3. Python: Îïèñàòü ôóíêöèè ïî øàáëîíó

Çàäàíèå çàêðûòî
Ñòîèìîñòü:10 000 ðóáëåé
Ñðîê âûïîëíåíèÿ:5 äíåé
Âàðèàíòû îïëàòû:Ïëàíèðóåòñÿ èñïîëüçîâàòü Áåçîïàñíóþ ñäåëêó
Äàòà ïóáëèêàöèè:2017-06-27 22:38
Áûë(à) íà ñàéòå:2021-11-27 21:39

3. Python: Îïèñàòü ôóíêöèè ïî øàáëîíó

 
Çàäà÷à

Çàäà÷à
Íóæíî çàïîëíèòü òàáëèöó êîðîòêèì îïèñàíèåì ÷òî äåëàåò ôóíêöèÿ íà Python. Ôóíêöèé 4 òûñ â ôàéëå. Îïëàòà èç ðàñ÷åòà 500ð ÷àñ. Íà ôàéë îêîëî 20 ÷àñîâ. Ôàéëîâ 10.

Ôàéë "task%d.xlsx" ñîäåðæèò òàáëèöó, êîòîðóþ íàäî äîïîëíèòü. Ïåðâûé ñòîëáåö – íàçâàíèå ôàéëà èç àðõèâà (àðõèâ ïðèëàãàåòñÿ),
âî âòîðîì ñòîëáöå íàçâàíèÿ ôóíêöèé, â òðåòüåì – íîìåð ñòðîêè. ×åòâåðòûé íàäî çàïîëíèòü.
Ñòîëáöû:
a - íàçâàíèå ôàéëà
b - íàçâàíèå ôóíêöèè
c - íîìåð ñòðîêè,
d - íàäî çàïîëíèòü
e - êîä ôóíêöèè . Ñòîëáåö d âûäåëÿåòñÿ öâåòîì. Çåëåíûé - ñãåíåðèðîâàíî ïî øàáëîíó. Æåëòûé - ãóãë ïåðåâîä÷èê.
f - íàéäåííûé êîììåíòàðèé ê ôóíêöèè.

Çàäàíèå: â ÷åòâåðòîì ñòîëáöå â êàæäîé ñòðîêå ñ ôóíêöèåé íàïèñàòü êîðîòêîå îïèñàíèå "÷òî ýòà ôóíêöèÿ äåëàåò". Áóêâàëüíî îäíî ïðåäëîæåíèå.

Ôàéëû â ïðèëîæåíèè:
* task3_preprocessed.xlsx - çàãîòîâêà äëÿ ðàáîòû
* example.xlsx – åùå îäèí ôàéë ñ ïðèìåðîì, ÷òîá ïîíÿòü íàñêîëüêî ïîäðîáíîå îïèñàíèå íóæíî

Åñòü àðõèâû ñ ôàéëàìè èñõîäíîãî êîäà

Îñòàâëÿòü çàÿâêè ìîãóò òîëüêî àâòîðèçîâàííûå ïîëüçîâàòåëè.
Çàÿâîê íåò

Îñòàâëÿòü çàÿâêè ìîãóò òîëüêî àâòîðèçîâàííûå ïîëüçîâàòåëè.