Работа в хорошем редакторе способствует созданию здорового проекта, хорошие редакторы всячески помагают разработчику, а плохие либо не помагают , либо вовсе препятствуют разработке.
Вот лучшие редакторы для python-разработчиков по мнению опытных питонистов...🚀
1. PyCharm
2. Spyder
3. SublimeText
4. Jupyter
5. Atom
6. Python IDLE
7. VSCode
8. Wing
9. Thonny
10. PyDev
Приятный глазу UI в соответствии с сильной функциональностью является несущим звеном каждого успешного проекта.
Вот лучшие редакторы для python-разработчиков по мнению опытных питонистов...🚀
1. PyCharm
2. Spyder
3. SublimeText
4. Jupyter
5. Atom
6. Python IDLE
7. VSCode
8. Wing
9. Thonny
10. PyDev
Приятный глазу UI в соответствии с сильной функциональностью является несущим звеном каждого успешного проекта.
📌5 лучших библиотек Python для числовой статистики и структур данных.📊💡
Numpy - NumPy - это фундаментальный пакет для научных вычислений с использованием Python. Это первоклассная библиотека для программирования, которая широко используется в научных кругах, финансах и промышленности.
NumPy специализируется на операциях с базовыми массивами
SciPy - SciPy дополняет популярный числовой модуль Numpy. Это основанная на питоне экосистема программного обеспечения с открытым исходным кодом для математики, естественных наук и инженерии. Он также интенсивно используется для научных и финансовых вычислений на основе Python.
Pandas - Библиотека Pandas предоставляет высокопроизводительные простые в использовании структуры dara и инструменты анализа данных для языка программирования Python. Pandas фокусируется на основных типах данных и их методах, оставляя другие пакеты для добавления более сложных статистических функций.
Quand DSL - Quand DSL - это предметно-ориентированный язык для количественной аналитики в области финансов и торговли.
Quand DSL - функциональный язык программирования для моделирования производных инструментов.
Statistics - Это встроенная библиотека Python для всех основных статистических расчетов.
Numpy - NumPy - это фундаментальный пакет для научных вычислений с использованием Python. Это первоклассная библиотека для программирования, которая широко используется в научных кругах, финансах и промышленности.
NumPy специализируется на операциях с базовыми массивами
SciPy - SciPy дополняет популярный числовой модуль Numpy. Это основанная на питоне экосистема программного обеспечения с открытым исходным кодом для математики, естественных наук и инженерии. Он также интенсивно используется для научных и финансовых вычислений на основе Python.
Pandas - Библиотека Pandas предоставляет высокопроизводительные простые в использовании структуры dara и инструменты анализа данных для языка программирования Python. Pandas фокусируется на основных типах данных и их методах, оставляя другие пакеты для добавления более сложных статистических функций.
Quand DSL - Quand DSL - это предметно-ориентированный язык для количественной аналитики в области финансов и торговли.
Quand DSL - функциональный язык программирования для моделирования производных инструментов.
Statistics - Это встроенная библиотека Python для всех основных статистических расчетов.
12 небольших фишек для улучшения твоего кода
1. Обмен значений
1. Обмен значений
x, y = 1, 22. Получение строки из списка
x, y = y, x
a_list = [‘I’, ‘like’, ‘python’, ‘programming’]3. Разбиение строки на список
a_string = “ “.join(a_list)
a_string = ‘I like python programming’4. Инициализация листа каким либо значением
a_list = a_string.split()
[0]*1000 # лист, заполненный 1000 нулями5. Слияние словарей
[1]*1000 # лист, заполненный 1000 единицами
x = {‘a’:1, ‘b’:2}
y = {‘c’:3, ‘d’:4}
z = {**x, **y}
6. Переворачивание строкиa = ‘My string’7. Возврат нескольких переменных из функции
a = a[::-1]
def test(x,y):8. Итерирование по словарю
return x,y
a,b = test(1,2)
a_dict = {‘a’:1, ‘b’:2, ’c’:3}
for k, v in a_dict.items():
print(‘{0}:{1}’.format(k, v))
9. Инициализация пустых контейнеровa_list = list()10. Удаление символов в конце строки
a_dict = dict()
a_set = set()
a_tuple = tuple()
my_string = ‘My string///‘11. Проверка занимаемой объектом памяти
my_string.strip(‘/‘)
import sys12. Нахождение наиболее частого элемента в списке
x = 1
print(sys.getsizeof(x))
a_list = [1, 2, 3, 1, 1, 4, 1, 4, 4, 1]
print(max(set(a_list), key=a_list.count))
👉Использование кортежей в Python🐍
Кортеж - это упорядоченная и неизменяемая коллекция. В python кортежи записываются в круглые скобки.
Пример:
Доступ к элементам кортежа
Вы получаете доступ к элементам кортежа, ссылаясь на номер индекса в квадратных скобках
Пример:
Отрицательная индексация
Отрицательная индексация означает начало с конца, -1 относится к последнему элементу, -2 относится ко второму последнему элементу и т. д.
Пример:
Диапазон индексов
Вы можете указать диапазон индексов, указав, где начать и где закончить диапазон.
При указании диапазона возвращаемое значение будет новым кортежем с указанными элементами.
Пример:
Изменить значения кортежа
Как только кортеж создан, он не может изменить свои значения. Кортежи неизменяемы или являются immutable как это еще называется.
Но есть обходной путь. Вы можете преобразовать указатель в список, изменить список и преобразовать список обратно в кортеж.
Пример:
Кортеж - это упорядоченная и неизменяемая коллекция. В python кортежи записываются в круглые скобки.
Пример:
this_tuple = ("apple", "banana", "cherry")print (this_tuple)#>>> ('apple', 'banana', 'cherry')Доступ к элементам кортежа
Вы получаете доступ к элементам кортежа, ссылаясь на номер индекса в квадратных скобках
Пример:
this_tuple = ("apple", "banana", "cherry")print (this_tuple[1])print (this_tuple[0])print (this_tuple[2])#>>>banana#>>>apple#>>>cherryОтрицательная индексация
Отрицательная индексация означает начало с конца, -1 относится к последнему элементу, -2 относится ко второму последнему элементу и т. д.
Пример:
this_tuple = ("apple", "banana", "cherry")print (this_tuple[-1])print (this_tuple[-2])print (this_tuple[-3])#>>>cherry#>>>banana#>>>appleДиапазон индексов
Вы можете указать диапазон индексов, указав, где начать и где закончить диапазон.
При указании диапазона возвращаемое значение будет новым кортежем с указанными элементами.
Пример:
this_tuple = ("apple", "banana", "cherry", "mango")print (this_tuple[1:3])print (this_tuple[0:2])print (this_tuple[0:1])#>>('banana', 'cherry')#>>>('apple', banana')#>>>('apple')Изменить значения кортежа
Как только кортеж создан, он не может изменить свои значения. Кортежи неизменяемы или являются immutable как это еще называется.
Но есть обходной путь. Вы можете преобразовать указатель в список, изменить список и преобразовать список обратно в кортеж.
Пример:
x = ("apple", "banana", "cherry")y = list(x)y[1] = "kiwi"x = tuple(y)print (x)#>>>('apple', 'kiwi', 'cherry')
📄Mодуль cmath в python🚀
Математические функции, определенные в математическом модуле стандартной библиотеки Python, обрабатывают числа с плавающей запятой.
Для комплексных чисел библиотека Python содержит модуль cmath.
📌Функция polar ():
Эта функция возвращает полярное представление декартовой записи комплексного числа. Возвращаемое значение - это кортеж, состоящий из модуля и фазы.
📌Функция phase ()
Эта функция возвращает угол против часовой стрелки между осью x и сегментом, соединяющим точку с исходной точкой. Угол представлен в радианах и находится между π и -π.
📌Функция rect ()
Эта функция возвращает декартово представление комплексного числа, представленного в полярной форме, то есть по модулю и фазе.
📌Функция sin ()
Эта функция возвращает тригонометрическое соотношение синуса для фазового угла, представленного в радианах.
Математические функции, определенные в математическом модуле стандартной библиотеки Python, обрабатывают числа с плавающей запятой.
Для комплексных чисел библиотека Python содержит модуль cmath.
📌Функция polar ():
Эта функция возвращает полярное представление декартовой записи комплексного числа. Возвращаемое значение - это кортеж, состоящий из модуля и фазы.
import cmatha = 2+4jprint (cmath.polar(a))#>>>(4.47213595499958, 1.1071487177940904)📌Функция phase ()
Эта функция возвращает угол против часовой стрелки между осью x и сегментом, соединяющим точку с исходной точкой. Угол представлен в радианах и находится между π и -π.
import cmatha = 2 + 4jprint (cmath.phase(a))#>>>1.10714871779📌Функция rect ()
Эта функция возвращает декартово представление комплексного числа, представленного в полярной форме, то есть по модулю и фазе.
import cmatha = 2+4jprint (cmath.rect(4.47213595499958, 1.1071487177940904))#>>>(2+4j)📌Функция sin ()
Эта функция возвращает тригонометрическое соотношение синуса для фазового угла, представленного в радианах.
import cmatha = 2+4jp = cmath.phase(a)print (cmath.sin(p))#>>>(0.894427191+0j)
🧐Почему Python хорош для веб-разработки?💡
Несмотря на то что в современном Вебе можно фактически без бэкенда — чисто на фронтенд-технологиях, на JavaScript — собрать себе single page application или progressive web application, все равно это слишком сложно, плохо индексируется и требует крутых разработчиков.Если мы хотим сделать сайт или сервис, мы используем комбинированный подход: у нас какой-то бэкенд осуществляет логику и создает веб-страницы и какой-то фронтенд рисует эти веб-страницы в браузере. И когда нам надо быстро это все на чем-то собрать, то выбора особо нет.
🤔Возможные варианты.
C#. Microsoft действительно молодцы, они сделали .NET Core и всячески ее продвигают. Но, во-первых, это новая кроссплатформенная технология, и там еще не все гладко. Во-вторых, это действительно дорого, разработчиков C# мало — просто потому, что она непопулярна.
Java. Это сложно. Сделать нормальный сайт на Java — это не 10 строчек кода, как на Python. Это много кода, это фреймворки, и нужно знать специфику настройки Java-серверов. В общем, сплошные боль и страдания.
PHP. В последних версиях он замечательный, но нельзя просто так взять и использовать PHP 7.2. Если обычный, не топовый разработчик делает сайт на PHP, он не будет писать только на 7.2: все равно придется читать какие-то учебники, туториалы, везде куча legacy-кода, и это не очень хорошо.
JavaScript и Node.js. Это замечательно и очень современно, когда один язык и на фронтенде, и на бэкенде. Только не очень стабильно. Node.js — хорошая штука, но проблематично развернуть ее в продакшене так, чтобы она не падала и работала устойчиво. Плюс, если мы хотим писать качественный код на JavaScript, нам нужен не JavaScript, а TypeScript. А вот TypeScript неожиданно сложный, при виде него у рядового разработчика вскипают мозги.
✅А вот преимущества python в веб разработке перед главным конкурентом PHP.
1. Продуманный дизайн
2. В простоте обучения Python выигрывает
3. Улучшенная структура
4. Python более читабельный стек
5. Синтаксис намного проще, чем PHP
6. Более простые и легкодоступные инструменты Инструменты отладки
7. Явный победитель в управлении пакетами
8. Лямбды, предоставляемые Python, дают преимущество перед PHР
9. Python более универсален, чем PHP
10. Огромная поддержка и сообщество
Что входит в базис для веб-разработки на Python
📄Веб-фреймворки Django, Flask, aiohttp, Tornado и т. д. (и знать о существовании остальных).
📄Протоколы и API: в первую очередь http, JSON-RPC, Protocol Buffers, gRPC.
📄ORM и миграции, реляционные базы данных, SQLAlchemy, SQL, PostgreSQL, MySQL.
📄Основы HTML, CSS, Bootstrap, а также JS-фреймворки и JQuery.
📄Принципы работы приложений на продакшене, тестирование, юнит-тесты, автотесты, системы контроля версий, git.
Несмотря на то что в современном Вебе можно фактически без бэкенда — чисто на фронтенд-технологиях, на JavaScript — собрать себе single page application или progressive web application, все равно это слишком сложно, плохо индексируется и требует крутых разработчиков.Если мы хотим сделать сайт или сервис, мы используем комбинированный подход: у нас какой-то бэкенд осуществляет логику и создает веб-страницы и какой-то фронтенд рисует эти веб-страницы в браузере. И когда нам надо быстро это все на чем-то собрать, то выбора особо нет.
🤔Возможные варианты.
C#. Microsoft действительно молодцы, они сделали .NET Core и всячески ее продвигают. Но, во-первых, это новая кроссплатформенная технология, и там еще не все гладко. Во-вторых, это действительно дорого, разработчиков C# мало — просто потому, что она непопулярна.
Java. Это сложно. Сделать нормальный сайт на Java — это не 10 строчек кода, как на Python. Это много кода, это фреймворки, и нужно знать специфику настройки Java-серверов. В общем, сплошные боль и страдания.
PHP. В последних версиях он замечательный, но нельзя просто так взять и использовать PHP 7.2. Если обычный, не топовый разработчик делает сайт на PHP, он не будет писать только на 7.2: все равно придется читать какие-то учебники, туториалы, везде куча legacy-кода, и это не очень хорошо.
JavaScript и Node.js. Это замечательно и очень современно, когда один язык и на фронтенде, и на бэкенде. Только не очень стабильно. Node.js — хорошая штука, но проблематично развернуть ее в продакшене так, чтобы она не падала и работала устойчиво. Плюс, если мы хотим писать качественный код на JavaScript, нам нужен не JavaScript, а TypeScript. А вот TypeScript неожиданно сложный, при виде него у рядового разработчика вскипают мозги.
✅А вот преимущества python в веб разработке перед главным конкурентом PHP.
1. Продуманный дизайн
2. В простоте обучения Python выигрывает
3. Улучшенная структура
4. Python более читабельный стек
5. Синтаксис намного проще, чем PHP
6. Более простые и легкодоступные инструменты Инструменты отладки
7. Явный победитель в управлении пакетами
8. Лямбды, предоставляемые Python, дают преимущество перед PHР
9. Python более универсален, чем PHP
10. Огромная поддержка и сообщество
Что входит в базис для веб-разработки на Python
📄Веб-фреймворки Django, Flask, aiohttp, Tornado и т. д. (и знать о существовании остальных).
📄Протоколы и API: в первую очередь http, JSON-RPC, Protocol Buffers, gRPC.
📄ORM и миграции, реляционные базы данных, SQLAlchemy, SQL, PostgreSQL, MySQL.
📄Основы HTML, CSS, Bootstrap, а также JS-фреймворки и JQuery.
📄Принципы работы приложений на продакшене, тестирование, юнит-тесты, автотесты, системы контроля версий, git.
📄Топ проектов которые украсят и добавят ценности в ваше портфолио python-разработчика.🚀
1. Aгрегатор контента - Агрегатор контента - это физическое лицо или организация, которые собирают веб-контент (и / или иногда приложения) из различных онлайн-источников для повторного использования или перепродажи. Есть два типа агрегаторов контента: (1) те, которые просто собирают материалы из различных источников для своих веб-сайтов, и (2) те, которые собирают и распространяют контент в соответствии с потребностями своих клиентов.
2. Сокращатель URL - Сокращение URL-адресов - это метод во всемирной паутине, в котором унифицированный указатель ресурса (URL) может быть существенно короче и по-прежнему направлен на требуемую страницу. Это достигается с помощью перенаправления, которое ведет на веб-страницу с длинным URL-адресом.
3. Решатель Судоку - Стандартный судоку содержит 81 ячейку в сетке 9 × 9 и 9 прямоугольников, каждое из которых является пересечением первых, средних или последних 3 строк, а также первых, средних или последних 3 столбцов.
Существует несколько компьютерных алгоритмов, которые решают большинство головоломок 9 × 9 (n = 9) за доли секунды, но комбинаторный взрыв происходит при увеличении n, ограничивая свойства судоку, которые можно построить, проанализировать и решить как n увеличивается.
4. Приложение для уведомлений на рабочем столе - Уведомление на рабочем столе - это простое приложение, которое выдает уведомление в форме всплывающего сообщения на рабочем столе.
5. Файловый менеджер - компьютерная программа, предоставляющая интерфейс пользователя для работы с файловой системой и файлами. Файловый менеджер позволяет выполнять наиболее частые операции удаления над файлами - создание, открытие / воспроизведение / просмотр, редактирование, изменение, переименование, копирование, изменение атрибутов и свойств, файлов и назначение прав.
⚠️Именно проекты таких типов работодатели ценят в портфолио разработчиков, а наличие этих проектов в списке реализованных, даст вам весомые преимущества перед другими кандидатами.
1. Aгрегатор контента - Агрегатор контента - это физическое лицо или организация, которые собирают веб-контент (и / или иногда приложения) из различных онлайн-источников для повторного использования или перепродажи. Есть два типа агрегаторов контента: (1) те, которые просто собирают материалы из различных источников для своих веб-сайтов, и (2) те, которые собирают и распространяют контент в соответствии с потребностями своих клиентов.
2. Сокращатель URL - Сокращение URL-адресов - это метод во всемирной паутине, в котором унифицированный указатель ресурса (URL) может быть существенно короче и по-прежнему направлен на требуемую страницу. Это достигается с помощью перенаправления, которое ведет на веб-страницу с длинным URL-адресом.
3. Решатель Судоку - Стандартный судоку содержит 81 ячейку в сетке 9 × 9 и 9 прямоугольников, каждое из которых является пересечением первых, средних или последних 3 строк, а также первых, средних или последних 3 столбцов.
Существует несколько компьютерных алгоритмов, которые решают большинство головоломок 9 × 9 (n = 9) за доли секунды, но комбинаторный взрыв происходит при увеличении n, ограничивая свойства судоку, которые можно построить, проанализировать и решить как n увеличивается.
4. Приложение для уведомлений на рабочем столе - Уведомление на рабочем столе - это простое приложение, которое выдает уведомление в форме всплывающего сообщения на рабочем столе.
5. Файловый менеджер - компьютерная программа, предоставляющая интерфейс пользователя для работы с файловой системой и файлами. Файловый менеджер позволяет выполнять наиболее частые операции удаления над файлами - создание, открытие / воспроизведение / просмотр, редактирование, изменение, переименование, копирование, изменение атрибутов и свойств, файлов и назначение прав.
⚠️Именно проекты таких типов работодатели ценят в портфолио разработчиков, а наличие этих проектов в списке реализованных, даст вам весомые преимущества перед другими кандидатами.
🚀Для чего нужна библиотека Pytest?!.💡
- Pytest: помогает писать лучшие программы
Инфраструктура pytest упрощает написание небольших тестов, но при этом масштабируется для поддержки сложного функционального тестирования приложений и библиотек.
📊Функции.
- Подробная информация о неудачных утверждениях assert (не нужно запоминать имена self.assert *)
- Автоматическое обнаружение тестовых модулей и функций
- Модульные приспособления для управления небольшими или параметризованными долгоживущими тестовыми ресурсами
- Может запускать модульные тесты (включая пробные) и тесты носа из коробки
- Python 3.6+ и PyPy 3
- Богатая архитектура плагинов, более 315+ внешних плагинов и процветающее сообщество
📖Документация
Полную документацию, включая установку, руководства и PDF-документы, см. В разделе «Содержание».
⛔Ошибки / запросы
Используйте трекер проблем GitHub, чтобы отправлять сообщения об ошибках или запрашивать функции.
🕔Журнал изменений
Обратитесь к странице журнала изменений для исправлений и улучшений каждой версии.
✅Поддержка pytest
Open Collective - это онлайн-платформа для финансирования открытых и прозрачных сообществ. Он предоставляет инструменты для сбора денег и полной прозрачности делиться своими финансами.
Это предпочтительная платформа для частных лиц и компаний, которые хотят делать разовые или ежемесячные пожертвования непосредственно в проект.
Подробности смотрите в коллективе pytest.
pytest для предприятия
Доступно как часть подписки Tidelift.
Сопровождающие pytest и тысячи других пакетов работают с Tidelift, чтобы обеспечить коммерческую поддержку и обслуживание зависимостей с открытым исходным кодом, которые вы используете для создания своих приложений. Экономьте время, снижайте риски и улучшайте работоспособность кода, оплачивая при этом те, кто поддерживает именно те зависимости, которые вы используете.
🔓Безопасность
pytest никогда не был связан с уязвимостью безопасности, но в любом случае, чтобы сообщить об уязвимости безопасности, используйте контактное лицо по безопасности Tidelift. Tidelift будет координировать исправление и раскрытие информации.
Лицензия
Авторское право Holger Krekel и др., 2004-2020.
Распространяемый по условиям лицензии MIT, pytest является бесплатным программным обеспечением с открытым исходным кодом.
- Pytest: помогает писать лучшие программы
Инфраструктура pytest упрощает написание небольших тестов, но при этом масштабируется для поддержки сложного функционального тестирования приложений и библиотек.
📊Функции.
- Подробная информация о неудачных утверждениях assert (не нужно запоминать имена self.assert *)
- Автоматическое обнаружение тестовых модулей и функций
- Модульные приспособления для управления небольшими или параметризованными долгоживущими тестовыми ресурсами
- Может запускать модульные тесты (включая пробные) и тесты носа из коробки
- Python 3.6+ и PyPy 3
- Богатая архитектура плагинов, более 315+ внешних плагинов и процветающее сообщество
📖Документация
Полную документацию, включая установку, руководства и PDF-документы, см. В разделе «Содержание».
⛔Ошибки / запросы
Используйте трекер проблем GitHub, чтобы отправлять сообщения об ошибках или запрашивать функции.
🕔Журнал изменений
Обратитесь к странице журнала изменений для исправлений и улучшений каждой версии.
✅Поддержка pytest
Open Collective - это онлайн-платформа для финансирования открытых и прозрачных сообществ. Он предоставляет инструменты для сбора денег и полной прозрачности делиться своими финансами.
Это предпочтительная платформа для частных лиц и компаний, которые хотят делать разовые или ежемесячные пожертвования непосредственно в проект.
Подробности смотрите в коллективе pytest.
pytest для предприятия
Доступно как часть подписки Tidelift.
Сопровождающие pytest и тысячи других пакетов работают с Tidelift, чтобы обеспечить коммерческую поддержку и обслуживание зависимостей с открытым исходным кодом, которые вы используете для создания своих приложений. Экономьте время, снижайте риски и улучшайте работоспособность кода, оплачивая при этом те, кто поддерживает именно те зависимости, которые вы используете.
🔓Безопасность
pytest никогда не был связан с уязвимостью безопасности, но в любом случае, чтобы сообщить об уязвимости безопасности, используйте контактное лицо по безопасности Tidelift. Tidelift будет координировать исправление и раскрытие информации.
Лицензия
Авторское право Holger Krekel и др., 2004-2020.
Распространяемый по условиям лицензии MIT, pytest является бесплатным программным обеспечением с открытым исходным кодом.
📊PieChart (Круговая диаграмма)💡
Демонстрация базовой круговой диаграммы с использованием библиотеки matplotlib.
В дополнение к базовой круговой диаграмме эта демонстрация показывает несколько дополнительных функций:
- этикетки для срезов
- автоматическая маркировка процента
- смещение среза с помощью "разнесения"
тень
- настраиваемый начальный угол
Примечание о настраиваемом начальном угле:
По умолчанию начальный угол равен 0, что означает начало среза «лягушки» на положительной оси x. В этом примере задается startangle = 90, так что все вращается против часовой стрелки на 90 градусов, а срез лягушки начинается на положительной оси y.
Демонстрация базовой круговой диаграммы с использованием библиотеки matplotlib.
В дополнение к базовой круговой диаграмме эта демонстрация показывает несколько дополнительных функций:
- этикетки для срезов
- автоматическая маркировка процента
- смещение среза с помощью "разнесения"
тень
- настраиваемый начальный угол
Примечание о настраиваемом начальном угле:
По умолчанию начальный угол равен 0, что означает начало среза «лягушки» на положительной оси x. В этом примере задается startangle = 90, так что все вращается против часовой стрелки на 90 градусов, а срез лягушки начинается на положительной оси y.
import matplotlib.pyplot as pltlabels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'sizes = [15, 30, 45, 10]explode = (0, 0.1, 0, 0) fig1, ax1 = plt.subplots()ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)ax1.axis('equal')plt.show()❗Про ООП и 3 кита в мире объектов и классов🐳.
Объектно-ориентированное программирование (далее ООП) считается одним из самых современных и совершенных подходов в этой области. Существовавшие до него процедурный и функциональный методы предполагали написание кода в одном файле. С развитием технологий программы становились все длиннее и длиннее, и разработчикам становилось сложнее поддерживать и изменять их. ООП решает эту проблему, разделяя кусок кода на отдельные сущности, называемые классами и объектами.
Классы и объекты — в чем отличие?
ООП внес в программирование никогда не существовавшие определения: класс и объект. Класс можно назвать типом данных, или — проще говоря — куском кода, имеющим характеристики, называемые полями класса и возможные действия — методы класса. Объект — это сущность, имеющая определенные свойства, принадлежит некоторому классу.
Три главных принципа ООП:
Существуют три главных понятия, называемых также «тремя китами ООП», без которых сама его концепция невозможна - инкапсуляция, наследование и полиморфизм. Без понимания работы этих основных принципов продвигаться дальше в изучении ООП сложно. Давайте коротко рассмотрим каждое из них.
👉 Инкапсуляция — принцип, позволяющий скрыть от пользователя реализацию некоторых методов и значения полей. В языке программирования C# для этого используются так называемые модификаторы доступа (public, private и т.д.).
👉 Наследование — принцип, позволяющий создать один класс на основе другого. Первый класс называется наследником, а второй – родителем. В классе-наследнике реализуются все методы и поля класса-родителя.
👉 Полиморфизм — принцип, позволяющий объектам с идентичным интерфейсом иметь различную реализацию. Полиморфизм добавляет несколько новых понятий: абстрактный/виртуальный метод и переопределение метода.
****
Абстрактный метод — метод, который должен быть реализован в классе-наследнике и не должен — в классе-родителе.
Виртуальный метод — метод, который может быть переопределен в классе-наследнике и может иметь (а может и не иметь) реализацию в классе-родителе.
Переопределение метода — изменение реализации виртуального метода.
Объектно-ориентированное программирование (далее ООП) считается одним из самых современных и совершенных подходов в этой области. Существовавшие до него процедурный и функциональный методы предполагали написание кода в одном файле. С развитием технологий программы становились все длиннее и длиннее, и разработчикам становилось сложнее поддерживать и изменять их. ООП решает эту проблему, разделяя кусок кода на отдельные сущности, называемые классами и объектами.
Классы и объекты — в чем отличие?
ООП внес в программирование никогда не существовавшие определения: класс и объект. Класс можно назвать типом данных, или — проще говоря — куском кода, имеющим характеристики, называемые полями класса и возможные действия — методы класса. Объект — это сущность, имеющая определенные свойства, принадлежит некоторому классу.
Три главных принципа ООП:
Существуют три главных понятия, называемых также «тремя китами ООП», без которых сама его концепция невозможна - инкапсуляция, наследование и полиморфизм. Без понимания работы этих основных принципов продвигаться дальше в изучении ООП сложно. Давайте коротко рассмотрим каждое из них.
👉 Инкапсуляция — принцип, позволяющий скрыть от пользователя реализацию некоторых методов и значения полей. В языке программирования C# для этого используются так называемые модификаторы доступа (public, private и т.д.).
👉 Наследование — принцип, позволяющий создать один класс на основе другого. Первый класс называется наследником, а второй – родителем. В классе-наследнике реализуются все методы и поля класса-родителя.
👉 Полиморфизм — принцип, позволяющий объектам с идентичным интерфейсом иметь различную реализацию. Полиморфизм добавляет несколько новых понятий: абстрактный/виртуальный метод и переопределение метода.
****
Абстрактный метод — метод, который должен быть реализован в классе-наследнике и не должен — в классе-родителе.
Виртуальный метод — метод, который может быть переопределен в классе-наследнике и может иметь (а может и не иметь) реализацию в классе-родителе.
Переопределение метода — изменение реализации виртуального метода.
#вакансия
Отличная вакансия моих знакомых, рекомендую
Senior Python Developer (Django) в OSLA
Растущий стартап, строим единорога! Компания OSLA занимается разработкой одноименной SaaS платформы.
Обязанности:
- Анализ функциональных требований;
- Проектирование архитектуры и разработка серверной части приложения;
- Интеграция с API внешних сервисов;
- Участие в формировании команды разработчиков;
- Участие в формировании workflow и средств взаимодейтсвия.
Требования:
- Опыт коммерческой разработки от 5 лет;
- Продвинутые знания Django, Django Rest Framework;
- Экспертный уровень знание SQL (Postgres)
- Опыт проектирования архитектуры бэкенда;
- Умение профилировать и оптимизировать код на Python, работа с репозиторием кода Git, опыт написания тестов;
- Опыт работы с распределенными очередями сообщений (Celery, RabbitMQ / Redis);
- Опыт настройки, оптимизации и мониторинга серверов.
- Умение разбираться в чужом коде, производить рефакторинг и оптимизацию, делать code-review;
Условия:
- З/П по итогам собеседования (от 150 000 рублей);
- Гибкий график с возможностью частично-удалённой работы;
- Офис в центре Санкт-Петербурга;
Отклик: @Stisaak
Отличная вакансия моих знакомых, рекомендую
Senior Python Developer (Django) в OSLA
Растущий стартап, строим единорога! Компания OSLA занимается разработкой одноименной SaaS платформы.
Обязанности:
- Анализ функциональных требований;
- Проектирование архитектуры и разработка серверной части приложения;
- Интеграция с API внешних сервисов;
- Участие в формировании команды разработчиков;
- Участие в формировании workflow и средств взаимодейтсвия.
Требования:
- Опыт коммерческой разработки от 5 лет;
- Продвинутые знания Django, Django Rest Framework;
- Экспертный уровень знание SQL (Postgres)
- Опыт проектирования архитектуры бэкенда;
- Умение профилировать и оптимизировать код на Python, работа с репозиторием кода Git, опыт написания тестов;
- Опыт работы с распределенными очередями сообщений (Celery, RabbitMQ / Redis);
- Опыт настройки, оптимизации и мониторинга серверов.
- Умение разбираться в чужом коде, производить рефакторинг и оптимизацию, делать code-review;
Условия:
- З/П по итогам собеседования (от 150 000 рублей);
- Гибкий график с возможностью частично-удалённой работы;
- Офис в центре Санкт-Петербурга;
Отклик: @Stisaak
Dino Game с использованием Python.
Перед запуском игры убедитесь, что вы скачали модуль Pygame
code here
Обсудить можно в нашем чате
Перед запуском игры убедитесь, что вы скачали модуль Pygame
code here
Обсудить можно в нашем чате
Статья рекомендуется всем тем, кто проводит много времени сидя на компьютером, да и не только, потому что поддерживать своё состояние необходимо всем
Здоровье программиста
Здоровье программиста
Telegraph
Здоровье программиста
Думаю, абсолютно все программисты и не только сталкиваются с проблемами, связанными со здоровьем, в связи с работой перед монитором. В этой статье мы разберем самые частые ошибки и приведем рекомендации, как поддерживать своё здоровье даже с сидячим образом…
🐍Python (+numba) быстрее Си🚀
Главным недостатком питона принято считать его скорость. Разгонять python с переменным успехом стали чуть ли не с первых дней его существования: shedskin, psyco, unladen shallow, parakeet, theano, nuitka, pythran, cython, pypy, numba.
https://telegra.ph/Python-numba-bystree-Si-03-04
Обсудить можно в нашем чате .
Главным недостатком питона принято считать его скорость. Разгонять python с переменным успехом стали чуть ли не с первых дней его существования: shedskin, psyco, unladen shallow, parakeet, theano, nuitka, pythran, cython, pypy, numba.
https://telegra.ph/Python-numba-bystree-Si-03-04
Обсудить можно в нашем чате .
Telegraph
Python (+numba) быстрее Си
На сегодняшний день наиболее востребованными являются последние три. Cython (не путать с cpython) — довольно сильно отличается семантически от обычного питона. Фактически это отдельный язык — некий гибрид си и python. Что касается pypy (альтернативная реализация…
🖥️13 GUI-библиотек Python.🐍
📖Python поддерживает множество парадигм программирования, включая:
- объектно-ориентированную;
- императивную;
- функциональную;
- процедурную.
Графический интерфейс пользователя (GUI)
GUI это человеко-компьютерный интерфейс. Другими словами, это способ, с помощью которого люди могут взаимодействовать с компьютерами.
Он использует окна, значки, меню. Манипулировать GUI можно как с помощью мышки, так и с помощью клавиатуры.
1. Tkinter
Tkinter это набор инструментов, который может формировать GUI с помощью Python. Он позволяет вам запускать сценарии на Python в GUI-формате. Ссылка ведет на страницу с руководством по Tkinter.
2. Flexx
Многие GUI-библиотеки Python основаны на библиотеках, написанных на других языках, таких как C ++. Например, wxWidgets и libavg. Flexx создана на Python. Для отображения GUI использует веб-технологию.
3. CEF Python
Этот фреймворк нацелен на Windows, MAC OS и Linux. Основан на Google Chromium. Основное внимание в нем уделяется облегчению использования встроенного браузера в сторонних приложениях.
4. Dabo
Цель этого фреймворка – WxPython. Это трехуровневый фреймворк для разработки кросс-платформенных приложений.
5. Kivy
Kivy основан на OpenGL ES 2. У него есть собственный multi-touch для каждой отдельной платформы. Это событийно-ориентированный фреймворк, который прекрасно подходит для разработки игр.
6. Pyforms
Pyforms это фреймворк Python 2.7/3.x для разных окружений, используемый для разработки GUI приложения. В нем поощряется повторное использование кода.
7. PyGObject
С помощью PyGObject вы можете писать на Python приложения для проекта GNOME. Также можно писать приложения на Python, использующие GTK+.
8. PyQt
Qt это кросс-платформенный фреймворк. Он написан на С++. Это очень полная библиотека, включающая много инструментов и API. Широко используется во многих отраслях. Охватывает множество платформ.
9. PySide
Обёртка для Qt. PySide и PyQt отличаются тем, что последний является коммерчески доступным.
10. PyGUI
PyGUI предназначен для платформ Unix, Macintosh и Windows. Фокус этого MVC-фреймворка заключается в том, чтобы вписываться в экосистему Python с максимальной легкостью.
11. libavg
Это сторонняя библиотека, написанная на С++. Обладает следующими особенностями:
показ элементов в форме переменных Python;
система управления событиями;
таймеры;
поддержка логов.
12. PyGTK | PyGObject
«GTK+», широко используемая в Linux, является «GTK + «обёртка из» PyGTK». По сравнению с Kivy и PyQt, PyGTK очень легок для платформ Unix, Macintosh, Windows.
Этот MVC-фреймворк разработан Грегом Эвингом из университета Кентербери (Новая Зеландия). Его главный фокус – как можно более простая адаптация к экосистеме Python.
13. wxPython
Обертка кросс-платформенного GUI для Python на основе wxWidgets. Написана на С++.
🚀Обсудить тему можно в нашем <чате>.🚀
📖Python поддерживает множество парадигм программирования, включая:
- объектно-ориентированную;
- императивную;
- функциональную;
- процедурную.
Графический интерфейс пользователя (GUI)
GUI это человеко-компьютерный интерфейс. Другими словами, это способ, с помощью которого люди могут взаимодействовать с компьютерами.
Он использует окна, значки, меню. Манипулировать GUI можно как с помощью мышки, так и с помощью клавиатуры.
1. Tkinter
Tkinter это набор инструментов, который может формировать GUI с помощью Python. Он позволяет вам запускать сценарии на Python в GUI-формате. Ссылка ведет на страницу с руководством по Tkinter.
2. Flexx
Многие GUI-библиотеки Python основаны на библиотеках, написанных на других языках, таких как C ++. Например, wxWidgets и libavg. Flexx создана на Python. Для отображения GUI использует веб-технологию.
3. CEF Python
Этот фреймворк нацелен на Windows, MAC OS и Linux. Основан на Google Chromium. Основное внимание в нем уделяется облегчению использования встроенного браузера в сторонних приложениях.
4. Dabo
Цель этого фреймворка – WxPython. Это трехуровневый фреймворк для разработки кросс-платформенных приложений.
5. Kivy
Kivy основан на OpenGL ES 2. У него есть собственный multi-touch для каждой отдельной платформы. Это событийно-ориентированный фреймворк, который прекрасно подходит для разработки игр.
6. Pyforms
Pyforms это фреймворк Python 2.7/3.x для разных окружений, используемый для разработки GUI приложения. В нем поощряется повторное использование кода.
7. PyGObject
С помощью PyGObject вы можете писать на Python приложения для проекта GNOME. Также можно писать приложения на Python, использующие GTK+.
8. PyQt
Qt это кросс-платформенный фреймворк. Он написан на С++. Это очень полная библиотека, включающая много инструментов и API. Широко используется во многих отраслях. Охватывает множество платформ.
9. PySide
Обёртка для Qt. PySide и PyQt отличаются тем, что последний является коммерчески доступным.
10. PyGUI
PyGUI предназначен для платформ Unix, Macintosh и Windows. Фокус этого MVC-фреймворка заключается в том, чтобы вписываться в экосистему Python с максимальной легкостью.
11. libavg
Это сторонняя библиотека, написанная на С++. Обладает следующими особенностями:
показ элементов в форме переменных Python;
система управления событиями;
таймеры;
поддержка логов.
12. PyGTK | PyGObject
«GTK+», широко используемая в Linux, является «GTK + «обёртка из» PyGTK». По сравнению с Kivy и PyQt, PyGTK очень легок для платформ Unix, Macintosh, Windows.
Этот MVC-фреймворк разработан Грегом Эвингом из университета Кентербери (Новая Зеландия). Его главный фокус – как можно более простая адаптация к экосистеме Python.
13. wxPython
Обертка кросс-платформенного GUI для Python на основе wxWidgets. Написана на С++.
🚀Обсудить тему можно в нашем <чате>.🚀
📄Модули🐍
Программы на Python содержат тысячи, десятки тысяч и сотни тысяч строк кода (есть проекты с миллионами). В таких условиях одним файлом с кодом не обойдёшься — его нужно разбивать на части. Для получения доступа к коду, который находится в других файлах, в Python реализован механизм модулей.
Модули и импортирование
Итак, файл с кодом на Python называется модулем. Имя модуля соответствует имени файла, поэтому файлы в Python принято называть в стиле "snake_case" (отметьте иронию: Python — питон — змея — snake — snake_case). Одни модули могут использовать содержимое других, если импортируют эти другие модули с помощью инструкции
Строго говоря, в Python импортировать модули можно несколькими способами:
импортировать сам модуль
импортировать отдельные определения из модуля
импортировать всё содержимое модуля сразу
Импортирование модуля
Рассмотрим применение первого способа — импортирование модуля целиком. Главное удобство упоминания модуля по имени: глядя на код, мы сразу видим, что используемая переменная или вызываемая функция — это часть конкретного модуля.
Синтаксис импорта:
Всё просто: после ключевого слова
В модуле (файле) с именем greeting.py определим функцию
# file: greeting.py
def
А в модуле с именем main.py сделаем импорт содержимого модуля greeting.py:
# file: main.py
import
print
Импортирование модуля в таком виде делает модуль доступным по имени — в данном случае это
Импортирование отдельных определений
Синтаксис импорта:
Иногда из всего модуля нужна пара функций или переменных, а имя модуля слишком длинное, чтобы писать его каждый раз. Здесь нам может пригодиться следующий вариант использования инструкции
# file: main.py
from
print
Здесь после ключевого слова
В следующем уроке мы рассмотрим третий вариант импортирования модуля ("импорт всего содержимого") и в целом немного углубим наши познания в этой теме.
Программы на Python содержат тысячи, десятки тысяч и сотни тысяч строк кода (есть проекты с миллионами). В таких условиях одним файлом с кодом не обойдёшься — его нужно разбивать на части. Для получения доступа к коду, который находится в других файлах, в Python реализован механизм модулей.
Модули и импортирование
Итак, файл с кодом на Python называется модулем. Имя модуля соответствует имени файла, поэтому файлы в Python принято называть в стиле "snake_case" (отметьте иронию: Python — питон — змея — snake — snake_case). Одни модули могут использовать содержимое других, если импортируют эти другие модули с помощью инструкции
import.Строго говоря, в Python импортировать модули можно несколькими способами:
импортировать сам модуль
импортировать отдельные определения из модуля
импортировать всё содержимое модуля сразу
Импортирование модуля
Рассмотрим применение первого способа — импортирование модуля целиком. Главное удобство упоминания модуля по имени: глядя на код, мы сразу видим, что используемая переменная или вызываемая функция — это часть конкретного модуля.
Синтаксис импорта:
import <имя_модуля (без суффикса ".py")>Всё просто: после ключевого слова
import указываем имя модуля (файла). Но при этом суффикс .py в имени надо опустить. То есть, к примеру, для модуля с именем my_module.py в инструкции импорта достаточно прописать my_module, а полный вид инструкции будет таким: import my_module.В модуле (файле) с именем greeting.py определим функцию
say_hi и переменную name:# file: greeting.py
def
say_hi(): print('Hi!')name = 'Bob'А в модуле с именем main.py сделаем импорт содержимого модуля greeting.py:
# file: main.py
import
greeting # заметьте, расширение ".py" не указывается!(greeting.name) # => Bobgreeting.say_hi() # => Hi!Импортирование модуля в таком виде делает модуль доступным по имени — в данном случае это
greeting. К содержимому же модуля можно обратиться, как говорят, "через точку". Причём можно как получать доступ к переменным (greeting.name), так и вызывать функции модуля (greeting.say_hi()).Импортирование отдельных определений
Синтаксис импорта:
from <имя_модуля (без суффикса ".py")> import <список определений>.Иногда из всего модуля нужна пара функций или переменных, а имя модуля слишком длинное, чтобы писать его каждый раз. Здесь нам может пригодиться следующий вариант использования инструкции
import:# file: main.py
from
greeting import say_hi, name(name) # используем переменнуюsay_hi() # вызываем функциюЗдесь после ключевого слова
from указано имя модуля, а затем после ключевого слова import — имена определений из этого модуля, которые мы в дальнейшем хотим использовать напрямую (а не "через точку").В следующем уроке мы рассмотрим третий вариант импортирования модуля ("импорт всего содержимого") и в целом немного углубим наши познания в этой теме.
Micro Python — эффективная реализация Python 3 для микроконтроллеров
Английский разработчик Дэмьен Джордж (Damien George) в 2014ом году объявил об эффективной реализация Python 3 для встроенных систем с малым объёмом оперативной памяти. Разработка этой версии началась в декабре, после удачной кампании по сбору средств на выпуск Pyboard — контроллера, работающего на Питоне.
Micro Python — новая реализация языка программирования Python 3, которая должна быть правильно совместима с CPython, в то же время используя минимальное количество ОЗУ, компактный компилятор и высокую производительность в среде выполнения.
Джордж объясняет, что добиться этого удалось за счёт нескольких трюков с указателями и оптимизацией кода. В результате, Micro Python поддерживает почти весь синтаксис Python 3.4 (работа ещё продолжается), а большинство скриптов занимают гораздо меньше ОЗУ и выполняются заметно быстрее, по сравнению с CPython.
Минимальный билд под ARM умещается в 80k, а со всеми функциями под Linux — в 200k. Базовая REPL-среда требует всего 2 килобайта ОЗУ.
Дополнительно, в Micro Python встроены два режима AOT-компиляции в нативный код, есть встроенный ассемблер для написания критичных ко времени приложений на микроконтроллере.
Реализация написана на C99 ANSI C и нормально компилируется под Unix (POSIX), Mac OS X, Windows и некоторых ARM-микроконтроллерах.
Вот документация Micro Python - https://micropython-ru.readthedocs.io/ru/latest/
Английский разработчик Дэмьен Джордж (Damien George) в 2014ом году объявил об эффективной реализация Python 3 для встроенных систем с малым объёмом оперативной памяти. Разработка этой версии началась в декабре, после удачной кампании по сбору средств на выпуск Pyboard — контроллера, работающего на Питоне.
Micro Python — новая реализация языка программирования Python 3, которая должна быть правильно совместима с CPython, в то же время используя минимальное количество ОЗУ, компактный компилятор и высокую производительность в среде выполнения.
Джордж объясняет, что добиться этого удалось за счёт нескольких трюков с указателями и оптимизацией кода. В результате, Micro Python поддерживает почти весь синтаксис Python 3.4 (работа ещё продолжается), а большинство скриптов занимают гораздо меньше ОЗУ и выполняются заметно быстрее, по сравнению с CPython.
Минимальный билд под ARM умещается в 80k, а со всеми функциями под Linux — в 200k. Базовая REPL-среда требует всего 2 килобайта ОЗУ.
Дополнительно, в Micro Python встроены два режима AOT-компиляции в нативный код, есть встроенный ассемблер для написания критичных ко времени приложений на микроконтроллере.
Реализация написана на C99 ANSI C и нормально компилируется под Unix (POSIX), Mac OS X, Windows и некоторых ARM-микроконтроллерах.
Вот документация Micro Python - https://micropython-ru.readthedocs.io/ru/latest/
Примеры проектов по машинному обучению — 10 лучших
https://teletype.in/@python_lounge/top10mlproject
Обсудить можно в нашем чате
https://teletype.in/@python_lounge/top10mlproject
Обсудить можно в нашем чате
Teletype
Примеры проектов по машинному обучению — 10 лучших
Обучение искусственного интеллекта — задача непростая, но затраченные усилия сполна окупятся невероятными результатами, которых можно...