PythonCamp

Алгоритм очереди с приоритетом Сейчас мы поговорим про модуль heapq, который использует этот алгоритм. На самом деле, штука эта очень сложная и в одном посте невозможно смогу всё описать, но вы можете взять две полезные функции из библиотеки. heapq.nlargest(n, iter, key=None) — берёт из iter некое количество (n) самых больших элементов. Сравнивать их могут и по функции key, как в sorted. heapq.nsmallest(n, iter, key) — делает тоже самое, но возвращает наименьшие числа. 📌 Документация #lesson

Building Quantum Software in Python: A developer's guide Gonciulea Constantin , Stefanski Charlee 2025 Квантовые вычисления открывают новые возможности для разработчиков, работающих в таких сложных областях исследований и бизнеса, как промышленное моделирование, предсказательное моделирование, открытие лекарств и исследование операций. Building Quantum Software with Python дает вам основы, необходимые для создания программного обеспечения для квантовой эры. #python #eng

Automate the Boring Stuff with Python. Practical Programming for Total Beginners. 3 Ed Sweigart Al 2025 Если вы когда-нибудь тратили часы на переименование файлы или обновляли сотни ячеек электронных таблиц, вы знаете, насколько утомительными могут быть такие задачи. Но что, если бы вы могли попросить свой компьютер сделать эту работу за вас? На этом полностью переработанном третьем издании книги «Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python, вы узнаете, как использовать Python для написания программ, которые за считанные минуты делают то, на что у вас ушли бы часы, если бы вы делали это вручную. #python #eng

from itertools import groupby

groupby(iterable, key=None) позволяет группировать элементы из итерации на основе ключевой функции. #lesson

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров Просиз Джеф 2024 Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. #python #rus

Create GUI Applications with Python & Qt6 Fitzpatrick M. 2022 Если вы хотите создавать приложения с графическим интерфейсом на Python, может быть сложно понять, с чего начать. Существует множество новых концепций, которые вам нужно понять, чтобы что-то заработало. Но, как и в случае с любой проблемой кодирования, первым шагом является изучение правильного подхода к проблеме. В этой книге я перехожу от основных принципов разработки графического интерфейса к созданию собственных, полностью функциональных настольных приложений с помощью PySide6. #python #eng

Отправляем HTTP запросы requests — не единственная библиотека для написания веб клиентов. Альтернатив много, и одна из них — httpx. Установка: pip install httpx На самом деле, он очень похож на requests, но в разы лучше. Проблем с переписыванием кода, к слову, быть не должно. Он поддерживает асинхронное выполнение, может работать с HTTP/1.1 и HTTP/2, и даже это ещё не всё. Весь список преимуществ описан в документации в разделе Features. 📌 Документация #lesson

Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow Коул Анирад, Казам Мехер, Ганджу Сиддха 2023 Практические примеры из этой книги научат вас создавать приложения глубокого обучения для облачных, мобильных и краевых (edge) систем. Если вы хотите создать что-то необычное, полезное, масштабируемое или просто классное — эта книга для вас. Многолетний опыт исследований в области глубокого обучения и разработки приложений позволяют авторам научить каждого воплощать идеи в нечто невероятное и необходимое людям в реальном мире. #python #rus

Важные атрибуты класса __init__ — вызывается при создании экземпляра и, чаще всего, используется для его инициализации. Перед этим вызывается статический метод __new__, используемый для создания образца класса. __str__, __repr__ — методы, переводящие объект в строку, предназначенную для пользователя (__str__) или программиста (__repr__). __eq__, __gt__, __lt__... — используются с операторами сравнения (==, >, < и других). #lesson

Поиск на основе искусственного интеллекта Трей Грейнджер, Дуг Тернбулл, Макс Ирвин 2025 В книге «Поиск на основе искусственного интеллекта» Трей, Дуг и Макс изложили насыщенное и подробное руководство, предназначенное для того, чтобы провести инженеров через все детали создания интеллектуальных информационных систем, используя все доступные средства: LLM, домен-специфичные знания, базы знаний и графы и, наконец, пользовательские и краудсорсинговые сигналы. Примеры в книге иллюстрируют важнейшие понятия доступными и простыми для понимания способами. #python #rus

Pretty print Модуль pprint позволяет настраивать вывод коллекций. Это полезно при работе с коллекциями, в которых больше двух вложений и более 10 элементов. pprint.pprint(object, indent=1, width=80, depth=None) — выводит объект с отступами indent, ограничивает строку до width символов и идёт в глубь до depth элементов. #lesson

Python. Pandas на практике Лернер Р. 2025 Сегодня трудно представить аналитика данных, не пользующегося библиотекой Pandas, но в тонкостях работы с ней немудрено запутаться. В этой книге собраны упражнения, основанные на многолетней преподавательской практике автора. Прочитав ее, вы будете чувствовать себя уверенно при встрече с недостатками реальных данных в виде пропущенных значений, смешанных форматов и отсутствия четкой структуры. #python #pandas #rus