Python для начинающих
1.06K subscribers
302 photos
3 videos
232 files
62 links
Python для начинающих
Download Telegram
Как устроены простые блокчейн-приложения на Python.
# Как устроены простые блокчейн-приложения на Python

Вы когда-нибудь задумывались о том, как работает загадочный блокчейн? Это понятие у всех на слуху, чаще всего в контексте криптовалют, но сам механизм можно использовать для самых разных задач. Сегодня мы разберем, как устроен простейший блокчейн и создадим базовую реализацию на Python. Вы удивитесь, как это просто и элегантно!

---

### Что такое блокчейн, если совсем просто?

Блокчейн — это структура данных. Представьте цепочку, где каждый «звено» (блок) связано с предыдущим. У каждого блока есть набор данных, временная метка и уникальная подпись — хэш. Особенность в том, что хэш текущего блока включает хэш предыдущего. Это создает прочные связи между блоками, и любое изменение в одном из них ломает всю цепочку. Именно поэтому блокчейн считается крайне надежным.

---

### Как устроим наш блокчейн?

Будем реализовывать цепочку блоков, где каждый блок хранит:
1. Данные (например, сообщение).
2. Временную метку создания.
3. Хэш предыдущего блока.

Для работы нам понадобится модуль hashlib для создания хэшей и модуль datetime для работы с временными метками. Сначала создадим блок, а затем — всю цепочку.

---

### Начнем писать код: создаем блок

import hashlib
import datetime

class Block:
def __init__(self, data, previous_hash):
self.timestamp = datetime.datetime.now()
self.data = data
self.previous_hash = previous_hash
self.hash = self.calculate_hash()

def calculate_hash(self):
block_string = str(self.timestamp) + self.data + self.previous_hash
return hashlib.sha256(block_string.encode()).hexdigest()


Здесь класс Block принимает данные и хэш предыдущего блока. Метод calculate_hash создает хэш текущего блока на основе временной метки, данных и предыдущего хэша. Мы используем алгоритм SHA-256, который генерирует 64-символьную строку, уникальную для содержимого блока.

---

### Теперь — цепочка блоков

Добавим класс Blockchain, который будет управлять цепочкой блоков.

class Blockchain:
def __init__(self):
self.chain = [self.create_genesis_block()]

def create_genesis_block(self):
return Block("Genesis Block", "0")

def add_block(self, data):
last_block = self.chain[-1]
new_block = Block(data, last_block.hash)
self.chain.append(new_block)

def is_chain_valid(self):
for i in range(1, len(self.chain)):
current = self.chain[i]
previous = self.chain[i - 1]

if current.hash != current.calculate_hash():
return False
if current.previous_hash != previous.hash:
return False
return True


Что здесь происходит:
1. Метод create_genesis_block создает первый блок, называемый генезис-блоком. У него нет предшественника, поэтому его "предыдущий хэш" равен нулю ("0").
2. Метод add_block добавляет новый блок, который "ссылается" на последний созданный.
3. Метод is_chain_valid проверяет целостность цепочки. Если данные или хэш были изменены, возвращается False.

---

### Проверим наш блокчейн

А теперь — магия: создадим свой блокчейн и добавим в него несколько блоков.

my_blockchain = Blockchain()

print("Adding blocks...")
my_blockchain.add_block("First block data")
my_blockchain.add_block("Second block data")
my_blockchain.add_block("Third block data")

print("Blockchain validation:", my_blockchain.is_chain_valid())


Выводит блоки и их валидность:
Adding blocks...
Blockchain validation: True


Если мы попробуем вручную подменить данные в одном из блоков и снова вызвать is_chain_valid, цепочка тут же окажется недействительной — сработает защита.

---

### Что дальше?

Наш блокчейн невероятно простой, но именно с таких минималистичных решений начинается работа с этой технологией.
В реальных блокчейнах добавляются другие механизмы — например, консенсус, подписи транзакций, шифрование и работа с распределенными узлами.

Если вас вдохновила идея, поэкспериментируйте! Добавьте в класс Block больше данных или создайте функцию, которая визуализирует цепочку. Благодаря Python можно быстро создать даже сложные прототипы.

Что скажете? Хранимые данные, защищенность и простота разработки — вот что делает блокчейн таким интересным инструментом. Для небольших проектов или учебных целей это просто находка!
👍2
Работа с GIS-данными и картами с помощью библиотеки GeoPandas.
Работа с GIS-данными и картами с помощью библиотеки GeoPandas

Всем привет! Сегодня поговорим об одном из наиболее интересных применений Python — манипуляции с географическими данными. Если вы всегда мечтали работать с картами, визуализировать геоданные или анализировать пространственную информацию, то библиотека GeoPandas создана для вас. Эта мощная надстройка над Pandas позволяет легко работать с геообъектами, оперируя ими словно обычными табличными данными.

Готовы отправиться в удивительное путешествие по миру GIS с помощью Python? Тогда к делу!

---

### Что такое GeoPandas?

Если вы работали с Pandas, то знаете, насколько эта библиотека удобна для работы с таблицами. GeoPandas развивает эту удобство в сторону работы с пространственными данными (точками, линиями, полигонами и прочими геометрическими объектами). Вдобавок она "под капотом" использует такие мощные инструменты, как GDAL, Fiona и Shapely, позволяя читать, обрабатывать и анализировать файлы форматов Shapefile, GeoJSON и других GIS-данных.

---

### Простое начало — создаем геоданные

Давайте начнем с минимального примера. Для работы с GeoPandas нужно установить библиотеку (если еще не сделали этого):

pip install geopandas


Теперь создадим простой набор точек, чтобы понять основные принципы:

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# Координаты точек
coords = [(37.6173, 55.7558), (30.5234, 50.4501), (-0.1278, 51.5074)] # Москва, Киев, Лондон
cities = ['Moscow', 'Kyiv', 'London']

# Создаем GeoDataFrame
geometry = [Point(xy) for xy in coords]
geo_df = gpd.GeoDataFrame({'city': cities, 'geometry': geometry})

print(geo_df)


Результат покажет таблицу с именами городов и их представлением в формате геометрии (POINT). Это лишь начало. GeoPandas позволяет вам визуализировать эти данные прямо на карте — всего в одну строчку:

geo_df.plot();


---

### Работа с реальными данными

Теперь давайте загрузим настоящий набор данных. GeoPandas поддерживает чтение множества форматов — например, Shapefile, GeoJSON. Вот пример загрузки GIS-данных:

# Чтение данных из GeoJSON
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

# Выведем первые несколько строк
print(world.head())


Данный набор данных содержит границы стран и базовую информацию, вроде их населения и континентов. Давайте отфильтруем и отобразим страны Европы:

europe = world[world['continent'] == 'Europe']
europe.plot(color='lightblue', edgecolor='black');


Благодаря этим строкам кода, вы можете получить простейшую визуализацию Европы.

---

### Пространственные операции

GeoPandas поддерживает мощные геометрические операции. Например, вы можете считать расстояние между объектами, объединять зоны или находить пересечения. Вот пример нахождения пересечения двух областей (полигонов):

from shapely.geometry import Polygon

# Создаем два полигона
poly1 = Polygon([(0, 0), (2, 0), (2, 2), (0, 2)])
poly2 = Polygon([(1, 1), (3, 1), (3, 3), (1, 3)])

# Найдем пересечение
intersection = poly1.intersection(poly2)

print(intersection)


Результат покажет общий участок между двумя полигонами, который можно также визуализировать.

---

### Визуализация данных

GeoPandas отлично интегрируется с Matplotlib, что позволяет создавать крутые карты. Например, визуализируем плотность населения по странам:

import matplotlib.pyplot as plt

# Добавим новую колонку "плотность населения"
world['pop_density'] = world['pop_est'] / world['area']

# Сделаем карту с градиентом плотности
world.plot(column='pop_density', cmap='OrRd', legend=True)
plt.title('Population Density')
plt.show()


Эта карта мгновенно покажет вам в каких регионах плотность населения выше, а где не так много людей. Гармония данных и визуала!

---

### Заключение

GeoPandas — это незаменимый инструмент, если вы хотите работать с пространственными данными.
👍1
Она объединяет мощь Python, геометрии и визуализации, значительно упрощая работу с картами и геоданными.

Попробуйте сами! В одном GeoDataFrame вы можете объединить координаты, атрибуты объектов, произвести пространственные вычисления и вывести свою уникальную карту. Python становится проводником в мир необычных задач, и GeoPandas — отличный инструмент на этом пути. ‍🚀
🔥4
Настройка Jenkins для непрерывной интеграции с Python.
Настройка Jenkins для непрерывной интеграции с Python

Без автоматизации современная разработка — что корабль без капитана в шторм. Ты можешь быть талантливым разработчиком, но без автоматизированных процессов легко утонуть в ручных задачах. Сегодня я расскажу, как настроить Jenkins для непрерывной интеграции (CI) в ваших Python-проектах. Мы пройдем через весь процесс шаг за шагом, чтобы ваш код автоматически тестировался и деплоился, пока вы спите или пьёте кофе.

---

### Зачем нужен Jenkins?
Jenkins — это open-source сервер для автоматизации. Представьте, что после каждого вашего коммита система автоматически проверяет, нет ли ошибок в коде, запускает тесты и, возможно, даже разворачивает приложение на сервере. Это экономит кучу времени и предотвращает «забытые тесты» или сломанные сборки.

---

### Шаг 1: Установка Jenkins
Для начала нужно установить Jenkins. На официальном сайте есть подробные инструкции для всех популярных операционных систем, поэтому этот этап мы пропустим. Убедитесь, что Jenkins запущен и доступен по адресу http://localhost:8080 (или другому, если вы изменили порт).

---

### Шаг 2: Установка плагинов
После установки переходим в интерфейс Jenkins. Заходим в "Управление Jenkins" → "Управление плагинами". Здесь вам потребуется установить следующие плагины:

- Git Plugin — для работы с репозиторием.
- Pipeline Plugin — для настройки процессов CI/CD.
- (по необходимости) Python Plugin — для управления Python-средой.

После установки перезапускаем Jenkins.

---

### Шаг 3: Настройка проекта
Теперь создадим первый проект. Нажимаем «Создать новую задачу», выбираем Pipeline и задаем имя. После этого мы попадем в меню настройки проекта.

---

### Шаг 4: Настройка Jenkins Pipeline для Python
Pipeline — это набор инструкций, описанных в файле Jenkinsfile. Он управляет процессами CI/CD. Вот пример Jenkinsfile, который подойдет для типичного Python-проекта:

pipeline {
agent any
stages {
stage('Clone Repository') {
steps {
git 'https://github.com/your-repo/example-python-project.git'
}
}
stage('Set Up Environment') {
steps {
sh 'python3 -m venv venv'
sh './venv/bin/pip install -r requirements.txt'
}
}
stage('Run Tests') {
steps {
sh './venv/bin/pytest tests/'
}
}
}
}


#### Что здесь происходит?
1. Clone Repository — Jenkins клонирует ваш репозиторий (замените your-repo на ваш URL).
2. Set Up Environment — создается виртуальная среда Python и устанавливаются зависимости из файла requirements.txt.
3. Run Tests — запускаются тесты, чтобы убедиться, что всё работает.

Скопируйте этот файл в корень репозитория как Jenkinsfile.

---

### Шаг 5: Подключение репозитория
В настройках вашего Pipeline-проекта в Jenkins укажите путь к репозиторию. Если он находится на GitHub, используйте токен безопасности для чтения репозитория.

---

### Шаг 6: Запуск и проверка
Сохраните изменения и запустите задачу вручную через интерфейс Jenkins. Если всё настроено правильно, вы увидите, как каждое действие выполняется пошагово. На этапе Run Tests Jenkins выведет результаты тестов и сообщит, если что-то пошло не так.

---

### Шаг 7: Настройка автоматического запуска
Чтобы Jenkins сам запускал задачу при каждом новом коммите, настройте webhook в репозитории. Для GitHub это делается в разделе Settings → Webhooks. Укажите URL Jenkins: http://your-jenkins-url/github-webhook/.

---

### Бонус: Docker для изоляции
Если ваш проект требует сложных зависимостей, то можно настроить Jenkins для работы с Docker-контейнерами.
👍1
Например:

pipeline {
agent {
docker {
image 'python:3.10'
}
}
stages {
stage('Run Tests') {
steps {
sh 'pip install -r requirements.txt'
sh 'pytest tests/'
}
}
}
}


Контейнер с заданным образом Python будет автоматически развернут Jenkins, а после завершения работы удален.

---

### Итог
Теперь у вас есть базовая настройка Jenkins для Python-проекта. Этот процесс можно усложнить: добавить деплой на сервер, статический анализ кода или другие этапы. Но даже на этом этапе вы уже на шаг ближе к автоматизации всего процесса разработки!

Удачи в работе с Jenkins! 🚀
👍2
Как использовать OpenAI GPT для создания интеллектуальных приложений.
Как использовать OpenAI GPT для создания интеллектуальных приложений

Искусственный интеллект перестал быть чем-то из области фантастики. Сегодня у вас есть возможность использовать мощь OpenAI GPT для создания приложений, которые понимают текст, генерируют осмысленные ответы, пишут статьи и даже помогают с кодированием. В этой статье я расскажу, как подключить GPT к своему приложению на Python и шаг за шагом разберу основные аспекты работы с ним.

### Начнем с подключения к API OpenAI

Первым делом необходимо зарегистрироваться на платформе OpenAI и получить API-ключ. Этот ключ понадобится для взаимодействия с моделью GPT. Ниже пример минимального кода для работы с их API:

import openai

# Укажите ваш API-ключ
openai.api_key = 'your-api-key-here'

# Пример запроса к модели GPT
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Что такое Python?"}
]
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])


Этот код отправляет запрос к модели ChatGPT и возвращает ответ. А теперь разберемся, какие интересные функции можно на этом построить.

---

### Идея 1: Chatbot — помощник для ваших нужд

Создание интеллектуального помощника — это классическая идея. GPT позволяет адаптировать свои ответы под конкретные задачи. Например, можно сделать бота, который рассказывает анекдоты, объясняет научные термины простым языком или даже консультирует по программированию.

Пример: бот для упрощенного объяснения сложных концепций.

def explain_concept(query):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "Объясняй сложные концепции понятным языком."},
{"role": "user", "content": query}
]
)
return response['choices'][0]['message']['content']

# Использование
print(explain_concept("Что такое рекурсия?"))


---

### Идея 2: Генерация текстов и идей

GPT может быть вашим личным копирайтером. Например, если вам нужно сгенерировать описание продукта или написать маркетинговый текст, вы можете написать простой скрипт:

def generate_description(product_name, audience):
prompt = f"Напиши описание для продукта '{product_name}', ориентированное на аудиторию: {audience}."
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response['choices'][0]['message']['content']

# Пример использования
print(generate_description("умные часы", "люди старшего возраста"))


---

### Идея 3: Улучшение пользовательского опыта

GPT может анализировать отзывы пользователей, предлагать улучшения или даже генерировать ответы от имени поддержки. Например, создать бота для автоматических ответов на отзывы клиентов:

def reply_to_feedback(feedback):
prompt = f"На отзыв клиента сформулируй вежливый и информативный ответ: {feedback}"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response['choices'][0]['message']['content']

# Пример использования
print(reply_to_feedback("Ваш сервис слишком медленный. Можно что-то сделать?"))


---

### Важные заметки при работе с OpenAI GPT

1. Ограничения модели. GPT хорош в понимании текста, но он не знает всего и может иногда придумывать факты. Если вы строите на его базе продукт, убедитесь в наличии дополнительной проверки данных.
2. Стоимость запросов. Использование API не бесплатное, поэтому оптимизируйте запросы. Например, передавайте только необходимую информацию.
3. Контроль тона и стиля. Модель чувствительна к инструкциям, которые вы задаете.
Тщательно продумывайте роль ассистента (например, "Будь забавным", "Рассказывай нейтрально").

---

### Перспективы использования

OpenAI GPT отлично подходит для самых разных приложений: виртуальные ассистенты, автогенерация контента, анализ данных, персонализация пользовательского опыта. И главное — с его помощью можно создавать уникальные продукты, используя лишь простые библиотеки Python.

Попробуйте интегрировать GPT в свои идеи, и вы, возможно, будете удивлены, как быстро это вытянет ваш проект на новый уровень!
Разработка приложений реального времени на Python с использованием WebSocket.
---
# Разработка приложений реального времени на Python с использованием WebSocket

Когда дело доходит до разработки приложений реального времени, Python становится настоящим спасителем. Чат-боты, онлайн-игры, биржевые терминалы, системы уведомлений и многое другое — все это требует мгновенного обмена данными между клиентом и сервером. И вот тут в дело вступает WebSocket — мощный протокол, позволяющий передавать данные в режиме реального времени.

Сегодня я расскажу, как настроить и использовать WebSocket в Python, объясняя все на живых примерах. Также познакомлю вас с замечательной библиотекой — websockets, которая делает работу с этим протоколом не только легкой, но и по-настоящему приятной.

---

### Что такое WebSocket и зачем он нужен?

По умолчанию, для передачи данных между клиентом и сервером HTTP использует парадигму "запрос-ответ". Клиент отправляет запрос — сервер отвечает. Однако для приложений реального времени такой подход неэффективен: наличие задержки между запросом клиента и ответом сервера, постоянное создание новых подключений — все это создает избыточную нагрузку.

WebSocket решает эту проблему, устанавливая одно соединение, которое остается открытым на протяжении всей сессии. Клиент и сервер могут свободно общаться друг с другом "на равных", что позволяет мгновенно отправлять данные.

---

### Основы работы с WebSocket на Python

Для начала, давайте настроим простой сервер на websockets. Эта библиотека позволяет создавать легковесные серверы, идеально подходящие для приложений реального времени.

1. Установка библиотеки
Для начала установим модуль:
  
pip install websockets


2. Пример сервера WebSocket
Вот простой сервер, который отвечает клиенту "Hello, Client!" на каждое принимаемое сообщение:

  
import asyncio
import websockets

async def echo_server(websocket, path):
async for message in websocket:
print(f"Received: {message}")
await websocket.send("Hello, Client!")

start_server = websockets.serve(echo_server, "localhost", 12345)

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(start_server)
asyncio.get_event_loop().run_forever()


Этот код делает следующее:
- Создает сервер по адресу localhost:12345.
- Обрабатывает входящие сообщения, отправляя ответ обратно клиенту.
- Сервер всегда находится в состоянии ожидания новых подключений.

3. Пример клиента WebSocket
Теперь напишем клиент, который соединяется с сервером и отправляет сообщение:

  
import asyncio
import websockets

async def echo_client():
uri = "ws://localhost:12345"
async with websockets.connect(uri) as websocket:
await websocket.send("Hello, Server!")
response = await websocket.recv()
print(f"Server says: {response}")

asyncio.run(echo_client())


Этот код подключается к серверу, отправляет сообщение и выводит его ответ.

---

### Расширяем функциональность

Теперь давайте немного усложним пример и создадим приложение чата. Сервер будет пересылать сообщения между всеми подключенными клиентами.

1. Сервер чата
На стороне сервера нам нужно хранить всех подключенных пользователей и передавать сообщения каждому из них:

  
connected_clients = set()

async def chat_server(websocket, path):
connected_clients.add(websocket)
try:
async for message in websocket:
for client in connected_clients:
if client != websocket:
await client.send(message)
finally:
connected_clients.remove(websocket)


Этот сервер:
- Хранит активные подключения в connected_clients.
- Отправляет сообщение всем клиентам, кроме отправителя.

2.
👍2
Клиент для чата
Клиенты будут отправлять сообщения на сервер и отображать сообщения других пользователей:

  
async def chat_client():
uri = "ws://localhost:12345"
async with websockets.connect(uri) as websocket:
while True:
user_input = input("You: ")
await websocket.send(user_input)
response = await websocket.recv()
print(f"Friend: {response}")

asyncio.run(chat_client())


Теперь у нас есть полноценное приложение для общения в реальном времени!

---

### Преимущества и ограничения

Почему стоит использовать WebSocket?
- Постоянное соединение.
- Двусторонняя передача данных.
- Низкая задержка.

Однако, несмотря на преимущества, стоит помнить о некоторых ограничениях:
- WebSocket может быть избыточным для приложений, где нет строгих требований к мгновенной передаче данных.
- Управление соединениями требует ресурсов сервера.

---

WebSocket — это невероятный инструмент для создания интерактивных приложений. С помощью Python и библиотеки websockets вы можете буквально за несколько строк кода создавать мощные приложения реального времени. Хотите онлайн-игры, уведомления или системы мониторинга? Все это всего в нескольких строчках кода. Главное — начать экспериментировать!
👍3
Создание приложений виртуальной реальности с использованием Python и Unity.
### Создание приложений виртуальной реальности с использованием Python и Unity

Привет, друзья! Виртуальная реальность (VR) уже давно перестала быть чем-то далеким и фантастическим — сегодня создание своих VR-приложений доступно каждому, кто готов немного углубиться в программирование. Сегодня я расскажу, как Python, любимый многими, удивительно гармонично сочетается с Unity, одним из самых популярных инструментов для разработки игр и VR, несмотря на то, что Unity изначально работает с C#. Готовы? Тогда погружаемся в этот технологический мир!

#### Python и Unity: как они работают вместе?

Unity базируется на своем встроенном языке — C#. Python вроде не из их компании, но благодаря специальным библиотекам и подходам они могут подружиться. Одним из самых частых способов интеграции Python и Unity является использование пакета Pythonnet, который позволяет запускать код Python внутри приложений на .NET.

Еще один популярный инструмент — Unity-Python Integration (например, с использованием IronPython или внешних скриптов Python для дополнительной логики). Это помогает Python выступать в роли "мозга" для вашего VR-приложения: он может обрабатывать данные, управлять взаимодействиями и даже использовать мощные библиотеки вроде NumPy для расчётов или OpenCV для обработки изображений.

#### Что может Python в VR?

Python замечательно справляется с такими задачами, как:
- Прототипирование приложений. Хотите быстро обработать данные пользовательского взаимодействия в своей VR-среде? Python спасет.
- Анализ данных: извлечь данные отслеживания движения, распознавание жестов или сбор статистики о взаимодействиях пользователя.
- Генерация контента: например, использовать алгоритмическую генерацию ландшафтов на основе математических моделей в Python.
- Построение систем искусственного интеллекта (AI): подключите машинное обучение с помощью TensorFlow или PyTorch.

#### Как все это воплотить?

Рассмотрим пример интеграции Python и Unity на практике. Пусть мы хотим создать простой VR-прототип, где Python обрабатывает ввод данных, а Unity отображает их в трехмерной среде.

##### 1. Установка Pythonnet
Сначала поставим Pythonnet:
pip install pythonnet


##### 2. Настройка проекта Unity
В Unity создайте проект с 3D-шаблоном и добавьте базовые объекты: например, VR-камеру и пару UI-объектов для отображения данных.

##### 3. Интеграция Python кода
Здесь небольшой скрипт на Python для обработки событий:
import random

def generate_random_coordinates():
x = random.uniform(-5, 5)
y = random.uniform(-5, 5)
z = random.uniform(-5, 5)
return x, y, z


##### 4. Использование Python-классов в Unity
Далее потребуется написать скрипт C# в Unity для работы с Python-кодом через Pythonnet:
using Python.Runtime;
using UnityEngine;

public class PythonIntegration : MonoBehaviour
{
void Start()
{
using (Py.GIL())
{
dynamic pyScript = Py.Import("your_python_script_name");
var coords = pyScript.generate_random_coordinates();
Debug.Log($"Coordinates generated by Python: {coords}");
}
}
}

Не забудьте сохранить свой Python-скрипт рядом с исполняемым файлом Unity (`your_python_script_name.py`).

##### 5. Запуск в VR
После интеграции вышеописанного кода, добавьте генерацию объектов в Unity на основе координат и запустите всё в VR-среде. Например, можно привязать появление объектов к результатам из функции generate_random_coordinates.

#### Пару советов напоследок

1. Если ваш проект сложный или использует Python для интенсивных расчетов, рассмотрите создание отдельного Python-сервера, который будет взаимодействовать с Unity через API (например, через WebSocket или REST).
2. Unity уже включает в себя плагины для VR, такие как Oculus Integration или SteamVR Plugin, так что смело добавляйте их в проект.

#### Заключение

Python и Unity вместе открывают огромные возможности для творчества.
Используя Python для обработки данных, логики и автоматизации, можно сэкономить время и сосредоточиться на создании увлекательных опытов для пользователей VR. Конечно, потребуется немного усилий для интеграции языков, но результат стоит того. Экспериментируйте, пробуйте новое и заходите в мир VR с Python!
Основы создания чат-ботов на платформах Viber и Messenger.
Основы создания чат-ботов на платформах Viber и Messenger

Сегодня мир все больше переходит в формат общения через мессенджеры, и это открывает огромные возможности для разработчиков. Чат-боты стала неотъемлемой частью клиентского взаимодействия: они консультируют, принимают заказы, развлекают и экономят ресурсы компаний. В этом посте мы разберем ключевые этапы создания чат-ботов для двух популярных платформ — Viber и Messenger — с использованием языка Python. Вас ждут простые примеры и полезные инструменты, которые помогут начать буквально через несколько минут.

### Как это работает?

Чат-бот ведет общение с пользователем через платформу мессенджера. Вы предоставляете ему некий интеллект (например, через заранее заданные сценарии или даже через интеграцию с AI), подключаете его к API мессенджера, и — вуаля! — он готов отвечать на запросы пользователей.

Платформы Messenger и Viber предоставляют официальные API (и SDK), которые позволяют создавать таких ботов. Для работы с ними нужно зарегистрировать своего бота на платформе, получить ключи API и настроить взаимодействие через вебхуки.

---

### Шаг 1. Устанавливаем инструменты

Первое, что вам понадобится для начала разработки, — это Python и несколько популярных библиотек:

1. Flask для создания веб-сервера (хендлеров запросов от платформ).
2. requests для взаимодействия с API.
3. pyngrok для быстрого туннелирования запросов с платформы к вашему локальному серверу.

Установите их с помощью pip:
pip install flask requests pyngrok


Чтобы взаимодействовать с мессенджерами, вам также нужно зарегистрироваться на их платформах (Viber Developers или Facebook Developers), создать приложение и получить токен вашего бота.

---

### Шаг 2. Настройка вебхуков

Оба мессенджера используют вебхуки — это механизмы, которые позволяют платформе отправлять запросы на ваш сервер (например, когда пользователь отправляет сообщение, мессенджер уведомляет ваш сервер через вебхук).

Пример настройки вебхука для Viber:
import requests

viber_token = "YOUR_VIBER_TOKEN"
webhook_url = "https://your-ngrok-url/viber-webhook"

response = requests.post(
"https://chatapi.viber.com/pa/set_webhook",
json={"url": webhook_url},
headers={"X-Viber-Auth-Token": viber_token}
)
print(response.json())


---

### Шаг 3. Создаем бота

Теперь перейдем к коду.