عبدالباسط ابراهيم

كما شرح أحمد أنه تحتاج لإستخدام المكتبة openpyxl في حفظ البيانات من pandas 

لذلك مع openpyxl إصدار  2.4.0 و إصدار 0.19.2 pandas ، يمكنك استخدام حل ابسط كالتالي

import pandas
from openpyxl import load_workbook

with pandas.ExcelWriter('Masterfile.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    writer.book = load_workbook('Masterfile.xlsx')
    data_filtered.to_excel(writer, "Main", cols=['Diff1', 'Diff2'])

وجرب أيضاً استخدام المعامل keep_date_col بالقيمة True 

writer = pd.ExcelWriter('prueba1.xlsx'engine='openpyxl',keep_date_col=True)

أفترض أن عمود DOB الخاص بك بالفعل من النوع datetime64  حيث أن بالفعل قمت بتحويله ولكن تحتاج لتعديل ال format فقط من خلال style.format كالمثال التالي

 df
  
          DOB
0  2019-07-03
1  2019-08-03
2  2019-09-03
3  2019-10-03

لاحظ ال format قبل التعديل

df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})

ستصبح mm/dd/yyyy

df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%d-%m-%Y")}) 

ستصبح dd-mm-yyyy

يمكنك استخدام ال operator.or من خلال المكتبة operator لاحظ المثال التالي

filter_kwargs = {
    'field_a': 123,
    'field_b__in': (3, 4, 5, ),
}
list_of_Q = [Q(**{key: val}) for key, val in filter_kwargs.items()]
Item.objects.filter(reduce(operator.or_, list_of_Q))

في Python3 ، لم تعد الدالة reducer موجودة built in في بايثون بعد الآن ، يمكنك استخدامها من خلال

from functools import reduce

نعم الnode  تعتبر single-threaded مع أن هناك بعض الإضافات التي تضيف ال multi threading لل nodejs

ولكن تقوم بمعاملة ال concurrent requests أو الطلبات المتزامنة بواسطة ال Singlethreaded event loop حيث تعتبر ال nodejs غير متزامنة وذلك يتيح لها معاملة الطلبات بدون عمل block لغيرها لاحظ الشرح التالي لتفهم الفكرة

request ──> ينتج thread
              └──> إنتظار قاعدة البيانات
                     └──> الرد
request ──> ينتج thread
              └──> إنتظار قاعدة البيانات
                     └──> الرد
request ──> ينتج thread
              └──> إنتظار قاعدة البيانات
                     └──> الرد

لاحظ الشكل السابق كيف يعالج الطلبات بواسطة ال multi threading 

request ──> معالجة الأمر في قاعدة البيانات
request ──> معالجة الأمر في قاعدة البيانات
request ──> معالجة الأمر في قاعدة البيانات
database request complete ──> الرد
database request complete ──> الرد
database request complete ──> الرد

لاحظ الفرق بين طريقة المعالجة

لذلك يتم تنفيذ ال multi threading بشكل مختلف ولكن قاعدة البيانات التي تفرق في السرعة

قم بقراءة الإجابات على السؤال التالي للفهم أكثر

هل تقصد كورس  اطار العمل دجانغو لتطوير تطبيقات الويب في أكاديمية حسوب بالتحديد ؟

إذا كان كذلك فلا يوجد حالياً كورس تطوير تطبيقات الويب بواسطة  اطار العمل دجانغو ولكن يوجد كورسين 

تطوير تطبيقات الويب بواسطة

• php
• ruby

أما إذا كنت تقصد كورس تطوير تطبيقات الويب بواسطة  اطار العمل دجانغو عموماً ليس في الأكاديمية بالتحديد فبالطبع يوجد الكثير من الكورسات سواء المجانية أو المدفوعة

ماعليك سوى البحث عن عن هذه الكورسات وإذا كنت تجيد اللغة الإنجليزية ستجد هذا اكورس متوفر بكثرة ثم بعد ذلك قم بإختيار الكورس المفضل بالنسبة لك 

توجد العديد من المكتبات سواء المختصة بال react أو بال javascript عموماً ولكن المكتبات الأفضل بالنسبة ل react يمكنك الحث عنها وستجد العديد من المكتبات مثل

• React Native Reanimated 

• React Native Animatable

• Fluid transitions for React Navigation تعتبر هذه المكتبة خاصة بال Navigation 

• React Spring

وتوجد العديد من المكتبات الأخرى يمكنك الإطلاع عليها وإختيار الأفضل بالنسبة لك

بالإضافة لما شرحه بلال فإنه يمكنك إرسال ال mail بواسطة الدالة mail  ولكن في بعض الأحيان لا تكون هذه الدالة كافية أو لا تلائم إحتياجاتك مثل الأمان والتشفير أو المرفقات لذلك تحتاج لاستخدام مكتبة لتنفيذ المطلوب مثل PHPMailer

لتثبيت المكتبة بواسطة composer

composer require phpmailer/phpmailer

لاحظ المثال التالي 

<?php

use PHPMailer\PHPMailer\PHPMailer;
use PHPMailer\PHPMailer\SMTP;
use PHPMailer\PHPMailer\Exception;

require 'vendor/autoload.php';

$mail = new PHPMailer(true);

try {
    //إعدادات الخادم
    $mail->SMTPDebug = SMTP::DEBUG_SERVER;                     
    $mail->isSMTP();                                            //استخدام SMTP
    $mail->Host       = 'smtp.example.com';                     
    $mail->SMTPAuth   = true;                                   
    $mail->Username   = 'user@example.com';                     // username
    $mail->Password   = 'secret';                               // password
    $mail->SMTPSecure = PHPMailer::ENCRYPTION_SMTPS;            
    $mail->Port       = 465;     
  
    //Recipients
    $mail->setFrom('from@example.com', 'Mailer');
    $mail->addAddress('joe@example.net', 'Joe User');     //Add a recipient
    $mail->addAddress('ellen@example.com');               //Name is optional
    $mail->addReplyTo('info@example.com', 'Information');
    $mail->addCC('cc@example.com');
    $mail->addBCC('bcc@example.com');

  
    $mail->addAttachment('/var/tmp/file.tar.gz');         //المرفقات
    $mail->addAttachment('/tmp/image.jpg', 'new.jpg');    //Optional name

    //المحتوى
    $mail->isHTML(true);                                  //محتوى html
    $mail->Subject = 'Here is the subject';
    $mail->Body    = 'This is the HTML message body <b>in bold!</b>';
    $mail->AltBody = 'This is the body in plain text for non-HTML mail clients';

    $mail->send();
    echo 'Message has been sent';
} catch (Exception $e) {
    echo "Message could not be sent. Mailer Error: {$mail->ErrorInfo}";
}

يمكنك القراءة حول المكتبة أكثر من الرابط بالأعلى

بالإضافة لما تم شرحه في التعليق السابق يمكنك استخدام مكتبة مثل APScheduler حيث تسهل عليك عمل مثل هذه المهام لاحظ المثال التالي

from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler

scheduler = BackgroundScheduler()
job = None

def tick():
    print('One tick!')\

def start_job():
    global job
    job = scheduler.add_job(tick, 'interval', seconds=3600)
    try:
        scheduler.start()
    except:
        pass

يعتبر الموضوع بسيط حيث يمكنك التحكم في ال scroll من خلال الخاصية scrollTop بواسطة javascript لاحظ الكود التالي من خلال jquery

var div = $('#div1');
div.scrollTop(div.prop("scrollHeight"));

و إذا كنت تريد التحرك ب animation يمكنك استخدام الكود التالي

$("#div1").animate({ scrollTop: $('#div1').prop("scrollHeight")}, 1000);

الكود السابق يقوم بتحريك الصفحة لأسفل ال div المحدد يمكنك استخدام هذا الكود ضمن موقعك كما تريد 

بتاريخ On 8/22/2021 at 01:19 قال Abdulali Elbr:

1- وأنا حابب أدخل الإثنين بس كل وحدة طويلة ومنفصلة ، من أين أبدأ ، ما الأسهل علي ؟ رجاءً أفيدوني . 

يعتبر المجالان كبيران وكلاهما تحتاج لتعلمهما الكثير من الوقت ويمتد للعديد من السنوات للوصول لمستوى إحترافي فيفضل إختيار مجال واحد منهما للعمل والتعمق فيه والإختيار يجب أن يتم بعد القراءة عن المجالين بدقة لإختيار المجال المناسب لك

بتاريخ On 8/22/2021 at 01:19 قال Abdulali Elbr:

2- وهل أخذ هذا المجالين مع بعض فيه ربح أكثر ؟ أو التركيز على مجال واحد فيه ربح أكثر ؟ 

بالنسبة للعمل والربح فلا يعني تعلمك الكثير من المهارات أنك تستطيع العمل بسهولة عن الذي تعلم وتعمق في مجال واحد فتعلمك المجالين معاً غير صحيح ولن تقدر على ذلك 

بتاريخ On 8/22/2021 at 01:19 قال Abdulali Elbr:

3- وهل لو دخلت لدورة وأنهيتها سيسهل علي إنهاء الدورة الأخرى بوقت أقل ؟ 

بالطبع تعلمك لمجال في البرمجة يسهلك عليك الإنتقال لمجال آخر ولكن لن تستطيع التعمق في كلا المجالين كما لو تعلمت مجال واحد حيث أن كلاهما يحتاج لجهد كبير

بتاريخ On 8/22/2021 at 01:19 قال Abdulali Elbr:

4- سؤال مهم جداً : هل الشخص إلي مايحب التصميم يجب ألا يدخل في برمجة وتطوير التطبيقات؟ وأيضاً هل نستطيع نبرمج التطبيق وشراء قالب تصميم ؟ ولا لازم أصمم من نفسي؟

بالنسبة لأنك لا تحب التصميم يمكنك التخصص في جزء ال backend فليس مطلوب منك الإهتمام بالواجهة كما أن جزء ال frontend غير مسئول عن التصميم إنما يقوم بتحويل التصميم (الذي يقوم المصمم بتجهيزه لك) إلى كود frontend

بالإضافة للطرق المقترحة في التعليق السابق يمكنك أيضاً من خلال pip ( إذا كان لديك pip ) بواسطة الأمر التالي

pip freeze

سيظهر لك قائمة لإصدارات الحزم المستخدمة ولكن إذا أردت Django  فقط يمكنك استخدام الأمر 

pip freeze | grep Django

هناك العديد من الطرق للقيام بذلك ، ولكن الأكثر وضوحا هو ببساطة استخدام  Python debugger

فقط أضف السطر التالي إلى دالة view 

import pdb; pdb.set_trace()

#or

breakpoint()  #from Python3.7

وأيضاً إذا كنت تستخدم IDE مثل PyCharm سيوفر لك سهولة في تتبع الأخطاء في الكود 

يبدو أن لا يتم تثبيت webpack لوجود ملفات قديمة أو ماشابه لذلك قومي بتثبيته ولكن هذه المرة مع إضافة المعامل --force كالتالي

npm i --save-dev webpack --force

التجريد هو من مفاهيم ال OOP الأساسية وهو ببساطة عملية إخفاء بعض التفاصيل وإظهار المعلومات الأساسية فقط للمستخدم

ويمكننا تنفيذ مفهوم التجريد من خلال

•  abstract classes
• .interfaces

لاحظ المثال التالي

abstract class Animal {
  public abstract void animalSound();
  public void sleep() {
    System.out.println("Zzz");
  }
}

ال abstract class لا يمكننا إنشاء كائنات منه إنما الوراثة منه فقط

وال abstract method لاتحتوي على body 

أما بالنسبة interfaces فهي تقوم أيضاً بالتجريد ولكن ببعض الإختلافات عن ال abstract class

كما أن بالإضافة للتنفيذ التجريد بواسطة interface يمكنك أيضاً تنفيذ الوراثة المتعددة من خلالها

يمكنك استخدام ال  OpenCV  الأحدث كالتالي

import cv2
im = cv2.imread("abc.tiff",mode='RGB')
print type(im)

والنتيجة تكون كالتالي

<type 'numpy.ndarray'>

كما يمكنك أيضاً استخدام المكتبة PIL (Python Imaging Library) لاحظ المثال التالي حيث تم تعريف دالتين لحفظ وتحميل الصورة كمصفوفة

from PIL import Image
import numpy as np

def load_image( infilename ) :
    img = Image.open( infilename )
    img.load()
    data = np.asarray( img, dtype="int32" )
    return data

def save_image( npdata, outfilename ) :
    img = Image.fromarray( np.asarray( np.clip(npdata,0,255), dtype="uint8"), "L" )
    img.save( outfilename )

يمكنك استخدام الدالة zip لتنفيذ المطلوب

for col in zip(*array):
   some_function(col)

ويمكنك أيضاً استخدام ال indexing 

لاحظ المثال التالي 

 for col in range(arr.shape[1]):
    some_function(arr[:,col])


[1 2 3 4]
[99 14 12 43]
[2 5 7 1]

يمكنك أيضاً استخدم pickle لتنفيذ المطلوب كالتالي

import pickle

my_data = {'a': [1, 2.0, 3, 4+6j],
           'b': ('string', u'Unicode string'),
           'c': None}
output = open('data.pkl', 'wb')
pickle.dump(my_data, output)
output.close()

ويمكنك قراءة البيانات من الملف كالتالي

import pprint, pickle

pkl_file = open('data.pkl', 'rb')

data1 = pickle.load(pkl_file)
pprint.pprint(data1)

pkl_file.close()

وقم بقراءة الإجابات على هذا السؤال ستفيدك كثيراً في تنفيذ المطلوب

بتاريخ 2 ساعات قال Najah Alsaker:

اجل استخدمها 

devServer: {
        contentBase: path.join(__dirname, "/dist"),
        port: 1239,
         writeToDisk: true,
    },

وتم انشاء الملفات وبها ماكان موجود بشكل مقلص ولكن اي شيء جديد لا يتم تحديثه

هل التغييرات التي تجريها يتم تحديثها على المتصفح؟

يمكنك استخدام astype مع المعامل copy بالقيمة false

a = a.astype(numpy.float32, copy=False)

لكن لاحظ أن استخدام  المعامل copy بالقيمة false أنه دائماً يقوم بعمل view وليس copy حيث أن هذه الدالة تقوم بتفادي النسخ إذا كانت تقدر على ذلك فهناك حالات لا تستطيع تنفيذ ذلك

إذا كنت تستخدمين الإضافة webpack-dev-server قومي بالتأكد من وجود الخاصية التالية

devServer: {
  writeToDisk: true
}

ذلك في حالة أنه يتم عمل compile بنجاح

يمكنك استخدام np.isnan كما في التعليق السابق مع استخدام sum  أو min ولكن أيضاً يمكنك استخدام

• Dot

  numpy.isnan(numpy.dot(a, a))

   

• كما يمكنك استخدام any

  numpy.any(numpy.isnan(a))

   

يعتبر استخدام dot الأسرع من بين الدوال السابقة 

نعم هناك العديد من الدوال التي تمكنك من تنفيذ المطلوب مثل 

استخدام concatenate

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
np.concatenate((a, b), axis=0)
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
np.concatenate((a, b.T), axis=1)
array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6]])
np.concatenate((a, b), axis=None)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

لاحظ استخدام المعامل axis

كما يمكنك استخدام stack 

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
np.stack((a, b))
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

ويمكنك أيضاً استخدام الدالة array كالتالي

numpy.array( LIST )

جرب القيام باستخدام ال head واستخدام ال cdn كالتالي

import "../styles/globals.css";
import Head from "next/head";

function MyApp({ Component, pageProps }) {
  return (
    <>
      <Head>
        <link
          href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.0.0-beta1/dist/css/bootstrap.min.css"
          rel="stylesheet"
          integrity="sha384-giJF6kkoqNQ00vy+HMDP7azOuL0xtbfIcaT9wjKHr8RbDVddVHyTfAAsrekwKmP1"
          crossorigin="anonymous"
        />
        <script
          src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.0.0-beta1/dist/js/bootstrap.bundle.min.js"
          integrity="sha384-ygbV9kiqUc6oa4msXn9868pTtWMgiQaeYH7/t7LECLbyPA2x65Kgf80OJFdroafW"
          crossorigin="anonymous"
        ></script>
      </Head>
      <Component {...pageProps} />
    </>
  );
}

export default MyApp;

جرب هذه الطريقة وأخبرني بالنتيجة

تقوم الدالة argsort بإرجاع المؤشرات المستخدمة لاحقاً في فرز المصفوفة وتكون تصاعدياً إفتراضياً عن طريق إرجاع  index العنصر حسب ترتيبه عند ترتيبه تصاعدياً وفي المثال السابق الذي طرحته لماذا تتوقع ذلك الناتج لذلك قم بالإطلاع النتاج وستعرف طريقة عملها

print (arr.argsort()) # Output: [2 3 1 0]

الناتج السابق يعني أن ال index 2 يجب أن يكون في أول المصفوفة ويعني أيضاً أنه أصغر رقم 

• 2 هو ال index الخاص بالعنصر  0.0
• 3 هو ال index الخاص بالعنصر 0.1
• 1 هو ال index الخاص بالعنصر 1.41
• 0 هو ال index الخاص بالعنصر 1.48

يمكنك استخدام العديد من الدوال السابقة كما في التعليقات ولكن إذا كنت تريد تحويلها إلى نوع float فهناك دالة لذلك np.asfarray حيث ترجع المصفوفة المطلوبة إلى نوع float 

import numpy as np

stringArray = np.array(["1.000", "1.235", "0.000125", "2", "55", "-12.35", "0", "-0.00025"])
floatArray = np.asfarray(stringArray, dtype = float)
print(stringArray)
print(floatArray)

الناتج يكون كالتالي

['1.000' '1.235' '0.000125' '2' '55' '-12.35' '0' '-0.00025']
[ 1.000e+00  1.235e+00  1.250e-04  2.000e+00  5.500e+01 -1.235e+01
  0.000e+00 -2.500e-04]