python_practics

Внимание! - Вопрос! Что такое подгенератор? В Python 3 существуют так называемые подгенераторы (subgenerators). Если в функции-генераторе встречается пара ключевых слов yield from, после которых следует объект-генератор, то данный генератор делегирует доступ к подгенератору, пока он не завершится (не закончатся его значения), после чего продолжает своё исполнение. На самом деле yield является выражением. Оно может принимать значения, которые отправляются в генератор. Если в генератор не отправляются значения, результат данного выражения равен None. yield from также является выражением. Его результатом является то значение, которое подгенератор возвращает в исключении StopIteration (для этого значение возвращается при помощи ключевого слова return). #вопросы_из_собеседований

Как защитить свой Python-код Безопасностью кода студентов озадачивают нечасто. Нас знакомят с некоторыми устоявшимися приемами, вроде применения виртуального окружения, но в систему это складывается только во время работы. Чтобы ускорить процесс и избавить вас от возможных проблем на старте, автор статьи собрал топ способов сделать код защищеннее от двух видов воздействия: злонамеренного (например, использование уязвимостей сайта хакерами) и непреднамеренного (ошибки разработчика, приводящей к падению прода). Подробнее👇 #статьи @python_practics

Создаем красивую анимацию на модуле turtle

   import random
   from turtle import Turtle, Screen

   tim = Turtle()
   tim.shape("classic")

   def turtle_color():
    R = random.random()
    G = random.random()
    B = random.random()
    return tim.pencolor(R, G, B)


   tim.speed("fastest")


   for _ in range(72):
    turtle_color()
    tim.circle(100)
    tim.left(5)


   screen = Screen()
   screen.exitonclick()

#sandbox @python_practics

#теория_python @python_practics

Python Concurrency with asyncio by Matthew Fowler Эта книга знакомит с асинхронным, параллельным и многопоточным программированием на практических примерах Python. Трудные для понимания темы параллелизма разбиты на простые блок-схемы, позволяющие легко увидеть, как выполняются ваши задачи. Вы узнаете, как преодолеть ограничения Python с помощью asyncio для ускорения медленных веб-серверов и микросервисов. Вы даже сможете комбинировать asyncio с традиционными методами многопроцессорной обработки для огромного повышения производительности. Книга в формате pdf👇 #курсы_книги @python_practics

Не надо так 😐 #мемчики @python_practics

Проблемы современных конструкторов чат-ботов Конструкторы стали популярными инструментами для создания чат-ботов. Но работа с ними зачастую полна проблем. В этой статье мы рассмотрим некоторые из них: • необходимость программировать; • ограниченные возможности интеграции; • низкая точность распознавания речи; • обучение; • безопасность. Подробнее👇 #статьи @python_practics

Создаем красивую анимацию на модуле turtle

   from turtle import Screen, Pen
   import colorsys

   screen = Screen()
   screen.title("Rainbow Spiral")

   pen = Pen()
   pen.speed('fastest')

   hue = 0.0  # range is 0.0 to 1.0

   for i in range(200):
    color = colorsys.hsv_to_rgb(hue, 1, 1)  # pen wants RGB
    pen.pencolor(color)
    pen.forward(i * 2)  # double size
    pen.right(121)  # 120 degrees is an equilateral triangle
    hue += 0.005  # increment by 1/200

   pen.hideturtle()

   screen.exitonclick()

#sandbox @python_practics

FastAPI FastAPI — это фреймворк для создания лаконичных и довольно быстрых HTTP API-серверов со встроенными валидацией, сериализацией и асинхронностью, что называется, из коробки. Стоит он на плечах двух других фреймворков: работой с web в FastAPI занимается Starlette, а за валидацию отвечает Pydantic. Ключевые особенности FastAPI: • очень высокая производительность, наравне с NodeJS и Go; • встроенная документация на основе Swagger; • использование веб-сокетов; • лёгкая интеграция с базами данных; • основан на стандартах OpenAPI и полностью совместим с ними. Подробнее👇 #фреймворки_библиотеки @python_practics

Задача: У вас есть массив чисел. Вам нужно отсортировать нечетные числа в порядке возрастания, оставив четные числа на исходных позициях. Пример:

   [7, 1]  =>  [1, 7]
   [5, 8, 6, 3, 4]  =>  [3, 8, 6, 5, 4]
   [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]  =>  [1, 8, 3, 6, 5, 4, 7, 2, 9, 0]

#задачник @python_practics

Создаем красивую анимацию на модуле turtle

   import turtle

   Alfred = turtle.Turtle()
   Alfred.color("blue")

   Alfred.penup()
   Alfred.goto(-75,-75)
   Alfred.pendown()

   #Picking up speed
   for i in range(50):
    Alfred.speed(i+1)
    Alfred.forward(150)
    Alfred.left(85)

   Alfred.penup()
   Alfred.goto(-25,-25)
   Alfred.pendown()
   Alfred.setheading(0)

   #Slowing down
   for i in range(30):
    Alfred.speed(30-i)
    Alfred.forward(50)
    Alfred.left(85)

   turtle.exitonclick()

#sandbox @python_practics

Найти самый частый элемент Этот короткий скрипт вернёт элемент, чаще всего встречающийся в списке. Используются продвинутые параметры встроенной функции max(): • первым аргументом она получает множество из элементов списка (помним, что в множестве все элементы уникальны); • затем применяет к каждому из них функцию count, подсчитывающую, сколько раз элемент встречается в списке; • после этого возвращает элемент множества, который имеет больше всего «попаданий». В качестве аргумента можно использовать списки, кортежи и строки. #полезные_сниппеты @python_practics

Создаем красивую анимацию на модуле turtle

   from turtle import * 

   speed(0)
   pencolor('white') 
   bgcolor('black') 

   x = 0
   up()
   rt(45) 
   fd(90)
   rt(135)
   down()

   while x < 120: 
    fd(200)     
    rt(61)
    fd(200)
    rt(61)
    fd(200)
    rt(61)
    fd(200)
    rt(61)
    fd(200)
    rt(61)
    fd(200)
    rt(61)

    rt(11.1111) 
    x = x+1 

   exitonclick() 

#sandbox @python_practics

Внимание! - Вопрос! Как получить из генератора список? Передать его в конструктор списка: list(x for x in some_seq). Важно, что после этого по генератору уже нельзя будет итерироваться. #вопросы_из_собеседований @python_practics

ТОП-5 мобильных приложений для изучения Python Если срочно потребовалось — или просто захотелось — изучить, закрепить новую тему, а ноутбука под рукой нет, выход — мобильные приложения для изучения Python. В статье собрали пять вариантов: простых, удобных и условно бесплатных: • SoloLearn; • Enki; • Mimo; • DataCamp; • Coursera. Описанные плюсы и минусы — собственный опыт и отзывы на App Store. Подробнее👇 #статьи @python_practics

Создаем красивую анимацию на модуле turtle

   import turtle
   def star(turtle, n,r):
   for k in range(0,n):
    turtle.pendown()
    turtle.forward(r)
    turtle.penup()
    turtle.backward(r)
    turtle.left(360/n)
 
   def recursive_star(turtle, n, r, depth, f):
 
   if depth == 0:
    star(turtle, n, f*4)
   else:
    for k in range(0,n):
        turtle.pendown()
        turtle.forward(r)
        recursive_star(turtle, n, f*r, depth - 1,f)
        turtle.penup()
        turtle.backward(r)
        turtle.left(360/n)
 
   turtle.speed("fastest")
   recursive_star(turtle, 5 , 150, 4, 0.4)

#sandbox @python_practics

#теория_python @python_practics