteks 99% usaldustase viitab sellele, et kõik teie tõenäosushinnangud on tõenäoliselt täpsed 99% ajast.
Lahendatud: Loendi mõistmine
Kõlab keerukalt? See on teie jaoks Pythoni loendi mõistmine. See ülitõhus funktsioon koondab loendite loomise ühele koodireale. See on lihtsustatud lähenemisviis, mis muudab nii kiiruse kui ka jõudluse sujuvamaks.
Lahendatud: geoandmete visualiseerimine
Geoandmete visualiseerimine on võimas tööriist, mis võimaldab meil mõista keerulisi mustreid ja seoseid geograafiliste ja muude andmete vahel. See aitab teha teadlikke otsuseid ja esitada andmeid paremini juurdepääsetavamal ja kaasahaaravamal viisil. Selles artiklis uurime, kuidas on võimalik saavutada geoandmete visualiseerimine Pythoni abil, mis on tänapäeval üks kõige mitmekülgsemaid programmeerimiskeeli. Uurime erinevaid teeke, funktsioone ja tehnikaid, mida kasutatakse selles valdkonnas levinud probleemide lahendamiseks, tagades, et teil on kindel alus, millele tugineda.
Lahendatud: viimane lisandväärtus odoo
Moetrendid, stiilid ja välimus on alati olnud meie elustiili oluline osa, kusjuures erinevate stiilide pidev esilekerkimine ja segunemine on tugevalt mõjutatud erinevatest teguritest, nagu piirkondlik kultuur, ajastu ja isiklikud eelistused. Sellel digiajastul mängivad tarkvararakendused moetööstuses laoseisu ja müügiaruannete haldamisel üliolulist rolli ning Odoo on väga tõhus ettevõtte ja ressursside planeerimise (ERP) tööriist, mis on loodud pakkuma optimaalset lahendust erinevatele ettevõtetele. Selles ulatuslikus artiklis arutleme, kuidas lisada Pythoni programmeerimise abil Odoo viimast väärtust, tuues teid probleemi lahendamisel läbi põhjaliku lähenemisviisi ning tutvustades mõningaid protsessiga seotud olulisi teeke ja funktsioone.
. viimane lisandväärtus on igas ERP-süsteemis kriitiline funktsioon, kuna see võimaldab kasutajatel teha erinevaid järjestikuseid toiminguid, nagu laoseisu jälgimine, arvutused ja aruannete genereerimine, mis kõik on äriprotsesside lahutamatud osad. Odoo on populaarne ja hästi kohandatav avatud lähtekoodiga ERP, mis võimaldab arendajatel rakendada konkreetseid lahendusi, et rahuldada individuaalseid ettevõtte vajadusi. Selle probleemi lahendamiseks pakub selles juhendis esitatud kood põhjalikku selgitust funktsioonide ja teekide kohta, mis võimaldavad viimane lisandväärtus Odoo funktsiooni kasutamine Python programmeerimine.
Lahendatud: kuidas leida keskmist meediat ja režiimi
Keskmise, mediaani ja režiimi leidmine Pythonis: põhjalik juhend andmete analüüsimiseks
Andmeanalüüs on andmekogumite mõistmise ja tõlgendamise oluline osa. Andmeanalüüsi üks põhiaspekt on andmete keskmise, mediaani ja režiimi arvutamine. Need kolm mõõdet esindavad keskseid tendentse ja on kasulikud andmete suundumuste ja mustrite tuvastamisel. Selles artiklis uurime keskmise, mediaani ja režiimi mõisteid ning nende arvutamist Pythoni abil. Samuti käsitleme erinevaid teeke ja funktsioone, mis on seotud sarnaste probleemide lahendamisega.