📣 Python — Дескрипторы (Descriptors)

Дескриптор — механизм, который позволяет объектам настраивать поиск, хранение и удаление атрибутов.

Дескрипторы используются в классах, выступая в роли атрибутов класса(не экземпляра).

🔍 Мало кто сам писал дескрипторы в коммерческой разработке, большинство программистов используют механизмы, которые являются дескрипторами, или используют их "под капотом":

• classmethod, staticmethod
• property
• __slots__
• В конечном итоге, любое обращение к атрибуту класса, связано с дескрипторами.

➡️ habr.com

Просто Python

⚠️ Трюки и советы по Python, которые облегчат вашу жизнь

Python и его библиотеки используются для автоматизации систем, для написания веб-приложений, а также в отраслях Big Data, аналитики и софтверной безопасности.

❗️ Эта статья призвана показать малоизвестные советы по Python, чтобы наставить вас на путь быстрой разработки, более легкой отладки и общего удовольствия.

➡️ proglib.io

Просто Python

👩‍💻 Как решить типичные проблемы Django нестандартным подходом: Fake 💉 Injection

Список типичных проблем Django приложения выглядит примерно так:

• Размытие бизнес логики
• Толстые модели
• Толстые сериалайзеры
• Отсутствие структуры и четкой ответственности файлов utils.py, helpers.py и т.д.
• Сложность тестирования — тяжело писать “чистые” unit-тесты
• Сложность тестирования — использование monkey patching, сложность рефакторинга

В этой статье рассказано о методах команды, которые помогли справиться с этими проблемами и привести код к новому уровню надежности и эффективности.

➡️ habr.com

Просто Python

⚡️ Проверка типов в Python

Python — строго типизированный динамический язык программирования.

Типы определяются динамически, поэтому вы можете задавать значения переменных напрямую, не определяя их тип, как в статически типизированных языках, таких как 🖥 Java.

В статье рассмотрены подсказки типов и чем они могут быть полезны.

🔎 А также, как можно использовать систему типов Python для статической проверки типов с помощью mypy и проверки типов во время выполнения с помощью pydantic, marshmallow и typeguard.

➡️ pythonist

Просто Python

ℹ️ Обучение без учителя: 4 метода кластеризации данных на Python

Четыре популярных метода обучения без учителя для кластеризации данных с соответствующими примерами программного кода на Python.

❔ Обучение без учителя (unsupervised learning, неконтролируемое обучение) – класс методов машинного обучения для поиска шаблонов в наборе данных.

Данные, получаемые на вход таких алгоритмов обычно не размечены, то есть передаются только входные переменные X без соответствующих меток y.

➡️ proglib.io

Просто Python

🖥 Пишем программу на Python для доступа к YandexGPT с помощью ChatGPT

В данной программе можно будет самостоятельно составлять собственные system massage, а это по сути своей программирование GPT модели естественным языком, так же можно будет изменять temperature это изменяет вариативность ответов, при значении 0.0 на один и тот же вопрос будет получен всё время одинаковый ответ при 1.0 могут быть разные ответы с похожим смыслом но разные по словесному выражению, так же можно использовать две модели YandexGPT и YandexGPT Lite, вторая быстрее и чуть попроще но и дешевле в четыре раза.

➡️ habr.com

Просто Python

🚀 Функция main() в Python

В Python нет так называемой главной входной функции, однако в Интернете часто встречаются статьи, в которых упоминается «main-функция Python» и «предлагается написать функцию main»

Их целью является имитация аутентичных основных функций, но многие заблуждаются

В этой статье о том, почему в Python нет функции main.

➡️ pythonist

Просто Python

⚡️ Полезные фрагменты или 30 секунд кода на Python

В этой статье полезные фрагменты кода на Python, которые сможете понять менее чем за 30 секунд и применять на практике.

Содержание:

🔸Списки
🔸Математика
🔸Строки

➡️ proglib.io

Просто Python

🕹 Пишем «Змейку» в 12 строк кода на PyTorch

как использовать линейную алгебру и тензорные операции, чтобы создать всем известную игру в 12 строк.

❓ И у вас сразу точно возникает несколько вопросов:

1. Насколько длинные эти 12 строк?

Не волнуйтесь, все они соответствуют стандарту PEP8.

2. Зачем это вообще делать?

Иногда надо писать код просто ради фана. Кроме того, это отличный способ познакомиться с PyTorch и возможностями, которые предоставляют тензоры.

3. Но этом же нет никакой практической пользы?

Напротив. Методы, используемые в этой материале, на самом деле являются фундаментальными. И они лежат в основе модуля TensorSnake, который может эмулировать параллельно 100 миллионов игр "Змейка" на карте NVIDIA A6000 с задержкой 20 миллисекунд.

➡️ habr.com

Просто Python

🖥 Рекурсия в Python: плюсы и минусы использования

Рекурсия — это распространенная техника, которая часто ассоциируется с функциональным программированием.

🔍 Основная идея заключается в следующем:
если дана сложная задача, попробуйте найти процедуру, которая превращает исходную задачу в более простую версию той же задачи.

Применяйте ту же процедуру несколько раз, чтобы делать задачу все проще и проще, пока не получите настолько простую задачу, что сможете решить ее за один подход.

➡️ pythonist

Просто Python

🛡 Упрощение Python кода с помощью знакомых инструментов

В этой статье рассмотрен один из приёмов упрощения Python кода с помощью известного вам инструмента – функции enumerate().

Целью создания является словарь, который сопоставит каждый элемент во входном списке с индексом элемента в этом самом списке.

➡️ proglib.io

Просто Python

🚀 Декораторы в Python

В этой статье рассказано о декораторах в Python — мощном инструменте, который позволяет модифицировать или расширять поведение функций и классов, не изменяя их исходный код.

Декораторы представляют собой функции высшего порядка, способные принимать другие функции или классы в качестве аргументов и возвращать новые функции или классы с расширенной функциональностью.

Мы рассмотрим основы работы с декораторами, а также научимся создавать и применять их для улучшения кода.

➡️ habr.com

Просто Python

🏠Практическое руководство по Theano

Theano был разработан для компиляции, реализации и оценки математических выражений очень эффективным способом.

По сути, он позволяет разработчику выполнять код, используя как CPU, так и GPU.

Theano основана на 👩‍💻NumPy, что делает ее подходящей для тех, кто уже знаком с этой библиотекой. Если вы хотите узнать больше о Theano, то можете посетить сайт библиотеки.

➡️ pythonist

Просто Python

⚡️ Изучить основы Python за 60 минут: разбираем видеокурс

Видеокурс, с которым вы освоите основы Python за 60 минут.

Содержание:

🔘Основы Python: Hello World!
🔘Переменные и input()
🔘Условные операторы
🔘Циклы
🔘Списки и кортежи
🔘Словари
🔘Множества
🔘Функции
🔘Модули
🔘Классы и объекты на основе классов

➡️ proglib.io

Просто Python

🐼 Pandas AI: библиотека Python для генеративного ИИ

Эта библиотека интегрирует возможности генеративного искусственного интеллекта в Pandas, делая классические датафреймы библиотеки Pandas диалоговыми.

📚 Библиотека Pandas очень популярна на этапе предварительной обработки данных, машинного обучения и глубокого обучения.

Но теперь вы можете делать с ней намного больше! Представляем вам новую библиотеку для обработки данных — Pandas AI.

➡️ pythonist

Просто Python

🔵🗣Вырасти до хардового Middle+ аналитика.
Как? Добавьте к своим скилам навыки в проектировании архитектуры и интеграций веб-сервисов!

Рассмотрите — авторский курс про архитектуру и интеграции
с практикой.
—————
По результатам курса вы:
▫️научитесь выбирать стиль интеграции под вашу задачу;
▫️сможете проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и др. + брокеры сообщений);
▫️поймете, как правильно собирать требования и моделировать в UML;
▫️подготовитесь к собеседованию, решив более 100 тестов;
▫️разработаете свой API на Python;
—————
🟢Вы получите большую базу фундаментальных знаний, доступ к урокам и обновлениям остается навсегда 💡

• Всю программу и отзывы смотрите в боте курса.
• Бонусный модуль про проектирование баз данных — нормализация, транзакции, основы DWH, индексы.
• Результат после прохождения курса: 15 рабочих проектов в портфолио.
• Доступ к чату учеников (общение, обмен опытом, помощь внутри сообщества)

🔹🔹 С чего начать?🔹🔹
С открытых бесплатных уроков по архитектуре и интеграциям в чат-боте курса. Переходите.
👇
@studyit_help_bot

Скидка на курс от канала —
1 000₽ по промокоду PROPY до 31 мая.

🔍 Как обнаружить и устранить мультиколлинеарность с помощью Statsmodels в Питоне

Мультиколлинеарность возникает, когда в модели множественной регрессии одна из независимых переменных может быть линейно предсказана с помощью других независимых переменных с высокой степенью точности.

❗️ Это явление приводит к тому, что расчетные коэффициенты регрессии становятся нестабильными и их значения могут сильно изменяться в зависимости от включения или исключения других переменных в модель.

В статье рассмотрим как обнаружить и устранить мультиколлинеарность с помощью Statsmodels в Питоне.

➡️ habr.com

Просто Python

📱 Мобильная разработка на Python: обзор двух фреймворков

Мобильная разработка на Python – одно из перспективных направлений.

Мобильная разработка на Python постепенно прогрессирует.

🎯 Результатом этого прогресса являются несколько современных инструментов, которые мы рассмотрим в этой статье. Два фреймворка, которые следует выделить — это Kivy и BeeWare.

В статье автор рассматривает два фреймворка с их недостатками и преимуществами.

➡️ proglib.io

Просто Python

ℹ️ Деструктор в Python: уничтожение объектов

Деструктор в Python – это специальный метод, который вызывается при уничтожении объекта. Конструктор же, наоборот, используется для создания и инициализации объекта класса.

В этой статье мы разберем:

🔘как создать деструктор в Python
🔘использование метода __del__()
🔘как работает деструктор.

В объектно-ориентированном программировании деструктор вызывается при удалении или уничтожении объекта.

➡️ Деструктор используется для выполнения действий по очистке перед разрушением объекта, таких как закрытие соединений с базой данных или дескриптор файла.

➡️ pythonist

Просто Python