▶️ Пишем Telegram бота на Python | Загружаем Telegram бота на сервер(хостинг)

В данном видео пишем простого telegram бота на python

Работаем с АРІ и библиотекой Requests, a
после загружаем telegram бота на сервер(хостинг)

👀 Смотреть на YouTube

📣 Создание прототипа библиотеки для визуализации алгоритмов на Python

Визуализация алгоритмов часто оказывается более полезной, чем традиционный отладчик в определенных контекстах, благодаря своей способности обеспечивать высокоуровневое интуитивное представление всего алгоритмического процесса

При изучении алгоритмов лучше всего ознакомиться не только с их описанием и возможными реализациями в общем виде, но и то, как они работают на конкретных данных

Частично эту потребность покрывает отладчик (debugger), но значительно удобнее смотреть на gif картинку, на которой отображается только полезная информация, запрашиваемая пользователем

Дополнительный материал по теме:
⏺ Что такое объектно-ориентированное программирование (ООП)?
⏺ Какая разница между объектом и классом
⏺ Что такое Self в Python — подробно на примерах
⏺ Pillow (PIL Fork) 10.2.0 documentation

🖥 Читать подробнее

▶️ Инициализатор __init__ и финализатортор __ini| Объектно-ориентированное программирование Python

В видео будем добавлять в классы магические методы _init_ для начальной инициализации создаваемых объектов и финализатор _del_ для выполнения действий перед непосредственным удалением объекта из памяти.

👀 Смотреть на YouTube

📣 Инструкция как интегрировать синхронный код в асинхронный

В Python для работы с потоками (параллельным выполнением задач) используется модуль threading

Он позволяет запускать несколько задач одновременно, что может быть полезно, когда нужно выполнять операции ввода-вывода, такие, как чтение или запись файлов

Python работает с одним потоком в каждый момент времени из-за глобальной блокировки (GIL)

Однако во время операций ввода-вывода GIL может быть освобождён, и это позволяет использовать многопоточность более эффективно

🖥 Читать подробнее

▶️ Распознавание объектов на Python | Поиск объектов на изображении | TensorFlow, PixelLib

В данном видео пишем программу для распознавания объектов на изображении с помощью Python

Находим людей, машины, велосипеды, вырезаем, выделяем, подсчитываем и сохраняем объекты помощью TensorFlow,
PixelLib и Python

👀 Смотреть на YouTube

📣 Мега-Учебник Flask, Часть 1: «Привет, Мир!»

Это первая статья в серии, где я буду документировать мой опыт написания веб-приложения на Python, используя микрофреймворк Flask

Здесь список всех статей в серии:
— Часть 1: Привет, Мир!
— Часть 2: Шаблоны
— Часть 3: Формы
— Часть 4: База данных
— Часть 5: Вход пользователей
— Часть 6: Страница профиля и аватары
— Часть 7: Unit-тестирование
— Часть 8: Подписчики, контакты и друзья
— Часть 9: Пагинация
— Часть 10: Полнотекстовый поиск
— Часть 11: Поддержка e-mail
— Часть 12: Реконструкция
— Часть 13: Дата и время
— Часть 14: I18n and L10n
— Часть 15: Ajax
— Часть 16: Отладка, тестирование и профилирование
— Часть 17: Развертывание на Linux (даже на Raspberry Pi!)
— Часть 18: Развертывание на Heroku Cloud

Это руководство подразумевает, что вы знакомы с окном терминала (командной консолью в случае Windows), и вы знаете основные команды для работы с файлами вашей ОС

Если это не так, то перед тем как продолжить, я рекомендую вам ознакомиться с тем, как создавать директории, копировать файлы и т.д., используя консоль

🖥 Читать подробнее

▶️ Python 3.13: Ускорение на максимум! Все новые возможности в одном видео!

В данном видео рассмотрим топовые фишки и возможности Python 3.13:
⏺Версию вносит возможность отключения GIL, что делает потоки Python намного быстрее
⏺Также был внедрен экспериментальный JIT компилятор, который сильно повлияет на скорость языка в дальнейшем
⏺Добавлены новые аннотации, новые возможности для работы с дженериками (обобщениями) и много других топовых фишек

👀 Смотреть на YouTube

📣 Осваиваем парсинг сайта: короткий туториал на Python

Последовательность действий:
⏺Получить URL страницы, с которой хотим извлечь данные
⏺Скопировать или загрузить HTML-содержимое страницы
⏺Распарсить HTML-содержимое и получить необходимые данные

Эта последовательность помогает пройти по URL-адресу нужной страницы, получить HTML-содержимое и проанализировать необходимые данные

Но иногда требуется сперва войти на сайт, а затем перейти по конкретному адресу, чтобы получить данные. В этом случае добавляется ещё один шаг для входа на сайт

🖥 Читать подробнее

▶️ Парсинг сайта + Telegram бот на aiogram | Requests, beautifulsoup, aiogram

В данном видео пишем парсер новостного сайта с помощью библиотек requests, beautifulsoup и
Ixml. Сохраняем информацию в json файл

👀 Смотреть на YouTube

📣 Обзор библиотеки RxPY

Сегодня поговорим о хорошей библиотеке для управления потоками данных в Python – RxPY, реализации Reactive Extensions

В версии 4.0.4 эта библиотека получила ряд улучшений, и сегодня мы разберем её основной функционал

RxPY – это библиотека, реализующая принципы функционального реактивного программирования в Python. Она позволяет создавать и управлять асинхронными потоками данных, объединяя их, фильтруя и трансформируя с помощью цепочек операторов

Основные компоненты RxPY:
⏺Observable: источник данных, который может выдавать события.
⏺Observer: подписчик, который реагирует на события от Observable.
⏺Операторы: функции, позволяющие трансформировать, фильтровать и комбинировать Observable

🖥 Читать подробнее