Программистика

👀 книга Python с нуля ⏺Введение в программирование на Python ⏺Переменные, типы данных и операторы ⏺Управляющие структуры: условные операторы и циклы ⏺Функции и модули ⏺Структуры данных: cписки, кортежи и словари ⏺Ввод и вывод ⏺Объектно-ориентированное программирование И многое другое @programistica // #doc

💻Шпаргалка Ярлыки Linux и Команды ⏺Основные сочетания клавиш и здравомыслие Linux ⏺Общие команды Linux --системная информация ⏺Основные операции ⏺Сетевые приложения ⏺Сжатие файла ⏺Управление технологическим процессом ⏺Основные команды администрирования ⏺Установка программы ⏺Доступ к дискам/разделам И многое другое 🔗 Ссылка на шпаргалку @programistica // #doc

🖥Разработка робототехнических приложений на Python В мире робототехники Python становится все более популярным языком программирования благодаря своей простоте, гибкости и богатому экосистему библиотек. В этой статье я расскажу, как использовать Python для разработки программного обеспечения для роботов и автоматизированных систем, с акцентом на библиотеку Robotics Operating System (ROS). 🗣Что такое ROS? 🗣Преимущества использования Python в разработке робототехнических приложений 🗣Примеры работы с ROS на Python 🔗 Читать полностью @programistica // #article

💻Вопрос из собеседования: Чем отличаются iter и next? 👀iter и next являются специальными методами в Python, которые обеспечивают поддержку итерации для объектов. 👀Метод iter возвращает объект, который может быть использован для итерации по элементам контейнера. Объект, возвращаемый iter, должен содержать метод next. Метод next должен вернуть следующий элемент в итерации или вызвать исключение StopIteration, если элементов больше нет. 👀Таким образом, метод iter используется для создания итератора, а метод next используется для перехода к следующему элементу в итерации. В общем случае, класс должен определять метод iter, который возвращает сам объект класса, и метод next, который определяет, какие элементы будут возвращены при итерации. 👩‍💻Например:

class MyIterator:
    def __init__(self, data):
        self.index = 0
        self.data = data

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index >= len(self.data):
            raise StopIteration
        result = self.data[self.index]
        self.index += 1
        return result

➡️Метод iter возвращает сам объект, а метод next возвращает следующий элемент data каждый раз, когда вызывается.

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥

@programistica // #jobs

👀 Эволюционные нейросети на языке Python Прочитав книгу, вы: ⏺откроете для себя самые популярные алгоритмы нейроэволюции – NEAT, HyperNEAT и ES-HyperNEAT; ⏺узнаете, как реализовать алгоритмы нейроэволюции на языке Python; ⏺освоите продвинутые инструменты визуализации для исследования сложных графов топологии нейронных сетей; ⏺научитесь проверять результаты экспериментов и анализировать производительность алгоритмов; ⏺ узнаете, как улучшить производительность существующих методов при помощи нейроэволюции; ⏺ научитесь применять глубокую нейроэволюцию для разработки автономного агента, играющего в классические игры Atari. @programistica // #doc

🖥Создание документации для проектов на Python с помощью Sphinx В мире программирования создание качественной документации для проектов играет ключевую роль. Это не только помогает разработчикам понимать структуру и функциональность кода, но и упрощает взаимодействие с другими членами команды, а также облегчает процесс обучения новичков. В этой статье я расскажу вам про инструмент Sphinx, который позволяет создавать профессиональную документацию для проектов на Python. 🗣Что такое Sphinx? 🗣Создание проекта документации 🗣Пример разметки 🔗 Читать полностью @programistica // #article

💻Вопрос из собеседования: Что такое итератор? Итератор (Iterator) — это объект, который возвращает свои элементы по одному за раз. ➡️Он должен иметь метод next(), который возвращает следующий элемент и вызывает исключение StopIteration, когда элементы закончились. Итератор также может быть написан с помощью генераторов. 👩‍💻Пример использования итератора в Python:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator = iter(my_list)  # Получаем итератор из списка

print(next(my_iterator)) # выведет 1
print(next(my_iterator)) # выведет 2
print(next(my_iterator)) # выведет 3

👀В этом примере мы создаем список и получаем из него итератор. Затем мы выводим элементы итератора с помощью функции next(), которая вызывает метод next() объекта итератора. Каждый вызов функции next() выводит следующий элемент, пока не закончатся элементы списка, после чего будет вызвано исключение StopIteration. 👀Еще один способ создания итераторов в Python — использование генераторов. Генератор — это функция, которая возвращает итерируемый объект (такой, как список или кортеж). Вместо того, чтобы возвращать все элементы сразу, генератор возвращает элементы по одному по мере необходимости. 👩‍💻Например:

python
# Определяем генератор
def my_generator():
    yield 🦝
    yield 🐱
    yield 🦆

# Получаем итератор из генератора
my_iterator = my_generator()

# Выводим элементы итератора
print(next(my_iterator)) # выведет 🦝
print(next(my_iterator)) # выведет 🐱
print(next(my_iterator)) # выведет ?

`

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥

@programistica // #jobs

👀 Selenium Python ⏺Введение в Selenium ⏺Установка Selenium и WebDriver ⏺Поиск элементов Selenium ⏺Работаем с браузером ⏺Опции и аргументы ⏺Основные методы ⏺Скроллинг страниц И многое другое @programistica // #doc

💻 Вопрос из собеседования: Для чего нужен метод id()? 👀Метод id() используется для получения уникального целочисленного идентификатора (адреса в памяти) объекта. Этот идентификатор может быть использован для сравнения объектов, поскольку два объекта будут иметь одинаковый идентификатор только в том случае, если это один и тот же объект в памяти. 👩‍💻Например, если у вас есть две переменные, которые ссылаются на один и тот же объект, то их идентификаторы будут равны:

a = [1, 2, 3]
b = a
print(id(a)) # выведет адрес в памяти объекта a
print(id(b)) # выведет адрес в памяти объекта b

👩‍💻Однако, если у вас есть две переменные, которые ссылаются на разные объекты, их идентификаторы будут отличаться:

a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
print(id(a)) # выведет адрес в памяти объекта a
print(id(b)) # выведет адрес в памяти объекта b (отличный от идентификатора a)

➡️Использование метода id() может быть полезно при отладке или проверке, какие переменные ссылаются на один и тот же объект. Однако, в общем случае, использование метода id() не рекомендуется, поскольку это может быть неэффективным при работе с большим количеством объектов в памяти.

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥

@programistica // #jobs

💻Написание игры "Крестики-нолики" на Python Игра "Крестики-нолики" - классическая игра для двух игроков, цель которой выставить на поле последовательно три своих фигуры в ряд по горизонтали, вертикали или диагонали. В этой статье я расскажу, как написать простую версию этой игры на языке программирования Python с использованием консольного интерфейса. 🗣Создание поля для игры 🗣Отображение поля для игры 🗣Ход игрока 🗣Проверка победителя 🗣Основной игровой цикл 🔗 Читать полностью @programistica // #article

👀 Стандартная библиотека Python 3 ⏺Структуры данных ⏺Алгоритмы ⏺Файловая система ⏺Сжатие и архивирование данных ⏺Параллельные вычисления: процессы, потоки и сопрограммы ⏺Интернет ⏺Инструменты среды времени выполнения ⏺Модули и пакеты И многое другое @programistica // #doc

💻 Вопрос из собеседования: Почему пустой список нельзя использовать как аргумент по умолчанию? ➡️Значения по умолчанию для аргументов функции вычисляются только 1 раз, когда функция определяется, а не каждый раз, когда она вызывается. Таким образом, если вы попытаетесь использовать изменяемый тип данных (например, список) как аргумент по умолчанию для функции, то каждый вызов функции, который изменяет это значение, также изменит значение по умолчанию для всех последующих вызовов функции. Это может привести к разным сюрпризам и неожиданным последствиям. ➡️Пустой список - это изменяемый тип данных в Python, поэтому его использование в качестве аргумента по умолчанию не рекомендуется. Вместо этого лучше использовать None в качестве значения по умолчанию и создавать новый пустой список внутри функции, если требуется список. Например:

def my_function(my_list=None):
    if my_list is None:
        my_list = []
        # do something with my_list
        pass

При такой реализации вы всегда можете быть уверены, что получаете новый объект списка при каждом вызове функции. 👀P.S. На самом деле есть обходной путь: если внутри функции входной аргумент (список) никак не меняется, то код будет абсолютно валидным. Это реально работает:

def foo(var: int, checks: list[Callable] = []):
  for check in checks:
    check(var)

Но линтеру это может не понравиться, или кто-то может заставить функцию изменять список и всё сломается, да и не по феншую это.

Надеюсь это поможет вам пройти собеседование на желаемую вами работу, удачи🔥

@programistica // #jobs

📱Разработка чат-ботов с использованием Python и библиотеки aiogram Чат-боты становятся все более популярными в современном мире, предоставляя пользователю возможность взаимодействия с приложением через текстовые сообщения. В этой статье я расскажу о процессе создания чат-ботов для платформы Telegram с использованием Python и библиотеки aiogram. 🗣Введение в aiogram 🗣Создание простого чат-бота 🗣Дополнительные возможности 🔗 Читать полностью @programistica // #article

👀 Автоматизация рутинных задач с помощью Python (2-е издание) 🗣Основные понятия языка Python 🗣Регулярные выражения 🗣Проверка ввода 🗣Отладка 🗣Веб-скрейпинг 🗣Работа с таблицами Excel 🗣Работа с CSV-файлами и данными в формате JSON 🗣Работа с датой и временем, планирование заданий и запуск программ И многое другое @programistica // #doc