sum python что это

Функция sum() в Python: питонический способ суммирования значений

Давайте разберем, что такое функция sum() в Python и почему это питонический способ суммирования.

Встроенная функция sum() – это эффективный и питонический способ суммирования списка числовых значений. Сложение нескольких чисел является обычным промежуточным шагом во многих вычислениях, поэтому sum() – довольно удобный инструмент для программиста Python.

Еще с помощью sum() можно объединять списки и кортежи. Это интересный дополнительный вариант использования, полезный, когда вам нужно сгладить список списков.

Приведенная ниже информация поможет вам эффективно решать проблемы суммирования в вашем коде с помощью sum() или других альтернативных и специализированных инструментов.

Понимание проблемы суммирования

Суммирование числовых значений – довольно распространенная задача в программировании. Например, предположим, что у вас есть список чисел a = [1, 2, 3, 4, 5] и вы хотите сложить элементы и получить сумму. Используя стандартную арифметику, вы сделаете что-то вроде этого:

Что касается математики, это выражение довольно простое.

Можно выполнить этот конкретный расчет вручную, но представьте себе другие ситуации, в которых это может быть невозможно. Если у вас очень длинный список чисел, добавление вручную будет неэффективным и, скорее всего, вы допустите ошибку. А если вы даже не знаете, сколько элементов в списке? Наконец, представьте сценарий, в котором количество элементов, которые вам нужно добавить, изменяется динамически или вообще непредсказуемо.

В подобных ситуациях, независимо от того, есть ли у вас длинный или короткий список чисел, Python может быть весьма полезен для решения задач суммирования.

Использование цикла for

Если вы хотите суммировать числа, создав собственное решение с нуля, вы можете использовать цикл for :

Здесь вы сначала инициализируете сумму и приравниваете её к 0. Эта переменная работает как аккумулятор, в котором вы сохраняете промежуточные результаты, пока не получите окончательный. Цикл перебирает числа и обновляет общее количество.

Цикл for можно заключить в функцию. Благодаря этому вы сможете повторно использовать код для разных списков:

В sum_numbers() вы берете итерируемый объект в качестве аргумента и возвращаете общую сумму значений элементов списка.

Использование рекурсии

Вы также можете использовать рекурсию вместо итерации. Рекурсия – это метод функционального программирования, при котором функция вызывается в пределах ее собственного определения. Другими словами, рекурсивная функция вызывает сама себя в цикле:

Когда вы определяете рекурсивную функцию, вы рискуете попасть в бесконечный цикл. Чтобы предотвратить это, нужно определить как базовый случай, останавливающий рекурсию, так и рекурсивный случай для вызова функции и запуска неявного цикла.

В приведенном выше примере базовый случай подразумевает, что сумма списка нулевой длины равна 0. Рекурсивный случай подразумевает, что общая сумма – это первый элемент плюс сумма остальных элементов. Поскольку рекурсивный случай использует более короткую последовательность на каждой итерации, вы ожидаете столкнуться с базовым случаем, когда числа представляют собой список нулевой длины.

Марк Лутц «Изучаем Python»

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Использование reduce()

Вы можете вызвать reduce() с folding-функцией и итерируемым объектом в качестве аргументов. reduce() использует переданную функцию для обработки итерируемого объекта и вернет единственное кумулятивное значение.

Во втором примере folding-функция – это лямбда-функция, которая возвращает сложение двух чисел.

Поскольку суммирование является обычным явлением в программировании, писать новую функцию каждый раз, когда нам нужно сложить какие-нибудь числа, — бессмысленная работа. Кроме того, использование reduce() – далеко не самое удобочитаемое решение.

Начало работы с sum()

В настоящее время функция sum() является предпочтительным способом для суммирования элементов:

У sum() есть два аргумента:

Суммирование числовых значений

Вот несколько примеров использования sum() со значениями разных числовых типов:

Объединение последовательностей

Несмотря на то, что функция sum() в основном предназначена для работы с числовыми значениями, вы также можете использовать ее для объединения последовательностей, таких как списки и кортежи. Для этого вам нужно указать соответствующее значение для аргумента start :

Примеры использования sum() в Python

Кроме того, мы разберем, как применять sum() при работе со списками и кортежами. Мы также рассмотрим особый пример, когда нужно объединить несколько списков.

Расчет среднего значения выборки

Один из практических вариантов применения sum() – использовать ее в качестве промежуточного вычисления перед дальнейшими вычислениями. Например, вам нужно вычислить среднее арифметическое для выборки числовых значений. Среднее арифметическое, также известное как среднее значение, представляет собой общую сумму значений, деленную на количество значений в выборке.

Если у вас есть выборка [2, 3, 4, 2, 3, 6, 4, 2] и вы хотите вычислить среднее арифметическое вручную, вы можете решить эту операцию так:

(2 + 3 + 4 + 2 + 3 + 6 + 4 + 2) / 8 = 3,25

Нахождение скалярного произведения двух последовательностей

1 × 4 + 2 × 5 + 3 × 6 = 32

Чтобы извлечь последовательные пары значений, мы можем использовать zip(). Затем воспользуемся генератором для умножения каждой пары значений. Наконец, sum() поможет суммировать произведения:

Объединение списков

Но можно ли использовать функцию sum() для объединения списков, как в примере выше? Да! Вот как:

Это было быстро! Одна строка кода — и мы получили единый список. Однако использование sum() не кажется самым быстрым решением.

Важным недостатком любого решения, предполагающего конкатенацию, является то, что за кулисами каждый промежуточный шаг создает новый список. Это может быть довольно расточительным с точки зрения использования памяти.

Список, который в итоге возвращается, является самым последним созданным списком из всех, которые создавались на каждом этапе конкатенации. Использование генератора списка вместо этого гарантирует, что вы создадите и вернете только один список:

Эта новая версия flatten_list() более эффективна и менее расточительна с точки зрения использования памяти. Однако вложенные генераторы могут быть сложными для чтения и понимания.

Альтернативы sum()

Суммирование чисел с плавающей запятой: math.fsum()

Согласно документации, fsum() «позволяет избежать потери точности, отслеживая несколько промежуточных частичных сумм». В документации приводится следующий пример:

В этих примерах обе функции возвращают одинаковый результат. Это связано с невозможностью точного представления значений 0,1 и 0,2 в двоичной системе с плавающей запятой:

Объединение объектов с помощью itertools.chain()

chain() также является хорошим вариантом для объединения списков в Python:

Объединение строк с помощью str.join()

Заключение

Итак, сегодня мы разобрали, что такое функция sum() в Python. Теперь вы можете использовать её для сложения числовых значений. Эта функция обеспечивает эффективный, читаемый и питонический способ решения задач сложения в коде. Также мы поговорили про альтернативы функции sum() и в каких случаях их лучше использовать.

Источник

Как использовать функцию Python Sum ()

В этом руководстве мы собираемся обсудить метод Python Sum ().

Вступление

В этом руководстве мы собираемся обсудить Метод Python Sum ().

Python сумма () Метод представляет собой встроенный метод, который возвращает суммирование всех элементов пропущенного свидетельства.

Функция Python Sum ()

Давайте посмотрим на синтаксис для использования метода суммы () в Python.

Теперь давайте посмотрим на некоторые примеры, чтобы оказать четкое понимание использования метода и работы.

Использование суммы () для списка, кортежа, сложных чисел, плавающихся и т. Д.

Давайте ознакомимся с методом, найдя сумму элементов списка целых чисел, кортеж, словарь и список сложных чисел.

Выход :

Следовательно, мы получаем желаемый выход. Для каждого случая мы получаем сумму соответствующих намеренных элементов.

Python Sum () vs numpy sum ()

Numpy Модуль в Python поставляется с сумма () Метод определен в нем. Он используется для поиска суммы элементов Numpy Array. Но этот метод также может найти сумму элементов для любых других, которые включены в Python, содержащую некоторые значения.

Давайте сравним вывод для обоих сумма () и numpy.sum () в Python для некоторых намеренных объектов.

Выход :

Как мы можем видеть, оба сумма () и np.sum () Методы возвращают один и тот же результат для списка list1 Отказ

Для расчета суммы намеренных объектов, таких как списки, кортежи и словари, встроенный сумма () Метод намного быстрее и просты в использовании, чем Numpy’s сумма () метод.

Заключение

Следовательно, в этом руководстве мы узнали о встроенном сумма () Метод Python а также сравнение между методами Python Sum () и Numpy.sum (). Я надеюсь, что у вас есть четкое понимание метода.

Для любых дополнительных вопросов не стесняйтесь общего ниже.

Источник

Функции списков Python

В предыдущей статье мы рассмотрели методы списков Python. В этой статье мы рассмотрим основные функции для работы со списками в Python.

Функции агрегации

len(sequence)

Возвращает количество элементов (длину) объекта-контейнера.

Параметры:

sequence — последовательность (строка, байты, кортеж, список, диапазон) или коллекция (словарь, множество, неизменяемое множество).

Возвращаемое значение:

Количество элементов объекта.

Примечание:

Примеры:

[] length is 0
[1, 2, 3] length is 3
(1, 2, 3) length is 3
Length of range(1, 10) is 9

Пример 2: Определение метода __len__() в классе.

Возвращает наибольший элемент итерируемого объекта. Также можно использовать для поиска наибольшего элемента между двумя или более аргументами. Если сразу несколько элементов имеют максимальное значение, то функция возвращает первый найденный элемент.

Параметры:

max(iterable, *iterables, key, default)

iterable — итерируемый объект (список, кортеж, множество, словарь и т. д.).

*iterables — любое количество итерируемых объектов; может быть больше, чем один. Необязательный аргумент.

key – функция, в которую передается каждый аргумент; сравнение выполняется на основе возвращаемого значения. Необязательный аргумент.

max(arg1, arg2, *args, key)

arg1 — объект (число, строка и т. д.).

arg2 — объект (число, строка и т. д.).

*args — любое количество объектов. Необязательный аргумент.

key — функция, в которую передается каждый аргумент; сравнение выполняется на основе возвращаемого значения. Необязательный аргумент.

Возвращаемое значение:

Примеры:

Пример 1: Получение наибольшего элемента списка.

Пример 2: Получение наибольшего элемента списка строк.

Возвращает наименьший элемент итерируемого объекта. Также можно использовать для поиска наименьшего элемента между двумя или более аргументами. Если сразу несколько элементов имеют минимальное значение, то функция возвращает первый найденный элемент.

Параметры:

min(iterable, *iterables, key, default)

iterable — итерируемый объект (список, кортеж, множество, словарь и т. д.).

*iterables — любое количество итерируемых объектов; может быть больше, чем один. Необязательный аргумент.

key – функция, в которую передается каждый аргумент; сравнение выполняется на основе возвращаемого значения. Необязательный аргумент.

min(arg1, arg2, *args, key)

arg1 — объект (число, строка и т. д.).

arg2 — объект (число, строка и т. д.).

*args — любое количество объектов. Необязательный аргумент.

key — функция, в которую передается каждый аргумент; сравнение выполняется на основе возвращаемого значения. Необязательный аргумент.

Возвращаемое значение:

Примеры:

Пример 1: Получение наименьшего элемента списка.

Пример 2: Получение наименьшего элемента списка строк.

sum(iterable[, start])

Суммирует элементы итерируемого объекта и возвращает результат.

Параметры:

iterable — итерируемый объект (список, кортеж, словарь и т. д.). Элементы итерируемого объекта должны быть числами. Если итерируемый объект пуст, то функция вернёт начальное значение ( start ).

start — число, к которому добавляется сумма элементов указанного итерируемого объекта. Необязательный аргумент, по умолчанию равен нулю.

Возвращаемое значение:

Сумма элементов итерируемого объекта [с начальным значением ( start )].

Примечание:

Примеры:

Функции проверки элементов списка на выполнение условия

any(iterable)

Параметры:

iterable — итерируемый объект (список, строка, словарь, кортеж, множество и так далее).

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

Возвращаемое значение

Все значения равны True

Все значения равны False

Одно значение равно True (остальные — False)

Одно значение равно False (остальные — True)

Итерируемый объект пуст

Примеры:

all(iterable)

Параметры:

iterable — итерируемый объект (список, строка, словарь, кортеж, множество и так далее).

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

Возвращаемое значение

Все значения равны True

Все значения равны False

Одно значение равно True (остальные — False)

Одно значение равно False (остальные — True)

Итерируемый объект пуст

Примеры:

Функции преобразования типов

bool([value])

Преобразует значение к булевому типу ( True или False ), используя стандартную процедуру проверки истинности.

Параметры:

value — значение, которое надо преобразовать.

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

Следующие значения считаются False в Python:

Все остальные значения считаются истинными ( True ).

Примеры:

list([iterable])

Параметры:

iterable — объект, который может быть последовательностью (строка, кортеж) или коллекцией (множество, словарь), или любым итерируемым объектом. Необязательный аргумент.

Возвращаемое значение:

Примеры:

Пример 1: Создание списков из строки, кортежа и списка.

Пример 2: Создание списков из множества и словаря.

Прохождение по списку

enumerate(iterable [, start])

Возвращает генератор, отдающий пары счётчик(индекс)-элемент для указанного итерируемого объекта.

Параметры:

iterable — последовательность, итератор или объекты, поддерживающие итерирование.

start – значение, с которого начинается отсчет. Необязательный аргумент, по умолчанию равен нулю.

Возвращаемое значение:

enumerate object — генератор, отдающий пары счётчик(индекс)-элемент для указанного итерируемого объекта.

Примечание:

Вы можете преобразовать enumerate object в список или кортеж, используя функции list() и tuple() соответственно.

Примеры:

Пример 2: Прохождение по enumerate object.

0 bread
1 milk
2 butter

100 bread
101 milk
102 butter

Группировка элементов нескольких списков

zip(*iterables)

Возвращает итератор по кортежам, где i-й кортеж содержит i-й элемент из каждого переданного итерируемого объекта.

Параметры:

iterables — итерируемые объекты.

Возвращаемое значение:

Итератор по кортежам на основе переданных итерируемых объектов.

Примечание:

Итератор останавливается, когда самая короткая из последовательностей исчерпана:

В сочетании с оператором * функция zip() может быть использована для распаковки списка (см. Пример 2).

Примеры:

Источник

Python sum | python sum list | sum() Функция в Python

Функция Python sum() используется для суммирования или добавления элементов итератора от начала до конца итерации. Обычно он используется только с числами.

Python sum | python sum list | sum() Функция в Python

В этом посте мы увидим о функции Python sum (). Функция Pythonsum () используется для суммирования или добавления элементов итератора от начала до конца итерации. Обычно он используется только с числами.

Вступление

Python 3 поставляется со многими встроенными функциями, которые вы можете легко использовать в любой программе, над которой работаете. Некоторые функции позволяют преобразовывать типы данных, а другие специфичны для определенного типа, например строки.

Функция sum() возвращает число, сумму всех элементов в итерационной функции.

Синтаксис суммы

Параметры

iterable: iterable может быть любым списком, кортежами или словарями, но самое главное, это должно быть число. start: [необязательно] этот старт добавляется к сумме чисел в iterable. Если start не задан в синтаксисе, то предполагается, что он равен 0.

Примечание: Здесь итерируемый, возможно, список Python, кортеж, набор или словарь.

Какая функция sum возвращает в Python

Функция sum возвращает

Временная сложность суммы()

Временная сложность Python sum() зависит от вашей структуры данных. Для плоского списка dict вы не можете сделать лучше, чем O(n), потому что вам нужно посмотреть на каждый элемент в списке, чтобы сложить их.

Python программа для вычисления суммы элементов в списке

Сумма списка Python

Чтобы добавить все элементы списка, решение состоит в том, чтобы использовать встроенную функцию sum (), иллюстрацию:

Программа Python для суммирования списка с помощью start 10

Программа для суммирования списка float

Python Программа для суммирования списка float с start 10.1

Программа для вычисления суммы элементов в кортеже

Пример 1: Добавление всех элементов в кортеж и возврат результата

Пример 1: Начиная с 10 и добавляя все элементы кортежа к этому числу:

Python Программа для вычисления суммы комплексных чисел

Функция In sum() также работает с комплексными числами.

Программа для вычисления суммы множеств

Функция sum() работает с href=»https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html»>set тоже. href=»https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html»>set тоже.

Программа Python для использования функции sum в словаре

В случае со словарем Python ключ к словарю будет добавлен. Результатом будет сумма всех ключей словаря.

Видите ли, значения словаря сильны, но здесь это не имеет значения, потому что мы будем добавлять ключи, а не значения.

Работа функции sum() в списке «строк»:

Примечание: в случае списка строк функция sum() не работает.

Также Читайте:

Python Удалить дубликаты Из спискаPython Print Without NewlineLearn Python the Hard Way Review PDFHow to Get a Data Science Internship With No ExperiencePython Map

Альтернатива некоторых

Для некоторых случаев использования есть хорошие альтернативы sum(). Предпочтительным и быстрым способом объединения последовательности строк является вызов » «.join(sequence). Чтобы добавить значения с плавающей запятой с расширенной точностью, см. math.fsum(). Чтобы объединить серию итераций, рассмотрите возможность использования функции itertools.chain().

Вывод

Поэтому в этом уроке мы постарались охватить все детали и примеры функции Python sum. Но все же, если у вас есть какие-либо вопросы и предложения, прокомментируйте их ниже.

Источник

Список Python Sum () – простое иллюстрированное руководство

Суммируя список чисел появляется везде в кодировке. К счастью, Python предоставляет функцию встроенной суммы () для суммирования всех элементов в списке Python — или в любом другом, имеющем в этом вопросе. (Официальные документы) Синтаксис представляет собой сумму (потенциал): ArgumentDescrieTriciTerableSUM по всем элементам в утечке. Это может быть список, кортеж, комплект, … Список Python Sum () – простая иллюстрированная руководство Подробнее »

Суммируя список чисел появляется везде в кодировке. К счастью, Python предоставляет встроенный сумма () Функция для суммирования всех элементов в списке Python – или любой другой, что это имеется в этом вопросе. (Официальные документы)

Синтаксис есть Сумма (считать, что) :

Проверьте вебинар Python Freelancer и KickStart вашу кодирующую карьеру!

Код : Давайте проверим практический пример!

Упражнение : Попробуйте изменить последовательность, чтобы сумма была 30 в нашей интерактивной оболочке Python:

Давайте рассмотрим некоторые важные детали относительно сумма () Функция в Python.

Ошибки

Ряд ошибок может произойти, если вы используете сумма () Функция в Python.

Типеррор : Python бросит в систему, если вы попытаетесь суммировать над элементами, которые не являются численными. Вот пример:

Если вы запустите этот код, вы получите следующее сообщение об ошибке:

Python пытается выполнить конконтрацию строки с использованием значения запуска по умолчанию 0 (целое число). Конечно, это терпит неудачу. Решение простое: сумма только над численными значениями в списке.

Если вы попытаетесь «взломать» Python, используя пустую строку в качестве начального значения, вы получите следующее исключение:

Вы можете избавиться от всех этих ошибок, суммируя только численные элементы в списке.

(Для получения дополнительной информации о методе join (), проверьте эту статью в блоге.)

Сложность списков Sum Python

Список строк Python Sum

Решение : Используйте Присоединяйтесь () Способ строк Python в объединять все строки в списке. сумма () Функция работает только на численных входных данных.

Код : В следующем примере показано, как «суммировать» UP (I.E., ConcateNate) все элементы в данном списке строк.

Список списков Sum Python

Проблема : Как вы можете суммировать список списков, таких как [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] в Python?

Решение : Используйте простой для цикла с помощью помощника переменной для объединения всех списков.

Код : Следующий код объединяет все списки в один список.

продлить () Метод немного известен в Python – но очень эффективен, чтобы добавить ряд элементов в список Python сразу. Проверьте мой подробный учебник по этому блюду Finxter.

Список Sum Python пока цикла

Проблема : Как вы можете получить сумму на все элементы списка, используя цикл While (без Sum () )?

Решение : Создайте переменную агрегацию и итеративно добавить другой элемент из списка.

Код : Следующий код показывает, как суммировать все численные значения в списке Python без использования сумма () функция.

Это не самый красивый способ, но это читается, и он работает (и, и, вы не хотели использовать Sum () Функция, верно?).

Список суммирования Python для петли

Проблема : Как вы можете суммировать над всеми элементами списка, используя петлю для цикла (без Sum () )?

Решение : Создайте переменную агрегацию и итеративно добавить другой элемент из списка.

Код : Следующий код показывает, как суммировать все численные значения в списке Python без использования сумма () функция.

Это немного более читаемое, чем предыдущая версия с циклом, потому что вам не нужно отслеживать текущий индекс.

Список суммирования Python с пониманием списка

Понимание списка является мощным функциями Python, которая позволяет создать новый список на основе существующего намерения. Можете ли вы суммировать все значения в списке, используя только понимание списка?

Ответ – нет. Почему? Потому что понимание списка существует для создания нового списка. Суммирующие значения не о создании нового списка. Вы хотите избавиться от списка и объединять все значения в списке в одну численную «сумму».

СПИСОК PYTHON SUM TRESTE

Проблема : Как подвести список кортежей, элемент-мудрый?

Пример : Скажи, у тебя есть список [(1, 1), (2, 0), (0, 3)] И вы хотите подвести итоги первого и второго ценностей кортежей для получения «суммированного кортежа» (1 + 2 + 0, 1 + 0 + 3) = (3, 4) Отказ

Решение : Распакуйте кортежи в функцию ZIP, чтобы объединить первое и второе ценности кортежных корпусов. Затем суммируйте эти ценности отдельно. Вот код:

Нужен переподготовка zip () Функция и распаковка? Проверьте эти статьи на блог Finxter:

Список списка Python Sum

Проблема : Учитывая список. Суммируйте ломтик исходного списка между началом и показателями шагов (и при условии, что данный размер шага также).

Решение : Используйте Slicing, чтобы получить доступ к списку. Затем нанесите функцию суммы () на результате.

Код : Следующий код вычисляет сумму данного ломтика.

Давайте рассмотрим интересную проблему: суммировать условно!

Состояние списка Sum Python

Проблема : Preen это список. Как суммировать все значения, которые соответствуют определенному условию?

Пример : Скажи, у вас есть список lst = [5, 8, 12, 2, 1, 3] И вы хотите суммировать все значения, которые больше 4.

Решение : Используйте понимание списка для фильтрации списка так, чтобы только элементы, которые удовлетворяют условию. Тогда используйте сумма () функция, чтобы суммировать остальные значения.

Код Следующие суммы кода по всем значениям, которые удовлетворяют определенному условию (например, X> 4 ).

Нужно повысить понимание списка? Проверьте мой углубленный учебник в блоге Finxter.

Список SUM Python игнорируйте

Пример : Скажи, у вас есть список lst = [5, нет, нет, 8, 12, нет, 2, 1, нет, 3] и вы хотите суммировать все значения, которые не являются Нет Отказ

Решение : Используйте понимание списка для фильтрации списка так, чтобы оставаться только элементы, которые удовлетворяют условию (которые отличаются от None ). Видите ли, это особый случай предыдущего абзаца, который проверяет общее состояние. Тогда используйте сумма () функция, чтобы суммировать остальные значения.

Код : Следующие суммы кода по всем значениям, которые не являются Нет Отказ

Подобное можно сделать со значением Нан Это может нарушить ваш результат, если вы не осторожны.

Список суммирования Python игнорировать NAN

Пример : Скажи, у вас есть список lst = [1, 2, 3, float («NAN»), float («NAN»), 4] и вы хотите суммировать все значения, которые не являются Нан Отказ

Решение : Используйте понимание списка для фильтрации списка, чтобы оставаться только элементами, которые удовлетворяют условию (отличаются от NAN ). Видите ли, это особый случай предыдущего абзаца, который проверяет общее состояние. Тогда используйте сумма () функция, чтобы суммировать остальные значения.

Код : Следующие суммы кода по всем значениям, которые не являются Нан Отказ

Фу! Совсем некоторые вещи. Спасибо, что прочитали всю эту статью! Я надеюсь, что вы узнали что-то из этого урока и остаемся следующей рекомендацией:

Куда пойти отсюда?

Достаточно теории, давайте познакомимся!

Чтобы стать успешным в кодировке, вам нужно выйти туда и решать реальные проблемы для реальных людей. Вот как вы можете легко стать шестифункциональным тренером. И вот как вы польские навыки, которые вам действительно нужны на практике. В конце концов, что такое использование теории обучения, что никто никогда не нуждается?

Практические проекты – это то, как вы обостряете вашу пилу в кодировке!

Вы хотите стать мастером кода, сосредоточившись на практических кодовых проектах, которые фактически зарабатывают вам деньги и решают проблемы для людей?

Затем станьте питоном независимым разработчиком! Это лучший способ приближения к задаче улучшения ваших навыков Python – даже если вы являетесь полным новичком.

Присоединяйтесь к моему бесплатным вебинаре «Как создать свой навык высокого дохода Python» и посмотреть, как я вырос на моем кодированном бизнесе в Интернете и как вы можете, слишком от комфорта вашего собственного дома.

Присоединяйтесь к свободному вебинару сейчас!

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Источник