☄️ Переменные в Python

Переменные являются неотъемлемой частью языка Python. Они позволяют нам легко сохранять данные, работать с ними и ссылаться на них в наших проектах. Эта статья даст вам полное представление о переменных Python, необходимое для их эффективного использования в ваших проектах.

Переменные необходимы для хранения значений и ссылок на них в нашем приложении. Сохраняя значение в переменной, вы можете использовать его сколько угодно раз и каким угодно образом в вашем проекте.
Переменные являются неотъемлемой частью языка Python. Они позволяют нам легко сохранять данные, работать с ними и ссылаться на них в наших проектах. Эта статья даст вам полное представление о переменных Python, необходимое для их эффективного использования в ваших проектах.

🧠 Читать статью

Просто Python

🤖 9 архитектурных антипаттернов при разработке телеграм-ботов на Python

Если вас заинтересовал заголовок этой статьи, значит, вас интересует создание телеграм-ботов, и вы стремитесь к совершенству в этом. Разработка телеграм-ботов требует не только креативности, но и правильной архитектуры. В этой статье мы рассмотрим 9 архитектурных антипаттернов, которые могут стать серьезными преградами на вашем пути к созданию бота.

Для многих начинающих разработчиков создание Телеграм бота может показаться достаточно простой задачей. Однако опытные знают, что успех в этой области зависит от многих факторов, включая архитектуру вашего приложения. Архитектурные решения могут определить, насколько ваш бот будет масштабируемым, надежным и легко поддерживаемым в будущем.

🧠 Читать статью

Просто Python

Пишем GPT в 60 строк NumPy (часть 1 из 2)

GPT расшифровывается как Generative Pre-trained Transformer. Этот тип архитектуры нейросети основан на трансформере. Статья How GPT3 Works Джея Аламмара — прекрасное высокоуровневое введение в GPT, которое вкратце можно изложить так:

⏺Generative: GPT генерирует текст.
⏺Pre-trained: GPT обучается на множестве текстов из книг, Интернета и так далее
⏺Transformer: GPT — это нейронная сеть, содержащая в себе только декодирующий трансформер.

Большие языковые модели (Large Language Model, LLM) наподобие GPT-3 компании OpenAI, LaMDA компании Google и Command XLarge компании Cohere по своему строению являются всего лишь GPT. Особенными их делает то, что они:
1) очень большие (миллиарды параметров)
2) обучены на множестве данных (сотни гигабайтов текста).

В этом посте мы начнём реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy. Во второй части статьи мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.

🧠 Читать статью

Просто Python

Пишем GPT в 60 строк NumPy (окончание, 2/2)

В первой части поста мы начали реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy.

Во завершающей части мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.

Если не вдаваться в подробности, архитектура GPT состоит из трёх частей:

⏺Текстовые + позиционные эмбеддинги
⏺Стек декодера трансформера
⏺Этап проецирования на вокабулярий

🧠 Читать статью

Просто Python

✈️ Пишем чат-бот для Telegram на Python, используя webhook и минимум внешних библиотек

Чат‑бот в Telegram может работать в одном из двух режимов.

Один из них называется polling — это когда код, непосредственно реализующий механику бота, опрашивает сервера Telegram с определенной периодичностью («не появилось ли чего новенького»). А если обнаружена активность в чате — реализуется определенная механика взаимодействия (общения).

Второй режим работы ботов, webhook, подразумевает, что Telegram сам вызывает обработчик события/сообщения, когда в боте происходит какая‑то активность. Другими словами, код, реализующий механику бота, срабатывает по инициативе человека, который «общается» с ботом. Самый главный плюс от такого режима работы — ответ бота на действие человека происходит мгновенно: человек написал что‑то боту, Telegram тут же вызвал webhook, написанный код сразу «ответил» человеку.

🧠 Читать статью

Просто Python

⚡️ Построение пайплайна обработки данных в реальном времени с использованием Python

Обработка данных в реальном времени стала важной составной частью современного мира. Бизнес, исследователи, разработчики и многие другие специалисты сталкиваются с необходимостью обрабатывать потоки данных в реальном времени, чтобы принимать решения быстрее и более точно.

Обработка данных в реальном времени позволяет:

➖ Мониторить и реагировать на события в режиме реального времени, что особенно важно в сферах безопасности, финансов и здравоохранения.

➖ Улучшать качество обслуживания клиентов, предоставляя персонализированные рекомендации и ответы на запросы моментально.

➖ Оптимизировать производственные процессы и управлять ресурсами на основе актуальных данных.

➖ Предсказывать будущие события и тренды, что помогает в принятии стратегических решений.

🧠 Читать статью

Просто Python

Тест-драйв PyTorch 2.0 и заглядываем под капот «двушки»

Новейший метод для ускорения кода в PyTorch 2.0 — torch.compile(), который позволяет JIT‑компилировать код PyTorch в оптимизированные ядра, требуя минимальных изменений кода.

JIT‑компиляция (Just‑In‑Time compilation) — это процесс, при котором код на высокоуровневом языке преобразуется в код на низкоуровневом языке, который может быть быстрее и эффективнее исполнен процессором или графическим ускорителем. torch.compile() использует TorchDynamo и заданный бэкенд для JIT‑компиляции кода PyTorch.

В посте мы рассмотрим, насколько эффективен torch.compile() на практике, заглянем под капот «двушки» PyTorch 2.0, чтобы узнать, как работает этот метод и какие преимущества он дает. Разработчики PyTorch заявляют, что torch.compile() может дать прирост производительности до 50% по сравнению с обычным кодом PyTorch. Для проверки этого заявления мы проведем ряд экспериментов на разных моделях и данных, выясним, есть ли реальная выгода от использования torch.compile().

💬 Читать подробнее

Просто Python

Многопоточность в Python: очевидное и невероятное

Уровень сложности
Средний

В данной статье я покажу на практическом примере как устроена многопоточность в Python, расскажу про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны.

Изначально я планировал что это будет простая и короткая заметка, но пока готовил и тестировал код нашел интересный неочевидный момент связанный с внутренностями CPython, так что не спешите закрывать вкладку, даже если уверены что знаете о потоках в Python всё:)

🧠 Читать статью

Просто Python

🔺 Проектирование веб-приложений с помощью Python и Flask

Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django? Какие особенности Flask можно использовать при разработке веб-приложений наиболее эффективно? Я Алексей Некрасов, лидер направления Python в МТС, автор форка библиотеки flask-combo-jsonapi, программный директор курсов по Python в Skillbox, СЕО Forkway и автор канала Python — учим и работаем.

Сегодня, пожалуй, уже никто не пишет веб-приложения на Python. Я имею в виду «чистый» Python: в арсенале разработчиков имеются удобные веб-фреймворки, значительно ускоряющие и упрощающие этот процесс. Один из них — Flask.

🧠 Читать статью

Просто Python

💻 Я пользуюсь ChatGPT для создания скриптов на Python

Я не программист и Python не знаю. Сегодня ChatGPT написал мне скрипт, который выбирает из кучи папок картинки, собирает их в одну, при этом масштабирует по нужному алгоритму, добавляет тень, потом кладёт их на фон, сверху водяной знак и потом ещё сортирует по нужным папкам.

С некоторых пор стал активно использовать ChatGPT для написания простых скриптов для автоматизации действий. Это не руководство к действию и не «волшебные промпты», лишь описываю свой опыт.

🧠 Читать статью

Просто Python

⚡️ Протоколы в Python. О них мало говорят, а зря

Рассказали, зачем нужны протоколы в Python, почему о них так мало говорят и зачем нужен статический анализатор mypy.

Когда новички изучают Python, очень много внимания выделено на языковые конструкции и концепции. К примеру, рекурсия или ООП. Но никто не замечает, что речь о типизации в этом языке программирования, если заходит, то сильно вскользь? И, как правило, это фразы в стиле: “Python – это язык с динамической типизацией”. Это понятно, но что это означает?

Итак, это случай типизации в языках программирования, когда тип присваивается переменной во время присваивания ей значения. Такая типизация дает языку гибкость, но при этом допускает возникновение ошибок, связанных с типами переменных, параметров функций и так далее.

🧠 Читать статью

Просто Python

📈 3 простых способа ускорить код на Python

Если вы разрабатываете на Python, наверняка задумывались о том, как ускорить код. В статье разбираем три способа, которые помогут в этом.

Python — это мощный и гибкий язык программирования. Однако из-за динамической типизации и интерпретируемости его производительность оставляет желать лучшего. И наверное, каждый, кто разрабатывает на нём продолжительное время, задавался вопросом, как ускорить код на Python. В этой статье рассмотрим три способа на примере одного кейса.

Рассмотрим простую функцию, которая вычисляет сумму квадратов элементов большого списка чисел.

🧠 Читать статью

Просто Python

❓ Как часто вы делаете code-review в своих проектах? 

Проверка кода – важная часть функционала разработчика, этот процесс помогает выявить ошибки, пропуски, уязвимости и стилистические недочеты. 

Хотите научиться правильно проводить ревью, чтобы повысить качество своих конечных результатов? 

Приходите на бесплатный открытый урок «Code-review онлайн» от OTUS.

✅ Преподаватель курса «С# Developer Professional» Антон Герасименко, .net developer + lead с опытом в разработке более 10 лет:
— проведет code-review нескольких учебных проектов;
— расскажет о сode-review в целом: стоит ли его проводить, кому и когда он полезен.

🔥Во второй части урока у вас будет возможность отправить свой код и разобрать его вместе с преподавателем прямо на вебинаре!

📆 Занятие пройдёт 5 октября в 20:00 мск в рамках курса «C# Developer. Professional». После открытого урока вы сможете поступить на курс на специальных условиях.

➡️Регистрируйтесь на вебинар
https://otus.pw/wUJO/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, ERID: LjN8KaZCv, www.otus.ru

📚 7 полезных книг по Python для старта и развития навыков

Попросили коллег порекомендовать книги по изучению Python. Сохраняйте подборку в избранное: пригодится и начинающим, и опытным специалистам.

🧠 Читать статью

Просто Python

🐼 (Pandas + SQL) Обзор Python-библиотеки PandaSQL

Pandas уже давно является неотъемлемым инструментом в арсенале любого специалиста, работающего с данными на языке Python. Ровно также неотъемлемым навыком является знание языка SQL, предназначенного для извлечения, хранения и модификации данных из реляционных баз.

В данной статье будет рассмотрена еще одна python-библиотека PandaSQL, которая позволяет использовать язык запросов SQL для обработки табличных данных pandas (DataFrame).

🧠 Читать статью

Просто Python

🎮 Три крутые игры на Python с исходниками

Игра №1. Арканоид

Цель этой игры, отбивать мяч от платформы и не упустить его.

Игра №2. Тетрис.

Эту игру знают все! Главная задача игрока не дать разным, геометрическим фигурам достигнуть "ФИНИША".

Игра №3. Танки.

Для создания данной игры нам потребуется всего ода библиотека, random.

🧠 Читать статью

Просто Python

💎Год ожиданий — и мы получили Python 3.12. Изменения, новшества и дополнения

Новую версию Python многие разработчики ожидали с нетерпением. Кто-то и не ждал, поскольку вполне достаточно было возможностей прежней версии. Но Python 3.12 все таки выпустили, сейчас стало известно, что эту ветку будут поддерживать полтора года, а потом для нее станут формировать исправления для устранения уязвимостей — в течение еще трех с половиной лет.

Кроме того, запущен процесс альфа-тестирования Python 3.13, где заявлен режим сборки CPython без глобальной блокировки интерпретатора (GIL, Global Interpreter Lock). Тестировать ветку будут в течение семи месяцев, исправляя ошибки и добавляя новые возможности. Затем еще три месяца — тестирование бета-версий и еще через два месяца появится пред-финальная версия. Но будет потом, а сейчас поговорим о том, что уже есть в руках — о Python 3.12.

🧠 Читать статью

Просто Python

RoadMap для изучения Machine Learning 2023

RoadMap для изучения Machine Learning: Машинное обучение (ML) - это тип искусственного интеллекта (AI), который позволяет программным приложениям становиться более точными в прогнозировании результатов без явного программирования для этого. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных данных для прогнозирования новых выходных значений.

Механизмы рекомендаций - это распространенный вариант использования машинного обучения. Другие популярные области применения включают обнаружение мошенничества, фильтрацию спама, обнаружение угроз вредоносного ПО, автоматизацию бизнес-процессов (BPA) и прогнозное обслуживание.

🧠 Читать статью

Просто Python

💖 Функциональное программирование в Python: ежедневные рецепты

Как говорится, спроси пять программистов, что такое функциональное программирование, получишь шесть разных ответов. В целом это программирование через функции в их математическом понимании, то есть когда функция принимает что-то на вход и что-то возвращает на выходе, не меняя глобального состояния.

В этой статье, которая написана по следам моего выступления на конференции PiterPy, я обращаюсь к практикующим разработчикам — расскажу о том, какие функциональные приемы можно использовать в этом языке. Сконцентрируюсь на практике — на тех примерах, которые можно использовать уже буквально сейчас, не переписывая свой проект.

🧠 Читать статью

Просто Python