овладей python создавая реальные приложения часть 2
Овладей Python, создавая реальные приложения. Часть 2
Первая часть цикла получила множество положительных отзывов, которые мотивировали меня закончить цикл как можно скорее. Сделаю всё, что смогу. В первой части мы с помощью Python создали интерактивный словарь. Во второй части мы создадим карту, используя геоданные. При этом мы научимся использовать folium для создания универсальной карты.
Если вы читали первую часть, то знаете план наших действий. Мы разобьём работу на несколько частей и будем выполнять их одну за другой, прорабатывая каждую строчку кода. Давайте же создадим ещё одно крутое приложение.
Шаг 0 — Первым делом
Создавать нашу карту мы будем при помощи Python и Folium. О Python вы уже знаете, позвольте вкратце рассказать о Folium. По сути, это библиотека для визуализации геоданных или других данных, которые используют местоположение и координаты. Больше о ней вы можете узнать на официальной странице. Также, если вы абсолютный новичок и не знаете, как устанавливать внешние библиотеки, я советую использовать “pip”. Это наиболее популярная система управления пакетами/библиотеками.
Для установки pip вам нужно выполнить в вашем терминале следующие команды.
Отлично! Вы только что установили pip и теперь готовы импортировать первую внешнюю библиотеку. Чтобы установить folium, введите команду:
Прекрасно. Все зависимости удовлетворены и вы готовы начинать.
Шаг 1 — Создание базовой карты
Есть такая поговорка: “Не трать лишнего, если хватит и малого”. Добавляя немного от себя, я говорю: “Начинай с основ и не трать лишнего, если хватит малого”. Начинать с основ крайне важно. Не важно, учитесь вы программировать или водить машину. Сначала основы. А потом уже понемногу учитесь дальше. Во всем.
Давайте же создадим базовую карту. Для начала, мы импортируем библиотеки. Нашу карту мы создадим при помощи folium.Map, которой в качестве параметра нужны начальные координаты. Вы также можете добавить другие параметры, такие как заранее установленное приближение или вид карты, но об этом позже. Вот вы и создали свою начальную карту. Думаю, легче способа создания карт нет. Сохраните карту, назовите её, как хотите, запустите код и вот она, ваша первая карта на folium.
Примечание: Как только вы запустите команду map.save(), карта будет сохранена в вашу текущую рабочую папку. То есть вам придется открыть файловый менеджер, перейти в эту папку и запустить файл “map1.html” в браузере.
Шаг 2 — Добавьте маркер
Маркер, точка на карте, — это самый важный термин, касающийся карт. Давайте добавим маркер на нашу карту при помощи folium.Marker. Здесь тоже нужно ввести координаты, куда он будет указывать. И вы также можете добавить другие параметры, вроде отображения всплывающего окна или вида иконки маркера. Это легко. Теперь важный момент, видите .add_to(map)? Мы добавляем созданный маркер на созданную нами ранее карту. Если это не прописать, маркер будет создан, но не добавится на нашу карту. Следовательно, вы увидите всё такую же чистую карту, как и раньше.
Заметили что-то особенное в коде? Верно. Мы добавили ещё один параметр нашей карте. Есть идеи, для чего? Нет? Ладно, смотрите на карту.
‘tiles’ — это параметр для изменения фона карты или изменения данных, представленных на ней, например, улицы, горы и т.д. Вот и всё, ваша карта уже имеет некий простейший дизайн, и на ней есть маркер. Потому что лучше меньше — да лучше.
Step 3 — Добавьте несколько маркеров
Добавить несколько маркеров легко. Нужно лишь запустить цикл for со всеми координатами, которые вы хотите отобразить. Мы договорились начинать с основ, поэтому для начала добавим два маркера.
Step 4 — Добавление маркеров из данных
У вас получилась очень аккуратная карта. Но что если мы добавим 500 маркеров? Вы собираетесь прописывать каждый? Нет, конечно. Вам нужно загрузить данные и выделить нужные данные для ваших маркеров. В нашем примере мы добавили данные о вулканах в США. Эти данные можно найти здесь.
Во-первых, мы загружаем данные при помощи Pandas, популярной библиотеки для управления данными. С ней можно ознакомиться на этой странице. Файл данных состоит из столбцов: название вулкана, его местоположение, высота над уровнем моря, широта и долгота. Для создания маркеров нам нужны широта и долгота, а для отображения всплывающего окна нам понадобится высота над уровнем моря. То есть, нам нужно взять эти данные и сохранить в наших переменных. Затем запускаете цикл for и всё, все маркеры созданы за две строчки кода.
Step 5 — Цвета
Вы добавили все маркеры, но все они одного цвета. Это пользователю ни о чем не говорит. Давайте сгруппируем вулканы по высоте: 3000. А затем каждой группе дадим цвет: зелёный, оранжевый и красный, соответственно.
Вам нужно будет создать функцию, использующую простые циклы if-else, и вставить её в код в месте определения цвета.
Step 6 — Смените иконки
Стоит признать, что текущие иконки неплохие, но это не лучший вариант. Они слишком большие, кажется, будто карта создана в 90-е. Так что давайте их поменяем. Надеюсь, здесь пояснений не требуется.
Step 7 — Сгруппируйте все маркеры в кластеры
Выглядит отлично, но что, если в каждом штате будет по 300 маркеров? На карте получится полный беспорядок. Поэтому вам нужно сгруппировать маркеры в кластеры, каждый из которых будет появляться при приближении карты.
Step 8 — Двигайтесь только вперед
Аристотель сказал: “Мы есть то, что мы делаем изо дня в день. Поэтому совершенство — это не действие, а привычка”. Даже если вы застряли на каком-то из шагов, не сдавайтесь. Пробуйте снова, просите помощи, начинайте сначала, если необходимо. Только не останавливайтесь. В конце концов, упорство — ключ к успеху.
Хотите узнать о создании карт больше? Я знаю. Поэтому я добавил готовую карту, хороплет. Благодаря ей вы можете понять, как использовать библиотеки, чтобы заполнять разные типы карт разными типами данных.
Нравится? Хотите применить свои знания? Попробуйте сделать карту сами. А если появятся какие-то проблемы, весь код вы можете найти в моём репозитории на GitHub.
И, конечно же, итоговые примечания
Если вы смогли справиться с обеими моими статьями, вы молодцы. Вы проделали большую работу. В прошлом посте вы изучили важные аспекты Python. В этом же вы изучили, что такое pip и как его использовать, что такое folium, геоданные, и как визуализировать эти данные с помощью folium. О визуализации данных можно говорить очень много, это лишь малая её часть. И я воодушевляю вас узнать о ней больше. Моя цель — лишь помочь вам сделать первые шаги, а дальше этот путь проходить вам самим.
Насколько хорошо вы знаете Python? На нашем сайте вы найдете множество интересных тестов, включая тесты по Python, которые помогут проверить ваш уровень знаний языка! Небольшой тест; Большой тест;
Овладей Python, создавая реальные приложения. Часть 2
Первая часть цикла получила множество положительных отзывов, которые мотивировали меня закончить цикл как можно скорее. Сделаю всё, что смогу. В первой части мы с помощью Python создали интерактивный словарь. Во второй части мы создадим карту, используя геоданные. При этом мы научимся использовать folium для создания универсальной карты.
Если вы читали первую часть, то знаете план наших действий. Мы разобьём работу на несколько частей и будем выполнять их одну за другой, прорабатывая каждую строчку кода. Давайте же создадим ещё одно крутое приложение.
Шаг 0 — Первым делом
Создавать нашу карту мы будем при помощи Python и Folium. О Python вы уже знаете, позвольте вкратце рассказать о Folium. По сути, это библиотека для визуализации геоданных или других данных, которые используют местоположение и координаты. Больше о ней вы можете узнать на официальной странице. Также, если вы абсолютный новичок и не знаете, как устанавливать внешние библиотеки, я советую использовать “pip”. Это наиболее популярная система управления пакетами/библиотеками.
Для установки pip вам нужно выполнить в вашем терминале следующие команды.
Отлично! Вы только что установили pip и теперь готовы импортировать первую внешнюю библиотеку. Чтобы установить folium, введите команду:
Прекрасно. Все зависимости удовлетворены и вы готовы начинать.
Шаг 1 — Создание базовой карты
Есть такая поговорка: “Не трать лишнего, если хватит и малого”. Добавляя немного от себя, я говорю: “Начинай с основ и не трать лишнего, если хватит малого”. Начинать с основ крайне важно. Не важно, учитесь вы программировать или водить машину. Сначала основы. А потом уже понемногу учитесь дальше. Во всем.
Примечание: Как только вы запустите команду map.save(), карта будет сохранена в вашу текущую рабочую папку. То есть вам придется открыть файловый менеджер, перейти в эту папку и запустить файл “ map1. html” в браузере.
Шаг 2 — Добавьте маркер
Заметили что-то особенное в коде? Верно. Мы добавили ещё один параметр нашей карте. Есть идеи, для чего? Нет? Ладно, смотрите на карту.
‘tiles’ — это параметр для изменения фона карты или изменения данных, представленных на ней, например, улицы, горы и т.д. Вот и всё, ваша карта уже имеет некий простейший дизайн, и на ней есть маркер. Потому что лучше меньше — да лучше.
Step 3 — Добавьте несколько маркеров
Добавить несколько маркеров легко. Нужно лишь запустить цикл for со всеми координатами, которые вы хотите отобразить. Мы договорились начинать с основ, поэтому для начала добавим два маркера.
Step 4 — Добавление маркеров из данных
У вас получилась очень аккуратная карта. Но что если мы добавим 500 маркеров? Вы собираетесь прописывать каждый? Нет, конечно. Вам нужно загрузить данные и выделить нужные данные для ваших маркеров. В нашем примере мы добавили данные о вулканах в США. Эти данные можно найти здесь.
Во-первых, мы загружаем данные при помощи Pandas, популярной библиотеки для управления данными. С ней можно ознакомиться на этой странице. Файл данных состоит из столбцов: название вулкана, его местоположение, высота над уровнем моря, широта и долгота. Для создания маркеров нам нужны широта и долгота, а для отображения всплывающего окна нам понадобится высота над уровнем моря. То есть, нам нужно взять эти данные и сохранить в наших переменных. Затем запускаете цикл for и всё, все маркеры созданы за две строчки кода.
Step 5 — Цвета
Вы добавили все маркеры, но все они одного цвета. Это пользователю ни о чем не говорит. Давайте сгруппируем вулканы по высоте: 3000. А затем каждой группе дадим цвет: зелёный, оранжевый и красный, соответственно.
Вам нужно будет создать функцию, использующую простые циклы if-else, и вставить её в код в месте определения цвета.
Step 6 — Смените иконки
Стоит признать, что текущие иконки неплохие, но это не лучший вариант. Они слишком большие, кажется, будто карта создана в 90-е. Так что давайте их поменяем. Надеюсь, здесь пояснений не требуется.
Step 7 — Сгруппируйте все маркеры в кластеры
Выглядит отлично, но что, если в каждом штате будет по 300 маркеров? На карте получится полный беспорядок. Поэтому вам нужно сгруппировать маркеры в кластеры, каждый из которых будет появляться при приближении карты.
Step 8 — Двигайтесь только вперед
Аристотель сказал: “Мы есть то, что мы делаем изо дня в день. Поэтому совершенство — это не действие, а привычка”. Даже если вы застряли на каком-то из шагов, не сдавайтесь. Пробуйте снова, просите помощи, начинайте сначала, если необходимо. Только не останавливайтесь. В конце концов, упорство — ключ к успеху.
Хотите узнать о создании карт больше? Я знаю. Поэтому я добавил готовую карту, хороплет. Благодаря ей вы можете понять, как использовать библиотеки, чтобы заполнять разные типы карт разными типами данных.
Нравится? Хотите применить свои знания? Попробуйте сделать карту сами. А если появятся какие-то проблемы, весь код вы можете найти в моём репозитории на GitHub.
И, конечно же, итоговые примечания
Если вы смогли справиться с обеими моими статьями, вы молодцы. Вы проделали большую работу. В прошлом посте вы изучили важные аспекты Python. В этом же вы изучили, что такое pip и как его использовать, что такое folium, геоданные, и как визуализировать эти данные с помощью folium. О визуализации данных можно говорить очень много, это лишь малая её часть. И я воодушевляю вас узнать о ней больше. Моя цель — лишь помочь вам сделать первые шаги, а дальше этот путь проходить вам самим.
Насколько хорошо вы знаете Python? На нашем сайте вы найдете множество интересных тестов, включая тесты по Python, которые помогут проверить ваш уровень знаний языка! Небольшой тест; Большой тест;
Овладей Python, создавая реальные приложения. Часть 2
Jan 22, 2019 · 8 min read
Первая часть цикла получила множество положительных отзывов, которые мотивировали меня закончить цикл как можно скорее. Сделаю всё, что смогу. В первой части мы с помощью Python создали интерактивный словарь. Во второй части мы создадим карту, используя геоданные. При этом мы научимся использовать folium для создания универсальной карты.
Если вы читали первую часть, то знаете план наших действий. Мы разобьём работу на несколько частей и будем выполнять их одну за другой, прорабатывая каждую строчку кода. Давайте же создадим ещё одно крутое приложение.
Шаг 0 — Первым делом
Создавать н ашу карту мы будем при помощи Python и Folium. О Python вы уже знаете, позвольте вкратце рассказать о Folium. По сути, это библиотека для визуализации геоданных или других данных, которые используют местоположение и координаты. Больше о ней вы можете узнать на официальной странице. Также, если вы абсолютный новичок и не знаете, как устанавливать внешние библиотеки, я советую использовать “pip”. Это наиболее популярная система управления пакетами/библиотеками.
Для установки pip вам нужно выполнить в вашем терминале следующие команды.
Отлично! Вы только что установили pip и теперь готовы импортировать первую внешнюю библиотеку. Чтобы установить folium, введите команду:
Прекрасно. Все зависимости удовлетворены и вы готовы начинать.
Шаг 1 — Создание базовой карты
Есть такая поговорка: “Не трать лишнего, если хватит и малого”. Добавляя немного от себя, я говорю: “Начинай с основ и не трать лишнего, если хватит малого”. Начинать с основ крайне важно. Не важно, учитесь вы программировать или водить машину. Сначала основы. А потом уже понемногу учитесь дальше. Во всем.
Примечание: Как только вы запустите команду map.save(), карта будет сохранена в вашу текущую рабочую папку. То есть вам придется открыть файловый менеджер, перейти в эту папку и запустить файл “ map1. html” в браузере.
Шаг 2 — Добавьте маркер
Заметили что-то особенное в коде? Верно. Мы добавили ещё один параметр нашей карте. Есть идеи, для чего? Нет? Ладно, смотрите на карту.
‘tiles’ — это параметр для изменения фона карты или изменения данных, представленных на ней, например, улицы, горы и т.д. Вот и всё, ваша карта уже имеет некий простейший дизайн, и на ней есть маркер. Потому что лучше меньше — да лучше.
Step 3 — Добавьте несколько маркеров
Добавить несколько маркеров легко. Нужно лишь запустить цикл for со всеми координатами, которые вы хотите отобразить. Мы договорились начинать с основ, поэтому для начала добавим два маркера.
Step 4 — Добавление маркеров из данных
У вас получилась очень аккуратная карта. Но что если мы добавим 500 маркеров? Вы собираетесь прописывать каждый? Нет, конечно. Вам нужно загрузить данные и выделить нужные данные для ваших маркеров. В нашем примере мы добавили данные о вулканах в США. Эти данные можно найти здесь.
Во-первых, мы загружаем данные при помощи Pandas, популярной библиотеки для управления данными. С ней можно ознакомиться на этой странице. Файл данных состоит из столбцов: название вулкана, его местоположение, высота над уровнем моря, широта и долгота. Для создания маркеров нам нужны широта и долгота, а для отображения всплывающего окна нам понадобится высота над уровнем моря. То есть, нам нужно взять эти данные и сохранить в наших переменных. Затем запускаете цикл for и всё, все маркеры созданы за две строчки кода.
Step 5 — Цвета
Вы добавили все маркеры, но все они одного цвета. Это пользователю ни о чем не говорит. Давайте сгруппируем вулканы по высоте: 3000. А затем каждой группе дадим цвет: зелёный, оранжевый и красный, соответственно.
Вам нужно будет создать функцию, использующую простые циклы if-else, и вставить её в код в месте определения цвета.
Step 6 — Смените иконки
Стоит признать, что текущие иконки неплохие, но это не лучший вариант. Они слишком большие, кажется, будто карта создана в 90-е. Так что давайте их поменяем. Надеюсь, здесь пояснений не требуется.
Step 7 — Сгруппируйте все маркеры в кластеры
Выглядит отлично, но что, если в каждом штате будет по 300 маркеров? На карте получится полный беспорядок. Поэтому вам нужно сгруппировать маркеры в кластеры, каждый из которых будет появляться при приближении карты.
Step 8 — Двигайтесь только вперед
Аристотель сказал: “Мы есть то, что мы делаем изо дня в день. Поэтому совершенство — это не действие, а привычка”. Даже если вы застряли на каком-то из шагов, не сдавайтесь. Пробуйте снова, просите помощи, начинайте сначала, если необходимо. Только не останавливайтесь. В конце концов, упорство — ключ к успеху.
Хотите узнать о создании карт больше? Я знаю. Поэтому я добавил готовую карту, хороплет. Благодаря ей вы можете понять, как использовать библиотеки, чтобы заполнять разные типы карт разными типами данных.
Нравится? Хотите применить свои знания? Попробуйте сделать карту сами. А если появятся какие-то проблемы, весь код вы можете найти в моём репозитории на GitHub.
И, конечно же, итоговые примечания
Если вы смогли справиться с обеими моими статьями, вы молодцы. Вы проделали большую работу. В прошлом посте вы изучили важные аспекты Python. В этом же вы изучили, что такое pip и как его использовать, что такое folium, геоданные, и как визуализировать эти данные с помощью folium. О визуализации данных можно говорить очень много, это лишь малая её часть. И я воодушевляю вас узнать о ней больше. Моя цель — лишь помочь вам сделать первые шаги, а дальше этот путь проходить вам самим.
Насколько хорошо вы знаете Python? На нашем сайте вы найдете множество интересных тестов, включая тесты по Python, которые помогут проверить ваш уровень знаний языка! Небольшой тест; Большой тест;
Овладей Python, создавая реальные приложения. Часть 2
Многопоточность — тема, которую боятся многие программисты. Вероятно, это связано с тем, что многопоточные программы, если написаны неправильно, могут вызывать больше ошибок, чем однопоточные, и ущерб, нанесенный несколькими потоками, бывает труднее оценить. Некоторым тяжело дается понимание работы многопоточности, а кто-то даже не старается ее понять. Лично я считаю, что это одна из самых интересных особенностей в программировании.
Давайте начнем с основных понятий: ядер центрального процессора, компьютерных процессов и потоков, а затем попробуем понять преимущества многопоточного программирования.
Компьютерный процесс в сравнении с потоком
Проще говоря, процесс — это программа в ходе своего выполнения. Когда мы выполняем программу или приложение, запускается процесс. Каждый процесс состоит из одного или нескольких потоков.
Поток — это не что иное, как сегмент процесса. Потоки — исполняемые сущности, которые выполняют задачи, стоящие перед исполняемым приложением. Процесс завершается, когда все потоки заканчивают выполнение.
Роль ядер процессора
Каждый поток в процессе — это задача, которую должен выполнить процессор. Большинство процессоров сегодня умеют выполнять одновременно две задачи на одном ядре, создавая дополнительное виртуальное ядро. Это называется одновременная многопоточность или многопоточность Hyper-Threading, если речь о процессоре от Intel. Эти процессоры называются многоядерными процессорами. Таким образом, двухъядерный процессор имеет 4 ядра: два физических и два виртуальных. Каждое ядро может одновременно выполнять только один поток.
Почему многопоточность?
Как упоминалось выше, один процесс содержит несколько потоков, и одно ядро процессора может выполнять только один поток за единицу времени. Если мы пишем программу, которая запускает потоки последовательно, то есть передает выполнение в очередь одного конкретного ядра процессора, мы не раскрываем весь потенциал многоядерности. Остальные ядра просто стоят без дела, в то время как существуют задачи, которые необходимо выполнить. Если мы напишем программу таким образом, что она создаст несколько потоков для отнимающих много времени независимых функций, то мы сможем использовать другие ядра процессора, которые в противном случае пылились бы без дела. Можно выполнять эти потоки параллельно, тем самым сократив общее время выполнения процесса.
Время запачкать руки
Мы напишем программу, где запустим две функции (выполним две задачи). Сначала мы будем выполнять функции последовательно, через один и тот же поток, а затем создадим отдельные потоки для каждой из них. При этом отметим время выполнения для обоих подходов и увидим кое-что волшебное:
Summation1 и Summation2 — это два класса-заглушки, которые нам нужно выполнить. На их месте может быть любая бизнес-логика, которую вам захочется реализовать. Я только добавил случайные циклы, чтобы увеличить время выполнения — это поможет лучше продемонстрировать результаты:
Вот, видите? Время выполнения сокращается до одной трети при использовании потоков по сравнению с последовательным выполнением функций. Такова сила многопоточности.
Это был всего лишь простой пример, наглядно показывающий, как работает многопоточность. Существует бесконечное множество вариантов ее применения, с помощью которых вы можете значительно улучшить работу своего приложения. Не бойтесь изучать сценарии, где вы можете применить многопоточность, чтобы максимально использовать вычислительные ресурсы своей системы.
На мой взгляд, понимание основ чего-то — лучший способ это “что-то” освоить. Надеюсь, эта статья помогла вам получить представление о необходимости и полезности многопоточного программирования.
Существует гораздо больше информации о потоках: жизненный цикл потоков, проблемы синхронности и способы их решения и т. д. Обязательно ознакомьтесь с ними. Как говорится, тяжело в учении — легко в бою!