🖥 Универсальные типы в python

Универсальные типы в python являются незаменимым инструментом, который позволяет выявлять множество ошибок на моменте написания кода, а также делает код чище и элегантнее.

Различные примеры использования универсальных типов и доступно описано, в чем разница между инвариантностью, ковариантностью и контравариантностью.

➡️ habr.com

Просто Python

📣 Разница между pool.map и pool.map_async в Python

pool.map и pool.map_async являются методами модуля multiprocessing.Pool в Python, которые позволяют параллельно выполнять функции на нескольких процессах.

pool.map: Этот метод блокирует выполнение программы до тех пор, пока все задачи не будут завершены.

pool.map_async: Этот метод также принимает функцию и список аргументов, но не блокирует выполнение программы. Вместо этого он возвращает объект multiprocessing.pool.

➡️ habr.com

Просто Python

🛡 Инструменты Python: лучшая шпаргалка для начинающих

Большая шпаргалка для питониста на любой случай. Рассмотрены основные инструменты Python с примерами.

📖 В статье изложены:

⏺Запускаем модуль как самостоятельную программу
⏺Приручаем Python списки
⏺Работаем со словарями
⏺Операции над множествами
⏺Именованный кортеж
⏺И многое другое

➡️ proglib.io

Просто Python

🧑‍🎓 Книга: Изучаем программирование на Python

Автор: Бэрри Пол

Структура этой книги немного необычна, но, по словам тех, кто с ней ознакомился, она позволяет быстро и эффективно осваивать материал.

Автор рассказывает, как разработать веб-приложение, взаимодействовать с базами данных. Также раскрываются основы обработки исключений и применения различных полезных для работы инструментов Python.

🤓 Среди тем, которые затрагиваются автором, стоит выделить:

⏺работу со структурами данных: списками, словарями, кортежами;
⏺создание веб-приложений на Flask;
⏺доступ к базам данных через DB-API;
⏺работу с объектами, декораторами и генераторами;
⏺запись кода с использованием модулей.

👍 - чтобы книга вышла быстре

Просто Python

⚡️ Микросервис на Python+ FastAPI

Микросервис — это подход к разбиению большого монолитного приложения на отдельные приложения, специализирующиеся на конкретной услуге/функции. 

Этот подход часто называют сервис ориентированной архитектурой или SOA.

Существует другая база данных для разных функций приложения, и службы взаимодействуют друг с другом с использованием HTTP, AMQP или двоичного протокола, такого как TCP, в зависимости от характера каждой службы.

👀 В микросервисной архитектуре приложение разбивается на несколько отдельных служб, которые выполняются в отдельных процессах. 

➡️ habr.com

Просто Python

🔍 10 основных ошибок начинающих Python-разработчиков

В данной статье хочу показать самые частые из подобных ошибок и советы по их решению.

🤖 Программирование — это многократное чтение кода с периодическим его написанием.

Именно по этой причине и проблемы, и их решения так связаны именно с читаемостью кода.

В сообществе Python принято придерживаться общего стиля написания кода (Pep-8), а также следовать дзену, основные положения которого можно увидеть, набрав в консоли Python команду import this.

➡️ proglib.io

Просто Python

🤓 PIP — Загрузка пакетов python для офлайн установки

Как достать пакеты Python для оффлайн установки на разных платформах и разных версиях Python.

✒️ Разбор трех основных варианта:

⏺Операционная система и версия Python на целевой машине и машине для загрузки пакетов совпадают;
⏺Версия Python на целевой машине и машине для загрузки совпадают но операционные системы разные;
⏺На целевой машине и машине для загрузки пакетов отличаются и операционная система и версия Python.

Важно будет понять, как обозначить версию операционной системы, как обозначить версию Python, как обозначить вид пакета, который необходимо будет загрузить.

➡️ habr.com

Просто Python

🧰 TOП-50 Python-проектов: самые востребованные инструменты

Список из 50 самых популярных Python-проектов для машинного обучения, веб-разработки, моделирования и других задач.

🔎 Отбор лучших Python-проектов

В список вошли только open-source продукты, бесплатные и доступные всем.

Эти библиотеки, фреймворки и утилиты стали самыми востребованными среди программистов в текущем году.

➡️ proglib.io

Просто Python

📨 Топовые подходы к решению алгоритмических задач

Ключевые аспекты и концепции работы с наиболее популярными алгоритмами и структурами данных. Поможет и в реальных проектах, и чтобы глубже понять алгоритмические принципы.

— Статья подойдёт специалистам, которые хотят углубить свои знания в программировании, и укрепить навыки нахождения оптимальных решений алгоритмических задач.

▫️Массив (списки в python) — это структура данных, представляющая собой коллекцию элементов одного типа, расположенных в памяти последовательно.

▫️Хеш-таблица — это структура для хранения данных в формате «ключ-значение».

➡️ habr.com

Просто Python

📊 Решение систем линейных уравнений с помощью Python

Уравнение называется линейным, если оно содержит неизвестные только в первой степени и не содержит произведений неизвестных, т.е. если оно имеет вид a_1x_1+a_2x_2+...+a_1n_n=b, где a_{ij}- коэффициент уравнения, а b- константа, не зависящая от x.

🖥 Система линейных уравнений объединяет n таких уравнений, каждое из которых содержит k переменных.

Системы линейных уравнений могут быть представлены в матричной форме AX=B, где A - это матрица коэффициентов системы линейных уравнений, X - вектор-столбец неизвестных, а B - вектор-столбец свободных членов.

Библиотека SymPy предлагает функционал для работы с матрицами и позволяет решать системы уравнений через матричные операции.

➡️ habr.com

Просто Python

⚡️ Шаблоны проектирования в Python: для стильного кода

Многие шаблоны проектирования встроены в Python из коробки, а другие очень просто реализовать, используя базовые возможности языка.

Python является объектно-ориентированным языком, однако прекрасно поддерживает функциональный стиль программирования.

🟣На Python можно писать простые сценарии для автоматизации процессов.

Просто открывать терминал и выполнять инструкции прямо там. И в то же время нет препятствий для создания сложных фреймворков, приложений и библиотек.

➡️ proglib.io

Просто Python

⚠️ 4 регулярных выражения, которые стоит знать

Регулярных выражения (RegEx или RegExp) - исключительно полезны для извлечения информации из текста посредством поиска совпадения со специальными поисковыми шаблонами.

👣 Эти шаблоны представляют собой последовательности символов ASCII или Unicode.

Область применения RegEx варьируется от проверки строк до их анализа и замены.

➡️ pythonist

Просто Python

⚠️ 3 самых важных сферы применения Python: возможности языка

3 самых популярных направления применения Python:

🔹веб-разработка;
🔹data science: машинное обучение, анализ данных и визуализация;
🔹автоматизация процессов.

Одна из самых популярных сфер применения Python – это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.

➡️ proglib.io

Просто Python

✈️ Python — list/set/dict/generator comprehensions

Генераторы коллекций - короткий(относительно цикла for) способ создавать коллекции на основе других коллекций.

⚡️ Эти генераторы позволяют нам:

• Кратко и просто создавать коллекции(при несложной логике).
• Экономить время(генераторы более эффективны, чем цикл for).
• Подходит для адептов функционального программирования, так как происходит именно генерация новой коллекции, а не изменение существующей.

➡️ habr.com

Просто Python

🧑‍💻 Алгоритм А* и его реализация на Python

Алгоритм А* — один из самых эффективных алгоритмов поиска кратчайшего пути между двумя точками графа.

🔍 Алгоритм А* находит оптимальный вариант благодаря вычислению суммарной стоимости всех путей между начальной и конечной точкой.

• f(n) = g(n) + h(n)
• f(n): общая стоимость пути
• g(n): стоимость пути между текущей и начальной вершиной
• h(n): эвристическая функция

➡️ pythonist

Просто Python

📨 Почта без хлопот: автоматизация отправки писем с помощью Python

Как автоматизировать процесс рассылки писем по электронной почте.

Статья будет полезна абсолютно каждому, кто когда-либо сталкивался с необходимостью отправлять информацию или рекламные сообщения большому количеству получателей.

В статье представлено решение задачи, которую мы будем разбирать

✉️ Содержание:

- Задача
- Процесс
- Ошибки

➡️ habr.com

Просто Python

🤖 4 полезных инструмента для работы с ИИ: RAGFlow, The Pipe, UFO и SWE-agent

• RAGFlow – комплексная RAG-платформа для вопросно-ответного взаимодействия с документами. Предлагает автоматизированный процесс создания RAG-системы.

• The Pipe – это инструмент для преобразования различных данных в формат, готовый для использования с мультимодальными языковыми моделями.

• UFO – двухагентная платформа, предназначенная для выполнения запросов пользователей на операционной системе Windows. Это первый инструмент такого рода.

• SWE-agent – опенсорсная разработка специалистов Принстонского университета. Этот инструмент превращает LLM в агента, который может исправлять ошибки и проблемы в реальных репозиториях на GitHub.

➡️ proglib.io

Просто Python