NeuroCatalog | Каталог Нейросетей Нейросети | Midjourney | Промты | AI | Prompts | OpenAi | ChatGPT | Искусственный Интеллект

Python provides the powerful library to work with date and time: datetime. The interesting part is, datetime objects have the special interface for timezone support (namely the tzinfo attribute), but this module only has limited support of its interface, leaving the rest of the job to different modules. The most popular module for this job is pytz. The tricky part is, pytz doesn't fully satisfy tzinfo interface. The pytz documentation states this at one of the first lines: “This library differs from the documented Python API for tzinfo implementations.” You can't use pytz timezone objects as the tzinfo attribute. If you try, you may get the absolute insane results: In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris') In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris)) Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09' Look at that +00:09 offset. The proper use of pytz is following: In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1))) Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00' Also, after any arithmetic operations, you should normalize your datetime object in case of offset changes (on the edge of the DST period for instance). 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' Since Python 3.6, it's recommended to use dateutil.tz instead of pytz. It's fully compatible with tzinfo, can be passed as an attribute, doesn't require normalize, though works a bit slower. If you are interested why pytz doesn't support datetime API, or you wish to see more examples, consider reading the decent article on the topic. 👉

Получайте больше кешбэк за привычные покупки ВТБ обновил условия начисления кешбэка по дебетовой карте! Самое главное: кешбэк рублями до 25% в трех выбранных категориях. Максимальный лимит — до 3 000 рублей! Каждый месяц — новые категории. Бесплатно: оформление, доставка, обслуживание. И кешбэк до 25% рублями каждый месяц на любые три категории. Что для этого нужно? - Заполните онлайн-заявку на сайте ВТБ - Выбирайте категории для начисления кешбэка - Совершайте привычные покупки и до 10 числа следующего месяца получайте кешбэк! Но и это ещё не всё! - платежи и переводы - без комиссии - международные переводы в 20+ стран - выпуск и обслуживание карты - 0 рублей - доход до 18% годовых при открытии накопительного ВТБ-Счета (самое выгодное преложение для клиентов ВТБ!) Узнать больше Финансовые услуги оказывает: Банк ВТБ (ПАО). #реклама vtb.ru О рекламодателе

Как работает multiprocessing в Python под капотом Я довольно давно пишу на Python и во многих проектах использовал multiprocessing — пакет стандартной библиотеки языка Python, который предоставляет интерфейс для работы с процессами, очередями, пулами процессов и многими другими удобными инструментами для параллельного программирования. В какой-то момент я понял, что мне не хватает более детального понимания работы этой библиотеки. Мне захотелось залезть в исходники multiprocessing, разобраться и заодно написать статью. Данная статья в основном рассчитана на новичков в Python и тех, кто хочет подробнее разобраться в том, как именно создаются процессы и пулы в Python и погрузиться в детали реализации. В статье я не буду рассказывать что такое процессы и зачем они нужны. Почитать самую базу про операционные системы и процессы можно, например, тут и тут. Также важно уточнить, что весь приведенный в статье код соответствует версии Python 3.11.4 https://habr.com/ru/articles/803607/ 👉

💪 Изучение Django: ключ к успешной карьере в веб-разработке на Python Пройди тест и проверь свои знания. Ответишь — пройдешь на продвинутый курс "Django-разработчик" от OTUS по специальной цене + получишь доступ к записям открытых уроков курса курса 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://vk.cc/cxp8t5 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Практическое руководство по метапрограммированию в Python Метапрограммирование - это техника программирования, при которой программа может изменять или генерировать код во время выполнения. Она позволяет разработчикам писать код, который может анализировать, изменять или создавать другой код. https://dev.to/karishmashukla/a-practical-guide-to-metaprogramming-in-python-691 👉

Под капотом Python. Тонкости популярных конструкций with и contextmanager В этой статье оглянемся в прошлое языка, ответим на вопросы, как написать менеджер контекста, как создать функцию генератор для декоратора contextmanager. Опытные разработчики могут узнать что-то новенькое или дополнить статью ценными комментариями. https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/749580/ 👉

Какие нюансы есть в использовании чисел как ключей? Числовые ключи в словарях подчиняются правилам сравнения чисел. Таким образом, int(1) и float(1.0) считаются одинаковым ключом. Однако из-за того, что значения типа float сохраняются приближенно, не рекомендуется использовать их в качестве ключей. 👉

Пишем микро-shellcode в формате ELF вручную На Хабре уже не раз публиковались статьи про устройство формата ELF и написание файлов в таком формате вручную, но я не считаю лишним опубликовать и свой вариант решения этой задачи. В результате получился файл, вызывающий /bin/sh и занимающий всего 76 байт (что на 8 байт меньше, чем сумма длин заголовков ELF, необходимых для запуска). https://habr.com/ru/articles/749480/ 👉

Ребята из Podlodka Python Crew с 3 по 7 июня зовут на новый сезон своей онлайн-конференции. Впереди целая неделя воркшопов и докладов по теме инфраструктуры. Что будет — Узнаем, как удобно работать с Kafka, RabbitMQ, NATS и другими брокерами. Поймём, зачем нужен FastStream — python-фреймворк, созданный специально для этих задач. — Разберёмся, как гарантировать консистентную работу системы с помощью паттерна "transactional outbox". На мастер-классе запустим демо-стенд и проверим, как паттерн реализуется на практике и справляется с отказами компонентов. — Погрузимся в работу с метриками: научимся собирать и анализировать данные, чтобы всегда быть в курсе состояния системы. — Обсудим реальные фейлы с инфраструктурой и как их избежать. Наши эксперты поделятся честными историями и полезными советами. Как будет По максимуму практических примеров, дискуссий и нетворкинга. Ждём всех 🤝 Реклама. ИП Толстая Елена Петровна ИНН:507503278104

Объединение PDF-файлов с помощью PyPDF2 Установите библиотеку с помощью pip. pip install PyPDF2 Вы можете легко объединить PDF-файлы, используя приведенный ниже код. Просто замените имена в списке pdf-файлов на имена pdf-файлов, которые вы хотите объединить (если они находятся в том же каталоге, что и ваш Python-скрипт), или на ссылки на pdf-файлы. import PyPDF2 def merge files (pdf files: list): # Create a PDF merger obiect pdf merger = PyPDF2.PdfFileMerger () # Loop through the list and append each PDF to the merger for pdf_file in pdf_files: pdf_merger.append(pdf_file) # Output file for the merged PDF output_pdf = "merged_file.pdf" pdf_merger.write(output_pdf) pdf_merger.close() # List of PDF files to merge pdf_files = ["file_1", "files_2"] if name == " main merge_files (pdf_files) print("PDFs merged successfully.") 👉

Ray Casting 3D игра на Python + PyGame Все мы помним старые игры, в которых впервые появилось трехмерное измерение. Основоположником 3д игр стала игра Wolfenstein 3D, выпущенная в 1992 году а за ней и Doom 1993 года. Эти две игры разработала одна компания: «id Software» Она создала свой движок специально для этой игры, и в итоге получилась 3д игра, что считалось практически невозможным на те времена. Но что будет если я скажу что это не 3д игра, а всего лишь симуляция и игра выглядит на самом деле примерно вот так? https://habr.com/ru/articles/749764/ 👉

Узнаем разницу в днях между датами представленными в виде строк В данном коде мы используем функцию strptime из модуля datetime, чтобы преобразовать строки в объекты datetime. Затем мы вычисляем разницу между датами с помощью оператора - и получаем абсолютное значение разницы с помощью функции abs. Наконец, мы получаем разницу в днях, используя атрибут days разницы объекта. 👉

🐍 Начни учить Python со скидкой уже сейчас, чтобы через год уже работать в IT! Первый шаг самый сложный, но вполне реальный. Если хочешь попасть в IT: - Изучай Python c ментором.  - Нарабатывай опыт уже в процессе обучения.  - Пополняй портфолио реальными проектами. - Участвуй в пробных собеседованиях.  - Откликайся на предложения стажировок.  Все это есть на курсе Python разработчик в IT-школе TeachMeSkills. Сейчас ты можешь начать обучение с максимальной выгодой - скидка 20 000 рублей при записи в течение недели😉 Все что тебе нужно сейчас - это владеть достаточной мотивацией для обучения и оставить заявку по ссылке. 👉 Ссылка на сайт С тобой свяжется консультант, ответит на все вопросы и активирует твою скидку.

Что будет в результате выполнения данного кода? Данный код выдаст в виде результата пустой список [], а ошибка IndexError не возникнет. Как известно, попытка доступа к элементу списка с использованием индекса, превышающего число элементов (например, операция list[10] в списке выше), приводит к ошибке IndexError. Однако, попытка получить доступ к срезу списка с начальным индексом, превышающем количество элементов в списке, не приведет к IndexError и просто вернет пустой список. Особенно неприятным это обстоятельство делает то, что оно может привести к ошибкам, которые действительно трудно отследить, поскольку во время выполнения кода не возникает никаких ошибок. 👉

👩‍💻 Как Python-разработчику эффективно создавать готовые REST API ресурсы? Узнайте на открытом практическом уроке «Знакомство с библиотекой FastAPI-JSON:API» от OTUS, где мы разберем: - знакомство с инструментом для FastAPI для создания готовых CRUD на основе Pydantic-схем; - спецификацию JSON:API; - ответы на все возникающие вопросы. Вебинар будет полезен тем, кто уже знаком с FastAPI, pydantic и SQLAlchemy. Спикер Сурен Хоренян — Senior Python Backend Developer и руководитель группы разработки платформы облачного видеонаблюдения в MTS AI. Встречаемся 3 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Django-разработчик». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! 👉 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://vk.cc/cxeVbX Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Шифрование и расшифровка паролей Приведенный ниже скрипт выполняет шифрование и дешифрование текста с использованием пакета cryptography. В приведенной выше реализации ключ шифрования генерируется с помощью метода Fernet.generate_key() и сохраняется в файле для дальнейшего использования. Шифрование и дешифрование текста выполняются с использованием класса Fernet из пакета cryptography, где текст шифруется с помощью метода encrypt() и расшифровывается с помощью метода decrypt(). 👉

Applying Math with Python Автор: Sam Morley (2020) Во время чтения книги вы: ✔️Познакомитесь с базовыми пакетами, инструментами и библиотеками Python для решения математических задач; ✔️Изучите различные методы, которые помогут вам решать вычислительные задачи; ✔️Поймете основные концепции прикладной математики и способы их применения в информатике; ✔️Узнаете, как выбрать наиболее подходящий пакет, инструмент или технику для решения определенной проблемы; ✔️Научитесь реализовывать базовое построение графиков, изменять стили и добавлять метки с помощью matplotlib. Скачать 👉

❓Как произвести интеграцию SQL и Pandas для анализа данных? Присоединяйтесь к открытому уроку "Интеграция SQL и Pandas для анализа данных", где вы: - узнаете, как сочетать мощь SQL и гибкость Pandas для комплексного анализа данных; - попрактикуетесь в интеграции SQL-запросов и Pandas, обработке и сохранении результатов анализа в базе данных. Спикер Роман Козлов – руководитель курса "Python для аналитики", аналитик Big Data/системный аналитик с опытом 8+ лет. Дата и время открытого урока: 28 мая в 20:00 Мск Все участники вебинара получат специальную цену на курс «Python для аналитики» и консультацию от менеджеров OTUS! 👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/6Ise/?erid=2VtzqxL8rPe Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Кэшированные атрибуты Во встроенном пакете functools присутствует декоратор , позволяющий кэшировать результат метода и загнать его в атрибут. Таким образом, при первом обращении к атрибуту производятся вычисления в методе, а при дальнейших берется уже кэшированное значение. Подобное кэширование полезно в случаях, когда в методе производятся вычисления, которые нагружают систему и занимают много времени. 👉

Совет по чистому коду в Python Избегайте использования слишком большого количества атрибутов для одного объекта. Старайтесь объединять их в группы, чтобы повысить связность, уменьшить количество связей и улучшить читаемость. 👉