Python

Pythonのメモリ管理は簡単です。メモリの割り当てと割り当て解除は自動的に行われるため、メモリ管理について心配する必要はありません。メモリ管理のメカニズムの1つは、ガベージコレクションです。ガベージコレクションのさまざまな側面を理解しましょう ガベージコレクション これは、共有コンピュータのメモリがクリーンアップされるプロセスであり、実行中のプログラムがそのメモリを必要としなくなったときに、そのプログラムによって現在使用されています。ガベージコレクションを使用すると、解放されたメモリを別のプログラムで使用できます。 pythonがメモリ管理に使用する方法は2つあります- 参照カウント

データ分析で文字列を数値（int / float）に変換する必要がある場合があります。文字列ごとに、文字列値を区別するために一意の整数値を割り当てることができます。 このために、コンマ区切り値（CSV）ファイルのデータを使用します。次のようなCSVデータを含むExcelファイルがあるとします- 会社 業界 推奨事項 HDFC銀行 財務 保留 アポロ ヘルスケア 購入 ヒーロー 自動車 アンダーパフォーム はい銀行 財務 保留 M＆M 自動車 アンダーパフォーム Fortis ヘルスケア 購入 マルティ 自動車 アンダーパフォーム 上記は大規模なデー

Pythonは、あるリストを別のリストから導出するためのコンパクトな構文を提供します。これらの式はリスト内包表記と呼ばれます。リスト内包表記は、Pythonで最も強力なツールの1つです。 Pythonのリスト内包表記は、関数型プログラミングの概念に対する言語のサポートの一例です。 Pythonリスト内包表記は、関数またはフィルターをアイテムのリストに適用するための非常に簡単な方法です。リスト内包表記は、正しく使用すると非常に便利ですが、注意しないと非常に読みにくくなります。 構文 リスト内包表記の一般的な構文は-です。 [expr for element in iterable if co

numpy配列を作成する方法はたくさんあります。 Numpyは、ndarrayを1Darrayに変換する2種類の方法を提供します。1つはflatten（）メソッドを使用する方法で、もう1つはravel（）メソッドを使用する方法です。 例 #Import required library, numpy import numpy as np #create an array from a list arr = np.array( [ (2, 7, 3, 4), (5, 6, 9, 1)]) #flatten_output print(arr.flatten()) #ravel_output pri

ndarrayのインデックス付けは、標準のpython x [obj]構文を使用して実行できます。ここで、xは配列であり、objは選択です。 利用可能なインデックスには3種類あります- フィールドアクセス 基本的なスライス 高度なインデックス作成 どのような種類のインデックスが作成されるかは、objによって異なります。このセクションでは、主に基本的なスライスと高度なインデックス作成に焦点を当てます。 高度なインデックス作成は2つの部分に分けることができます- 整数配列のインデックス作成 ブールインデックス 基本的なスライス スライスのPythonの基本概念は、基本的なスライスで

ターミナルでは、一部のテキストをカラーモードで表示したい場合、Pythonプログラミングでそれを実現する方法はたくさんあります。 Pythonモジュールの使用 1.termcolorモジュール：ターミナルで出力するためのANSIIカラーフォーマットです。 import sys from termcolor import colored, cprint text1 = colored('Hello, Tutorialspoint!', 'blue', attrs=['reverse', 'blink']) print(text1)

Python pickleモジュールは、Pythonオブジェクト構造のシリアル化と逆シリアル化に使用されます。あらゆる種類のPythonオブジェクト（list、dictなど）をバイトストリーム（0と1）に変換するプロセスは、ピクルスまたはシリアル化またはフラット化またはマーシャリングと呼ばれます。 unpicklingと呼ばれるプロセスによって、バイトストリーム（pickle化によって生成された）をpythonオブジェクトに変換し直すことができます。 ピクルスを選ぶ理由：現実の世界では、ピクルスとピクルス解除の使用が広く行われています。これにより、あるサーバー/システムから別のサーバー/シス

Pythonでディレクトリとファイルを一覧表示する方法はいくつかあります。 ディレクトリ内のファイルの一覧表示 特定のパスからすべてのファイルまたはディレクトリを取得する最も簡単な方法の1つは、os.listdir（）メソッドを使用することです。 import osfor x in os.listdir（。）：print（x） 結果 上記のコードは、現在の作業ディレクトリのファイルとディレクトリのリストを示しています。特定のディレクトリのファイルとディレクトリを一覧表示する場合は、絶対パス名を渡すだけです。 os.listdir（rC：\ Python \ Python361 \ s

データのセキュリティに関するすべてのIT企業の主要な懸念事項の1つ。データを投影して確認するために、複数のハッシュ手法があります。 ハッシュとは ハッシュは、可変長のバイトシーケンスを入力として受け取り、それを固定長シーケンスに変換する関数です。ただし、元のデータ（入力バイト）を元に戻すのは簡単ではありません。たとえば、xは入力で、fはハッシュ関数です。f（x）の計算はすばやく簡単ですが、xを再度取得するのは非常に時間のかかる作業です。 ハッシュ関数からの戻り値は、ハッシュ、チェックサム、ハッシュ値、またはメッセージダイジェストと呼ばれます。 上記を以下のように要約できます- 「

データのセキュリティに関するすべてのIT企業の主要な懸念事項の1つ。データを投影して確認するために、複数のハッシュ手法があります。 ハッシュとは ハッシュは、可変長のバイトシーケンスを入力として受け取り、それを固定長シーケンスに変換する関数です。ただし、元のデータ（入力バイト）を元に戻すのは簡単ではありません。たとえば、xは入力で、fはハッシュ関数です。f（x）の計算はすばやく簡単ですが、xを再度取得するのは非常に時間のかかる作業です。 ハッシュ関数からの戻り値は、ハッシュ、チェックサム、ハッシュ値、またはメッセージダイジェストと呼ばれます。 上記を以下のように要約できます- 「

プロジェクトでサンプルデータの乱数を生成するために使用します。これは、後でテスト、空の列の入力、またはその他の多くの目的に使用できます。重要なのは、ランダムデータを生成する必要があることです。 Pythonでは、ランダムデータを生成する方法が多数あります。この記事では、それらのいくつかをここで説明します- Python random（）モジュール 重要なライブラリの1つである、Pythonに付属しているものはランダムであり、コード全体で使用します。 このモジュールをコードで使用するには、インポートするだけで済みます。これで、使用する準備が整いました。 import random 使い方

TkinterはPythonのGUIライブラリであり、そこから複数のGUIアプリを作成できます。ここでは、tkinterを使用して、テキストエディタのようなメモ帳を開発します。このメモ帳には、新しいファイルの作成、既存のファイルの開き、ファイルの保存、編集、切り取りと貼り付けなどのメニューがあり、すべての機能がそこにあります。 前提条件 Pythonがインストールされています。 Tkinterがインストールされています。 注 ：tkinterはpython3.xの標準ライブラリとして提供されています。 メニュー項目の追加： メモ帳には、ファイル、編集、コマンド、ヘルプの4つのメインメ

ここでは、Pythonを使用してキーロガーを開発します。しかしその前に、キーロガーとは何ですか？キーロガーは、キーストロークを監視するためのプログラムです。これらのキーストロークはログファイルに保存されます。このキーストロークを使用して、ユーザー名やパスワードなどの機密情報を記録できます。 キーロガーを作成するには、pynputモジュールを使用します。 Pythonの標準ライブラリではないため、インストールする必要があるかもしれません。 pyxhookモジュールのインストール- pipを使用してpynputをインストールします- pip install pynput Requiremen

大規模なIT企業で働いている場合は、その2つのWebサイト、特にFacebook、YouTube、Instagramなどのソーシャルネットワーキングサイトがブロックされていることに気付くかもしれません。 サードパーティのアプリケーションを使用して特定のWebサイトをブロックする代わりに、選択したWebサイトをブロックする独自のカスタムアプリケーションを開発できます。PythonでWebサイトブロッカーを開発することもそれほど難しくありません。それが私たちがやろうとしていることです-私たちが望むウェブサイトをブロックするPythonスクリプトを開発します。 前提条件： Python3.xが

Pythonの暗号化ハッシュ関数を使用したメッセージ認証は、HMACメカニズムを介して実現できます。 HMACは、MD5、SHA-1などの複数の反復可能なハッシュ関数と秘密の共有キーを組み合わせて使用​​できます。 基本的な考え方は、共有秘密鍵と組み合わせた実際のデータの暗号化ハッシュを生成することにより、データを保護することです。最終結果は秘密鍵なしで送信されますが、結果のハッシュを使用して、送信または保存されたメッセージを確認できます。 構文 hmac.new(key, msg = None, digestmod = None) 生成された新しいhmacオブジェクトを返します。 ここ

あなたは「youtube」を知っていますか？はい、特にインドで最も有名なビデオ共有Webサイトです 。ほとんどの場合、あなたはいくつかのビデオが好きで、後で/オフラインでチェックするためにそのビデオをダウンロードしようとします。次に、「youtube-downloader」アプリに出くわして、youtubeWebサイトからyoutubeビデオをダウンロードします。ただし、ほとんどのアプリには制限があり（無料で使用している場合）、費用がかかります。しかし、YouTubeビデオをダウンロードするための独自のプログラムを作成することを考えたことはありますか？そうでない場合は、Pythonライブラリを

バリアは、単一または複数のスレッドが一連のアクティビティのポイントまで待機し、一緒に進行するPython同期手法の1つを提供します。 バリアオブジェクトを定義するには、「スレッド化。バリア」を使用しています。 threading.Barrier(parties, action = None, timeout = None) どこで、 パーティ=スレッド数 action=リリース時にスレッドの1つによって呼び出されます。 タイムアウト=デフォルトのタイムアウト値。 wait（）にタイムアウト値が指定されていない場合は、このタイムアウト値が使用されます。 下記のメソッド

マルチスレッドの概念 マルチスレッドは、スレッドの実装が単純であるため、ほとんどすべての最新のプログラミング言語、特にPythonのコアコンセプトです。 スレッドは、コードの他のセクションとは独立して実行できるプログラム内のサブプログラムです。スレッドは、メモリなどの同じコンテキスト共有プログラムの実行可能なリソースで実行されます。 単一のプロセスで複数のスレッドを同時に実行している場合、それはマルチスレッドと呼ばれます。 スレッド実装用のPythonマルチスレッドモジュール プログラムにスレッドを実装するために、Pythonは2つのモジュールを提供します- thread（pyth

aifcモジュールのさまざまな機能により、AIFF（Audio Interchange File Format）およびAIFF-Cファイルの読み取りと書き込みがサポートされます。 AIFF形式は、デジタルオーディオサンプルをファイルに保存するためのものです。新しいバージョンのAIFF-Cには、オーディオデータを圧縮する機能があります オーディオファイルには、オーディオデータを説明するいくつかのパラメータがあります。 サンプリングレートまたはフレームレート：サウンドがサンプリングされる1秒あたりの回数。 チャンネル数：オーディオがモノラル、ステレオ、Quadroのいずれであるかを示

3つの加法原色の頭文字にちなんで名付けられたRGBカラーモデルは、赤、緑、青の光を加えてさまざまな色を再現する加法カラーモデルです。 RGBカラーモデルは、テレビやコンピューターなどの電子システムでの画像の表現と表示に使用されます。それは人間の色の知覚に基づいています。カラーモデルの他の代替表現は次のとおりです。 YIQ：ルミナンス、クロミナンス（コンポジットビデオ信号で使用） HLS：色相、輝度、彩度 HSV：色相、彩度、値 colorsysモジュールは、RGBカラーモデルと他の3つの座標系の間で色値を変換するための関数を定義します。 YIQモデルでは、Y値は0から1の間ですが、I