Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Осени начхать на наш иммунитет. Но в Ингосстрахе знают, как заботиться о себе в сезон простуд. В Telegram-канале делятся советами для поддержания здоровья и рассказывают о полисе ДМС. Подписывайтесь, чтобы не пропустить полезные посты. Подписаться #реклама О рекламодателе

BBOT (Black Box OSINT Toolkit) Рекурсивный модульный OSINT инструмент, написанный на Python. Он поддерживает модульную структуру, интеграцию с API и плагины для выполнения сетевых сканирований, анализа доменов, поиска утечек данных и других задач. BBOT нацелен на исследование целевых систем, обеспечивая гибкость и настраиваемость для профессионалов в области кибербезопасности. https://github.com/blacklanternsecurity/bbot Мы в MAX 👉@BookPython

Гринатом — ИТ-интегратор Росатома — ищет системного архитектора АРМ в Москве!💼 ✅Вам предстоит разрабатывать архитектурные концепции и технические решения на АРМ, готовить презентации и обоснования архитектурных решений, проводить аудит и анализ текущей инфраструктуры, разрабатывать стратегии миграции на отечественные платформы и участвовать в разработке проектной документации. 🤝А мы предложим конкурентоспособную «белую» зарплату с годовыми бонусами и ежегодной индексацией, ДМС со стоматологией, тренажерный зал с сауной в офисе, образовательные курсы за счёт компании. И главное — карьерный и экспертный рост в рамках единой команды.

Last Call: ИИ, бэкенд и фронтенд в одном хакатоне Wink AI Challenge — соревнование для разработчиков, которые знакомы с нейросетями и мультимодальными данными. Разбираешься в NLP и интеграции моделей? Приходи и покажи, на что способен твой ИИ. Призовой фонд — 1 125 000 рублей. Последние дни регистрации — открыта до 4 ноября включительно: https://cnrlink.com/winkaichallengepylib ML-инженеры, backend- и frontend-разработчики, DevOps, MLOps и мультимедиа-инженеры — ваш выход. Алгоритм такой: 1️⃣ Получи реальный текстовый набор данных. 2️⃣ Проанализируй структуру и извлеки ключевые сущности. 3️⃣ Собери ИИ-сервис, который помогает принимать решения в киноиндустрии. Задачи хакатона: 🔸 Построй модель зависимости между сценами и структурируй сценарий. 🔸 Преврати текст в эскизы с помощью text-to-image для создания превизуализации сценария. 🔸 Создай решение, которое классифицирует контент и находит сцены, влияющие на возрастной рейтинг. Финал пройдёт в Москве — двум участникам из команды Wink оплатит билеты и проживание. Успей зарегистрироваться на первый в России хакатон по применению ИИ в кинопроизводстве: https://cnrlink.com/winkaichallengepylib

Модуль functools для манипуляций с функциями Модуль functools в Python предоставляет инструменты для работы с функциями, позволяя выполнять различные манипуляции с ними. Вот некоторые из наиболее важных функций и возможностей, которые предоставляет functools: 1. `functools.partial`: Позволяет зафиксировать некоторые аргументы функции и создать новую функцию с предопределенными значениями.

   from functools import partial

   def multiply(x, y):
       return x * y

   double = partial(multiply, 2)
   print(double(5))  # Вывод: 10
   

2.`functools.partial`: Применяет функцию к паре элементов в последовательности, сокращая ее до одного значения. Обычно используется для аккумуляции значений.

   from functools import reduce

   numbers = [1, 2, 3, 4]
   product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
   print(product)  # Вывод: 24
   

3. functools.lru_cache: Кэширует результаты вызовов функции, чтобы ускорить повторные вызовы с теми же аргументами. Полезно для функций с дорогими вычислениями.

   from functools import lru_cache

   @lru_cache(maxsize=None)
   def fibonacci(n):
       if n < 2:
           return n
       return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

   print(fibonacci(10))  # Вывод: 55
   

4. functools.wraps: Декоратор, который сохраняет метаданные оригинальной функции (такие как имя и документация) при создании декоратора.

   from functools import wraps

   def my_decorator(func):
       @wraps(func)
       def wrapper(*args, **kwargs):
           print("Что-то делаем перед вызовом функции")
           return func(*args, **kwargs)
       return wrapper

   @my_decorator
   def say_hello():
       """Выводит приветствие."""
       print("Привет!")

   print(say_hello.__name__)  # Вывод: say_hello
   print(say_hello.__doc__)   # Вывод: Выводит приветствие.
   

5. functools.total_ordering: Упрощает реализацию всех методов сравнения для класса, определяя только несколько из них.

   from functools import total_ordering

   @total_ordering
   class Point:
       def __init__(self, x, y):
           self.x = x
           self.y = y

       def __eq__(self, other):
           return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)

       def __lt__(self, other):
           return (self.x, self.y) < (other.x, other.y)

   p1 = Point(1, 2)
   p2 = Point(3, 4)
   print(p1 < p2)  # Вывод: True
   print(p1 <= p2)  # Вывод: True
   

Эти функции и декораторы делают functools мощным инструментом для функционального программирования в Python. Мы в MAX 👉@BookPython

Ibis Phuket Kata 3* — отличный старт отдыха у пляжа Ката Ищете доступный и комфортный отель в районе Ката? Ibis Phuket Kata — всего в 10 минутах от пляжа и в шаге от кафе, рынков и ночного базара. Локация: отель на улице Kata Road — удобно добираться до моря, магазинов и развлечений. Бассейн с шезлонгами и барбекю-зоной у бара — для отдыха после пляжа. Питание: завтраки шведский стол с фруктами, выпечкой и горячими блюдами. В ресторане закуски, тапас и напитки. Бар — в лобби и у бассейна. Ibis Phuket Kata — это ваш надёжный и доступный выбор в Ката: чисто, удобно, недорого и с пляжем в пешей доступности. Для спокойного отдыха без лишних изысков — отличный вариант! Хотите забронировать неделю отдыха? Это можно сделать на сайте pegast.ru Смотреть #реклама pegast.ru О рекламодателе

Что такое контекстный менеджер в Python? Контекстный менеджер в Python — это специальный тип объекта, который определяет методы enter() и exit() и используется с инструкцией with. Эти объекты часто применяются в операциях, которые требуют установки и освобождения ресурсов.  Частый сценарий — это работа с файлом:

with open('file.txt', 'r') as file:
    data = file.read()

Здесь контекстный менеджер гарантирует, что файл будет корректно закрыт после завершения блока with, даже если при чтении файла возникнет исключение. Вот как можно написать простой контекстный менеджер самостоятельно:

import time
 
class Timer:
    def __enter__(self):
        self.start = time.time()
 
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.end = time.time()
        print(f'Время выполнения: {self.end - self.start:.2f} секунд')
 
with Timer():
    # код, время выполнения которого нужно измерить
    time.sleep(2)

Мы в MAX 👉@BookPython

Т-Технологии зовут на Стековку 1 ноября в Екатеринбурге, Новосибирске и Нижнем Новгороде стартует квест для ИТ-специалистов — с городским интерактивом, задачами на знание кода и смекалку. Что нужно делать? Решать онлайн- и офлайн-задания и получать за это баллы для своего города. Какой приз? В городе, который наберет больше всего баллов, устроят вечеринку. А самые активные участники смогут повлиять на выбор тематики и программы. Как участвовать? Просто зарегистрируйтесь до 31 октября

В Python вы можете переопределить оператор квадратных скобок ([]), определив магический метод getitem. Примером может быть объект Cycle, который виртуально содержит бесконечное количество повторяющихся элементов:

class Cycle:
    def __init__(self, lst):
        self._lst = lst

    def __getitem__(self, index):
        return self._lst[index % len(self._lst)]

print(Cycle(['a', 'b', 'c'])[100])  # prints 'b'

Необычность здесь заключается в том, что оператор [] поддерживает уникальный синтаксис. Он может использоваться не только так — [2], но и так — [2:10], или [2:10:2], или [2::2], или даже [:]. Семантика — [start:stop:step], но вы можете применять её так, как вам нужно, для ваших собственных объектов. Но что же получает getitem в качестве параметра index, если использовать этот синтаксис? Для этого существуют объекты slice.

In : class Inspector:
...:     def __getitem__(self, index):
...:         print(index)
...:
In : Inspector()[1]
1
In : Inspector()[1:2]
slice(1, 2, None)
In : Inspector()[1:2:3]
slice(1, 2, 3)
In : Inspector()[:]
slice(None, None, None)

Вы даже можете комбинировать синтаксис кортежей и срезов:

In : Inspector()[:, 0, :]
(slice(None, None, None), 0, slice(None, None, None))

Slice не делает ничего, кроме как просто хранит атрибуты start, stop и step.

In : s = slice(1, 2, 3)
In : s.start
Out: 1
In : s.stop
Out: 2
In : s.step
Out: 3

Мы в MAX 👉@BookPython

Конференция «Алиса, что нового?» — уже скоро Яндекс в прямом эфире представит новое поколение своих генеративных моделей — они расширят возможности нейросети Алисы и позволят ей совершать действия во внешнем мире. Старт прямого эфира — 28 октября в 12:00. Первая конференция «Алиса, что нового?» состоялась весной этого года и была посвящена нейросети Алисе и анонсам умных устройств. На этот раз акцент будет сделан на крупном обновлении нейросети. Подпишитесь, чтобы не пропустить начало Записаться онлайн #реклама 16+ О рекламодателе

Вредные советы python разработчику

l=[['a', 'b', 'c'], ['1', '2'], ['#']]
sum(l, [])

В Python можно выпрямить вложенные списки с помощью... функции sum(). Вот код (выполнять, пока никто не видит): Дело в том, что sum() принимает первым аргументом итерируемый объект, а вторым — значение, с которого начинается операция. По умолчанию это 0, но если указать пустой список [], то sum() начнёт с него. Затем sum() последовательно применяет операцию сложения к элементам первого аргумента, начиная со значения второго аргумента. В случае списков это означает конкатенацию. Мы в MAX 👉@BookPython

Крупнейший университет искусственного интеллекта Приглашаем на бесплатный курс по искусственному интеллекту! Мы подготовили для тебя 5 занятий по теме «Разработка нейро-сотрудников на GPT». Пройди регистрацию для получения полного бесплатного доступа к курсу. ✨ 8 000+ студентов со всего мира ✨ 600+ AI-проектов, созданных студентами ✨ Сборная Университета — победители крупнейших AI-хакатонов России ✨ Стажировки в крупнейших компаниях России (РЖД, Ростелеком, РУДН, Совкомбанк, Самолет и другие) ✨ Трудоустраиваем выпускников в крупнейшие компании (Яндекс, ВТБ, Сбербанк, Роскосмос и другие) Будем рады видеть тебя в наших рядах! Узнать больше #реклама 16+ neural-university.ru О рекламодателе

Генераторы — один из самых полезных механизмов в Python. Они имеют множество применений, одно из которых — создание менеджеров контекста. Обычно нужно вручную определять магические методы __enter__ и __exit__, но декоратор @contextmanager из модуля contextlib делает это намного удобнее:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def atomic():
    print('BEGIN')

    try:
        yield
    except Exception:
        print('ROLLBACK')
    else:
        print('COMMIT')

Теперь atomic — это менеджер контекста, который можно использовать следующим образом:

In : with atomic():
...:     print('ERROR')
...:     raise RuntimeError()
...:
BEGIN
ERROR
ROLLBACK

Кроме того, @contextmanager позволяет использовать его как декоратор, так и менеджер контекста.

In : @atomic()
...: def ok():
...:     print('OK')
...:
In : ok()
...:
BEGIN
OK
COMMIT

Мы в MAX 👉@BookPython

Лучший курс по Python 0: Мета информация 1: int 2: + 3: Какой Python язык? 4: bool 5: None 6.0: float 6.1: float, интервью с Michael Overton 7: typeshed 7.1: typeshed, интервью с Alex Waygood источник Мы в MAX 👉@BookPython

Функция enumerate Эта встроенная функция снабжает циклы счётчиком. Возвращает генераторный объект, который имеет метод, вызываемый встроенной функцией next: на каждом проходе цикла возвращает кортеж {индекс, значение}. Цикл for проходит по этим кортежам автоматически, что позволяет распаковывать их значения с помощью присваивания кортежей почти так, как в zip.

S = "stroka"

example = enumerate(S)
next(example) # -> (0, 's')

Пример использования:

shopping_list = ['яблоки', 'бананы', 'апельсины', 'хлеб']

for index, item in enumerate(shopping_list, start=1):
    print(f"Пункт {index}: {item}")

Мы в MAX 👉@BookPython

ТГ-канал о том, как снова начать слышать себя Иногда внутри слишком много мыслей, а вокруг - слишком много чужих голосов. Хочется тишины, чтобы наконец услышать себя✨ В канале - спокойные тексты о том, как находить ясность, ощущать свои границы и идти по жизни из внутренней опоры⚡ Присоединяйся это пространство, где можно дышать свободно❤️ Узнать больше #реклама oncesee.ru О рекламодателе

Python предоставляет мощную библиотеку для работы с датой и временем: datetime. Интересный момент заключается в том, что объекты datetime имеют специальный интерфейс для поддержки часовых поясов (а именно атрибут tzinfo), но этот модуль поддерживает интерфейс лишь частично, оставляя остальную часть задачи другим модулям. Наиболее популярный модуль для этой задачи — pytz. Однако сложность в том, что pytz не полностью соответствует интерфейсу tzinfo. Документация pytz указывает на это одной из первых строк: «Эта библиотека отличается от документированного API Python для реализаций tzinfo». Нельзя использовать объекты часовых поясов pytz в качестве атрибута tzinfo. Если попытаться это сделать, можно получить абсолютно неожиданные результаты.

In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris')
In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris))
Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09'

Посмотрите на этот смещение +00:09. Правильное использование pytz выглядит следующим образом:

In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1)))
Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00'

Кроме того, после любых арифметических операций вам следует нормализовать объект datetime на случай изменения смещения (например, на границе периода летнего времени).

In : new_time = time + timedelta(days=2)
In : str(new_time)
Out: '2018-03-27 00:00:00+01:00'
In : str(paris.normalize(new_time))
Out: '2018-03-27 01:00:00+02:00'

Начиная с Python 3.6, рекомендуется использовать dateutil.tz вместо pytz. Он полностью совместим с tzinfo, может быть передан как атрибут, не требует нормализации, хотя работает немного медленнее. Мы в MAX 👉@BookPython

Реклама для бизнеса любого уровня в Яндекс Директе Создайте эффективную рекламную кампанию с алгоритмами Яндекс Директа 👌 Начните прямо сейчас ⚡ Зарегистрироваться #реклама direct.yandex.ru О рекламодателе

Реализация парсеров с Pylasu В этой статье рассказывается, как реализовать парсеры на Python с использованием Pylasu и ANTLR. Пошагово: 1. Создадим грамматику ANTLR для простого языка программирования Slang и сгенерируем парсер. 2. Определим абстрактное синтаксическое дерево (AST) с помощью Pylasu и научимся строить его из дерева разбора ANTLR. 3. Интегрируем парсер с CLI-приложением для обработки кода Slang из строк и файлов, с выводом AST в формате JSON. Полный код проекта доступен на GitHub. Вы можете экспериментировать, вносить улучшения и делиться идеями! https://tomassetti.me/implement-parsers-with-pylasu/ Мы в MAX 👉@BookPython

Логика молока Молочные продукты, которые мы производим с любовью и заботой о вас! Подписаться и узнать о них больше. Подписаться #реклама О рекламодателе