عبدالباسط ابراهيم

كما وضح أحمد أنه المشكلة في عدم وجود ال header وكما في التوثيق الخاص بpandas لذلك لحل المشكلة سوف يكون الكود كالتالي df = pandas.read_csv(filepath, sep='delimiter', header=None) أو يمكنك حل هذه المشكلة من خلال تعريف أسماء الأعمدة في الخاصية names كما في المثال التالي col_names = ["col1", "col2", "col3", ...] df = pd.read_csv(filename, names=col_names) وليس شرطاً أن تكون بنفس أسماء الأعمدة بل يجب أن تكون placeholder فقط بعدد الأعمدة لذلك يمكنك استخدام الحل التالي df = pd.read_csv(filename, names = list(range(0,N))) حيث يعبر N عن عدد الأعمدة

من المفترض أنه يتم تفعيل الدورة وبدأ التعلم بعد إكمال عملية الدفع لذلك قم بالخطوات الموجودة في هذا الرابط وإن لم تجد الحل قم بالتواصل مع مركز المساعدة وسيقوم أحدهم بحل المشكلة لديك قم بالتواصل معهم من هنا

هل تقصد أنك تريد إزالة ال Query Params عند الضغط على الزر ؟ إذا كان كذلك يمكنك استخدام الدالة router.replace كالتالي const router = useRouter(); router.replace("/about", undefined, { shallow: true }); الرابط سوف يكون كالتالي فقط /about لاحظ أن ال shallow: true تسمح لك تحديث الرابط بدون تنفيذ دوال ال data fetching يمكنك القراءة أكثر عن الموضوع من خلال موقع next تحت عنوان Shallow Routing

سبب هذا الإختلاف أه تم تغيير ال node إلى nodejs لذلك يمكنك عمل symlink لتفادي هذه المشكلة كالتالي sudo ln -s `which nodejs` /usr/bin/node بحيث يتم إرجاع أي كان النسخة التي لديك إلى node أو يمكنك استخدام update-alternatives كالتالي sudo update-alternatives --install /usr/bin/node node /usr/bin/nodejs 10

كما تم الشرح في التعليق السابق فإنه يمكنك حفظ هذه المتغيرات في ال disk وذلك لحفظها عند إغلاق اللعبة وفي هذه الحالة يمكنك استخدام الحزمة shelve ويمكنك قراءة المزيد من المعلومات عنها من خلال الرابط السابق وذلك مثال على طريقة عملها import shelve d = shelve.open('score.txt') d['score'] = score # الأن تم حفظ المتغير على ال disk d.close() ولقراءة البيانات من ال ملف نستخدم الكود التالي import shelve d = shelve.open('score.txt') score = d['score'] d.close() وإذا كنت لا تريد استخدام أي حزم يمكنك استخدام python فقط المثال التالي مبسط ويمكنك إضافة البينات أو الدوال التي تريدها وبالطبع يمكنك استخدام أي مكتبة لتوفر لك العديد من المميزات حفظ البيانات with open('readme.txt', 'w') as f: f.write('readme') ثم قرائتها with open(path_to_file) as f: contents = f.read()

يمكنك أيضاً استخدام ال loop لتنفيذ المطلوب وهذه الطريقة هي أسرع من استخدام apply مع axis 1 كما في المثال التالي import pandas as pd df = pd.DataFrame({'ID':['1','2','3'], 'col_1': [0,2,3], 'col_2':[1,4,5]}) mylist = ['a','b','c','d','e','f'] def get_sublist(sta,end): return mylist[sta:end+1] df['col_3'] = list(map(get_sublist,df['col_1'],df['col_2'])) ملاحظة في الإصدار Python 2 لا تحتاج لاستخدام ال list للتحويل

تعتبر الدالة render من ال life-cycle في react وتعتبر من ال life-cycle المهمة ويتم استدعائها من خلال react عند عمل إنشاء المكون وأثناء التحديثات بدون تدخل منك والوظيفة الأساسية لهذه الدالة هو تقديم كود ال JSX إلى ال DOM ولكن بعد القيام بعدة عمليات معالجة للكود حيث أن كود ال JSX لا يتم تقديمه كما هو لل DOM إنما يتم تحويله لكود مشابه للتالي React.createElement(tag, props, children) حتى يتم تقديمه لل DOM

بالطبع يمكنك استخدام django أو أي لغة أو تقنية backend أخرى مثل php laravel حيث أن يعتبر react native إطار عمل frontend لذلك ليس له علاقة بلغة ال backend فيمكنك استخدام نفس الكود أو تطبيق ال backend مع مثلاً تطبيق أندرويد أو تطبيق ويب بواسطة react أما بالنسبة لأيهما أفضل فلا تصلح المقارنة حيث أن django إطار عمل ل python أما nodejs بيئة عمل ل javascript فلذلك ينبغي عليك إختيار التقنية المفضلة بالنسبة لك وأيضاً على حسب إذا كنت تتقن لغة javascript أو لغة python كما أن لكل تقنية تتمتع ببعض المميزات مثل nodejs تتميز بسرعة وقوة بناء تطبيقات ال realtime وسهولة العمل مع قواعد البيانات non relational أما django أو python فيتمjع بسهولة تعلمه والعمل به

كما شرح شرف الدين أنه المشكلة أن الكائن window متوفر فقط في المتصفح لذلك ينبغي عليك استخدامه في ال الدالة componentDidMount او في الuseEffect hook أو ببساطة يمكنك استخدلم ال dynamic import مع ظبط الخسار srr ل false فقط وتستخدم نفس الكود بدون تغيير أو الحاجة للدالة componentDidMount او الuseEffect hook كما في المثال التالي // components/Scroll.js function onScroll() { console.log("scroll!"); } window.addEventListener("scroll", onScroll); export default function Scroll() { return null; } // pages/index.js import dynamic from "next/dynamic"; const Scroll = dynamic( () => { return import("../components/Scroll"); }, { ssr: false } ); export default function Home() { return ( <div style={{ minHeight: "1000px" }}> <h1>Home</h1> <Scroll /> </div> ); }

ببساطة لكل loader مهمة مختلفة حيث أن CSS Loader يقوم بمعالجة ملفات css فقط في حالة وجود ()url أو imports أما ال style-loader فهو المسئول عن إضافة التنسيقات إلى صفحات الويب وتطبيقها من خلال الوسم styel كما في المثال التالي <style type="text/css"> body { background: yellow; } </style> لذلك كما ترى لكل منهما وظيفة مختلفة وينبغي عليك استخدامهما معاً

يمكنك استخدام ال hook التالي " useRouter " كما في المثال التالي import Link from "next/link"; import { useRouter } from "next/router"; export const MyNav = () => { const router = useRouter(); return ( <ul> <li className={router.pathname == "/" ? "active" : ""}> <Link href="/">home</Link> </li> <li className={router.pathname == "/about" ? "active" : ""}> <Link href="/about">about</Link> </li> </ul> ); };

كما في التعليقات السابقة فإنه المشكلة في ال encoding وفي حالة أنك لم تستطع معرفته يمكنك استخدام الكود التالي لمعرفته with open('filename.csv') as f: print(f) ثم بعد ذلك قم بتحديد ال encoding الذي وجدته data=pd.read_csv('filename.csv', encoding="encoding you found ") كما أن إذا كنت تريد حل واحد لهذه المشكلة قم باستخدام ال Script التالي حيث يجرب الكثير من ال encoding واستخدام الصحيح import pandas as pd encoding_list = ['ascii', 'big5', 'big5hkscs', 'cp037', 'cp273', 'cp424', 'cp437', 'cp500', 'cp720', 'cp737' , 'cp775', 'cp850', 'cp852', 'cp855', 'cp856', 'cp857', 'cp858', 'cp860', 'cp861', 'cp862' , 'cp863', 'cp864', 'cp865', 'cp866', 'cp869', 'cp874', 'cp875', 'cp932', 'cp949', 'cp950' , 'cp1006', 'cp1026', 'cp1125', 'cp1140', 'cp1250', 'cp1251', 'cp1252', 'cp1253', 'cp1254' , 'cp1255', 'cp1256', 'cp1257', 'cp1258', 'euc_jp', 'euc_jis_2004', 'euc_jisx0213', 'euc_kr' , 'gb2312', 'gbk', 'gb18030', 'hz', 'iso2022_jp', 'iso2022_jp_1', 'iso2022_jp_2' , 'iso2022_jp_2004', 'iso2022_jp_3', 'iso2022_jp_ext', 'iso2022_kr', 'latin_1', 'iso8859_2' , 'iso8859_3', 'iso8859_4', 'iso8859_5', 'iso8859_6', 'iso8859_7', 'iso8859_8', 'iso8859_9' , 'iso8859_10', 'iso8859_11', 'iso8859_13', 'iso8859_14', 'iso8859_15', 'iso8859_16', 'johab' , 'koi8_r', 'koi8_t', 'koi8_u', 'kz1048', 'mac_cyrillic', 'mac_greek', 'mac_iceland', 'mac_latin2' , 'mac_roman', 'mac_turkish', 'ptcp154', 'shift_jis', 'shift_jis_2004', 'shift_jisx0213', 'utf_32' , 'utf_32_be', 'utf_32_le', 'utf_16', 'utf_16_be', 'utf_16_le', 'utf_7', 'utf_8', 'utf_8_sig'] for encoding in encoding_list: worked = True try: df = pd.read_csv(path, encoding=encoding, nrows=5) except: worked = False if worked: print(encoding, ':\n', df.head())

إضافة لطريقة الحل التي شرحها أحمد يمكنك حذف عمود بواسطة ال index كالتالي df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1) # df.columns تعتبر zero-based كما يمكنك استخدام الدالة pop كالتالي df.pop('column-name') لاحظ المثال التالي df = DataFrame.from_items([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6]), ('C', [7,8, 9])], orient='index', columns=['one', 'two', 'three']) print df one two three A 1 2 3 B 4 5 6 C 7 8 9 df.drop(df.columns[[0]], axis=1, inplace=True) print df two three A 2 3 B 5 6 C 8 9 three = df.pop('three') print df two A 2 B 5 C 8

يمكنك استخدام الحل التالي نقوم بحذف العناصر المتشابه من df2 ثم نقوم بعمل merge لل df1 مع df2 كما في المثال التالي df1 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 4, 5, 3], 'col2' : [10, 11, 12, 13, 14, 10]}) df2 = pd.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3], 'col2' : [10, 11, 12]}) df_all = df1.merge(df2.drop_duplicates(), on=['col1','col2'], how='left', indicator=True) الناتج يكون كالتالي df_all col1 col2 _merge 0 1 10 both 1 2 11 both 2 3 12 both 3 4 13 left_only 4 5 14 left_only 5 3 10 left_only العناصر الغير مشتركة تكون كما في الناتج ليست both

لا يمكن لأحد الإجابة على مثل هذه الأسئلة إلا إذا أكملت السؤال ب " من حيث " فرص العمل سهولة التعلم المجتمع االأداء وما إلى ذلك وإليك مقارنة بينهما يعتبر ال react مكتبة على عكس angular إطار عمل والفرق بينهم أن angular يوفر لك المكتبات والأدوات الكاملة التي تحتاجها لتطوير التطبيقات أما react في مكتبة تتيح لك إختيار الحزم أو المكتبات الأخرى لتعمل بها مع react يعتبر تعلم react أسهل نسبياً من angular حيث إذا كنت تعلم javascript جيداً فلن يكون هناك صعوبة في تعلمه بينما مع angular نظراً لأنه إطار عمل فستجد الأمر أكثر تعقيداً نسبياً يعتبر عالمياً ال react أكثر طلباُ ولكن أيضاً angular مطلوب و كما هو الحال في مصر يعتبر تطبيقات ال react أقل حجماً من تطبيقات ال react وأسرع بفرق بسيط عن ال angular حيث يعتمد على ال virtual Dom كما أن مع react يتوفر لك react native وهي تقنية قوية لتطوير تطبيقات الهاتف وهي ميزة قوية لذلك يمكنك الإختيار المكتبة المفضلة لك كما يمكنك قراءة الإجابات على هذه الأسئلة

لا تتوفر متغيرات البيئة التي يتم تحميلها من خلال .env.local إلا في بيئة Node.js ، مما يعني أنها لن تتوفر للمتصفح. من أجل عرض متغير على المتصفح أو في المكون ، عليك أن تسبق المتغير بـ NEXT_PUBLIC لذلك قم بتسميته NEXT_PUBLIC_API = ... بدلاً من API = ...

إذا كنت لا تعلم المقاسات width أو height يمكنك استخدام ال layout=fill حتى تأخذ الصورة نفس مقاس ال container كما في المثال التالي <div style={{ position: "relative", width: "100%", paddingBottom: "20%" }} > <Image alt="Image Alt" src="/image.jpg" layout="fill" objectFit="contain" //container تأخذ أقل حجم ليتناسب مع ال /> </div>

أحياناً عند التعامل مع proxies يعيدون أحياناً ip متعددة في HTTP_X_FORWARDED_FOR ولذلك للحصول على ال ip الحقيقي سيكون آخر ip في ال list لذلك سينستخدم إجابة سامح مع تعديل بسيط كالتالي def get_client_ip(request): x_forwarded_for = request.META.get('HTTP_X_FORWARDED_FOR') if x_forwarded_for: ip = x_forwarded_for.split(',')[-1].strip() else: ip = request.META.get('REMOTE_ADDR') return ip

يمكنك التواصل مع مركز المساعدة من خلال هذا الرابط وسيقوم الفريق بمساعدتك في الغاء اشتراكك واسترجاع المبلغ

هناك بعض الإختلافات البسيطة بينهم كالتالي Express-handlebars تعتبر هذه الحزمة هي الأشهر والأكثر إستخداماً فهي كما أن لديها توثيق جيد لكل الخصائص الموجودة بها كما أن أحد الاختلافات مقارنة بالحزم الأخرى هو القدرة على استخدام Hooks hbs يعتبر من أسهل حزمة إدارة القوالب في الموقع كما تعطيك تقريباً نفس الخصائص الموجودة ب Express-handlebars ، ولكن النشاط الأخير كان قبل 4 أشهر. أي لم تعد تحدث كما في Express-handlebars express-hbs يمكن أن تستخدم مع كل من الإصدارات express 3/4. والميزة في هذه الحزمة أنها تدعم i18 n لذلك إذا كنت تحتاج لذلك سيكو ن خيار جيد ، بالرغم أنه من السهل دمج i18 n في الحزم الأخرى لذلك لا تعتبر ميزة تختار من أجلها هذه الحزمة

يمكنك الإبقاء على نفس ال style الخاص بال angular والتغيير فقط في أسلوب الكتابة في الtemplate Handlebars عن طريق إنشاء raw helper كالتالي Handlebars.registerHelper('raw-helper', function(options) { return options.fn(); }); ثم يمكنك استخدامه عن طريق أربع أقواس {{{{ كما في المثال التالي {{{{raw-helper}}}} <div class="container" ng-controller="AppCtrl"> Total Members: {{members.length}} </div> {{{{/raw-helper}}}}

يمكنك استخدام التابع pd.MultiIndex.from_product ك index في dataframe جديد ثم عمل reset لل index كما في المثال التالي a = [1, 2, 3] b = ["a", "b", "c"] index = pd.MultiIndex.from_product([a, b], names = ["a", "b"]) pd.DataFrame(index = index).reset_index() الناتج يكون كالتالي a b 0 1 a 1 1 b 2 1 c 3 2 a 4 2 b 5 2 c 6 3 a 7 3 b 8 3 c

بداية من نسخة panda 0.24.0 ، يمكنك استخدام الدالة .to_flat_index والتي تقوم بتنفيذ المطلوب كما في المثال التالي dat = df.loc[:,['name','workshop_period','class_size']].groupby(['name','workshop_period']).describe() print(dat.columns) # MultiIndex(levels=[['class_size'], ['count', 'mean', 'std', 'min', '25%', '50%', '75%', 'max']], # codes=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]) dat.columns = dat.columns.to_flat_index() print(dat.columns) # Index([('class_size', 'count'), ('class_size', 'mean'), # ('class_size', 'std'), ('class_size', 'min'), # ('class_size', '25%'), ('class_size', '50%'), # ('class_size', '75%'), ('class_size', 'max')], # dtype='object') وللفصل بين اسماء الأعمدة يمكنك استخدام الحل التالي dat.columns = ["_".join(a) for a in dat.columns.to_flat_index()]

ربما تقصد الوراثة في اللغة لاحظ المثال التالي class Person { constructor(first, last, age, gender, interests) { this.name = { first, last }; this.age = age; this.gender = gender; this.interests = interests; } } وللوراثة من هذا الكلاس نقوم باستخدام المعامل extends كالتالي class Teacher extends Person { constructor(first, last, age, gender, interests, subject, grade) { super(first, last, age, gender, interests); // subject و grade Personخاصة بالكلاس this.subject = subject; this.grade = grade; } }

كما وضح عبود فإنه يمكنك إنشاء دالة تقوم بإنشاء كائنات بواسطة المعامل new ولكن هناك طريقة أحدث وهي استخدام ال class وهي تعمل مع الإصدار ecmascript 6 لاحظ الكود التالي class Person { constructor(name) { this.name = name; } introduce() { console.log(`Hello, my name is ${this.name}`); } } const ahmed = new Person('Ahmed'); ahmed.introduce(); وتعتبر هذه الطريقة تغيير في كتابة الكود فقط أي في ال syntax ولكن طريقة العمل واحدة في اللغة ولقراءة الموضوع بشكل أكثر تعمقاً يمكنك قراءة هذه المقالة