Python Academy
44.5K subscribers
1.45K photos
2 videos
466 links
Python Academy — один канал вместо тысячи учебников

Чат канала: @python_academy_chat

Сотрудничество: @zubar89

Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu
Download Telegram
Kivy

Kivy - это мощный кроссплатформенный фреймворк для разработки графических интерфейсов пользователя (GUI).

Основное его преимущество заключается в универсальности: созданные при помощи Kivy приложения могут запускаться на различных операционных системах, включая Windows, macOS, Linux, а также мобильные платформы Android и iOS.

#python #kivy
👍3
Функция math.perm()

math.perm() используется для определения количества возможных способов выбора и расположения m элементов из набора n элементов. Этот метод включен в модуль math.

Он требует указания двух параметров: nобщее число элементов в наборе, и m — число элементов в каждой возможной выборке. Результатом выполнения функции является целочисленное значение, представляющее число таких перестановок. Если n меньше m, функция возвратит 0.

Пример использования: расчет количества перестановок трех элементов из пяти. Это демонстрирует, сколько существует вариантов формирования трехэлементных подмножеств из пятерки.

#python
👍6
Как перезагрузить импортированный модуль?

Чтобы перезагрузить импортированный модуль в Python, вы можете использовать функцию reload() из модуля importlib

Замените module_name на фактическое имя модуля, который вы хотите перезагрузить. Это может быть полезно при разработке и тестировании модулей, но не рекомендуется использовать в проде без серьезных причин.

#python #importlib
👍21
memoryview()

memoryview() в Python предоставляет объект для доступа к внутреннему представлению данных в виде буфера без копирования. Этот объект позволяет вам просматривать байты объекта, не копируя их, а также выполнять различные операции на уровне байтов.

memoryview() также может использоваться для работы с массивами и другими объектами, поддерживающими буферный интерфейс в Python.

Этот инструмент особенно полезен, когда вам нужно работать с большим объемом данных, и вы хотите избежать копирования данных, что может быть затратным с точки зрения времени и ресурсов.

#python
4👎1