Как создать Minecraft на Python? Обзор библиотеки Ursina Engine
Среди любителей Minecraft много энтузиастов: пока одни просто играют, другие запускают целые серверы и пишут модификации. А кто-то идет дальше и разрабатывает собственные песочницы. Последнее достаточно просто сделать на Python.
В статье делюсь основами работы с библиотекой Ursina Engine и показываю, как с помощью нее создать мир из кубов.
https://habr.com/ru/company/selectel/blog/704040/
@BookPython
Среди любителей Minecraft много энтузиастов: пока одни просто играют, другие запускают целые серверы и пишут модификации. А кто-то идет дальше и разрабатывает собственные песочницы. Последнее достаточно просто сделать на Python.
В статье делюсь основами работы с библиотекой Ursina Engine и показываю, как с помощью нее создать мир из кубов.
https://habr.com/ru/company/selectel/blog/704040/
@BookPython
👍12🤩1
Простая, но гибкая естественная сортировка на языке Python
Когда вы пытаетесь отсортировать список строк, содержащих числа, обычный алгоритм сортировки python сортирует лексикографически, поэтому вы можете не получить ожидаемых результатов
https://github.com/SethMMorton/natsort
@BookPython
Когда вы пытаетесь отсортировать список строк, содержащих числа, обычный алгоритм сортировки python сортирует лексикографически, поэтому вы можете не получить ожидаемых результатов
>>> a = ['2 ft 7 in', '1 ft 5 in', '10 ft 2 in', '2 ft 11 in', '7 ft 6 in']
>>> sorted(a)
['1 ft 5 in', '10 ft 2 in', '2 ft 11 in', '2 ft 7 in', '7 ft 6 in']https://github.com/SethMMorton/natsort
@BookPython
GitHub
GitHub - SethMMorton/natsort: Simple yet flexible natural sorting in Python.
Simple yet flexible natural sorting in Python. Contribute to SethMMorton/natsort development by creating an account on GitHub.
👍5
Python AI Projects
Generating Poetic Texts with Recurrent Neural Networks in Python
Image Classification with Neural Networks in Python
Simple Sentiment Text Analysis in Python
Building A Camera Classifier in Python
Summarize News Articles with Machine Learning in Python
Twitter Sentiment Analysis in Python
Intelligent AI Chatbot in Python
Self-Driving AI Car Simulation in Python
Coding Alexa Skills in Python
Simple Virtual Assistant in Python
Intelligent Voice Assistant in Python
Financial AI Assistant in Python
Sudoku Solver in Python
Intelligent Discord AI Chatbot in Python
Colorize Black & White Images in Python
Live Object Detection in Python
Neural Network Python Project - Handwritten Digit Recognition
Intelligent Telegram AI Classifies Images in Python
AI Biceps Curls Counter - Fitness in Python
Fingerprint Matching in Python
Voice Assistant with Wake Word in Python
House Price Prediction in Python - Full Machine Learning Project
Все видео доступны на youtube
@BookPython
Generating Poetic Texts with Recurrent Neural Networks in Python
Image Classification with Neural Networks in Python
Simple Sentiment Text Analysis in Python
Building A Camera Classifier in Python
Summarize News Articles with Machine Learning in Python
Twitter Sentiment Analysis in Python
Intelligent AI Chatbot in Python
Self-Driving AI Car Simulation in Python
Coding Alexa Skills in Python
Simple Virtual Assistant in Python
Intelligent Voice Assistant in Python
Financial AI Assistant in Python
Sudoku Solver in Python
Intelligent Discord AI Chatbot in Python
Colorize Black & White Images in Python
Live Object Detection in Python
Neural Network Python Project - Handwritten Digit Recognition
Intelligent Telegram AI Classifies Images in Python
AI Biceps Curls Counter - Fitness in Python
Fingerprint Matching in Python
Voice Assistant with Wake Word in Python
House Price Prediction in Python - Full Machine Learning Project
Все видео доступны на youtube
@BookPython
👍3
Пишем telegram-бота на python с помощью библиотеки telebot
https://bookflow.ru/kak-napisat-telegram-bota-na-python-s-pomoshhyu-biblioteki-telebot/
@BookPython
https://bookflow.ru/kak-napisat-telegram-bota-na-python-s-pomoshhyu-biblioteki-telebot/
@BookPython
👍3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Python Advanced Tutorials
Magic Methods & Dunder
Argument Parsing
Encapsulation
Type Hinting
Factory Design Pattern
Proxy Design Pattern
Singleton Design Pattern
Composite Design Pattern
@BookPython
Magic Methods & Dunder
Argument Parsing
Encapsulation
Type Hinting
Factory Design Pattern
Proxy Design Pattern
Singleton Design Pattern
Composite Design Pattern
@BookPython
👍5
Implementing the Mastermind game
https://dev.to/szabgab/implementing-the-mastermind-game-2170
Mastermind - set up the Python skeleton
https://dev.to/szabgab/mastermind-set-up-the-python-skeleton-2b6a
Generate random values and test them in Python 🐍
https://dev.to/szabgab/generate-random-values-and-test-them-in-python-1obl
@BookPython
https://dev.to/szabgab/implementing-the-mastermind-game-2170
Mastermind - set up the Python skeleton
https://dev.to/szabgab/mastermind-set-up-the-python-skeleton-2b6a
Generate random values and test them in Python 🐍
https://dev.to/szabgab/generate-random-values-and-test-them-in-python-1obl
@BookPython
Forwarded from Python академия
Хэширование
Хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует определенное значение. Каждое уникальное значение должно иметь свой собственный хэш.
Для хэширования значений есть встроенная функция hash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее.
Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку.
Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю.
А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует определенное значение. Каждое уникальное значение должно иметь свой собственный хэш.
Для хэширования значений есть встроенная функция hash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее.
Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку.
Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю.
А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней.
Теперь дни быстрого найма будут проходить регулярно. Чтобы вам было удобно следить за расписанием, собрали все мероприятия на отдельной странице.
Ближайшие мероприятия:
• 19–25 декабря — Week Offer для backend, frontend, mobile-разработчиков и аналитиков в команду Рекламы
Узнать подробнее и зарегистрироваться
Теперь дни быстрого найма будут проходить регулярно. Чтобы вам было удобно следить за расписанием, собрали все мероприятия на отдельной странице.
Ближайшие мероприятия:
• 19–25 декабря — Week Offer для backend, frontend, mobile-разработчиков и аналитиков в команду Рекламы
Узнать подробнее и зарегистрироваться
👍3
Поверхностное копирование
Поверхностное копирование создает отдельный новый объект или список, но вместо копирования дочерних элементов в новый объект, оно просто копирует ссылки на их адреса памяти. Следовательно, если вы сделаете изменение в исходном объекте, оно будет отражено в скопированном объекте, и наоборот.
@BookPython
Поверхностное копирование создает отдельный новый объект или список, но вместо копирования дочерних элементов в новый объект, оно просто копирует ссылки на их адреса памяти. Следовательно, если вы сделаете изменение в исходном объекте, оно будет отражено в скопированном объекте, и наоборот.
@BookPython
👍6