python_practics

#теория_python @python_practics

Pass The Python Interview: 69 Python Coding Questions, Solutions and Explanations Книга является ресурсом, предназначенным для помощи разработчикам и программистам, готовящимся к собеседованиям на позиции, связанные с языком программирования Python. Она предоставляет читателям набор 69 типовых вопросов и задач, которые могут возникнуть на собеседованиях, а также предоставляет к ним решения и объяснения. Книга в формате pdf👇 #курсы_книги @python_practics

Время сложных мемасов #мемчики @python_practics

Архитектура высоконагруженных телеграм-ботов на Python С ростом популярности телеграм-ботов, возникают новые вызовы. В условиях высокой нагрузки, когда ботом начинают пользоваться тысячи и даже миллионы пользователей, стандартные решения становятся недостаточными. Низкая производительность, долгий ответ от бота и отсутствие масштабируемости могут привести к потере пользователей и доходов. Именно здесь вступает в игру концепция высоконагруженных ботов. Высоконагруженные боты спроектированы и оптимизированы так, чтобы обрабатывать огромное количество запросов одновременно, быстро и надежно. Они предоставляют максимально качественный пользовательский опыт и позволяют бизнесам успешно масштабировать свои услуги. Подробнее об архитектуре высоконагруженных телеграм-ботов вы можете прочитать по ссылке👇 #статьи @python_practics

Создаем красивую анимацию на модуле turtle

   import turtle
   t = turtle.Turtle()
   list1 = ["purple","red","orange","blue","green"]
   turtle.bgcolor("black") 
   for i in range(200):
    t.color(list1[i%5])
    t.pensize(i/10+1)
    t.forward(i)
    t.left(59)

#sandbox @python_practics

Tensor Flow Широко распространенная библиотека с открытым исходным кодом. Изначально Tensor Flow предназначен для работы с Python, однако она предоставляет доступ и к базовому API C++. В отличие от других МО/ГО библиотек, Tensor Flow разрабатывался для использования не только в исследованиях и разработках, но для производственных целей. Среди наиболее ярких проектов, созданных с его помощью, можно выделить самообучающийся алгоритм Google Rank Brain и нейронную сеть DeepDream. Особенности Tensor Flow: • программный продукт для свободного использования под лицензией Apache 2.0; • библиотека TensorFlow позволяет оптимизировать модели для их развертывания в условиях ограниченных ресурсов. Это возможно при использовании специального фреймворка — TensorFlow Serving; • большое сообщество. Библиотека создавалась корпорацией Google, которая и по сей день работает над улучшением стабильности. Подробнее👇 #фреймворки_библиотеки @python_practics

Задача: Вам нужно создать функцию, которая принимает список неотрицательных целых чисел и строк и возвращает новый список с отфильтрованными строками. Пример:

   filter_list([1,2,'a','b']) == [1,2]
   filter_list([1,'a','b',0,15]) == [1,0,15]
   filter_list([1,2,'aasf','1','123',123]) == [1,2,123]

#задачник @python_practics

Создаем красивую анимацию на модуле turtle Полный код можно посмотреть по ссылке👇 #sandbox @python_practics

Получить цифры числа Функция map() принимает желаемый тип выходных данных (в нашем случае это int, целые числа) и итерируемый объект (строку, список или кортеж), элементы которого можно превратить в элементы этого типа. После этого другая функция list() преобразует результат в список. #полезные_сниппеты @python_practics

Создаем интересную анимацию на модуле turtle

   import turtle
   tina = turtle.Turtle()
   tina.shape('turtle')

   tina.penup()
   tina.goto(30,-150)
   tina.pendown()
   tina.circle(130)
   tina.penup()
   tina.goto(0,0)
   tina.pendown()
   tina.circle(20)
   tina.circle(10)
   tina.penup()
   tina.forward(60)
   tina.right(45)
   tina.pendown()
   tina.circle(30)
   tina.circle(10)
   tina.penup()
   tina.right(90)
   tina.forward(90)
   tina.pendown()
   tina.circle(40)
   tina.penup()
   tina.goto(25,-25)

#sandbox @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