python_practics

Топ самых полезных магических команд для завсегдатаев Colab Если вы пользуетесь на повседневной основе средами вроде Google Colab или Jupyter Notebook, то наверняка хотя бы раз сталкивались с «магическими» командами. В статье автор не только перечисляет самые полезные из них, но и показывает, как они работают на примерах, а также дополняет фишечками. %lsmagic - Чтобы не тратить драгоценный умственный ресурс, запомните всего одну директиву – вывести список всех команд. %%time - Измеряет время выполнения ячейки. %%capture - Cкрывает выходные данные ячейки. %autoawait - Позволяет использовать параллельные процессы. %debug - Активируeт интерактивный отладчик. %pip - Множество сторонних библиотек подключается к проекту именно этой командой. %precision - Указывает число знаков после запятой (decimal number) для числовых объектов. %rerun - Перезапускает предыдущую ячейку. %%html - Отрендерит ячейку как код HTML. Подробнее👇 #статьи

Упрощение создания операторов сравнения Существует немало операторов сравнения. Например — __lt__, __le__, __gt__, __ge__. Можно ли как-то упростить этот процесс? Да — с помощь декоратора functools.total_ordering #полезные_сниппеты @python_practics

Игра шарик Давайте закодим что-нибудь интересное! Например, свою игру, где нужно не дать шарику упасть, типа Арканоида. Вы, скорее всего, играли в детстве во что-то подобное, поэтому освоиться будет просто. #sandbox @python_practics

#теория_python @python_practics

GPT-Migrate — ИИ-инструмент для миграции с одного языка или фреймворка на другой Как работает GPT-Migrate Для переноса кода из --sourcelang в --targetlang: 1. GPT-Migrate создает среду Docker для —targetlang, которая автоматически. 2. GPT-Migrate перестраивает новый —targetlang код из существующего кода, начиная с файла —sourceentry. 3. Инструмент запускает среду Docker с новой кодовой базой, которая отображается на —targetport, и по мере необходимости итеративно выполняет отладку. 4. ИИ разрабатывает модульные тесты с использованием фреймворка unittest в Python. 5. Тестирует новый код на —targetport с использованием этих модульных тестов. 6. Итеративно выполняет отладку кода для вас, используя контекст из журналов, сообщений об ошибках, соответствующих файлов и структуры каталогов. Подробнее👇 #статьи

Обучение с подкреплением на PyTorch. Вы научитесь использовать алгоритм «многоруких бандитов» и аппроксимацию функций; узнаете, как победить в играх Atari с помощью глубоких Q-сетей и как эффективно реализовать метод градиента стратегии; увидите, как применить метод ОП к игре в блэкджек, к окружающим средам в сеточном мире, к оптимизации рекламы в интернете и к игре Flappy Bird. Книга в формате pdf👇 #курсы_книги

Поэтому мы и создали наш канал😊 #мемчики @python_practics

Внимание! - Вопрос! Объясните разницу между списком и кортежем? Список изменяемый, а кортеж — нет. Кортежи можно хешировать, как в случае создания ключей для словарей. #вопросы_из_собеседований

Крестики нолики Игра, в которой два игрока рисуют на поле из 9 квадратиков каждый свою фигуру (крестик или нолик) до тех пор, пока не получат линию из 3-х одинаковых фигур или пока все квадратики не будут заполнены. В данном случае игру можно реализовать для одного игрока с компьютером, основная сложность будет в программировании ходов компьютера. #sandbox @python_practics

TurboGears TurboGears — это веб-фреймворк для разработки веб-приложений, написанный на языке Python. Во время его создания вдохновение черпалось из опыта использования Django и Rails. Эти фреймворки имеют ряд ограничений и недостатков, а TurboGears попытался решить эти проблемы. Основное отличие этого фреймворка от того же Django — не изобретение велосипеда в виде собственной ORM, а использование в качестве основных компонент стандартных и популярных библиотек, таких как Pylons, SQLAlchemy, Genshi и Repoze. Ключевые особенности TurboGears: • поддержка множества баз данных; • поддержка различных JavaScript-библиотек; • поддержка множества форматов обмена данными; • поддержка горизонтального масштабирования данных по примеру шардинга; • возможность расширения средствами стандартных WSGI-компонент. Про этот и другие фреймворки вы можете прочитать по ссылке ниже👇 #фреймворки_библиотеки @python_practics

Декораторы Python, которые могут сократить код в два раза Обертки Python позволяют добавить новую функциональность или модифицировать ее поведение без непосредственного изменения исходного кода. Обертки можно использовать в различных сценариях: • Расширение функциональности: Мы можем задействовать декоратор и добавить такие функции, как ведение журнала, измерение производительности или кэширование. • Многократное использование кода: Мы можем применить функцию-декоратор к нескольким элементам: благодаря этому можно избежать дублирования кода и достичь согласованного поведения различных компонентов. • Модификация поведения: Мы можем, к примеру, проверять аргументы функции, не используя многочисленные строки assert. Подробнее здесь. #статьи @python_practics

#теория_python @python_practics

Экономия памяти с помощью __slots__ Если вы когда-нибудь писали программы, которые создают по-настоящему большие количества экземпляров некоего класса, то вы могли заметить, что таким программам может понадобиться очень много памяти. Если вы столкнулись в подобной ситуации с нехваткой памяти — можете попробовать воспользоваться атрибутом __slots__ #полезные_сниппеты @python_practics

Create a ChatGPT A.I. Bot With Tkinter В этом курсе вас научат, как создавать графические пользовательские интерфейсы для Python с помощью TKinter и как подключать эти приложения к API искусственного интеллекта ChatGPT. Вы будете удивлены, как быстро вы сможете создавать довольно крутые приложения! Курс 👇 #курсы_книги @python_practics

Пересчет временного интервала Напишите программу для пересчёта величины временного интервала, заданного в минутах, в величину, выраженную в часах и минутах. Подсказка: Решение всего в 2 строки Ответ👇 #задачник @python_practics

Как сделать из Python-скрипта исполняемый файл Вы изучаете данные и хотите поделиться своим кодом Python с другими, не раскрывая исходный код и не требуя от них установки Python и других компонентов? Если да, то вам может быть интересна конвертация вашего скрипта Python в исполняемый файл. Два основных способа: 1. С помощью библиотеки PyInstaller PyInstaller — это библиотека Python, которая может анализировать ваш код и компоновать его с необходимыми модулями и библиотеками в один исполняемый файл. 2. С помощью auto-py-to-exe auto-py-to-exe — это еще одна библиотека Python, которая может конвертировать скрипты Python в исполняемые файлы. Она основана на PyInstaller, но имеет графический интерфейс для пользователя (GUI), что делает ее более простой в работе. Вы можете просто выбрать свой скрипт, подобрать параметры и нажать кнопку, чтобы сгенерировать исполняемый файл. Подробнее здесь. #статьи @python_practics