Игровой движок Ren'Py (РенПи) - это один из простейших способов познакомиться с основами программирования. Благодаря этой книге, шаг за шагом создавая свою первую игру, вы познакомитесь с основами разработки игр. Функционал движка настолько прост, что первую свою игру вы сможете запустить уже спустя несколько первых глав.

Несмотря на всю простоту, Ren'Py позволяет создавать игры во многих жанрах, таких, как: RPG, Симуляторы, Квесты, Стратегии, Новеллы и даже Шутеры. Также на базе движка можно разработать мобильное приложение или программу на ПК.

Ren'Py базируется на языке программирования Python, поэтому многие функции движка, структура, синтаксис и логика схожи с Python, все это будет рассмотрено в книге.

Сегодня я покажу вам, что для создания полноценных кроссплатформенных приложений достаточно одного языка — Python. С помощью всего нескольких библиотек и фреймворков можно легко обойтись без JavaScript для веб-разработки, без Kotlin и Swift для мобильных приложений и даже без C++ для десктопных программ.

Начинающие разработчики часто сталкиваются с рядом типичных проблем, которые мешают им быстро расти профессионально. В этой статье мы рассмотрим 5 ключевых признаков неопытного разработчика и дадим рекомендации, как их избежать.

Сборщик мусора (Garbage Collector) — это механизм автоматического управления памятью, который отвечает за удаление объектов из памяти, когда они больше не нужны. Это помогает избежать утечек памяти и упрощает работу с памятью в языке Python. Делимся статьей, где автор рассказывает про сборщика мусора.

Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода. Сэкономьте время на рутинном программировании и воспользуйтесь услугами ИИ, способного мгновенно воплотить ваши идеи в жизнь. Заодно выучите Python!

Обычно для запуска Python-скрипта нужно установить Python, потом все библиотеки, потом проверить зависимости и только потом можно запускать.

В данной статье научимся собирать всё это в один файл — его можно будет запустить на любом компьютере, даже если там нет Python.

В данной статье мы напишем легендарную игру Pac-Man на Python, уместив ее в 300 строчек кода.

В статье представлен обзор нового алгоритма сортировки «Милосердный Сталин», разработанного на основе известного метода Stalin Sort.

Автор подробно описывает концепцию алгоритма, его реализацию и анализирует временную сложность, демонстрируя эффективность подхода для частично упорядоченных массивов.

Книга наполнена проверенными советами и примерами кода на языке Python. Авторы фокусируются на реализации, а не на философии. Изучите проверенные методы проектирования простых в использовании API для микросервисных приложений. Создавайте надежные API микросервисов, тестируйте, защищайте и развертывайте их в облаке, следуя принципам и шаблонам, применимым в любом языке программирования.

Небольшая подборка из 5 сложных проектов, которые пополнят арсенал ваших навыков. Возможно, какой-то из них займет почетное место в вашем GitHub.

Рекурсивные запросы в SQL используются для извлечения данных, которые имеют иерархическую или графовую структуру (например, деревья или графы). В SQLAlchemy рекурсивные запросы часто реализуются с использованием Common Table Expressions (CTE) и оператора WITH RECURSIVE. Делимся статьей, где автор рассказывает про рекурсивные запросы.

В этой статье мы рассмотрим основные принципы работы жадных алгоритмов, их преимущества и недостатки, а также разберем несколько практических примеров их применения.

Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? Какие клиенты будут покупать только по скидочному купону? Как разработать оптимальную стратегию ценообразования? Причинно-следственный анализ (casual inference) — лучший способ разобраться, как влиять на бизнес-метрики, которыми вы хотите управлять. И для этого понадобится всего пара строк кода на Python. Матеуш Факур рассказывает про малоизвестные применения причинно-следственного анализа, с помощью которых можно оценить влияние воздействия на результат. Менеджеры, специалисты по работе с данными и бизнес-аналитики познакомятся как с классическими методами причинно-следственного анализа (A/B тестами, линейной регрессией, мерой склонности, синтетическим контролем, разностью разностей), так и с современными подходами (применением машинного обучения для оценки гетерогенных эффектов).

В этой статье мы создадим универсальную базовую python-библиотеку для создания архитектуры проекта, документации и последующего контроля. Автоматизация рутинных процессов, проще говоря.

В этой статье я привел базовые сведения о логистической регрессии и показал как сделать модель с нуля на чистом Python. Логистическая функция, обучение, метрики качества для модели классификации, реализация и небольшой разбор обучения весов.

Статья подойдет для того, кто новичок или кому интересно разобраться в том, как происходит обучение модели на низком уровне.

В этой статье происходит сравнение двух Python-библиотек — Polars и Pandas.

Вы узнаете, какие преимущества есть у Polars и за счет чего она выигрывает в производительности, а также многое-многое другое.