TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #273 · 26 јул.

В стандартном модуле random есть две очень похожие функции random.randint() random.randrange() Обе возвращают случайное значение из указанного диапазона >>> random.randint(10, 20) 12 >>> random.randrange(10, 20) 17 В чем же отличие? Дело в том что у randrange() есть третий параметр step. randint() действительно возвращает случайное число из указанного диапазона. randrange() на первый взгляд делает тоже самое если передать также два параметра. Но есть указать еще и step то наш диапазон усложняется, то есть в него попадёт не полный ряд значений. Например, я хочу получить случайное значение из диапазона но только чётное число. Тогда достаточно сделать так: >>> randrange(10, 20, 2) 16 Таким образом получается что randint это частный случай randrange без указания параметра step. Еще одно важное отличие в том, что randint() включает в диапазон второе значение а randrange() нет. То есть выражение randrange(10, 20) никогда не вернёт 20, а randint(10, 20) вернёт. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #itjobs

当前筛选 #itjobs清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3128 · 05.02.2026 г., 11:11

#Senior#Data#Analyst#Snowflake#AWS#ITJobs#Вакансия#Vacancy#remote Формат: удаленно Локация: мир, вне РФ и РБ Опыт: от 5 лет Вилка: 3000$ - 4000$ Ищем Senior Data Analyst (Snowflake) с сильным фокусом на аналитику и работу с бизнесом, но при этом с уверенными навыками data engineering. Роль предполагает глубокую работу с данными, Snowflake и тесное взаимодействие с бизнес-стейкхолдерами для поддержки стратегических и операционных решений. О проекте: Международная фармацевтическая и диагностическая корпорация — один из мировых лидеров в области биотехнологий и healthcare. Что мы ждем от вас: — Подтверждённый опыт работы Senior Data Analyst с Snowflake; — Глубокое понимание архитектуры Snowflake и best practices; — Практический опыт работы с AWS; — Сильные навыки SQL и опыт работы с большими объёмами данных; — Опыт data modeling, ETL-процессов и data warehousing; — Уверенное владение инструментами визуализации данных; — Базовое понимание процессов фармацевтического производства (обязательно) Будет плюсом: Наличие Snowflake Certification. Наличие AWS Certification. - Английский язык — B2, уверенное общение на технические темы и в командной работе. tg для связи: @maria_aleshechkina