python_practics
5.28K subscribers
1.85K photos
205 videos
119 files
60 links
Python - обучающие материалы, полезные советы и статьи.

Админ, сотрудничество, реклама: @seniorFrontPromo, @maria_seniorfront

Купить рекламу: https://telega.in/c/python_practics
Download Telegram
Рисуем милого пёсика на модуле turtle

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics
9🔥1💩1
Выявление проблем в log-файлах с помощью аналитики

Log-файлы систематически записывают хронологию событий, происходящих в системе (или приложение). Это может быть что угодно: от записи о запуске программы до детальной информации об ошибках и предупреждениях. Для нас log-файлы — это не просто дневники событий, а очень хороший инструмент для диагностики и устранения проблем.

Автор часто сталкивался с ситуациями, когда правильный анализ этих файлов помогал не только обнаружить и устранить сбои в работе программ, но и предотвратить потенциальные проблемы, еще до того как они проявились.

Log-файлы содержат подробные записи о событиях и ошибках, которые происходят в приложении или системе. Анализируя эти записи, можно точно определить, в какой момент и по какой причине возникла ошибка, также можно отследить последовательность событий, которая привела к ошибке.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics
👍52🔥1
Когда всё-таки придумал как пофиксить то баг

#мемчики

@python_practics
❤‍🔥31😁31
Learning Ray: Flexible Distributed Python for Machine Learning

Начните работать с Ray - фреймворком распределенных вычислений с открытым исходным кодом, который упрощает процесс масштабирования вычислительных нагрузок на Python. Из этой практической книги программисты на Python, инженеры по обработке данных и специалисты по исследованию данных узнают, как использовать Ray локально и создавать вычислительные кластеры. Вы сможете использовать Ray для структурирования и выполнения программ машинного обучения в масштабе.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics
👍6🔥1
Что выведет данный код?
print('{}{}'.format(True, -1, +0))
Anonymous Quiz
31%
True-1
5%
True+1
20%
True-1+0
45%
Error
👍4
Методика портирования пакетов Python в операционную систему «Нейтрино»

Многие расширения (модули) Python поставляются в виде платформонезависимого байт-кода и могут быть использованы в системах с любой архитектурой. Однако, в некоторых случаях расширения поставляются в виде Py-исходников лишь частично. Например, часть внутренних функций может быть реализована на Си и для обеспечения работоспособности всего расширения потребуется их предкомпиляция для каждой требуемой архитектуры. В контексте ОС «Нейтрино» перечень последних достаточно широк.

В статье автор рассмотрел общий подход к портированию Python-расширений. Для примера автор взял NumPy, чей жизненный путь проходит следующие стадии: нативный Pyhton код →трансляция в Си (Cython) → компиляция → запаковка результатов с wrapper-ами для Python.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics
👍51🔥1
Внимание! - Вопрос!

В каких случаях можно обработать SyntaxError?

Ошибка синтаксиса возникает, когда синтаксический анализатор Python сталкивается с участком кода, который не соответствует спецификации языка и не может быть интерпретирован. Поскольку, в случае синтаксической ошибки в главном модуле, она возникает до начала выполнения программы и не может быть перехвачена, учебник для начинающих в документации языка Python даже разделяет синтаксические ошибки и исключения. Однако SyntaxError – это тоже исключение, которое наследуется от Exception, и существуют ситуации, когда оно может возникнуть во время исполнения и быть обработано, а именно:

1. ошибка синтаксиса в импортируемом модуле;
2. ошибка синтаксиса в коде, который представляется строкой и передаётся функции eval или exec.


#вопросы_из_собеседований

@python_practics
👍17🔥2👏21
Рисуем красивый пейзаж на модуле turtle

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics
🔥7🤔21
Цепочка функций

Этот код предоставляет возможность вызвать несколько функций в одной строке.

#полезные_сниппеты

@python_practics
🤯143🔥1
Задача:

Учитывая двумерный массив целых чисел, верните совмещенную версию массива со всеми целыми числами в отсортированном (по возрастанию) порядке.

Пример:

   [[3, 2, 1], [4, 6, 5], [], [9, 7, 8]] --> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9].


#задачник

@python_practics
👍8