786
Subscribers
No data24 hours
-57 days
-1630 days
Posts Archive
Repost from Metanit
Microsoft хочет ускорить Python. Brandt Bucher - один из ключевых разработчиков CPython и одновременно сотрудник компании Microsoft из команды, которая работает над увеличением производительности интерпретатора CPython, опубликовал реализацию JIT-компилятора для Python, использующую технику Copy-and-Patch. Ее суть заключается в следующем: в процессе выполнения программы осуществляется перебор созданных интерпретатором инструкций байткода и копирование для каждой инструкции заранее скомпилированного машинного кода в память, а также изменение на лету инструкций для подстановки в них обрабатываемых данных (JIT копирует готовые шаблоны уже скомпилированных функций и подставляет в них необходимые значения, такие как аргументы и константы). При загрузке объектных файлов также осуществляется копирование машинного кода в память и подстановка внешних символов.
В Copy-and-Patch JIT при помощи LLVM собирается объектный файл в формате ELF, содержащий данные об инструкциях байткода и информацию о необходимой замене данных. JIT заменяет сгенерированные в ходе интерпретации программы инструкции байткода на представления в машинном коде, попутно подставляя необходимые для вычислений данные.
https://github.com/python/cpython/pull/113465
Repost from Архив Программиста
Разработка приложений с графическим пользовательским интерфейсом на языке Python
Repost from Библиотека разведчика | Osint | Книги | Курсы
Python для всех. Обработка данных
с использованием Python 3.
Чарльз Р. Северанс
Данная книга поможет освоить с нуля язык программирования Python и перейти к решению практических задач анализа данных.
Краткий и четкий стиль изложения позволяет быстро усвоить основные принципы программирования. Ознакомившись с базовыми функциональными свойствами языка Python, читатель перейдет к изучению тонких приемов его применения. В многочисленных примерах и упражнениях показана реализация часто применяемых алгоритмов, шаблонов программирования и разнообразных структур данных. Особое внимание уделяется методам обработки сетевых данных и взаимодействия с реляционными базами данных. Почти в каждой главе приводятся полезные советы по отладке программ – обнаружению и исправлению ошибок.
Издание предназначено для широкого круга читателей, которые, не являясь профессиональными программистами, тем не менее хотели бы освоить Python и использовать его в своей области деятельности.
Repost from [404] — программирование
🐍 12 красивых однострочных конструкций на Python — [29:56]
В Python очень много классных конструкций, которые позволяют писать красивый и мощный код, при этом используя не более одной строки.
Но, к сожалению, про них редко рассказывают. В этом видео автор исправил проблему, рассказал про фишки языка и показал, как их использовать на практике.
Перейти к просмотру
#видео #python
Repost from infosec
📚 Обзор книг по Python для новичков.
• Мне попался очень интересный плейлист, в котором можно найти рецензию на определенную книгу для изучения Python. Если собираетесь изучать Python и выбираете подходящую литературу, то обязательно ознакомьтесь с данным материалом:
• Лучшие книги по Python в 2023 году;
• Python: программирование для начинающих (Майк МакГрат);
• Изучаем программирование на Python (Пол Бэрри);
• Программируем на Python (Майкл Доусон);
• Основы программирования на языке Python (Д. Златопольский);
• Легкий способ выучить Python 3 (Зед Шоу);
• Изучаем Python (Марк Лутц);
• Начинаем программировать на Python (Тони Гэддис);
• Программирование на Python 3 (Марк Саммерфилд);
• Простой Python (Билл Любанович);
• Изучаем Python (Эрик Мэтиз);
• Укус Питона (Byte of Python);
• Python. Экспресс-курс (Наоми Седер);
• Основы Python (Аллен Дауни);
• Python на примерах (Васильев А. Н.);
• Python для чайников (Джон Пол Мюллер);
• Сам Себе Программист (Кори Альтхофф);
• Чистый Python (Дэн Бейдер);
• Непрактичный Python (Ли Воган);
• Python, например (Никола Лейси);
• Python 3. Самое необходимое (Дронов, Прохоренок);
• Учимся программировать с примерами на Python (Эрик Фримен);
• Начинаем программировать на Python, 5-е издание (Тони Гэддис);
• Простой Python - просто с нуля (Рик Гаско);
• Автоматизация рутинных задач на Python (Эл Свейгарт);
• Python Исчерпывающее руководство (Дэвид Бизли);
• Знакомство с Python (Дэн Бейдер);
• Python без проблем (Даниэль Зингаро);
• Язык программирования Python - Практикум (Р. А. Жуков);
• Python. Быстрый старт (Джейми Чан);
• Python. Полное руководство (Кольцов Д. М.);
• Python - это просто (Нилаб Нисчал);
• Программирование на Python в примерах и задачах (Васильев А. Н.);
• Учим Python, делая крутые игры (Эл Свейгарт);
• Python. Создаем программы и игры (Кольцов Д. М.);
• Лучшие книги по Python для начинающих.
#python
Repost from [404] — программирование
👨💻 Распознаём объекты на Python — [16:17]
В видео показывается, как с помощью библиотек ImageAI и OpenCV создать модель на Python, которая будет распознавать объекты на фото, видео или в режиме реального времени.
Перейти к просмотру
#видео #python #нейросети
Repost from Библиотека разведчика | Osint | Книги | Курсы
Основы DataScience и Big Data. Python и наука о данных.
Силен Дэви, Мейсман Арно, Али Мохамед
Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных.
Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа иобработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете калгоритмам машинного обучения, работе согромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.
Обработка и анализ данных — одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей од обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
Repost from Архив Программиста
Разработка приложений с графическим пользовательским интерфейсом на языке Python
Repost from Библиотека разведчика | Osint | Книги | Курсы
Python - Полный Курс по Python, Django, Data Science и ML (2023)
#cours
https://t.me/+zghIq2yhWSI5Nzcy
Repost from Архив Программиста
Udemy_Data_Science_на_Python_3_с_нуля_YouRa_Allakhverdov_1.zip3261.90 MB
Repost from [PYTHON:TODAY]
🔥 FastAPI: Современная веб-разработка на Python
FastAPI - это молодой, но надежный фреймворк, который использует преимущества новых функций Python в чистом дизайне. Как следует из названия, FastAPI действительно быстр, конкурируя с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Автор Билл Любанович рассказывает о тонкостях разработки FastAPI с помощью практических руководств по различным темам, таким как формы, доступ к базе данных, графика, карты и многое другое, которые выведут вас за рамки основ. В эту книгу также включены практические руководства, которые помогут вам быстро освоить RESTful API, проверку данных, авторизацию и производительность. Благодаря сходству с такими фреймворками, как Flask и Django, вам будет легко начать работу с FastAPI. Из этой книги вы узнаете: 🌵 Как создавать веб-приложения с помощью FastAPI 🌵 Разберетесь в различиях между FastAPI, Starlette и pydantic 🌵 Изучите две функции, отличающие FastAPI: асинхронные функции и проверку типов данных 🌵 Изучите новые возможности Python 3.8+, особенно аннотации типов 🌵 Разберитесь в различиях между sync и async Python 🌵 Узнаете, как подключаться к внешним API и сервисамГод: 2024 #books #python
Repost from [PYTHON:TODAY]
👨💻 Перевод документации по Scrapy на русский, с примерами кода
Scrapy — один из самых популярных, бесплатных и многофункциональных фреймворков для веб-краулинга. Проект написан на языке программирования Python. Изначально задумывался для веб-скрейпинга, однако также может использоваться для извлечения информации используя API или же как веб краулер общего применения.
📌 Документация на английском
#doc #python
Repost from Python Academy
Работа с PDF файлами используя PyPDF2
В этом посте, вы узнаете, как работать с PDF-файлами в Python.
PyPDF2 предоставляет функциональность для работы с PDF-файлами в Python, позволяя автоматизировать процессы обработки и анализа документов в формате PDF.
Пример кода:
import PyPDF2
with open('example.pdf', 'rb') as file:
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
num_pages = len(pdf_reader.pages)
print(f"Количество страниц в PDF: {num_pages}")
first_page_text = pdf_reader.pages[0].extract_text()
print("Текст с первой страницы:")
print(first_page_text)
pdf_writer = PyPDF2.PdfWriter()
pdf_writer.add_page(pdf_reader.pages[0])
with open('new_document.pdf', 'wb') as new_file:
pdf_writer.write(new_file)
print("Обработка PDF завершена.")
В этом примере мы открываем PDF-файл, используя PyPDF2, извлекаем информацию о количестве страниц и тексте с первой страницы. Затем мы создаем новый PDF-файл, добавляем в него первую страницу и сохраняем его под именем "new_document.pdf".
PyPDF2 - это мощный инструмент для работы с PDF-документами в Python. Он предоставляет возможности для чтения, создания и манипулирования PDF-файлами, что делает его отличным выбором для автоматизации задач, связанных с обработкой документов в этом формате.
#python #pypdf2Repost from Библиотека программиста
📚 Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля — книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП — инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП — абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
Repost from [PYTHON:TODAY]
👨💻 В Python, импортирование модулей — это процесс, позволяющий одному скрипту Python получить доступ к коду из другого скрипта или библиотеки.
Это ключевой механизм для повторного использования кода и организации больших программ. Вот основные способы импорта модулей и их использования:
1. Простой импорт: Используется для импортирования всего модуля. После импорта можно вызывать функции из этого модуля, используя точечную нотацию. Например:
import math
print(math.sqrt(16)) # Выводит 4
2. Импорт с псевдонимом: Если имя модуля длинное или вы хотите использовать более короткое имя, можно импортировать модуль с псевдонимом:
import numpy as np
print(np.array([1, 2, 3]))
3. Импорт конкретных функций: Это позволяет импортировать только определенные функции или классы из модуля. Это удобно, когда вам нужны только определенные части модуля, а не весь:
from math import sqrt
print(sqrt(25)) # Выводит 5
4. Импорт всех функций модуля: Используйте *, чтобы импортировать все функции и классы из модуля. Это может привести к конфликтам имен, поэтому следует использовать с осторожностью:
from math import *
print(sqrt(36)) # Выводит 6
5. Условный импорт: Иногда импорт выполняется в зависимости от определенных условий (например, версии Python или наличия модуля):
try:
import json
except ImportError:
import simplejson as json
6. Импорт из подмодуля: Когда модуль является частью пакета, вы можете импортировать конкретные подмодули:
from os import path
print(path.exists('example.txt'))
Использование этих методов импорта помогает структурировать код Python, делая его более читаемым и легко поддерживаемым.
#doc #python