Завершаем QRTetris

В методе
run(self, interval = 0.5, fast_interval = 0.1, output: Optional[str] = None, show=True )

мы используем объект класса GameField для создания игрового поля.
Данный класс содержит следующие методы для отрисовки фигур падающих вниз, перемещающихся влево и вправо, отдельно реализован метод падения и ротации фигур, а также сохранения результата.

Код был получен с помощью следующей последовательности действий:

spawn z
down
left
down
left
drop
spawn i
down
down
drop
spawn z_reversed
down
left
down
left
down
left
rotate
down
left
drop

👩🏽‍💻

Road map Python ✨

Пока я активно изучаю балтийское побережье, предлагаю Вам также активно начать изучать Python🐍

А карт поможет вам не заблудиться 👩🏽‍💻

IT-ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ РАЗВИТИЯ КУЛЬТУРЫ🤖

Я продолжаю путешествовать по Калининградской области и встретилась с очень интересными соединением культуру, историю и IT.

Мы можем соединить it и культуру следующими способами:


• Облачные технологии
• Открытый доступ к данным
• Виртуальная реальность
• Оцифровка музеев
• Свобода панорамы
• Свободное распространение произведений, созданных на средства госбюджета


А вот те примеры, которые меня зацепили в Калининграде и которые я рекомендую вам:

Отличный пример я увидела в Калининграде - селфи с философом Иммауилом Кантом. У Кафедрального собора города в 2021 году установили голограмму философа.
Данный проект комплексный и требовал написание программы, конфигурация оборудования, и создание интерактивного фильма.

Результат-это стенд со специальным экраном, меняющим яркость в зависимости от освещения, в который встроено дополнительное оборудование: камера, динамики, сканер QR-кодов.

Ещё один пример созидания культурного наследия это экскурсионный маршрут «ОСТРОВ КАНТА: СКВОЗЬ ВРЕМЯ» - путешествие во времени в виртуальной реальности. Здесь используется технология виртуальной реальности + специально разработанный аудиогид. Комбинированные способы передачи изображения и звука раскрывают уникальную историю города. Вы перемещаетесь из настоящего в прошлое и узнаете историю основания Кёнигсберга и появления острова Канта.

Во время экскурсии вы увидите Королевский замок, Дровяной и Медовый мосты, вступите на остров Канта, посетите Соборную площадь, могилу Канта и университет Альбертину.

Таким образом, погружение в историю, позволяет глубже и детальнее изучить культуру и историю.

#ТопБЛОГ, #РоссияСтранаВозможностей, #БольшеЧемПутешествие.
@stranavozmojnostey.

Знакомство с Google Colab ✨

Google Colaboratory — бесплатная среда, чтобы писать код в jupyter notebook. Она функционирует по принципу облака, поэтому над одним проектом могут работать одновременно несколько человек. Ограничение — через 12 часов данные удаляются.

• Colab — бесплатный сервис, чтобы создавать код на Python.
• Главная фишка Colab — возможность писать проект на мощностях процессоров GPU и TPU.
• В Colab можно загружать папки с гугл-диска, клонировать репозитории.

Colab подходит специалистам по обработке данных и разработчикам нейросетей.
Он помогает:
• сортировать данные,
• строить визуализации,
• проводить машинное обучение,
• создавать системы для big data,
• составлять прогнозы,
• писать руководства.

Документация

Начало работы в Google Colab ✨

Colab по умолчанию сохраняет блокноты на гугл-диске. Для начала войдите в аккаунт и создайте отдельную папку под готовые проекты.

Запустите блокнот. Нажмите «Создать» → «Еще» → Google Colaboratory. Чтобы переименовать блокнот, щелкните на имя файла.

Для настройки процессора выберите вкладку «Среда выполнения» и команду «Сменить среду управления». Помните, что, выбрав слишком мощный, есть риск вылететь из блокнота.

Запуск основных команд Python в Colab🐍

В Colab много встроенных библиотек Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn. Посмотреть полный список можно с помощью команды:
!pip list

Для импорта сторонних библиотек, используйте команды:
!pip install имя_библиотеки
import имя_библиотеки

Для выполнения кода щелкните на значок Play в левой части окна кода. Для очистки строки, щелкните на значок крестика в левой части окна.

Чтобы подключить сторонние файлы с данными или кодом, нужно импортировать утилиту drive. Она монтирует диск к Colab:
from google.colab import drive
drive.mount ('/content/drive')

Когда выполните код выше, подтвердите, что разрешаете использовать диск.

Импорт файлов:
• напрямую закидывать на диск;
• скачать из интернета;
• скачать с Git-репозитория.

Последние два варианта исполняют непосредственно из Colab, дополнительно используя встроенные утилиты.

Для скачивания файл из интернета используется команда:
!wget path/to/link

Для скачивания репозитория (GitHub, Bitbacket и другие) используется команда:
!git clone path\to\repo

С днём рождения ПК🥳

Компания IBM 41 год назад, а именно 12 августа 1981 года, выпустила первый ПК.

Присоединяйтесь к поздравлениям и поздравьте своих коллег!

Документация GitHub на английском ✨
https://docs.github.com/en

Задача про три участка и роутер 👩🏽‍💻

Три брата купили квадратные участки в лесном посёлке. Участки одинакового размера. Длина каждого участка — 100 метров, а расположены они треугольником.

Братья решили сэкономить на интернете и поставить один роутер на троих. Чтобы найти точку, одинаково близкую ко всем участкам, они вплотную обвели три квадрата в круг и поставили роутер точно в центре получившегося круга.

Но братья не учли, что сигнал роутера дотягивается только на 130 метров, а дальше интернет теряется. Хватит ли братьям этого роутера или нужно взять мощнее?

Ответ: будет через 24 часа

#itЛогика

Решение. Задача про три участка и роутер.

Объяснение получилось объёмный, поэтому переходи по ссылку и читай👇🏻

https://telegra.ph/Reshenie-zadachi-pro-tri-uchastka-i-router-08-15

Полезные советы по Python, которых вы ещё не встречали 👩🏽‍💻

Автор статьи, перевод которой доступен по ссылке ниже, хочет рассказать о некоторых возможностях Python, которыми он пользуется.

Ссылка на статью: https://telegra.ph/Poleznye-sovety-po-Python-kotoryh-vy-eshchyo-ne-vstrechali-08-20

Найди пару достопримечательностям Ростова-на-Дону 👩🏽‍💻

Ростов-на-Дону—столица ЮФО (1749г.)

Что же советую посмотреть я:
• Археологический заповедник Танаис.
Один из старейших созданных в стране историко-археологических музеев-заповедников под открытым небом
• Шолохов-центр
Филиал Музея-заповедника М. А. Шолохова в самом центре Ростова-на-Дону.
• Ростовский театр драмы имени М. Горького
Памятник позднего конструктивизма, определяет облик и название Театральной площади.
• Ботанический сад ЮФУ
Самая зеленая достопримечательность города площадью 160,5 гектара. Основан он еще в 1927 году.
• Тачанка-Ростовчанка
Монумент посвящен Первой Конной Армии в годы Гражданской войны, установлен в год 60-летия Октябрьской революции.
• Ворошиловский мост
Самый известный ростовский мост протяженностью 450 метров — построен в 1960-е годы.

А запомнить их можно с помощью моей игры "Найди пару"👇🏻
https://scintillating-donut-e6a0cc.netlify.app

#ТопБЛОГ, #РоссияСтранаВозможностей, #БольшеЧемПутешествие.
@stranavozmojnostey.

21 основной инструмент Python для разработчиков 👩🏽‍💻

Узнайте об основных инструментах Python для разработки программного обеспечения, веб-скреппинга и разработки, анализа и визуализации данных, а также машинного обучения.

• Инструменты для разработки Python
Jupyter Notebook
Pip
VSCode
• Инструменты веб-скрейпинга Python
Requests
Beautiful Soup
Scrapy
• Инструменты веб-разработки Python
Flask
Streamlit
FastAPI
• Инструменты анализа данных Python
pandas
Numpy
SQLAlchemy
Dask
• Инструменты визуализации данных Python
Matplotlib
Seaborn
Plotly
Pandas-profiling
• Инструменты машинного обучения Python
Scikit-learn
Keras
PyTorch
OpenCV

Начинаем наш учебный сентябрь и познакомимся с каждым из инструментов поближе🍂

Инструменты для Python разработки ✨

• Jupyter Notebook
Jupyter Notebook — это веб-среда IDE. Он популярен среди Data Scientists специалистов и ML-специалистов. Jupyter Notebook позволяет добавлять описание и заголовок, экспортировать результат в виде файлов PDF и .ipynb.

• Pip
Pip — это инструмент, который использует индекс пакетов Python для установки и управления программным обеспечением Python. Вам доступно 393 343 проекта, которые вы можете загрузить и установить с молниеносной скоростью:

pip установить <имя_пакета>

С помощью Pip можно создавать среды Python и управлять ими, устанавливать зависимости и устанавливать пакеты из сторонних репозиториев, используя URL-адреса.

• VSCode
Visual Studio Code — это бесплатный, легкий и мощный редактор кода. Вы можете создавать, тестировать, развертывать и поддерживать все типы приложений, не выходя из окна программного обеспечения. Он поставляется с подсветкой синтаксиса, автозавершением кода, языком, Git и встроенной поддержкой отладки. Вы можете использовать расширения для предварительной сборки систем и развертывания приложений в облаке. VSCode — самая популярная IDE в мире. Бесплатные расширения позволяют специалистам по обработке и анализу данных проводить эксперименты в Jupyter Notebook , редактировать файлы, интегрировать SQL-сервер, совместно работать над проектами, использовать автозаполнение кода и встроенную справку по коду.

Инструменты веб-скрейпинга на Python 👩🏽‍💻

• Requests
Запросы упрощают отправку HTTP-запросов. Для добавления аутентификации, аргументов и строк запросов конфигурации к URL-адресам, можно использовать API запросов и метод get JSON. Requests — довольно популярная среди специалистов по работе с данными библиотека для парсинга многостраничных веб-сайтов.

• Beautiful Soup
Beautiful Soup используется для очистки и извлечения данных из HTML и XLM и для анализа HTML-текста, позволяет преобразовывать текстовые данные в структурированную таблицу или фрейм данных pandas. В некоторых случаях вам нужен только тег таблицы, и вы можете получить доступ ко всем данным без разбора текста.

• Scrapy
Scrapy — это совместная платформа с открытым исходным кодом для парсинга и сканирования веб-страниц. Это быстро, просто и расширяемо для сканирования многостраничных веб-сайтов для извлечения данных в структурированном формате. Обычно он используется для интеллектуального анализа данных, мониторинга и автоматизированного тестирования.

Инструменты веб-разработки на Python 👩🏽‍💻

• Flask
Flask — это веб-фреймворк с открытым исходным кодом для создания веб-приложений и REST API. Flask основан на наборе инструментов WSGI (Интерфейс шлюза веб-сервера) и механизме шаблонов Jinja2. Его можно использовать для создания как простых, так и крупномасштабных веб-приложений, таких как веб-сайты для ведения блогов, приложения для социальных сетей, веб-страницы портфолио, приложения для машинного обучения и панель аналитики.

• Streamlit
Streamlit — это самый быстрый и простой способ создания и публикации веб-приложений. Вы можете создать портфолио, панель аналитики, веб-приложение для машинного обучения, учебное пособие, а также приложения для геопространственных данных и компьютерного зрения за несколько минут. Вам просто нужно добавить виджет аналогично объявлению переменных в Python. Нет необходимости изучать внутреннюю разработку, определять маршруты и обрабатывать HTTP-запросы, HTML, CSS и JavaScript. Большинство специалистов по данным используют Streamlit для демонстрации финансовых отчетов, исследований и концепций машинного обучения.

• FastAPI

FastAPI — это веб-фреймворк для создания высокопроизводительных веб-API. Подобно Streamlit, для создания готовых веб-приложений требуется несколько строк кода. После развертывания веб-приложения вы можете получить к нему доступ с помощью графического интерфейса или с помощью HTTP-запросов. Он быстрый, интуитивно понятный и надежный. Он также используется для внутреннего кризисного управления и управления аутентификацией для веб-приложений.

Инструменты визуализации данных Python 👩🏽‍💻

• Matplotlib
Matplotlib — это ворота в мир визуализации данных. С помощью Matplotlib вы можете создавать полностью настраиваемые статические, анимированные и интерактивные визуализации. Matplotlib интуитивно понятен, вы можете использовать его для трехмерной, многоуровневой и детальной визуализации.

• Seaborn
Seaborn — это высокоуровневый интерфейс на основе Matplotlib для создания привлекательных статистических графиков. Он легко адаптируется, для его настройки можно использовать matplotlib: для создания нескольких графиков, редактирования оси, заголовка или даже цветов.

• Plotly
Если вам нужны функции Tableau или PowerBI, вы используете библиотеку Plotly Python для отображения интерактивных графиков и графиков качества публикации. Вы можете увеличить график, выделить один столбец, отфильтровать данные и даже анимировать его в соответствии со своими потребностями. Он поставляется с настраиваемыми элементами управления и позволяет вам анимировать ваши визуализации и работать над преобразованием данных. Plotly также содержит виджеты Jupyter, 3D-диаграммы, диаграммы AI, финансовые диаграммы и научные диаграммы. Plotly — лучший инструмент для создания аналитических отчетов на основе Jupyter.

• Pandas-profiling
Pandas-profiling — это инструмент AutoEDA для создания отчетов по исследовательской аналитики данных с помощью одной строки кода. Отчет включает типы столбцов, отсутствующие значения, уникальные значения, квантильную статистику, описательную статистику, гистограмму, корреляцию, текстовый анализ, а также анализ файлов и изображений. Это очень полезный инструмент, когда у вас мало времени на изучение.