Используя надежность библиотек yt-dlp, Scrapetube и pytube и дополненный современным графическим интерфейсом на PyQt 6, этот инструмент обеспечивает удобную загрузку вашего любимого контента.
🔗 GitHub
#python #github #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новый Function (fxn) — фреймворк, который компилирует Python-функции в нативный код с производительностью, сравнимой с Rust.
🧠 Как это работает?
- Использует символическое трассирование на CPython для анализа функций
- Генерирует промежуточное представление (IR)
- Транслирует IR в C++ или Rust, а затем компилирует в бинарный код
- Поддерживает платформы: Linux, Android, WebAssembly и др.
📦 Пример:
@compile
def fma(x: float, y: float, z: float) -> float:
return x * y + z
После компиляции вы получаете нативный бинарник, который можно запускать без интерпретатора Python.
🔗 Подробнее
🔗 Github
@pro_python_code
#Python #Rust #fxn #Compiler #Performance #AI #ML #Wasm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Задача на Python — Топ‑3 самых популярных товаров
Допустим, у нас есть список покупок пользователей:
🎯 Задание:
Найти 3 самых популярных товара по количеству покупок (не по числу пользователей, а по общему количеству упоминаний).
✅ Ожидаемый результат:
💡 Решение:
📌 Что тренирует задача:
• Работа со словарями и списками
• Использование Counter из модуля collections
• Умение работать с вложенными структурами
• Сортировка по частоте с помощью most_common()
#python #задача #кодинг #алгоритмы #учимпитон #collections
Допустим, у нас есть список покупок пользователей:
orders = [
{"user": "alice", "items": ["apple", "banana", "apple"]},
{"user": "bob", "items": ["banana", "orange"]},
{"user": "carol", "items": ["banana", "apple", "orange", "banana"]},
{"user": "dave", "items": ["apple"]},
]
🎯 Задание:
Найти 3 самых популярных товара по количеству покупок (не по числу пользователей, а по общему количеству упоминаний).
✅ Ожидаемый результат:
[('banana', 4), ('apple', 4), ('orange', 2)]💡 Решение:
from collections import Counter
# Собираем все товары в один список
all_items = []
for order in orders:
all_items.extend(order["items"])
# Считаем количество каждого товара
item_counts = Counter(all_items)
# Получаем топ-3 самых популярных
top_3 = item_counts.most_common(3)
print(top_3)
📌 Что тренирует задача:
• Работа со словарями и списками
• Использование Counter из модуля collections
• Умение работать с вложенными структурами
• Сортировка по частоте с помощью most_common()
#python #задача #кодинг #алгоритмы #учимпитон #collections