Pythoner

ℹ️ Работа с Django ORM Django ORM (Object-Relational Mapping) - это мощный инструмент, который позволяет разработчикам взаимодействовать с базой данных с помощью объектов Python. Он предоставляет удобный способ работать с данными, без необходимости писать сложные SQL-запросы. ➡️ Создание моделей Одним из ключевых аспектов работы с Django ORM является создание моделей. Модель - это класс Python, который определяет структуру таблицы в базе данных. Django ORM автоматически создает таблицу в соответствии с определенной моделью. Модели могут содержать поля, отражающие столбцы таблицы, а также методы и связи с другими моделями. Определение модели в Django ORM очень простое и интуитивно понятное, что делает процесс разработки удобным и эффективным. Вот пример создания модели в Django ORM:

from django.db import models

class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
    description = models.TextField()

➡️ Запросы к базе данных С помощью Django ORM можно выполнять различные типы запросов, такие как выборка данных, фильтрация, сортировка, агрегирование и многое другое. Вот примеры основных команд для выполнения запросов в Django ORM:

# Выборка всех объектов модели
products = Product.objects.all()

# Фильтрация объектов по условию
cheap_products = Product.objects.filter(price__lt=10)

# Сортировка объектов
sorted_products = Product.objects.order_by('-price')

# Агрегирование данных
total_price = Product.objects.aggregate(Sum('price'))

➡️ Миграции базы данных Еще одно важное преимущество работы с Django ORM - это возможность автоматического создания и применения миграций базы данных. Миграции позволяют легко изменять структуру базы данных, добавлять новые таблицы, поля или изменять существующие. Django ORM автоматически отслеживает изменения в моделях и генерирует миграционные файлы, которые можно применить к базе данных. Это упрощает процесс разработки и поддержки приложения.

🖥Списковое включение (быстрый способ) Списковое включение — самый эффективный способ итерации любого списка. Это итерирование однострочного списка с включением в него цикла. Посмотрите приведенный ниже пример кода, чтобы понять, как это работает.

🎮 Создание игр с Pygame Прочитав данную статью, вы будете чётко понимать, что необходимо для создания игр, познакомитесь с возможностями Pygame и напишете собственный пример игры. В статье создадим версию классической игры «Breakout». Статья

3, 2 … Остановимся здесь. 🐍 Потому что 2 недель достаточно, чтобы познакомиться с основами Python и понять, подходит ли вам это направление! Не обещаем, что будет легко, но интересно, полезно и недорого (всего 990 рублей!) — гарантируем. Расклад такой: мы даем вам базу — больше 70 уроков, вебинары, лайвкодинг, а вы пишете собственную программу. Если переживайте — не переживайте :) Рядом всегда будет наставник, готовый ответить на любой ваш вопрос. ⏰ Старт курса уже 27 февраля, присоединяйтесь!

🐍Усыпляем программу Иногда возникает необходимость остановить выполнение программы, чтобы можно было выполнить несколько других операций, или просто из-за требуемой утилиты. В такой ситуации может пригодиться функция sleep(), которая обеспечивает точный и гибкий способ остановки потока кода на любой период времени. В нашем примере время начала и время окончания будут напечатаны с задержкой в 6 секунд.

💻 Выключить компьютер при помощи Python Выключение компьютера может быть необходимым во многих ситуациях. Например, вы хотите, чтобы компьютер выключился после завершения какой-то задачи или просто хотите сэкономить энергию. ➡️ Использование os module Один из способов выключить компьютер при помощи Python - использовать модуль os. Этот модуль предоставляет функции для работы с операционной системой. Для выключения компьютера мы можем использовать функцию system с параметром "shutdown -s -t 0". Вот пример кода:

import os

os.system("shutdown -s -t 0")

Этот код выполнит команду "shutdown -s -t 0", которая выключит компьютер через 0 секунд. Вы можете изменить значение параметра -t в зависимости от того, через сколько секунд вы хотите выключить компьютер. ➡️ Использование subprocess module Еще один способ выключить компьютер при помощи Python - использовать модуль subprocess. Этот модуль предоставляет возможность запускать новые процессы, в том числе и команды операционной системы. Для выключения компьютера мы можем использовать функцию call с параметрами ["shutdown", "-s", "-t", "0"]. Вот пример кода:

import subprocess

subprocess.call(["shutdown", "-s", "-t", "0"])

Этот код выполнит команду "shutdown -s -t 0", которая выключит компьютер через 0 секунд. ➡️ Использование win32api module (Windows only) Если вы используете операционную систему Windows, еще один способ выключить компьютер при помощи Python - использовать модуль win32api. Этот модуль предоставляет функции для взаимодействия с операционной системой Windows. Для выключения компьютера мы можем использовать функцию ExitWindowsEx с параметром 0x00000008. Вот пример кода:

import win32api

win32api.ExitWindowsEx(0x00000008)

Этот код выполнит команду ExitWindowsEx(0x00000008), которая выключит компьютер.

📷Разбиваем видео на n кол-во изображений Для разбиения видео на n количество изображений вам понадобится использовать библиотеку OpenCV в Python. В этом примере функция video_to_images принимает путь к видео (video_path) и количество желаемых изображений (frames_count). Она открывает видеофайл, читает каждый кадр и сохраняет каждый "шаг" кадров как отдельное изображение. Затем функция прекращает обработку, когда необходимое количество изображений сохранено. Обратите внимание, что код использует целочисленное деление // и целочисленное преобразование int() для обеспечения, чтобы каждое изображение было сохранено через примерно одинаковое количество кадров, чтобы равномерно распределить их по времени видео.

📂 Узнать размер файла при помощи Python ➡️ Использование функции os.path.getsize() Одним из способов узнать размер файла в Python является использование функции os.path.getsize(). Эта функция из модуля os.path возвращает размер файла в байтах. Вот пример, как можно использовать эту функцию:

import os

# Путь к файлу
file_path = 'path/to/file.txt'

# Получить размер файла
file_size = os.path.getsize(file_path)

print(f"Размер файла: {file_size} байт")

➡️ Использование модуля pathlib Другой способ узнать размер файла в Python - использовать модуль pathlib. Этот модуль предоставляет удобные методы для работы с путями к файлам и папкам. Чтобы узнать размер файла с помощью pathlib, можно использовать метод stat(), который возвращает объект os.stat_result, содержащий информацию о файле. Вот пример кода:

from pathlib import Path

# Путь к файлу
file_path = Path('path/to/file.txt')

# Получить размер файла
file_size = file_path.stat().st_size

print(f"Размер файла: {file_size} байт")

➡️ Использование модуля os.stat() Третий способ узнать размер файла - использовать модуль os.stat(). Этот модуль также предоставляет информацию о файле, включая его размер. Вот пример кода:

import os

# Путь к файлу
file_path = 'path/to/file.txt'

# Получить информацию о файле
file_info = os.stat(file_path)

# Получить размер файла
file_size = file_info.st_size

print(f"Размер файла: {file_size} байт")

❓ Разбор dict() работает так, что он либо ничего не принимает и возвращает {}, либо принимает список из списков ключ-значение. Вот так: [["key", "value"], ] -> {"key": "value",} Но мы же знаем что строка тоже итерируется, следовательно первый символ строки становится ключом, а второй - значением. Так и выходит результат {'A': 'B', 'O': 'L', 'Q': 'N'} [Debriefing finished]

Technogram Inside | IT 👨‍💻 завел канал в Telegram! Только здесь вы узнаете о самых безумных научных открытиях и технологиях, которые поразят ваше воображение, а так же узнаете самую актуальную информацию из мира IT-индустрии. Наслаждайтесь - Technogram Inside | IT

🐍Scikit-learn Scikit-learn - это библиотека машинного обучения для Python, которая предоставляет инструменты и алгоритмы для построения моделей машинного обучения, обработки данных и оценки их качества. Библиотека содержит множество классических алгоритмов, таких как SVM, случайные леса, наивный Байес и другие, а также инструменты для предобработки данных, выбора признаков, кросс-валидации и оценки моделей. Scikit-learn имеет простой и понятный API, что делает ее прекрасным выбором для начинающих в области машинного обучения. ❓В примере на фото сверху код создает случайные данные, разделяет их на обучающий и тестовый наборы, обучает модель линейной регрессии на обучающем наборе, делает предсказания на тестовом наборе и выводит коэффициенты модели и среднюю квадратичную ошибку.

📈Altair Библиотека Altair - это инструмент для визуализации данных в Python, который основан на библиотеке Vega и предоставляет простой интерфейс для создания красивых и информативных графиков. В примере на фото выше мы создаем набор данных с двумя столбцами 'x' и 'y', затем создаем точечный график с помощью Altair, используя эти столбцы в качестве осей x и y. Метод mark_circle(size=100) указывает, что на графике мы будем использовать круглые маркеры определенного размера для каждой точки. Наконец, метод chart.show() отображает созданный точечный график. Это простой пример, но с помощью Altair можно создавать более сложные и интересные визуализации данных, такие как линейные графики, столбчатые диаграммы или гистограммы.

Не нужно опыта и знаний в IT-сфере, чтобы попробовать себя в роли Python-разработчика в 2024 году. На бесплатном мини-курсе по Python вы на практике познакомитесь с задачами разработчиков, сделаете 4 крутых проекта и поймёте, ваша ли это профессия. Зарегистрируйтесь сейчас и получите полезный гайд по профессии. Из него вы узнаете, почему Python — идеальный язык для новичка: https://epic.st/I-q4Tj За 4 занятия изучите видеоматериалы. Практические работы и тесты будут после каждого видео. Научитесь создавать полезные приложения: от Telegram-ботов, которые упрощают жизнь, до сайтов и парсеров — программ для извлечения нужных данных из интернета. В финале вас ждёт прямой эфир с экспертом Анастасией Борневой — руководителем направления по исследованию данных в «Сбере». В прямом эфире она поделится профессиональными секретами, разберёт ваши работы и ответит на вопросы. Всем участникам дарим годовой доступ к изучению английского языка, набор полезных статей для начинающего разработчика и скидку 10 000 рублей на любой курс. Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880.

⁉️ А вы знали что для разных людей можно делать разные меню команд в Телеграм ботах? 👀 Не поняли? Сейчас объясню. Допустим у нас в боте есть 4 команды: /start, /info, /admin и /send. старт должен быть доступен всем пользователям. Инфо только в группах, админ для админов чатов, а сенд для админов Бота (определенные пользователи). Все это можно реализовать с помощью CommandScope! 🌐 Чтобы такое сделать, надо когда задаёте команды через bot.set_my_commands - передавать нужный скоуп. дока тут.

⁉️Что такое GUI и TUI? 🔆GUI - Graphical User Interface - оно использует графические элементы, по типу окон, кнопок, иконок, и т.п. В основнов управляется с помощью мышки. К примеру: 1. Firefox 2. Telegram Desktop 3. OBS Studio 🔆TUI - Text user interface - оно использует текстовой ввод, и работает в основном в терминале. Также почти все TUI программы управляются через клавиатуру, но также может быть поддержка мышки, если у вас конечно есть графическая оболочка или оконный менеджер. Это более простой и легковесный интерфейс, по сравнению с GUI, и потребляет меньше оперативной памяти, примеры TUI программ: 1. Neovim 2. W3M 3. NetworkManager (nmtui) ‼️Они отличаются тем, что GUI в отличии от TUI нельзя запустить прямо в терминале, а также он более легковесный, и иногда может заменить IDE, браузера, мессенджеры

🖥Нахождение наиболее частых элементов списка. Если необходимо найти несколько наиболее часто повторяющихся значений, лучше воспользоваться счетчиком Counter из библиотеки collections. Метод Counter.most_common(x) возвращает x кортежей, в которых первое значение – элемент, а второе – количество его повторений.

🐍Генераторные выражения и списковые включения. В примере выше первая и вторая строчки очень похожи, но различаются видами скобок. В списковом включении они квадратные, а в генераторном выражении – круглые. 🔵Если вывести переменные, то видим, что значением переменной l является список, а переменная g хранит в себе объект генератора. И здесь возникает вопрос, что же использовать. Нужен результат, например в виде списка, прямо сейчас для дальнейшего выполнения программы — используйте генераторы коллекций. А если же значения понадобятся еще не скоро или неизвестно, понадобится ли они вообще, то предпочтительнее генераторы, чтобы не занимать лишнюю память и не нагружать систему.