Автоматическое форматирование Python кода с помощью Black
Сегодня мы расскажем вам о незаменимом инструменте для поддержания структуры и читаемости вашего Python кода - Black. Black - это автоматический форматтер кода, который помогает вам избавиться от несогласованных стилей и выравнивает ваш код согласно официальным рекомендациям PEP 8.
Что такое Black?
Black - это инструмент для автоматического форматирования Python кода, разработанный с учетом строгих принципов. Он призван обеспечить единообразие в структуре кода и упростить его чтение для всех участников проекта.
Преимущества использования Black:
- Единообразие: Black гарантирует, что ваш код будет соответствовать стандартам PEP 8, что делает его более читаемым и понятным.
- Автоматизация:Black автоматически форматирует код, что позволяет избежать рутинных задач по выравниванию и форматированию.
- Интеграция:Black легко интегрируется в ваш рабочий процесс с помощью популярных инструментов разработки, таких как VSCode, PyCharm и других.
- Кастомизация: Вы можете настроить некоторые параметры Black, чтобы адаптировать его к вашим потребностям.
Как использовать Black?
Для начала, установите Black с помощью pip:
pip install black
Затем, вы можете использовать Black для форматирования вашего кода следующим образом:
black your_python_file.py
Black автоматически примет ваш код и приведет его к согласованному стилю. Вы также можете настроить некоторые аспекты форматирования, чтобы сделать его идеально подходящим для вашего проекта.
#python#Black#форматирование#код#PEP8
#вакансия#fulltime#datascience#python
Вакансия: SeniorData Scientist
Локация: удаленно
Компания: Remoby
https://www.linkedin.com/company/remoby-dsp/
Проект: международная рекламная платформа в мире rewarded video с головным офисом на Кипре. В настоящее время мы активно разрабатываем свою Demand Side Platform (DSP)
Занятость: полная
⠀
УСЛОВИЯ
🔹 Удаленная работа в часовом поясе GMT (московское время),
🔹 Заработная плата от $4 000 (обсуждается индивидуально)
⠀⠀
ВАМ ПРЕДСТОИТ:
🔹 Разрабатывать новые модели машинного обучения для улучшения качества закупки трафика,
🔹 Поддерживать, настраивать и развивать существующие модели,
🔹 Настраивать параметры рекламных кампаний для их связки с ML моделями,
🔹 Взаимодействовать по задачам с коллегами с ролями: Developer, Data Engineer, DevOps, BI,
🔹 Анализировать статистику рекламы, искать инсайты и оценивать результат работы моделей.
ИЩЕМ ТЕХ, КТО:
✅ Отлично знает Python и умеет писать SQL-запросы,
✅ Обладает знаниями в фундаментальной математике, теории вероятностей и прикладной статистике,
✅Обладает опытом в AdTech(обязательное требование)
✅ Хорошо знает, как работают стандартные Machine Learning алгоритмы и имеет опыт их практического внедрения и поддержки в продакшене,
✅ Умеет объяснять свои идеи людям без знания математики и машинного обучения, а также самостоятельно конвертировать бизнес-задачу в алгоритмическую,
✅ Любит работать в команде и при необходимости брать инициативу на себя.
Наш Stack:
Python, Github, Vertica, MySQL, Airflow, Docker, Grafana, InfluxDB, TeamCity.
✏️Для связи:
@VeryKatya
Дата-открытки: итоги работы и анализ тг-чата
Продолжаю парад дата-подарков и рассказываю про открытки, которые сделала для коллеги Маши.
На первой карточке — визуализация материалов по темам и форматам, над которыми Маша работала в ТАСС. Код для генерации графика написал Антон в observable еще для прошлых подарочных дата-плакатов👨💻
На второй открытке — облако слов из всех сообщений, которые Маша писала в наш полурабочий чат. Данные из сообщений я собрала с помощью python — запарсила архив чата (html). Если вам будет интересна серия постов с подробным описанием процесса и кодом, то ставьте 👾
Из всего набора слов я отобрала только существительные, прилагательные и междометия, позабавил контраст связанных с работой слов и нервного смеха. Глаголы и наречия в топ не забрала, т.к. они не отражали специфику диалога. Цветом отмечены топ-10 слов по частям речи.
Еще есть третья секретная открытка тоже с облаком слов. Для нее я отобрала только ругательства из сообщений и также выделила цветом топ слов по корням. Чтобы никого не компрометировать, оставлю содержание карточки в секрете🤫
P.S. За организацию печати открыток спасибо рукодельнице Насте!❤️
#датаарт#датавиз#личное#python
6 июня отмечают День русского языка. Это отличный повод вспомнить о творчестве русских поэтов и писателей🤓
Делюсь подборкой материалов, для которых провела работу по анализу текстов, нашла дополнительную фактуру и собрала результаты в единую историю:
1) Песни Виктора Цоя: моя первая подобная инфографика, которую делала еще стажером, недавно освоившим python. Было одновременно страшно и интересно😄
2) Песни Владимира Высоцкого: попыталась уместить все-все интересные факты. Получилось плотно и насыщенно (возможно, слишком)🤔
3) Визуальное и текстовое творчество Вознесенского: благодаря помощи Центра Вознесенкого удалось охватить и сравнить сразу два вида творчества❤️
4) Поэзия Владимира Маяковского: придумалась цветовая кодировка уникальных для периода слов в облаках (уверена, такое уже делали, но раньше не сообразила)☁️
5) Дневики Льва Толстого: пугал объем текстов (целая жизнь!), но все получилось💪
6) Басни Ивана Крылова: пришлось собирать данные вручную (спасибо Крылову, что практически все басни очень короткие). Открыла для себя новый тип визуализации пересечений множеств — UpSet Plot💡
Каждый проект — маленькое личное открытие. Надеюсь, эта коллекция будет и дальше пополняться🤞
#датавиз#инфографика#рабочее#python