Смотрите "Изучение Python в одном видео уроке за час!" на YouTube
https://youtu.be/x_2QpLcRdeY
https://youtu.be/x_2QpLcRdeY
YouTube
Изучение Python в одном видео уроке за час!
В этом видео мы с вами изучим язык программирования Python за одно видео и всего лишь за час! Урок Python в одном видео уроке, в котором мы изучим все основные моменты, а также затронем сложные темы, такие как ООП.
1) Скачать Python: https://www.python.org/downloads/…
1) Скачать Python: https://www.python.org/downloads/…
Смотрите "Как написать чат-бот для интернет-магазина на Python [GeekBrains]" на YouTube
https://youtu.be/FbF8kFnbVw0
https://youtu.be/FbF8kFnbVw0
YouTube
Как написать чат-бот для интернет-магазина на Python [GeekBrains]
Начни карьеру с бесплатного курса "Основы программирования" https://goo.gl/jTP4nP
Как написать чат-бот для интернет-магазина на Python.
Чат-боты Telegram сегодня в тренде. На вебинаре мы напишем простого бота для интернет-магазина. Бот будет отвечать на…
Как написать чат-бот для интернет-магазина на Python.
Чат-боты Telegram сегодня в тренде. На вебинаре мы напишем простого бота для интернет-магазина. Бот будет отвечать на…
Forwarded from Python Textbooks (Mariya Goroshko)
The Python Library Reference — G. Rossum, F. L. Drake (en) 2012
Можно использовать как справочник и начинать читать с любой главы.
#middle
Можно использовать как справочник и начинать читать с любой главы.
#middle
Forwarded from Python Textbooks (Mariya Goroshko)
The Python Library Reference (en).pdf
8.6 MB
Хочешь учить python.
Хочешь учиться программировать?
Хочешь кодить на питоне?
А еще по окончанию сертификат?
Рекомендую пройти курс на stepik!
https://stepik.org/course/67/syllabus
Хочешь учиться программировать?
Хочешь кодить на питоне?
А еще по окончанию сертификат?
Рекомендую пройти курс на stepik!
https://stepik.org/course/67/syllabus
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
Django без Docker – деньги на ветер
Познакомься с Докером и заверни свой проект в контейнеры – это очень хорошая и часто используемая практика:
Docker Get Started:
https://docs.docker.com/get-started/
Познакомься с Докером и заверни свой проект в контейнеры – это очень хорошая и часто используемая практика:
Docker Get Started:
https://docs.docker.com/get-started/
Docker Documentation
Get started
Choose a tutorial to build and run an application, work with an AI agent safely, or set up Docker for your organization.
Релиз PyTorch 1.0 Stable, библиотеки для машинного обучения от Facebook
https://tproger.ru/news/pytorch-1-0-release/
https://tproger.ru/news/pytorch-1-0-release/
Tproger
Релиз PyTorch 1.0 Stable, библиотеки для машинного обучения от Facebook
В PyTorch 1.0 добавили поддержку крупных облачных платформ, интерфейс на C++, набор JIT-компиляторов и различные улучшения.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
Python Web Frameworks
Автор: Carlos de la Guardia
В данном небольшом обзорном руководстве автор рассматривает несколько самых популярных фреймворков языка Python, их достоинства и недостатки, сравнивает их между собой и рассказывает, какой из них и под какие задачи нужен.
#книгадня
Скачать книгу:
https://t.me/progbook/2172
Автор: Carlos de la Guardia
В данном небольшом обзорном руководстве автор рассматривает несколько самых популярных фреймворков языка Python, их достоинства и недостатки, сравнивает их между собой и рассказывает, какой из них и под какие задачи нужен.
#книгадня
Скачать книгу:
https://t.me/progbook/2172
Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» — это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data
Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на
вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на
вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
Разработчики языка Python придерживаются определённой философии программирования, называемой «The Zen of Python» («Дзен Пито́на», или «Дзен Па́йтона»).
Её текст выдаётся интерпретатором Python по команде import this (работает один раз за сессию). Автором этой философии считается Тим Петерс (Tim Peters).
Текст философии:
Красивое лучше, чем уродливое.
Явное лучше, чем неявное.
Простое лучше, чем сложное.
Сложное лучше, чем запутанное.
Плоское лучше, чем вложенное.
Разреженное лучше, чем плотное.
Читаемость имеет значение.
Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
При этом практичность важнее безупречности.
Ошибки никогда не должны замалчиваться.
Если не замалчиваются явно.
Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.
Должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это.
Хотя он поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец.
Сейчас лучше, чем никогда.
Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас.
Если реализацию сложно объяснить — идея плоха.
Если реализацию легко объяснить — идея, возможно, хороша.
Пространства имён — отличная вещь! Давайте будем делать их больше!
Оригинальный текст (англ.)
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren’t special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one — and preferably only one — obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than 'right now'.
If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!
Её текст выдаётся интерпретатором Python по команде import this (работает один раз за сессию). Автором этой философии считается Тим Петерс (Tim Peters).
Текст философии:
Красивое лучше, чем уродливое.
Явное лучше, чем неявное.
Простое лучше, чем сложное.
Сложное лучше, чем запутанное.
Плоское лучше, чем вложенное.
Разреженное лучше, чем плотное.
Читаемость имеет значение.
Особые случаи не настолько особые, чтобы нарушать правила.
При этом практичность важнее безупречности.
Ошибки никогда не должны замалчиваться.
Если не замалчиваются явно.
Встретив двусмысленность, отбрось искушение угадать.
Должен существовать один — и, желательно, только один — очевидный способ сделать это.
Хотя он поначалу может быть и не очевиден, если вы не голландец.
Сейчас лучше, чем никогда.
Хотя никогда зачастую лучше, чем прямо сейчас.
Если реализацию сложно объяснить — идея плоха.
Если реализацию легко объяснить — идея, возможно, хороша.
Пространства имён — отличная вещь! Давайте будем делать их больше!
Оригинальный текст (англ.)
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren’t special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one — and preferably only one — obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than 'right now'.
If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!
Разработка языка Python была начата в конце 1980-х годов сотрудником голландского института CWI Гвидо ван Россумом. Для распределённой ОС Amoeba требовался расширяемый скриптовый язык, и Гвидо начал писать Python на досуге, позаимствовав некоторые наработки для языка ABC (Гвидо участвовал в разработке этого языка, ориентированного на обучение программированию). В феврале 1991 года Гвидо опубликовал исходный текст в группе новостей alt.sources. С самого начала Python проектировался как объектно-ориентированный язык.
Название языка произошло вовсе не от вида пресмыкающихся. Автор назвал язык в честь популярного британского комедийного телешоу 1970-х «Летающий цирк Монти Пайтона». Впрочем, всё равно название языка чаще связывают именно со змеёй, нежели с передачей — пиктограммы файлов в KDE или в Microsoft Windows и даже эмблема на сайте python.org (до выхода версии 2.5) изображают змеиные головы. Важная цель разработчиков Python — создавать его забавным для использования. Это отражено в его названии, которое пришло из Монти Пайтона. Также это отражено в иногда игривом подходе к обучающим программам и справочным материалам, таким как примеры использования, которые используют понятия ветчины (spam) и яиц вместо стандартных foo и bar.
Наличие дружелюбного, отзывчивого сообщества пользователей считается наряду с дизайнерской интуицией Гвидо одним из факторов успеха Python. Развитие языка происходит согласно чётко регламентированному процессу создания, обсуждения, отбора и реализации документов PEP (англ. Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python.
3 декабря 2008 года, после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k). В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x).
Наличие дружелюбного, отзывчивого сообщества пользователей считается наряду с дизайнерской интуицией Гвидо одним из факторов успеха Python. Развитие языка происходит согласно чётко регламентированному процессу создания, обсуждения, отбора и реализации документов PEP (англ. Python Enhancement Proposal) — предложений по развитию Python.
3 декабря 2008 года, после длительного тестирования, вышла первая версия Python 3000 (или Python 3.0, также используется сокращение Py3k). В Python 3000 устранены многие недостатки архитектуры с максимально возможным (но не полным) сохранением совместимости со старыми версиями Python. На сегодня поддерживаются обе ветви развития (Python 3.x и 2.x).
Книга «Изучаем Python» — это ускоренный курс, который позволит вам сэкономить время
и сразу начать писать работоспособные программы (игры, визуализации данных, веб-приложения
и многое другое). Хотите стать программистом? В первой части книги вам предстоит узнать о базовых принципах программирования, познакомиться со списками, словарями, классами и циклами, вы
научитесь создавать программы и тестировать код. Во второй части книги вы начнете использовать
знания на практике, работая над тремя крупными проектами: создадите собственную «стрелялку»
с нарастающей сложностью уровней, займетесь работой с большими наборами данных и освоите их
визуализацию, и, наконец, создадите полноценное веб-приложение на базе Django, гарантирующее
конфиденциальность пользовательской информации. Если вы решились разобраться в том, что такое
программирование, не нужно ждать.
и сразу начать писать работоспособные программы (игры, визуализации данных, веб-приложения
и многое другое). Хотите стать программистом? В первой части книги вам предстоит узнать о базовых принципах программирования, познакомиться со списками, словарями, классами и циклами, вы
научитесь создавать программы и тестировать код. Во второй части книги вы начнете использовать
знания на практике, работая над тремя крупными проектами: создадите собственную «стрелялку»
с нарастающей сложностью уровней, займетесь работой с большими наборами данных и освоите их
визуализацию, и, наконец, создадите полноценное веб-приложение на базе Django, гарантирующее
конфиденциальность пользовательской информации. Если вы решились разобраться в том, что такое
программирование, не нужно ждать.
Python поддерживает несколько парадигм программирования, в том числе структурное, объектно-ориентированное, функциональное, императивное и аспектно-ориентированное. Основные архитектурные черты — динамическая типизация, автоматическое управление памятью, полная интроспекция, механизм обработки исключений, поддержка многопоточных вычислений и удобные высокоуровневые структуры данных. Код в Python организовывается в функции и классы, которые могут объединяться в модули (они в свою очередь могут быть объединены в пакеты).
Эталонной реализацией Python является интерпретатор CPython, поддерживающий большинство активно используемых платформ. Он распространяется под свободной лицензией Python Software Foundation License, позволяющей использовать его без ограничений в любых приложениях, включая проприетарные. Есть реализации интерпретаторов для JVM (с возможностью компиляции), MSIL (с возможностью компиляции), LLVM и других. Проект PyPy предлагает реализацию Python с использованием JIT-компиляции, которая значительно увеличивает скорость выполнения Python-программ.
Python — активно развивающийся язык программирования, новые версии (с добавлением/изменением языковых свойств) выходят примерно раз в два с половиной года. Вследствие этого и некоторых других причин на Python отсутствуют стандарт ANSI, ISO или другие официальные стандарты, их роль выполняет CPython.
Эталонной реализацией Python является интерпретатор CPython, поддерживающий большинство активно используемых платформ. Он распространяется под свободной лицензией Python Software Foundation License, позволяющей использовать его без ограничений в любых приложениях, включая проприетарные. Есть реализации интерпретаторов для JVM (с возможностью компиляции), MSIL (с возможностью компиляции), LLVM и других. Проект PyPy предлагает реализацию Python с использованием JIT-компиляции, которая значительно увеличивает скорость выполнения Python-программ.
Python — активно развивающийся язык программирования, новые версии (с добавлением/изменением языковых свойств) выходят примерно раз в два с половиной года. Вследствие этого и некоторых других причин на Python отсутствуют стандарт ANSI, ISO или другие официальные стандарты, их роль выполняет CPython.