Python भौगोलिक और ग्राफ डेटा को संभालने के लिए विभिन्न लाइब्रेरी प्रदान करता है। Python plotly उन लाइब्रेरी में से एक है जिनका उपयोग भौगोलिक ग्राफ बनाने के लिए किया जाता है। Plotly एक मुफ्त और ओपन सोर्स लाइब्रेरी है। Plotly विभिन्न प्रकार के ग्राफ बनाने में मदद करता है जैसे लाइन चार्ट, हॉरिजॉन्टल ब

डायनामिक एरे Python में, एक सूची, सेट और डिक्शनरी म्यूटेबल ऑब्जेक्ट हैं। जबकि संख्या, स्ट्रिंग, और टपल इम्यूटेबल ऑब्जेक्ट हैं। म्यूटेबल ऑब्जेक्ट का मतलब है कि हम सूची, सेट या डिक्शनरी से आइटम जोड़/हटा सकते हैं, हालांकि, यह इम्यूटेबल ऑब्जेक्ट जैसे टपल या स्ट्रिंग के मामले में सच नहीं है। Python में

एक इटरेबल को मोटे तौर पर एक ऑब्जेक्ट के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो बिल्ट-इन मेथड iter() को पास किए जाने पर एक इटरेटर उत्पन्न करेगा। एक ऑब्जेक्ट के इटरेबल होने के लिए कुछ शर्तें हैं, क्लास के ऑब्जेक्ट को दो इंस्टेंस मेथड परिभाषित करने की आवश्यकता है: __len__ और __getitem__। एक ऑब्जेक्ट जो इ

यह एक Python प्रोग्राम है जो दिए गए पूर्णांक N से 3 और 5 दोनों से विभाज्य सभी संख्याओं को प्रिंट करता है। इस प्रोग्राम को लिखने के कई तरीके हैं सिवाय इसके कि हमें जांचना होगा कि संख्या 3 और 5 दोनों से पूरी तरह विभाज्य है या नहीं। 3 और 5 से विभाज्य सभी संख्याओं को प्रिंट करने के लिए Python प्रोग्रा

यहां हम संख्याओं की सूची से सभी डुप्लिकेट नंबर प्रिंट करने का प्रयास कर रहे हैं। तो, हम उन सभी नंबरों को प्रिंट करने का प्रयास कर रहे हैं जो सूची में एक से अधिक बार आते हैं (सूची में अद्वितीय नहीं)। उदाहरण Input: given_list = [3, 6, 9, 12, 3, 30, 15, 9, 45, 36, 12] Output: desired_output = [3, 9,

फ़ंक्शन एक फ़ंक्शन एक विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए कोड का एक ब्लॉक है, जिसमें अपना स्वयं का स्कोप होगा और नाम से बुलाया जाता है। सभी फ़ंक्शन में शून्य (कोई नहीं) तर्क या एक से अधिक तर्क हो सकते हैं। बाहर निकलने पर, एक फ़ंक्शन एक या अधिक मान वापस कर सकता है या नहीं भी कर सकता है। बुनियादी फ़ंक

यहां हम एक समय में दो कार्य करने का प्रयास कर रहे हैं, एक फोरग्राउंड में और दूसरा बैकग्राउंड में। हम बैकग्राउंड में फ़ाइल में कुछ लिखेंगे और उपयोगकर्ता इनपुट नंबर के लिए, जांचेंगे कि यह विषम या सम संख्या है। Python में मल्टीथ्रेडिंग के माध्यम से एक प्रोग्राम में कई कार्य करना संभव है import threa

परिचय डेवलपर्स अक्सर Python प्रोजेक्ट से निपटते हैं जहां उन्हें मॉड्यूल और पैकेज का उपयोग करना पड़ता है जो Python मानक लाइब्रेरी का हिस्सा नहीं थे और उन्हें केवल इस विशेष एप्लिकेशन के लिए चाहिए। एक मामले पर विचार करें, जहां आपने Python का वर्तमान संस्करण इंस्टॉल किया है (मान लें कि यह python-3.6 है

कई स्थितियां होती हैं जब हम चाहते हैं कि हमारा प्रोग्राम यह विशिष्ट कार्य करे, चाहे वह पूरी तरह से चले या कुछ त्रुटि फेंके। ज्यादातर किसी भी त्रुटि या अपवाद को पकड़ने के लिए, हम try और except ब्लॉक का उपयोग करते हैं। try स्टेटमेंट एक बहुत उपयोगी वैकल्पिक क्लॉज प्रदान करता है जो क्लीन-अप एक्शन को प

Python में अपवाद प्रबंधन का उपयोग करने के लिए, हमें पहले सभी except क्लॉज को पकड़ने की आवश्यकता है। Python अपवादों को पकड़ने के लिए try और except कीवर्ड प्रदान करता है। try ब्लॉक कोड को स्टेटमेंट दर स्टेटमेंट निष्पादित किया जाएगा। हालांकि, यदि कोई अपवाद होता है, तो शेष try कोड निष्पादित नहीं होगा

इसमें, हम एक प्रोग्राम लिखेंगे जो जांच करेगा कि दी गई संख्या जो 1 से अधिक है, अभाज्य है या नहीं। एक अभाज्य संख्या 1 से बड़ा एक धनात्मक पूर्णांक है जिसके केवल दो गुणनखंड होते हैं 1 और वह संख्या स्वयं, उदाहरण के लिए संख्या: 2, 3, 5, 7... आदि अभाज्य संख्याएं हैं क्योंकि उनके केवल दो गुणनखंड होते हैं

व्यावहारिक रूप से, Python में प्राइवेट मेंबर वेरिएबल जैसी कोई चीज़ नहीं है। हालांकि, शुरुआत में दो अंडरस्कोर (__) जोड़ने से एक वेरिएबल या मेथड प्राइवेट हो जाता है, यह कन्वेंशन अधिकांश Python कोड द्वारा उपयोग किया जाता है। आइए एक उदाहरण के माध्यम से इस अवधारणा को समझते हैं - privateVar1.py class m

सभी Python प्रोग्राम स्वचालित रूप से आपके स्रोत कोड को संकलित कोड में संकलित करते हैं, जिसे बाइट कोड भी कहा जाता है, इसे निष्पादित करने से पहले। जब भी हम पहली बार किसी मॉड्यूल को आयात करते हैं या जब आपकी स्रोत फ़ाइल एक नई फ़ाइल होती है या हमारे पास हाल ही में संकलित फ़ाइल की तुलना में एक अद्यतन फ़

इस लेख में, हम Python कोड का उपयोग करके Google खोज करने का प्रयास करेंगे, यह तब काम आता है जब आप एक Python प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हों और आपको वेब से कुछ डेटा एक्सेस करने की आवश्यकता हो और खोज परिणाम (वेब से) का उपयोग आपके प्रोजेक्ट के अंदर किया जाना हो। पूर्वापेक्षा - आपके सिस्टम पर Python इंस्ट

सीरियलाइज़ेशन एक प्रक्रिया है जिसमें एक ऑब्जेक्ट को एक ऐसे प्रारूप में बदल दिया जाता है जिसे संग्रहीत/सेव किया जा सकता है (फ़ाइल या मेमोरी बफ़र में), ताकि हम इसे बाद में डीसीरियलाइज़ कर सकें और सीरियलाइज़्ड प्रारूप से मूल सामग्री/ऑब्जेक्ट को पुनर्प्राप्त कर सकें। हम इन सभी कार्यों को करने के लिए Py

मेटाप्रोग्रामिंग शब्द उस कंप्यूटर प्रोग्रामिंग को संदर्भित करता है जहां कंप्यूटर प्रोग्राम स्वयं को हेरफेर करने या उसके बारे में ज्ञान रखने का प्रयास करते हैं। Python मेटाक्लास नामक एक नए प्रकार के क्लास के माध्यम से क्लास के लिए मेटाप्रोग्रामिंग का समर्थन करता है। Python में मेटाक्लास के माध्यम स

Python 3.0 में पेश किए गए फ़ंक्शन एनोटेशन एक ऐसी सुविधा जोड़ते हैं जो आपको फ़ंक्शन पैरामीटर और रिटर्न मान में मनमाना मेटाडेटा जोड़ने की अनुमति देता है। Python 3 के बाद से, फ़ंक्शन एनोटेशन को आधिकारिक तौर पर Python (PEP-3107) में जोड़ा गया है। प्राथमिक उद्देश्य फ़ंक्शन पैरामीटर और रिटर्न मान से मेटा

प्रतिस्पर्धात्मक प्रोग्रामिंग को आमतौर पर उपयुक्त डेटा संरचना का उपयोग करके कुशल एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए कोडिंग के रूप में संदर्भित किया जाता है। वे प्रोग्रामर्स के कौशल का कई स्तरों पर परीक्षण करते हैं। एल्गोरिदम और डेटा संरचना की मदद से, आपको आपके द्वारा प्रस्तुत एक काल्पनिक प्रोग्रामिंग

Python अधिकांश प्रतिस्पर्धात्मक प्रोग्रामिंग चुनौतियों के लिए कोडर्स के बीच पसंदीदा भाषाओं में से एक है। अधिकांश समस्याओं को Python का उपयोग करके उचित समय सीमा में आसानी से हल किया जाता है। कुछ जटिल समस्याओं के लिए, पर्याप्त तेज़ Python कोड लिखना अक्सर एक चुनौती होती है। नीचे कुछ पायथनिक कोड निर्म

नियमित अभिव्यक्ति क्या है? वास्तविक दुनिया में, अधिकांश प्रोग्रामिंग भाषाओं में स्ट्रिंग पार्सिंग को नियमित अभिव्यक्ति द्वारा नियंत्रित किया जाता है। Python प्रोग्रामिंग भाषा में नियमित अभिव्यक्ति टेक्स्ट पैटर्न मिलान के लिए उपयोग की जाने वाली एक विधि है। re मॉड्यूल जो हर Python इंस्टॉलेशन के साथ