Библиотека Python разработчика | Книги по питону
19.5K subscribers
1.05K photos
391 videos
82 files
987 links
Полезные материалы для питониста по Фреймворкам Django, Flask, FastAPI, Pyramid, Tornado и др.

По всем вопросам @evgenycarter

РКН clck.ru/3Ko7Hq
Download Telegram
🖥 Коллекция советов по программированию на Python, в основном это касается Matplotlib.

👉@BookPython
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥3
Советы по Django

'null' vs. 'blank'

В моделях Django 'null' влияет на хранение данных в базе, позволяя полям хранить значения 'NULL'.

'blank' влияет на валидацию форм, разрешая пустые значения в формах.

👉@BookPython
👍6
Похоже, я придумал свой алгоритм поиска кратчайшего пути

Я реализовал, похоже, собственный алгоритм поиска кратчайшего пути с отрицательными ребрами графа.

Почему собственный? Я искал подобное решение, но не нашел, возможно, оно уже было реализовано, просто плохо поискал. Жду Нобелевскую премию =)

Додумался я до него путем модификации классического Дейкстры. Прошу адекватно отнестись к содержимому, ибо это моя первая статья, и, возможно, я ничего не придумывал и, вообще, этот алгоритм не работает вовсе (но по многочисленным тестам он работает правильно).

Повторюсь, алгоритм работает с отрицательными ребрами графа (но не с циклическими отрицательными). Чем этот алгоритм отличается от известного Беллмана-Форда?

Эвристической сложностью! У известного алгоритма сложность составляет O(En), где n - количество узлов, Е - количество ребер. У "моего" алгоритма такая же ассимптотическая сложность. Но по моим расчетам худшая сложность в большинстве случаев не достигается. А у Беллмана-Форда худших случаев намного больше (об этом далее). Более того, в среднем алгоритм не превышает оригинальной сложности алгоритма Дейкстры, а именно O(n2+E). Об этом тоже напишу далее. Реализация на языке Python:

P.S.
В статье исправлены многие моменты, спасибо сообществу за тест-кейсы и подсказки. Некоторые комментарии не будут актуальными (в том числе саркастически-оскорбительные), т.к. я считаю, что доказал работоспособность алгоритма.

https://habr.com/ru/articles/811051/

👉@BookPython
🎉10👍4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
«Что может Python на микроконтроллерах»
Андрей Власовских, JetBrains

👉@BookPython
🔥5👍3
Слушаем и декодируем в реальном времени радиосигнал точного времени из интернета

Сегодня я хочу поговорить о том, как можно получить и декодировать сигналы точного времени, которые передаются по радио. Чтобы выполнить эту задачу, вам даже не понадобятся специальные устройства. Достаточно будет компьютера с более-менее быстрым интернет-соединением.

Технология передачи точного времени по радио не нова. Сигналы точного времени начали передавать практически сразу, как появился радиотелеграф. Сейчас передача сигналов точного времени осуществляется с помощью различных технологий. Помимо радио, информация о времени с разной степенью точности передаётся:

в интернете (NTP);
в сетях мобильной связи (NITZ);
в системах спутниковой навигации GPS, ГЛОНАСС, BeiDou-3, Galileo.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/746122/

👉@BookPython
👍1
Подборка Telegram каналов для программистов

Системное администрирование 📌
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux


https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)

https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика

https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT.
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике

https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста

1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С

Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах

Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python Rus

Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах

GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub

Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных

Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin

Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано

Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр

Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT

Чат программистов📌
https://t.me/developers_ru

Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
https://t.me/books_reserv Книги для программистов

БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning

Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию

QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика

Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_1 Статьи из "Хакера"

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров

Английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля

Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике

Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack
👍1
argparse

Библиотека argparse является стандартным инструментом для обработки аргументов командной строки в Python. Она позволяет легко определить и обработать аргументы, передаваемые программе при запуске из командной строки.

В данном примере мы просто выводим значения аргументов на экран, но в реальном приложении вы можете использовать их для выполнения конкретных действий, например, чтения входного файла, обработки данных и записи результата в выходной файл.

👉@BookPython
👍3
Быстрая сортировка

Быстрая сортировка (quicksort) — это один из наиболее известных и широко применяемых алгоритмов сортировки. Она основана на использовании стратегии "разделяй и властвуй".

В этом коде мы выбираем элемент в середине списка в качестве "опорного". Затем мы создаем три списка: один для элементов меньше опорного, один для элементов равных опорному, и один для элементов больше опорного.

Мы рекурсивно применяем быструю сортировку к списку элементов, которые меньше и больше опорного элемента. Это продолжается до тех пор, пока не останется список, который нужно сортировать. В конце мы объединяем отсортированные списки вместе.

👉@BookPython
👍62
Подборка односложных выражений на языке Python, которые повысят вашу производительность

Deleting multiple elements from a list
li = [1, 2, 3, 4, 5]
del li[0:3]
# [4, 5]


Factorial of a number
import math; fact_5 = math.factorial(5)

https://github.com/Allwin12/python-one-liners

👉@BookPython
👍2🎉21
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.

Под катом делюсь основами работы с библиотекой Ursina Engine и показываю, как с помощью нее создать мир из кубов.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/704040/

@BookPython
👍52👏2
Ускорение кода на Python с помощью Numba Vectorize

В мире численных вычислений оптимизация производительности имеет первостепенное значение. Python с его интерпретируемой природой не всегда может предложить желаемую скорость для интенсивных вычислений. Однако на помощь приходит Numba, мощная библиотека, с ее возможностями вычислений, ориентированных на массивы, и компиляцией «точно в срок» (JIT). В этой статье мы рассмотрим одну из самых ценных функций Numba: Numba Vectorize.

https://coderslegacy.com/python-code-with-numba-vectorize/

@BookPython
👍1😁1
Создание игрушечного языка программирования на Python

Я подумал, что было бы забавно выйти за пределы своей зоны комфорта в области веб-разработки и написать о чем-то совершенно другом и новом, о чем я никогда раньше не писал. Поэтому сегодня я покажу вам, как реализовать язык программирования!

https://blog.miguelgrinberg.com/post/building-a-toy-programming-language-in-python

@BookPython
👍2😁1
Разбиваем видео на n кол-во изображений

Для разбиения видео на n 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.

@BookPython
👍63
Пять декораторов Python, которые могут сократить код в два раза

В этой статье мы рассмотрим концепцию Python-оберток и приведем пять примеров, которые могут улучшить процесс разработки на Python.

https://habr.com/ru/companies/slurm/articles/748176/

original https://python.plainenglish.io/five-python-wrappers-that-can-reduce-your-code-by-half-af775feb1d5

👉 @BookPython
👍5
Нижнее подчеркивание

1. _ используется, когда вам нужно придумать имена для значений, которые вам не нужны – например, в циклах for.

2. интерактивный режим использует _ для хранения результата последнего выполненного выражения.

3. руководство модуля gettext рекомендует псевдоним его функции gettext() для _(), чтобы минимизировать загромождение вашего кода.

👉 @BookPython
👍4
Python декораторы на максималках. Универсальный рецепт по написанию и аннотированию от мала до велика

Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python. С декораторами, наверное, знакомы все джуны (хотя бы в рамках подготовки к собеседованиям). Однако, крайне мало разработчиков пишут их правильно. Особенно принимая во внимания тенденции последних нескольких лет к аннотированию всего и вся. Даже популярные open-source проекты (если основная часть их кода была написана до 2018 года) вряд ли дадут вам примеры декораторов, отвечающих всем современным требованиям к коду.

https://habr.com/ru/articles/750312/

@BookPython
👍2🥰2
Как в Python осуществляется управление памятью.

В Python объекты и структуры данных находятся в закрытой динамически выделяемой области private heap, которая управляется менеджером памяти Python. Он делегирует часть работы программам распределения ресурсов allocators, закрепленным за конкретными объектами, и одновременно с этим следит, чтобы они не выходили за пределы динамически выделяемой области.

По факту данной областью управляет интерпретатор. Пользователь никак не контролирует данный процесс, даже когда манипулирует ссылками объектов на блоки памяти внутри динаической области. Менеджер памяти Python распределяет пространство динамической области среди объектов и другие внутренние буферы по требованию.

👉 @BookPython
👍3