Что вам нравится 💚 и не нравится ❌ в Python?
В комментарии 💭

🐍 А вы знали? Выпуск №10

Использование модуля getpass для запроса ввода пароля.

🐍 А вы знали? Выпуск №11

Функция может принимать не фиксированное количество аргументов.

Reinforcement Learning (обучение с подкреплением) - это один из способов машинного обучения, суть которого лежит в двух понятиях, а именно агент и окружение.
Смысл RL заключается в том, чтобы научить агента верно действовать в некоторой среде благодаря сигналам о том, насколько хорошо или плохо у него это получается.
Иными словами, агент воздействует на среду, а среда воздействует на агента.

Таким образом, лично я бы выделил два популярных метода обучения такой нейросети.
А именно Q-обучение и Нейроэволюция.

Так или иначе, вне зависимости от выбранного метода обучения нейросети, будет сформирована система сигналов/наград, позволяющих нейросети впоследствии уже не случайно выбирать стратегию поведения.

Для работы с алгоритмом нейроэволюции, в Python есть популярная библиотека NEAT.
А для работы с Q-обучением, можно применить PyTorch.

Также, у нас на канале был ролик про создание простого перцептрона на Python.
И про использование библиотеки NEAT чтобы обучить игру играть в саму себя.

🐍 А вы знали? Выпуск №12

В Python у строк есть метод swapcase

neurolab - это крутая и очень простая в использовании Python библиотека для работы с нейронными сетями.
В отличии от таких гигантов, как Tensorflow/Keras или PyTorch, neurolab предлагает простой и доступный API для работы с нейросетями.

Например, на скриншоте выше приведен код решения типичной проблемы XOR (чуть видоизмененный).
При помощи простейшего перцептрона.

Ставится командой pip install neurolab
Документация и примеры кода здесь.

PyArmor - это популярный и довольно мощный обфускатор Python кода.

Он может защитить двоичный код скрипта Python от утечки во время выполнения, установить срок действия зашифрованного исходного кода Python и привязать зашифрованный исходный код Python к аппаратным устройствам, таким как жесткие диски и сетевые карты.

Ставится командой pip install pyarmor
Документация и примеры использования здесь.

Прислал подписчик 🌚

p.s. Кста у телебота появилась поддержка асинхронности.

Интересный факт.
Номерной знак на машине Гвидо ван Россума, - это "PYTHON" 🌚

7 часовой урок по созданию игры на Python, похожую на смесь Zelda и Dark Souls, в 2D 💪🔥
На PyGame, если чё 🌚
Хотя имхо PyGlet лучше, надо на него переходить.

https://www.youtube.com/watch?v=QU1pPzEGrqw&ab_channel=ClearCode

Популярная библиотека discord.py внезапно была архивирована своим разработчиком и перешла в статус read-only.

Как пишет разработчик, он работал над проектом примерно 6 лет.
И за это время не принял ни один донат и не просил об этом.
Он делал проект, потому что любил его.
Всё чего он хотел, это чтобы его боты для дискорда были написаны и работали на Python (мило).

Однако, пришло время ему завершить поддержку и развитие проекта.
Автор сообщает, что предложил продолжить работу над проектам контрибьютерам - но никто не согласился.
Поэтому любой на данный момент волен сделать форк и продолжить развитие библиотеки Discord.py.

А что вы думаете об этом? 🤔

PyGlet - это то, что вы должны учить/использовать вместо PyGame.
Разница между ними очевидна, Pyglet это обёртка над OpenGL, а Pygame - над SDL.
Поэтому производительность у первой - в разы лучше.

К тому же Pyglet это более высокоуровневая библиотека.
Здесь окно приложения можно вывести в 4 строчки кода:

import pyglet
screen_window = pyglet.window.Window(640, 480)
 
if __name__ == "__main__":
    pyglet.app.run()

Еще библиотека поддерживает работу с 3D.
И активно обновляется.

Ставится командой pip install pyglet
Документация и примеры кода здесь.

Gym-Retro - это библиотека, созданная чтобы работать вместе с Gym.
Еще одной библиотекой для RL (reinforcement-learning).

Gym-Retro поддерживает более 1000 классических тайтлов.
Среди которых игры с платформ Atari, NEC, Nintendo, Sega и т.д.

Ставится командой pip install gym-retro
Документация и примеры кода здесь.

Простенькая Android игрушка на Python Kivy!

https://www.youtube.com/watch?v=tqQnUio-j4g&t=54s

🐍 А вы знали? Выпуск №13

Цикл с постусловием.