💻 Python + WebTexnologiyalar = Pywebview

Siz Python yordamida desktop ilovalar yaratmoqchimisiz, lekin GUI bilan bosh qotirmoqchi emassiz? 🤔

Pywebview – bu kichik, ammo qudratli kutubxona:

• HTML, CSS va JavaScript yordamida interfeys yaratish mumkin
• OS-ning ichki web-dvigatelidan foydalanadi (Windows, macOS, Linux)
• Oddiy web-sahifani desktop oynasida ochish oson

Yuqoridagi kodning natijasida (paydo bo'ladigan oyna komentda 👇):
✅ Oyna paydo bo‘ladi
✅ Google sahifasi ochiladi

Foydali jihatlar:

• Web-ilovalarni desktopga oson ko‘chirish
• Python va JS ni integratsiya qilish
• Lokal HTML yoki onlayn sahifalarni ishlatish

Yana bir foydali tomoni:
• Siz brauzerda iz qoldirishni xoxlamaysiz!

🚀 Python GILsiz: Ko‘p oqimlilikning yangi davri

Python 3.13 da tajriba sifatida Global Interpreter Lock (GIL) ni o‘chirib qo‘yish imkoniyati paydo bo‘ldi.
GIL — Pythonning yillar davomida haqiqiy ko‘p oqimli ishlashini cheklab kelgan mexanizmi edi.

🔬 Endi odatiy va free-threaded (GILsiz) versiyalarni solishtirish mumkin.
CPU bilan bog‘liq og‘ir vazifalarda 4 ta oqim ishlatilganda 3-4 baravar tezlik oshishi kuzatilgan.

⚠️ Lekin buning narxi bor:

• Xotira boshqaruvi murakkablashadi
• Yangi garbage collector tizimi kerak bo‘ladi
• Ba’zi obyektlar “o‘lmas” bo‘lib qoladi

📅 Hozircha free-threaded Python ixtiyoriy, lekin Python 3.14 dan boshlab standart bo‘lishi mumkin.
Asosiy savol — hamjamiyat va kutubxonalar qanchalik tez moslashadi?

zip() — Pythonda parallel iteratsiya qilish vositasi 🔗🐍

zip() — bu Python’ning ichki funksiyasi bo‘lib, bir nechta iteratsiya qilinadigan obyektlarni (list, tuple va boshqalar) elementlarini juftlab birlashtiradi.

📌 Oddiy misol:

names = ["Ali", "Vali", "Hasan"]
ages = [25, 30, 28]

for name, age in zip(names, ages):
    print(f"{name} — {age} yoshda")

Natija:

Ali — 25 yoshda  
Vali — 30 yoshda  
Hasan — 28 yoshda

💡 Asosiy xususiyatlar:

1. Eng qisqa uzunlik bo‘yicha ishlaydi — ro‘yxatlar uzunligi turlicha bo‘lsa, eng qisqa uzunlikka qarab kesiladi.
2. list() bilan ro‘yxatga, dict bilan lug'atga aylantirish mumkin:

pairs = list(zip(names, ages))
print(pairs)  # [('Ali', 25), ('Vali', 30), ('Hasan', 28)]

my_dict = dict(pairs)
print(my_dict)  # {'Ali': 25, 'Vali': 30, 'Hasan': 28}

3. * yordamida ajratish mumkin:

unzipped_names, unzipped_ages = zip(*pairs)
print(unzipped_names)  # ('Ali', 'Vali', 'Hasan')

✅ Foydali: parallel ro‘yxatlarni bir vaqtda aylanish, juftliklar yaratish, CSV ma’lumotlarini bog‘lash va boshqalar.

IceCream — Pythonda oddiy va qulay debug vositasi 🍦🐍

IceCream — bu kodni oddiy va samarali tarzda debug qilish uchun mo‘ljallangan kutubxona.
print() dan foydalanish o‘rniga, IceCream kutubxonasidagi ic() funksiyasi yordamida o‘zgaruvchilarni, ifodalarni va bajarilishni bitta chaqiriqda tekshirishingiz mumkin.

🔹 Natija:

ic| result: 6

Bu yerda ic| — IceCream chiqishini bildiradi, result: 6 esa o‘zgaruvchi nomi va qiymatini ko‘rsatadi.

💡 IceCream:

• Har qanday joyda ishlaydi — web-dasturlash, ilmiy hisob-kitob, ma’lumotlar tahlili va boshqalar.
• print() ga qaraganda ancha ixcham va qulay.

📦 O‘rnatish:

pip install icecream

Bottleneck — NumPyni chaqqonlashtiruvchi kutubxona ⚡️🐍

Bottleneck — bu NumPy usullarini 25 baravargacha tezlashtiruvchi Python kutubxonasi, ayniqsa massivda NaN qiymatlar bo‘lsa juda foydali.

📌 Misol:
Rasmda biz 1000×10 o‘lchamdagi tasodifiy sonlardan iborat 2D massiv yaratamiz. So‘ngra move_mean funksiyasi yordamida har bir qatorda skolzyashiy o‘rtacha (moving average) hisoblaymiz.

• window → necha ta qiymat o‘rtacha hisobga kiritilishini belgilaydi.
• axis → qaysi yo‘nalishda hisoblashni ko‘rsatadi (axis=1 → har bir qatorda hisoblash).

💡 Bottleneck katta hajmdagi ma’lumotlarni tez va samarali qayta ishlashda ayniqsa foydali.

Molten — Python’da zamonaviy API framework ⚡️🐍

Molten — bu zamonaviy, modulga asoslangan va testlashga qulay API yaratish uchun mo‘ljallangan Python framework.
U quyidagi imkoniyatlarni taqdim etadi:

• RESTful API lar yaratish
• Modulli tuzilma
• Yaxshi testlash imkoniyati
• Oddiy va tushunarli sintaksis

📌 Misol: Rasmdagi kodda bitta / marshrutga ega oddiy web-ilova yaratiladi. U JSON formatida salomlashuv xabarini qaytaradi. Dastur 8000-portda lokal serverda ishga tushiriladi.

🔹 Ishga tushirish:

pip install molten
python app.py

🔹 Natija: Brauzerda http://localhost:8000 ga kirsangiz:

{"message": "Salom, Molten!"}

💡 Molten — kichik, tez va modulga asoslangan API lar yaratish uchun ajoyib tanlov.

🔮 Python: __repr__ metodi

__repr__ — bu Pythondagi magik metod bo‘lib, obyektning matn ko‘rinishini aniqlaydi.
U obyektni repr() funksiyasi orqali yoki oddiygina print() orqali chiqarishda ishlatiladi.

👉 Nega kerak?

1. Obyekt haqida foydali ma’lumot chiqaradi.
2. Oddiy <Book object at 0x12345> ko‘rinishidan ko‘ra aniqroq.
3. Debug qilish jarayonida juda qulay.

📝 Misol:

class Book:
    def __init__(self, title, author, year):
        self.title = title
        self.author = author
        self.year = year

    def __repr__(self):
        return f"Book(title='{self.title}', author='{self.author}', year={self.year})"

kitob = Book("1984", "George Orwell", 1949)

print(kitob)        # Book obyektining ko‘rinishini chiqaradi
print(repr(kitob))  # Xuddi shunday ishlaydi

🖥 Natija:

Book(title='1984', author='George Orwell', year=1949)
Book(title='1984', author='George Orwell', year=1949)

✅ Shunday qilib, __repr__ obyektlaringizni o‘qilishi oson va tushunarli ko‘rinishda chiqarishga yordam beradi.

🟢 SQLAlchemyda lazy yuklash strategiyalari (misollar bilan)

Keling, User va Address jadvallaridan foydalanib ko‘ramiz:

class User(Base):
    __tablename__ = "users"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    addresses = relationship("Address", back_populates="user", lazy="...")

class Address(Base):
    __tablename__ = "addresses"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    email = Column(String)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey("users.id"))
    user = relationship("User", back_populates="addresses")

🔹 1. lazy="select" (default)

Bog‘liq obyekt faqat chaqirilgandagina yuklanadi, agar chaqirilmasa yuklab o'tirilmaydi.

users = session.query(User).all()  
# SELECT * FROM users

for user in users:
    print(user.addresses)
    # Har bir user uchun alohida so‘rov:
    # SELECT * FROM addresses WHERE user_id = ?

👉 10 ta foydalanuvchi bo‘lsa → 1 + 10 ta query.
❌ Bu N+1 muammo.

🔹 2. lazy="joined"

SQLAlchemy JOIN orqali hammasini birdan yuklaydi, ya'ni bitta so'rovi o'zida tablitsalarni birlashtirib bitta tablitsa sifatida yuklab oladi.

users = session.query(User).all()  
# SELECT users.*, addresses.* 
# FROM users LEFT OUTER JOIN addresses ON users.id = addresses.user_id

👉 Faqat 1 ta query.
✅ Har doim manzillar kerak bo‘lsa yaxshi.
❌ Katta jadvalda User qatorlari ko‘payib ketishi mumkin, chunki dublikat muammosi bor.

🔹 3. lazy="subquery"

Avval foydalanuvchilar olinadi, keyin subquery bilan manzillar.

users = session.query(User).all()  
# SELECT * FROM users
# SELECT addresses.* FROM addresses
# WHERE addresses.user_id IN (subquery)

👉 Umumiy 2 ta query.
✅ JOINdagi duplication muammosini hal qiladi.
❌ Hamma manzillarni birdan yuklaydi.

🔹 4. lazy="selectin"

Avval foydalanuvchilar olinadi. Keyin manzillar IN (...) query orqali yuklanadi.

users = session.query(User).all()  
# SELECT * FROM users
# SELECT addresses.* FROM addresses
# WHERE addresses.user_id IN (1, 2, 3, ..., N)

👉 2 ta query (subquery emas, IN ishlatiladi).
✅ Juda samarali va N+1 muammosini hal qiladi.


📌 Xulosa:

1. select → kerak bo‘lganda, lekin katta ro‘yxatda sekin.
2. joined → har doim kerak bo‘lsa, tezroq.
3. subquery → JOIN duplication muammosidan qochish uchun.
4. selectin → eng balansli va samarali usul.

Pythondagi inf (Infinity) — qisqa tushuntirish

inf (infinity) — bu cheksizlikni bildiruvchi maxsus son. U oddiy raqam emas, balki matematik cheksizlikni ifodalaydi.

👉 Pythonda uni olish yo‘llari:

float('inf')      # ijobiy cheksizlik
float('-inf')     # manfiy cheksizlik
import math
math.inf          # ijobiy cheksizlik

Asosiy xossalari:

• inf istalgan real sondan katta, -inf esa istalgan sondan kichik
• Hisoblashda qatnashsa, natija odatda inf bo‘lib qoladi (inf + 1 = inf)
• Ayrim amallar nan (Not-a-Number) qaytaradi: inf - inf, 0 * inf

Qayerda ishlatiladi?

• Sentinel qiymat sifatida: masalan, eng kichik qiymatni qidirishda boshlang‘ich qiymat qilib float('inf') qo‘yiladi
• Matematik hisoblarda va cheksizlik bilan ishlovchi algoritmlarda

👉 Xulosa: inf — Pythondagi maxsus qiymat bo‘lib, cheksizlikni ifodalaydi va ko‘p hollarda matematik yoki algoritmik vazifalarda qulay “cheksiz katta/kichik” sifatida qo‘llaniladi.
Batafsil komentariyada 👇

📊 Pygal — SVG formatida grafiklar kutubxonasi

Pygal — bu Pythondagi ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish kutubxonasi.
U turli xil interaktiv grafiklar yaratishga imkon beradi:

1. chiziqli (line chart)
2. ustunli (bar chart)
3. doiraviy (pie chart) va boshqalar.

📝 Misol:

import pygal

# Chiziqli diagramma obyektini yaratamiz
line_chart = pygal.Line()
line_chart.title = 'Brauzer ulushi (%)'
line_chart.x_labels = ['2016', '2017', '2018', '2019']

line_chart.add('Chrome', [56, 61, 65, 69])
line_chart.add('Firefox', [30, 25, 20, 17])
line_chart.add('Edge', [5, 7, 8, 10])

line_chart.render_to_file('browsers.svg')

✅ Natijada SVG fayl hosil bo‘ladi (browsers.svg), uni brauzerda ochib ko‘rsangiz, interaktiv grafik chiqadi.

🔎 Afzalliklari:

1. SVG formatida bo‘lgani uchun grafiklar sifatini yo‘qotmaydi.
2. Interaktivlik (ustiga olib borilganda qiymatlar ko‘rinadi).
3. Juda sodda foydalanish.

Natijasini komentariyada ko'rishingiz mumkin:👇

🔥 Fire — Python uchun CLI generator

Fire — bu Python’da yozilgan istalgan obyekt (funksiya, klass, modul) dan avtomatik tarzda CLI (Command Line Interface) yaratib beradigan kutubxona.

👉 Asosiy foydasi:

1. Kodni tezroq debug qilish
2. Oddiy funksiyalarni terminaldan chaqirish
3. Python kodini qo‘shimcha ish qilmasdan CLI dasturiga aylantirish

Terminalda ishga tushurish:

python script.py --ism=Ali

Natija:

Salom Ali!

✅ Ko‘rib turganingizdek, Fire funksiyadan avtomatik buyruqlar satri interfeysi yasaydi.

Pampy — Pythonda Pattern Matching kutubxonasi 🐍✨

Pampy — bu pattern matching (namunaga moslashtirish) imkonini beruvchi kutubxona bo‘lib, kod yozishni sodda va tushunarli qiladi. Uni turli vaziyatlarda ishlatish mumkin:

• turli ma’lumot turlarini qayta ishlash
• rekursiv funksiyalarni yaratish
• va boshqa ko‘plab holatlar

Quyidagi misolda Pampy kutubxonasidagi match funksiyasi argument n ni turli namunalar bilan solishtiradi:

1️⃣ Agar n == 1 bo‘lsa → 1 qaytaradi.
2️⃣ Agar n == 2 bo‘lsa → 1 qaytaradi.
3️⃣ Agar yuqoridagi holatlarga mos kelmasa (_ belgisi bilan belgilanadi) → funksiya o‘zini x-1 va x-2 bilan rekursiv chaqiradi va natijalarni qo‘shadi.

📌 Misol: fibonacci(6) chaqirilsa, natija 8 chiqadi, chunki 6-chi Fibonachchi soni 8 ga teng.

💡 Pampy — kodni chiroyli, qisqa va o‘qilishi oson qilishga yordam beradi.

📌 Ellipsis (...) — Pythondagi kam ma’lum, lekin foydali ifoda

Pythonda ... uchta nuqta — bu Ellipsis (EllipsisType) deb nomlanadi. Bu — maxsus obyekt bo‘lib, ko‘p joylarda shablon, to‘ldiruvchi, yoki placeholder sifatida ishlatiladi.

🧠 1. Asosiy vazifasi — "hozircha bu yerga tegmang"
... ifodasi, ko‘pincha hali yozilmagan kod, metod yoki funksiya joyiga vaqtincha qo‘yiladi:

def fly(self) -> None:
    ...

class UserRepository:
    def get_user(self, user_id: int) -> dict:
        ...

🔍 raise NotImplementedError o‘rniga ishlatiladigan yengil variant. Ko‘pincha interface, abstract klasslarda yoki test/loyihalash jarayonida qo‘llaniladi.

🧩 2. NumPy’da slicing uchun
NumPy kutubxonasida ... ko‘p o‘lchovli massivlarda indekslash uchun ishlatiladi:

import numpy as np

matrix = np.zeros((3, 4, 5))
print(matrix[0, ...])  # = matrix[0, :, :]

💡 ... — qolgan barcha o‘lchovlar o‘rniga : degani. Juda qulay!

🧰 3. Custom ishlatishda: Ellipsis bu oddiy obyekt!

print(...)         # Ellipsis
print(type(...))   # <class 'ellipsis'>
print(... is Ellipsis)  # True

Siz ... obyektini o‘z funksiyalaringizda ham shart sifatida qo‘llashingiz mumkin:

def custom_func(x):
    if x is ...:
        return "No value provided"
    return x

custom_func(...)  # "No value provided"

🧵 Xulosa:
... — Pythonda kichik, lekin juda qulay sintaktik imkoniyat:

• ✅ Kodni vaqtincha to‘ldirish (interface, abstract metodlar)
• ✅ NumPy indekslashni soddalashtirish
• ✅ O‘z shartlaringizda maxsus flag sifatida ishlatish


🔔 P.S. Tip anotatsiyalarda ham ishlatiladi:

def func(x: int = ...) -> None:
    ...

Bu x majburiy argument, lekin qiymatni keyinroq belgilayman degani (masalan, pydantic, FastAPIda).

💻 Python yordamida dollar va yevro kursini bilib oling! 💵💶

📌 O‘zbekiston Markaziy Banki ochiq API orqali istalgan valyutaning so‘mga nisbatan kursini olish mumkin. Kod juda oddiy:

import requests

# USD kursi
usd = requests.get("https://cbu.uz/oz/arkhiv-kursov-valyut/json/USD/").json()[0]["Rate"]
print(f"1 USD = {usd} UZS")

# EUR kursi
eur = requests.get("https://cbu.uz/oz/arkhiv-kursov-valyut/json/EUR/").json()[0]["Rate"]
print(f"1 EUR = {eur} UZS")

🔎 Natija:

1 USD = 12354.65 UZS
1 EUR = 14384.52 UZS

⚡️ Eng muhimi — kurslar to‘g‘ridan-to‘g‘ri Markaziy Bankdan olinadi va doim yangilanib turadi!

🐍 Python Generator Tuzog'i!

Bu kod qanday natija beradi? 🤔

tuple_x = (i*i for i in range(5))

print(sum(tuple_x))
print(sum(tuple_x))

Javob: 30 va 0 🎯

Nima bo'lyapti?

(i*i for i in range(5)) - bu generator expression (tuple emas!).

Generator bir marta ishlatiladi va tugaydi:
1️⃣ Birinchi sum(): 0+1+4+9+16 = 30 ✅
2️⃣ Ikkinchi sum(): generator tugagan = 0 ❌

Yechim:

# ✅ List
numbers = [i*i for i in range(5)]
print(sum(numbers))  # 30
print(sum(numbers))  # 30

# ✅ Yoki tuple
numbers = tuple(i*i for i in range(5))
print(sum(numbers))  # 30
print(sum(numbers))  # 30

Generator = bir martalik bilet! 🎫

🐍 Python: list vs deque

Pythonda ma’lumotlar tuzilmasini tanlash ishlash tezligi va xotira samaradorligi uchun juda muhim.
Eng ko‘p ishlatiladigan ikkita tuzilma: list va collections.deque.

1️⃣ list — dinamik massiv

Afzalliklari

• Indeks orqali tezkor o‘qish va yozish → O(1)
• Oxiriga element qo‘shish / o‘chirish → amortizatsiyalangan O(1)
• Oddiy sintaksis, ko‘p Python funksiyalari bilan mos

Kamchiliklari

• Boshida element qo‘shish/olish → sekin (O(n))
• O‘rta joyga insert/remove → O(n)
• Katta navbat yoki sliding window masalalarida samarador emas

2️⃣ deque — ikki tomondan navbat (double-ended queue)

Afzalliklari

• Chap va o‘ng oxiridan tezkor qo‘shish va o‘chirish → O(1)
• Sliding window, queue va stack kabi algoritmlarda ideal
• rotate(), maxlen kabi qulay metodlar
• Katta hajmli ma’lumotlar bilan ishlaganda listga qaraganda tezroq

Kamchiliklari

• Indeks bo‘yicha o‘qish → sekin (O(n))
• O‘rta joyga insert/remove ham sekin → O(n)
• Har bir element bloklarda saqlangani uchun list’ga qaraganda xotira ishlatishi biroz ko‘proq

3️⃣ Qachon qaysi birini tanlash?

1. deque - Oxirdan tezkor qo‘shish/olish, indeks kerak emas
2. list - Oxirdan tezkor qo‘shish/olish va indeks bo‘yicha tez o‘qish
3. deque - Chapdan tezkor qo‘shish/olish, navbat / sliding window
4. list - Kichik o‘lchamdagi massiv, oddiy o‘qish/yozish

📌 Xulosa:

• list → indeks va oxirga mos, oddiy massivlar.
• deque → ikki tomondan tezkor navbat, stack, sliding window, katta ma’lumotlar.

📄 Pythonda PDFdan matn olish 3 xil usulda

Ko‘pincha PDF fayllardan matn olishga to‘g‘ri keladi. Buni qo‘lda nusxa olish zerikarli va noqulay. Pythonda esa bu ishni osongina avtomatlashtirish mumkin.

🔹 1-usul: PyMuPDF (fitz)
Eng tez va kuchli kutubxona. Murakkab PDFlarda ham yaxshi ishlaydi.

import fitz

doc = fitz.open("sample.pdf")
print("Sahifalar soni:", len(doc))
print(doc[0].get_text("text"))  # 1-betdagi matn

text = ""
for page in doc:
    text += page.get_text("text") + "\n"

print(text)

🔹 2-usul: pdfplumber
Jadval va formatlangan matnlarni chiqarishda juda qulay.

import pdfplumber

text = ""
with pdfplumber.open("sample.pdf") as pdf:
    for page in pdf.pages:
        text += page.extract_text() + "\n"

print(text)

🔹 3-usul: PyPDF2
Eng oddiy variant. Ko‘p hollarda ishlaydi, lekin ba’zida formatlashni yo‘qotadi.

from PyPDF2 import PdfReader

reader = PdfReader("sample.pdf")
text = ""
for page in reader.pages:
    text += page.extract_text() + "\n"

print(text)

✨ Xulosa:

• Agar oddiy matn kerak bo‘lsa → PyPDF2.
• Jadval yoki strukturali matn bo‘lsa → pdfplumber.
• Kuchli va tez ishlashini xohlasangiz → PyMuPDF (fitz).

📌 Bugungi Python darsi

🔹 Mavzu: PDF faylga jadval yaratish
🔹 Kutubxona: reportlab

Ko‘pincha hisobotlarni jadval shaklida PDF qilib chiqarish kerak bo‘ladi. Buni Pythonda juda oson qilish mumkin:

from reportlab.lib import colors
from reportlab.lib.pagesizes import A4
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Table, TableStyle

# PDF fayl nomi
pdf = SimpleDocTemplate("hisobot.pdf", pagesize=A4)

# Jadval ma'lumotlari
data = [
    ["№", "Ism", "Familiya", "Ball"],
    [1, "Ali", "Valiyev", 85],
    [2, "Laylo", "Karimova", 92],
    [3, "Javlon", "Ismoilov", 74],
]

# Jadval yaratish
table = Table(data)

# Jadvalga style beramiz
style = TableStyle([
    ("BACKGROUND", (0, 0), (-1, 0), colors.grey),
    ("TEXTCOLOR", (0, 0), (-1, 0), colors.whitesmoke),
    ("ALIGN", (0, 0), (-1, -1), "CENTER"),
    ("GRID", (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black),
])
table.setStyle(style)

# PDFga yozamiz
pdf.build([table])

print("✅ PDF saqlandi: hisobot.pdf")

⚙️ O‘rnatish:

pip install reportlab

📂 Natija: hisobot.pdf nomli fayl papkangizda tayyor bo‘ladi va unda jadval ko‘rinadi.