python_practics

10000000 очков Гриффиндору💫 #мемчики @python_practics

Создаем красивую анимацию на модуле turtle import colorsys import turtle t = turtle.Turtle() s = turtle.Screen() s.bgcolor('black') t.speed(0) n= 36 h = 0 for i in range (460): c = colorsys.hsv_to_rgb(h,1,0.8) h+=1/n t.color(c) t.left(145) for j in range (5): t.forward(300) t.left(150) #sandbox

Внимание! - Вопрос! Что такое генератор? В зависимости от контекста, может означать либо функцию-генератор, либо итератор генератора (чаще всего, последнее). Методы __iter__ и __next__ у генераторов создаются автоматически. С точки зрения реализации, генератор в Python — это языковая конструкция, которую можно реализовать двумя способами: как функция с ключевым словом yield или как генераторное выражение. В результате вызова функции или вычисления выражения, получаем объект-генератор типа types.GeneratorType. Канонический пример - генератор, порождающий последовательность чисел Фибоначчи, которая, будучи бесконечна, не смогла бы поместиться ни в одну коллекцию. Иногда термин применяется для самой генераторной функции, а не только объекта, возвращенного ей в качестве результата. #вопросы_из_собеседований @python_practics

Библиотеки Python для профессионального анализа данных Язык программирования Python часто используют аналитики данных. Для этого в нем существуют расширения — библиотеки, наборы готовых инструментов для более эффективной работы. Вот список наиболее часто используемых: 1. Pandas: для подготовки данных 2. NumPy: для углублённых расчётов 3. SciPy: для математических операций 4. Matplotlib: для визуализации 5. Seaborn: для расширенной визуализации 6. Statsmodels: для статистического анализа 7. Plotly: для трёхмерной визуализации 8. Bokeh: для интерактивной визуализации в вебе 9. Scikit-learn: для машинного обучения Подробнее о каждой из библиотек по ссылке ниже👇 #фреймворки_библиотеки

#теория_python @python_practics

Ваша задача — создать функцию, которая выполняет четыре основные математические операции. Функция должна принимать три аргумента - операция(строка/символ), значение1(число), значение2(число). Функция должна возвращать числовой результат после применения выбранной операции. Примеры: ('+', 4, 7) --> 11 ('-', 15, 18) --> -3 ('*', 5, 5) --> 25 ('/', 49, 7) --> 7 #задачник @python_practics

Внимание! - Вопрос! Что может являться ключом словаря? Что не может? Почему? Ключом словаря может быть любой хешируемый неизменяемый объект: число, строка, datetime, функция и даже модуль. Такие объекты имеют метод __hash__(), который однозначно сопоставляет объект с некоторым числом. По этому числу словарь ищет значение для ключа. Списки, словари и множества изменяемы и не имеют метода хеширования. При подстановке их в словарь возникнет ошибка. Хеш кортежа вычисляется рекурсивно по всем элементам. Так, кортеж (1, (True, (42, ('hello', )))) состоит только из неизменяемых элементов, поэтому может быть ключом. Однако, такой кортеж (1, (True, (42, ({'hello': 'world'}, )))) содержит глубоко внутри словарь, поэтому хеш не может быть рассчитан. #вопросы_из_собеседований @python_practics

Топ самых полезных магических команд для завсегдатаев Colab Если вы пользуетесь на повседневной основе средами вроде Google Colab или Jupyter Notebook, то наверняка хотя бы раз сталкивались с «магическими» командами. В статье автор не только перечисляет самые полезные из них, но и показывает, как они работают на примерах, а также дополняет фишечками. %lsmagic - Чтобы не тратить драгоценный умственный ресурс, запомните всего одну директиву – вывести список всех команд. %%time - Измеряет время выполнения ячейки. %%capture - Cкрывает выходные данные ячейки. %autoawait - Позволяет использовать параллельные процессы. %debug - Активируeт интерактивный отладчик. %pip - Множество сторонних библиотек подключается к проекту именно этой командой. %precision - Указывает число знаков после запятой (decimal number) для числовых объектов. %rerun - Перезапускает предыдущую ячейку. %%html - Отрендерит ячейку как код HTML. Подробнее👇 #статьи

Упрощение создания операторов сравнения Существует немало операторов сравнения. Например — __lt__, __le__, __gt__, __ge__. Можно ли как-то упростить этот процесс? Да — с помощь декоратора functools.total_ordering #полезные_сниппеты @python_practics

Игра шарик Давайте закодим что-нибудь интересное! Например, свою игру, где нужно не дать шарику упасть, типа Арканоида. Вы, скорее всего, играли в детстве во что-то подобное, поэтому освоиться будет просто. #sandbox @python_practics

#теория_python @python_practics

GPT-Migrate — ИИ-инструмент для миграции с одного языка или фреймворка на другой Как работает GPT-Migrate Для переноса кода из --sourcelang в --targetlang: 1. GPT-Migrate создает среду Docker для —targetlang, которая автоматически. 2. GPT-Migrate перестраивает новый —targetlang код из существующего кода, начиная с файла —sourceentry. 3. Инструмент запускает среду Docker с новой кодовой базой, которая отображается на —targetport, и по мере необходимости итеративно выполняет отладку. 4. ИИ разрабатывает модульные тесты с использованием фреймворка unittest в Python. 5. Тестирует новый код на —targetport с использованием этих модульных тестов. 6. Итеративно выполняет отладку кода для вас, используя контекст из журналов, сообщений об ошибках, соответствующих файлов и структуры каталогов. Подробнее👇 #статьи

Обучение с подкреплением на PyTorch. Вы научитесь использовать алгоритм «многоруких бандитов» и аппроксимацию функций; узнаете, как победить в играх Atari с помощью глубоких Q-сетей и как эффективно реализовать метод градиента стратегии; увидите, как применить метод ОП к игре в блэкджек, к окружающим средам в сеточном мире, к оптимизации рекламы в интернете и к игре Flappy Bird. Книга в формате pdf👇 #курсы_книги

Поэтому мы и создали наш канал😊 #мемчики @python_practics

Внимание! - Вопрос! Объясните разницу между списком и кортежем? Список изменяемый, а кортеж — нет. Кортежи можно хешировать, как в случае создания ключей для словарей. #вопросы_из_собеседований

Крестики нолики Игра, в которой два игрока рисуют на поле из 9 квадратиков каждый свою фигуру (крестик или нолик) до тех пор, пока не получат линию из 3-х одинаковых фигур или пока все квадратики не будут заполнены. В данном случае игру можно реализовать для одного игрока с компьютером, основная сложность будет в программировании ходов компьютера. #sandbox @python_practics

TurboGears TurboGears — это веб-фреймворк для разработки веб-приложений, написанный на языке Python. Во время его создания вдохновение черпалось из опыта использования Django и Rails. Эти фреймворки имеют ряд ограничений и недостатков, а TurboGears попытался решить эти проблемы. Основное отличие этого фреймворка от того же Django — не изобретение велосипеда в виде собственной ORM, а использование в качестве основных компонент стандартных и популярных библиотек, таких как Pylons, SQLAlchemy, Genshi и Repoze. Ключевые особенности TurboGears: • поддержка множества баз данных; • поддержка различных JavaScript-библиотек; • поддержка множества форматов обмена данными; • поддержка горизонтального масштабирования данных по примеру шардинга; • возможность расширения средствами стандартных WSGI-компонент. Про этот и другие фреймворки вы можете прочитать по ссылке ниже👇 #фреймворки_библиотеки @python_practics