TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #982 · 7.05

Некоторые люди захейтили тему со сворачиванием пакетов, а Сергей даже написал большой антипост. Поэтому я решил порассуждать о бытовой оптимизации. На нашу организацию быта влияют три вещи: удобство, цена (в широком смысле, включая затраты времени) и приемлемость для общества. Например, выкидывать мусор в окно это удобно, быстро и бесплатно, но неприемлемо, поэтому, даже если кто-то так делает, его наказывают. Выкидывать мусор посреди собственной комнаты это быстро, приемлемо, но неудобно, поэтому тут уже люди сами себя ограничивают. Беда в том, что все три показателя в некоторой степени субъективны, даже последний. Парковаться двумя колёсами на тротуаре это приемлемо или нет? Для меня нет, и вроде даже какие-то законы против этого существуют, но де-факто в жилых дворах куча народу так делает, и никто им шины не протыкает и стёкла не бьёт. Потому что есть негласный общественный договор, что приоритет места для автомобилей во дворе выше, чем приоритет места для прогулок с колясками. Конкретно я для себя выработал в этом отношении такое правило: я не делаю то, за что критикую других. Если меня в принципе волнует проблема запаркованности дворов, то сам я во дворе не паркуюсь, и это даёт мне в моих глазах право эту проблему вообще обсуждать. И это право мне важнее, чем машина под окнами. А дальше уже идёт очень классическое "Как сделать так, чтобы волнующую тебя проблему заметило больше людей". Хорошего решения никто до сих пор не придумал, но всё, что есть, сводится более менее к расширению своего влияния. Можно попытаться стать политиком и повлиять на законы, можно попытаться стать богатым и переехать в собственный дом, можно попытаться стать лидером мнений и поднимать общественные движения. С удобством и ценой то же самое: у каждого человека есть личные взгляды на то, что нужно делать в быту, и какие затраты для этого оправданы. Кто-то делает уборку в квартире каждый день, кто-то раз в месяц, а кто-то — никогда. Здесь уже оценку можно провести разве что по впечатлению от некоторого усреднённого поведения людей в твоём обществе. В основном люди не кладут мусор посреди своей гостиной. В основном люди не моют окна каждый день. Субъективно я давно заметил, что моя страсть к порядку выше, чем в среднем по больнице. Когда я прихожу к кому-то в гости, я чаще вижу там то, что с моей точки зрения является отсутствием организации вещей. Иногда меня от этого коробит, и я где-то внутри кричу "Боже, как вы можете так жить?". Но глобально я смирился и подстроился. Моя жена склонна к порядку в той же степени, что и я, и тоже любит раскладывать всё по местам и поддерживать чистоту. А вместе с друзьями я не живу. Так что организация хранения пакетов в моём случае служит сразу двум вещам. Во-первых, мне приятно, что они организованы, и 30 секунд на сворачивание не являются для меня какой-то значимой ценой. Во-вторых, из всех нашумевших экологических проблем некоторые я считаю действительно серьёзными, и объём неразлагающегося мусора — одна из них. Если я хотя бы чуть-чуть могу уменьшить количество пакетов, которые будут выбрасываться (мной или людьми, которым понравилось решение по хранению пакетов и превращению их в мусорные) — я буду это делать. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #array

当前筛选 #array清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #316 · 28.04.2017 г., 06:09

https://github.com/blissnd/easyxls Convert any #spreadsheet into a Python internal #dict/#array data structure, for easy processing. Can also handle pivot tables. For pivot table usage, header_row_start & header_col_start need to be set equal to the top left corner of the pivot table => header_row_start=8, header_col_start='c' in the included example. Column IDs must always be lowercase chars in quotes, e.g. 'a'.

djangoproject

@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016 г., 15:36

https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.