NEAT-Python — это библиотека, реализующая NEAT на языке программирования Python. Она обеспечивает легкую и гибкую возможность использования эволюционного подхода NEAT для разнообразных задач, включая классификацию.

NEAT также позволяет удобно определять морфологические модели нейронов. Эти модели могут быть смоделированы с помощью интерфейса с симулятором NEURON [Carnevale2004] или могут быть проанализированы двумя классическими методами:

▫️(i) метод разделения переменных [Major1993] для
получения ядер импеданса в виде суперпозиция экспоненциальных величин
▫️(ii) метод Коха для вычисления импедансов с линеаризованными ионными каналами аналитически в частотной области [Koch1985].

Кроме того, NEAT реализует фреймворк нейронного дерева оценки [Wybo2019] и связанный с ним симулятор C++ для анализа независимости от субъединиц.

Ставится командой pip install neatdend
Документация и примеры кода здесь

Scrapy - это быстрый высокоуровневый фреймворк для веб-сканирования и веб-скрейпинга. Сканируйте веб-сайты и извлекайте структурированные данные с их страниц. Его можно использовать для: широкий спектр целей, от интеллектуального анализа данных до мониторинга и автоматизированного тестирования.

Основными возможностями Scrapy являются:

🔴 автоматическая обработка запросов и ответов с использованием асинхронности;
🔴 извлечение данных из HTML и XML документов с помощью XPath и CSS-селекторов;
🔴 эффективная обработка веб-форм и управление сессиями;
🔴 расширяемость за счёт огромного количества плагинов, упрощающих разработку и настройку веб-пауков.

Ставится командой ⚙️ pip install scrapy
Документация и примеры кода здесь

🎓 Задача по Python #48

Описание:

Создайте функцию infinite(lst, tries), которая будет проходиться по элементам списка lst (целые числа) заданное количество раз (tries) циклически.
Один раз - один элемент списка.
После вывода последнего значения последовательности процедура начнется с самого начала.

Пример:

Если в списке 2 элемента, а функция получила значение 3, то сначала выведется первый объект, потом последний, а потом опять первый.
Результат работы функции представьте в виде строки, состоящей из tries количества символов.

Для решения задачи нужно использовать функцию cycle() из модуля itertools. Она перебирает последовательность циклически, а по мере достижения последнего элемента начинает заново.

Решение:

from itertools import cycle


def infinite(lst, iterations):
result = ''
iter_lst = cycle(lst)
if lst:
for symbol in range(iterations):
result += str(next(iter_lst))
return result


# Тесты
print(infinite([2, 5, 8], 7))
print(infinite([], 1000))
print(infinite([7], 4))

Свой вариант решения в комментарии 💬

#задачи

⌨️ Как создать веб-приложение на Python?

1. Выбор фреймворка:
Для начала работы над веб-приложением необходимо выбрать подходящий фреймворк.
Python предлагает множество вариантов, среди которых наиболее популярными являются:

🔺Django
🔺Flask
🔺Pyramid

После выбора фреймворка установите его с помощью пакетного менеджера pip (команды представлены на картинке).

2. Следующим шагом является определение структуры вашего веб-приложения.
Разбейте его на составные части, такие как:

🔺Модели (для работы с данными)
🔺Представления (для обработки запросов и формирования ответов)
🔺Шаблоны (для отображения информации)
🔺Стили и скрипты (для внешнего вида и интерактивности)

3. Теперь приступите к реализации функционала вашего веб-приложения. Для этого:

🔺Создайте модели для работы с данными, используя возможности выбранного фреймворка.
🔺Реализуйте представления, которые будут обрабатывать запросы пользователей и формировать ответы на основе моделей и шаблонов.
🔺Создайте шаблоны, которые будут отображать информацию пользователю с использованием данных из представлений.
🔺Добавьте стили и скрипты для улучшения внешнего вида и интерактивности вашего веб-приложения.

4. После завершения разработки и тестирования вашего веб-приложения необходимо опубликовать его в интернет.

Для этого выберите подходящий хостинг и выполните деплой вашего приложения согласно инструкциям хостинг-провайдера и документации фреймворка.

Готово!
Ваше первое веб приложение на Python работает и доступно в сети интернет.

▶️ Следующие видеоуроки могут вам помочь:
— Django за 1 час
— Создание сайта за 10 минут
— Как опубликовать сайт в интернет?

Celery - Celery нужна для работы с фоновыми задачами. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений.

Очереди задач используются в качестве механизма для распределения работы между потоками или машины.

Celery общается через сообщения, обычно через брокера для посредничества между клиентами и работниками. Чтобы инициировать задачу, клиент ставит message в очереди, затем брокер доставляет сообщение рабочему процессу.

Ставится командой ⚙️ pip install celery
Документация и примеры кода здесь

🎓 Задача по Python #49

Описание:

Напишите функцию sum_range(start, end), которая суммирует все целые числа от значения «start» до величины «end» включительно.
Если пользователь задаст первое число большее чем второе, просто поменяйте их местами.

При решении удобно воспользоваться встроенными функциями range() и sum().

Решение:

def sum_range(start, end):
if start > end:
end, start = start, end
return sum(range(start, end + 1))

# Тесты
print(sum_range(2, 12))
print(sum_range(-4, 4))
print(sum_range(3, 2))

Результат выполнения:

77
0
5

Свой вариант решения в комментарии 💬

#задачи

Requests - одна из самых популярных общедоступных библиотек Python. Ее цель – сделать HTTP-запросы более простыми и удобными для восприятия. Библиотека Requests имеет лицензию Apache2 и написана на Python. Она является фактическим стандартом, который используют разработчики для выполнения HTTP-запросов в Python.

Помимо того, что библиотека Requests может использоваться для отправки HTTP-запросов на сервер, она также позволяет добавлять в них данные формы, содержимое, заголовок, файлы, состоящие из нескольких частей, и т.д. С этой библиотекой разработчикам не нужно добавлять запрос к URL-адресу или кодировать данные POST вручную.

Библиотека Requests абстрагируется от многочисленных сложностей создания HTTP-запросов в простом API, поэтому разработчики могут больше сосредоточится на взаимодействии со службами. Библиотека поддерживает Python 2.7, 3.4 и выше, а также отлично работает с PyPy.

Ставится командой ⚙️ $ pipenv install requests-html
Документация и примеры кода здесь

🔺 Что такое декораторы в Python

Декораторы в Python — это мощный инструмент, который позволяет модифицировать поведение функций или классов без изменения их кода. Они представляют собой функции высшего порядка, то есть функции, которые принимают другие функции в качестве аргументов и возвращают новые функции. В Python декораторы обычно применяются с помощью синтаксиса @decorator перед определением функции или класса.

В примере на фото декоратор timing_decorator измеряет время выполнения функции some_long_running_function и выводит результат на экран.

Декораторы в Python являются удобным способом добавления нового поведения к функциям или классам без изменения их кода. Они используются для решения множества задач, таких как логирование, кеширование, проверка прав доступа и других. Важно понимать основы работы с декораторами, чтобы эффективно использовать их в своих проектах.

Освоив принципы работы с декораторами, вы сможете значительно улучшить структуру своего кода и упростить его поддержку.