Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 31.635
- Реакции
- 447.963
Последние темы автора:
[Дмитрий Чернов] [Специалист] Виртуализация Proxmox VE. Внедрение и...
[Кэл Бэньан] Курс по гипнотерапии 5-Path Hypnosis Training - 4 часть (2016)
[Кэл Бэньан] Курс по гипнотерапии 5-Path Hypnosis Training - 3 часть (2016)
[Кэл Бэньан] Курс по гипнотерапии 5-Path Hypnosis Training - 2 часть (2016)
[Лидия Лаврукович] Движение – наш первый язык. (2024)
[Кэл Бэньан] Курс по гипнотерапии 5-Path Hypnosis Training - 4 часть (2016)
[Кэл Бэньан] Курс по гипнотерапии 5-Path Hypnosis Training - 3 часть (2016)
[Кэл Бэньан] Курс по гипнотерапии 5-Path Hypnosis Training - 2 часть (2016)
[Лидия Лаврукович] Движение – наш первый язык. (2024)
Автор: Udemy
Название: Python 3: глубокое погружение (часть 3 – словари, наборы, JSON)
Python 3: Deep Dive (Part 3 – Dictionaries, Sets, JSON)
Этот курс представляет собой углубленный взгляд на словари Python. Словари в Python повсеместно распространены. Классы — это, по сути, словари, модули — это словари, пространства имен — это словари, множества — это словари и многое другое.
В этом курсе мы подробно рассмотрим:
Обратите внимание, что это относительно продвинутый курс Python, и требуются глубокие знания некоторых тем Python.
Помимо основ Python (циклы, условные операторы, обработка исключений, встроенные типы данных, создание классов и т. д.), вы также должны иметь глубокое понимание следующих тем:
Наконец, большая часть кода в этом курсе проиллюстрирована с использованием свободно доступных блокнотов Jupyter, поэтому они вам тоже понадобятся.
Для кого этот курс:
Разработчики Python, которым нужно более глубокое понимание словарей Python и связанных с ними тем.
Требования
Подробнее:
Название: Python 3: глубокое погружение (часть 3 – словари, наборы, JSON)
Python 3: Deep Dive (Part 3 – Dictionaries, Sets, JSON)
Этот курс представляет собой углубленный взгляд на словари Python. Словари в Python повсеместно распространены. Классы — это, по сути, словари, модули — это словари, пространства имен — это словари, множества — это словари и многое другое.
В этом курсе мы подробно рассмотрим:
- ассоциативные массивы и способы их реализации с помощью хэш-карт
- хеш-функции и то, как мы можем использовать их для наших собственных классов.
- Словари и наборы Python, а также различные операции, которые мы можем с ними выполнять.
- специализированные словарные структуры, такие как OrderedDict, и их связь со встроенным словарем Python3.6+.
- Реализация мультимножеств в Python, класс Counter
- класс ChainMap
- как создавать собственные словари, наследуя класс UserDict
- как сериализовать и десериализовать словари в JSON
- использование схем при пользовательской десериализации JSON
- краткое введение в некоторые полезные библиотеки, такие как JSONSchema, PyYaml и Serpy.
Обратите внимание, что это относительно продвинутый курс Python, и требуются глубокие знания некоторых тем Python.
Помимо основ Python (циклы, условные операторы, обработка исключений, встроенные типы данных, создание классов и т. д.), вы также должны иметь глубокое понимание следующих тем:
- функции и функциональное программирование (рекурсия, *args, **kwargs, zip, карта, сортировка, любой, все и т. д.)
- лямбды, замыкания и декораторы (включая стандартные декораторы, такие как @singledispatch, @wraps и т. д.)
- итераторы, итераторы, генераторы и менеджеры контекста
- именованные кортежи
- области переменных и пространства имен (глобальные, локальные и т. д.)
Наконец, большая часть кода в этом курсе проиллюстрирована с использованием свободно доступных блокнотов Jupyter, поэтому они вам тоже понадобятся.
Для кого этот курс:
Разработчики Python, которым нужно более глубокое понимание словарей Python и связанных с ними тем.
Требования
- Это продвинутый курс, поэтому необходим прочный фундамент Python.
- Ноутбуки Jupyter
- функциональное программирование (zip, карта, сортировка, любой, все и т. д.)
- лямбды, замыкания и декораторы
- встроенные декораторы, такие как @lru_cache, @singledispatch и @wraps
- итераторы, итераторы, генераторы и менеджеры контекста
- области переменных и пространства имен (глобальные, локальные и т. д.)
- возможность установки сторонних библиотек (например, установка pip)
Подробнее:
Скачать:Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.