🦆🐍 : Протоколы в Python: утиная типизация по-новому

В новых версиях Python аннотации типов получают всё большую поддержку, всё чаще и чаще используются в библиотеках, фреймворках, и проектах на Python. Помимо дополнительной документированности кода, аннотации типов позволяют таким инструментам, как mypy, статически произвести дополнительные проверки корректности программы и выявить возможные ошибки в коде. В этой статье пойдет речь об одной, как мне кажется, интересной теме, касающейся статической проверки типов в Python – протоколах, или как сказано в PEP-544, статической утиной типизации.
[ Статья ]

​​⏱️Создание временных файлов и  каталогов🐍

Задача
Вам нужно создать временный файл или каталог, которые будут использоваться
во время выполнения вашей программы. После, возможно, вы захотите, чтобы
они были удалены.
Обсудить можно в нашем чате.

Объяснение кода по ссылке ниже
[ Статья ]

Вытаскиваем данные из Instagram.
Давайте разберемся, как с помощью достаточно простого кода на python можно вытащить из инстаграмма разные данные, находящиеся в открытом доступе.
[ Статья ]

​​🐍 Создание интерактивных панелей с Streamlit и Python.

В небольшом туториале автор рассказал, как за 12 простых шагов подготовить среду и создать интерактивную панель для визуализации данных.
[ Статья ]

​​👉Использование кортежей в Python🐍

Кортеж - это упорядоченная и неизменяемая коллекция. В python кортежи записываются в круглые скобки.
Пример:
this_tuple = ("apple", "banana", "cherry")
print (this_tuple)
#>>> ('apple', 'banana', 'cherry')

Доступ к элементам кортежа
Вы получаете доступ к элементам кортежа, ссылаясь на номер индекса в квадратных скобках
Пример:
this_tuple = ("apple", "banana", "cherry")
print (this_tuple[1])
print (this_tuple[0])
print (this_tuple[2])

#>>>banana
#>>>apple
#>>>cherry

Отрицательная индексация

Отрицательная индексация означает начало с конца, -1 относится к последнему элементу, -2 относится ко второму последнему элементу и т. д.
Пример:
this_tuple = ("apple", "banana", "cherry")
print (this_tuple[-1])
print (this_tuple[-2])
print (this_tuple[-3])

#>>>cherry
#>>>banana
#>>>apple

Диапазон индексов

Вы можете указать диапазон индексов, указав, где начать и где закончить диапазон.
При указании диапазона возвращаемое значение будет новым кортежем с указанными элементами.
Пример:
this_tuple = ("apple", "banana", "cherry", "mango")
print (this_tuple[1:3])
print (this_tuple[0:2])
print (this_tuple[0:1])

#>>('banana', 'cherry', 'mango')
#>>>('apple', banana', 'cherry')
#>>>('apple')

Изменить значения кортежа

Как только кортеж создан, он не может изменить свои значения. Кортежи неизменяемы или являются immutable как это еще называется.
Но есть обходной путь. Вы можете преобразовать указатель в список, изменить список и преобразовать список обратно в кортеж.
Пример:
x = ("apple", "banana", "cherry")
y = list(x)
y[1] = "kiwi"
x = tuple(y)
print (x)

#>>>('apple', 'kiwi', 'cherry')

​​Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения [3-е издание] (2020) [PDF, EPUB]
Автор: Мэтиз Эрик

Описание

"Изучаем Python" - это самое популярное в мире руководство по языку Python. Вы сможете не только максимально быстро его освоить, но и научитесь писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения.
В первой части книги вы познакомитесь с основными концепциями программирования, такими как переменные, списки, классы и циклы, а простые упражнения приучат вас к шаблонам чистого кода. Вы узнаете, как делать программы интерактивными и как протестировать код, прежде чем добавлять в проект. Во второй части вы примените новые знания на практике и создадите три проекта: аркадную игру в стиле Space Invaders, визуализацию данных с удобными библиотеками Python и простое веб-приложение, которое можно быстро развернуть онлайн.
Работая с книгой, вы научитесь:
- Использовать мощные библиотеки и инструменты Python: Pygame, Matplotlib, Plotly и Django
- Создавать 2D-игры разной сложности, которыми можно управлять с клавиатуры и мыши
- Создавать интерактивную визуализацию данных
- Разрабатывать, настраивать и развертывать веб-приложения
- Разбираться с багами и ошибками
Новое издание было тщательно переработано и отражает последние достижения в практиках программирования на Python. Первая часть книги была дополнена новой информацией о f-строках, константах и управлении данными. Во второй части был обновлен код проектов. Структура проектов и код стали более чистыми и понятными, теперь они используют всю мощь популярных библиотек и инструментов, таких как Plotly и Django. (Полный список обновлений можно найти в предисловии.)
Если вы подумываете "А не заняться ли мне программированием?", то эта книга - идеальный старт. Не нужно больше ждать! Погнали!

Скачать:
https://cloud.mail.ru/public/5NDj/3huMNQZtY

Как написать Keylogger на Python.

В этой статье мы создадим простой кейлоггер для сохранения всех нажатий на клавиатуре, который будет спрятан под программу.

#gurupython_хакинг

​​🐍 Создание интерактивных панелей с Streamlit и Python.

В небольшом туториале автор рассказал, как за 12 простых шагов подготовить среду и создать интерактивную панель для визуализации данных.
[ Статья ]

🔥Топ 6 библиотек Python для визуализации: какую и когда лучше использовать?!
[ Статья ]

Простой веб-сервер с использованием Python и Flask
[ Статья ]

#PyTricks | Доступ к именам классов и функций во время выполнения

​​Задача. All Balanced Parentheses

Напишите функцию, которая составляет список строк, представляющих все способы, которыми вы можете сбалансировать n пары скобок.

Примеры на фото

Решение с объяснением можете скидывать в наш чат

​​Реализация интерфейса в Python

Интерфейсы в Python обрабатываются иначе, чем в большинстве других языков, и они могут различаться по сложности своего дизайна. К концу этого урока вы будете лучше понимать некоторые аспекты модели данных Python, а также то, как интерфейсы в Python сравниваются с интерфейсами в таких языках, как Java, C ++ и Go.

​​⏱️Создание временных файлов и  каталогов🐍

Задача
Вам нужно создать временный файл или каталог, которые будут использоваться
во время выполнения вашей программы. После, возможно, вы захотите, чтобы
они были удалены.
Обсудить можно в нашем чате.

Объяснение кода по ссылке ниже
[ Статья ]

​​Слив курса - Разработка Telegram ботов на Python

Описание и структура курса:
Научись разрабатывать ботов любой сложности для месседжера Telegram. В этом подробном курсе построение ботов от А до Я.
- Как работать с API Telegram
- Преимущества и принципы разработки ботов на асинхронной библиотеке Aiogram
- Использовать язык программирования Python для написания ботов
- Взаимодействие между ботами, чатами, каналами и группами
- Создание кнопок, режим инлайн, deeplinking
- Как использовать Базы данных в ботах (PostgreSQL и SQLite)
- Работа с удаленным сервером на Ubuntu
- Много много прочего

Скачать с Mail облака

​​Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

Автор: Дж. Вандер Плас
Дата написания: 2017
Общее кол-во страниц: 576

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?