@Wallpaper_INT · Post #47201 · 16.11.2025 г., 19:32
#Abstract#Glow#Hexagons#8K @Wallpaper_INT
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #76 · 27 апр.
Ранее я делал серию постов про битовые операторы. Вот вам ещё один наглядный пример как это используется в Python в модуле re. Чтобы указать флаг для компилятора нам надо указать его после передаваемой строки. Например, добавляем флаг для игнорирования переноса строки. pattern = re.compile(r"(\w+)+") words = pattern.search(text, re.DOTALL) А как указать несколько флагов? Ведь явно будут ситуации когда нам потребуется больше одного. Кто читал посты по битовые операторы уже понял как. pattern.search(text, re.DOTALL | re.VERBOSE) А теперь смотрим исходники, что находится в этих атрибутах? Не удивительно, степени двойки. Почему? Потому что каждое следующее значение это сдвиг единицы влево. >>> for n in [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256]: >>> print(bin(n)) 0b1 0b10 0b100 0b1000 0b10000 0b100000 0b1000000 0b10000000 0b100000000 Чтобы было понятней, давайте напишем тоже самое но иначе, добавим ведущие нули: 000000001 000000010 000000100 000001000 000010000 000100000 001000000 010000000 100000000 Не понятно что тут происходит? Читай три поста про битовые операторы начиная с этого ➡️https://t.me/pythonotes/45 В общем, это пример применения побитовых операций в самом Python. Теперь вы знаете Python еще немного лучше) #tricks#regex#libs
Пребарај: #hexagons
@Wallpaper_INT · Post #47201 · 16.11.2025 г., 19:32
#Abstract#Glow#Hexagons#8K @Wallpaper_INT
@Wallpaper_INT · Post #46179 · 03.05.2025 г., 06:32
#Hexagons#Volume#Dark#8K @Wallpaper_INT
@Wallpaper_INT · Post #46884 · 24.07.2025 г., 20:00
#Pattern#Hexagons#Glow#Dark#8K @Wallpaper_INT
@Wallpaper_INT · Post #46549 · 10.06.2025 г., 13:30
#Hexagons#Neon#Blue#3D#8K @Wallpaper_INT
@mediamaps · Post #285 · 25.11.2025 г., 17:27
Тема двадцать пятого ноября — гексагоны. В качестве источника для этой карты автор взял Платформу поставки данных ФНС РФ, где можно посмотреть распределение трат населения в различных точках на карте. Цветовая гамма гексагонов соответствует изменению интенсивности выручки — чем насыщеннее цвет, тем больше общая сумма реализации товаров и услуг, проходящих через кассовые аппараты. Метрики рассчитываются за последнюю полную календарную неделю и отдельно для каждого субъекта РФ. На карте представлена интенсивность выручки в Калининградской области. Как и стоило ожидать, больше всего население области и её гости тратят в крупных населённых пунктах, например, в Калининграде, Багратионовске, Черняховске. Также одни из самых высоких показателей интенсивности выручки замечены в населённых пунктах, расположенных на побережье Балтийского моря — Зеленоградске, Светлогорске, Балтийске. А ещё в глаза бросаются два гексагона на Куршской косе. Это одни из самых популярных мест среди туристов — Высоты Эфа и Мюллера. #30DayMapChallenge#Day25#Hexagons#Cartography#GIS