🐍 А вы знали? Выпуск №24
howdoi — модуль, который помогает искать ответы на твои вопросы не выходя из консоли!
Вы ловите себя на том, что постоянно гуглите, как выполнять базовые задачи программирования?
Предположим, вы хотите узнать как избавится от предупреждения про незакрытую сессию. Зачем открывать браузер и читать блоги (рискуя сильно отвлечься), если можно просто остаться в консоли и спросить, как?
Интересные факты:
• Существует графический интерфейс, обертывающий Howdoi.
• Существует веб-приложение Flask, обертывающее Howdoi.
• Интеграция со Slack доступна через slack-howdoi
• Интеграция с Telegram доступна через Howdoi-Telegram
Стоит отметить, что howdoi работает с Python 3.5 и новее. К сожалению, поддержка Python 2.7 прекращена :(
Ставится командой ⚙
Документация и примеры кода здесь :3
howdoi — модуль, который помогает искать ответы на твои вопросы не выходя из консоли!
Вы ловите себя на том, что постоянно гуглите, как выполнять базовые задачи программирования?
Предположим, вы хотите узнать как избавится от предупреждения про незакрытую сессию. Зачем открывать браузер и читать блоги (рискуя сильно отвлечься), если можно просто остаться в консоли и спросить, как?
Интересные факты:
• Существует графический интерфейс, обертывающий Howdoi.
• Существует веб-приложение Flask, обертывающее Howdoi.
• Интеграция со Slack доступна через slack-howdoi
• Интеграция с Telegram доступна через Howdoi-Telegram
Стоит отметить, что howdoi работает с Python 3.5 и новее. К сожалению, поддержка Python 2.7 прекращена :(
Ставится командой ⚙
pip install howdoi
Документация и примеры кода здесь :3
👍38🔥3❤2
Проверка на чётность и нечётность чисел в Python!
Как это работает?
Всё очень просто, чтобы определить четное число введено или нет в Python необходимо воспользоваться оператором «Остаток деления» и написать условие.
При делении числа 4 на 2 — остаток 0. При делении числа 5 на 2 — остаток 1. При делении числа 20 на 10 — остаток 0. При делении числа 25 на 10 — остаток 5.
Этот алгоритм довольно часто встречается в программировании, поэтому его нужно знать :3
Как это работает?
Всё очень просто, чтобы определить четное число введено или нет в Python необходимо воспользоваться оператором «Остаток деления» и написать условие.
При делении числа 4 на 2 — остаток 0. При делении числа 5 на 2 — остаток 1. При делении числа 20 на 10 — остаток 0. При делении числа 25 на 10 — остаток 5.
Этот алгоритм довольно часто встречается в программировании, поэтому его нужно знать :3
😁55👍28🤔5❤4🔥3😱3
🐥 Задача по Python #7
Описание
Вам будет дано число, и вам нужно будет вернуть его в виде строки в расширенной форме.
Примеры
Примечание
Все числа должны быть целыми числами больше 0.
Свой вариант решения в комментарии 💭
Кодом делиться через pastebin.org или repl.it.
#задачи
Описание
Вам будет дано число, и вам нужно будет вернуть его в виде строки в расширенной форме.
Примеры
expanded_form(12) # Должно вернуть '10 + 2' expanded_form(42) #Должно вернуть '40 + 2' expanded_form(70304) # Должно вернуть '70000 + 300 + 4'
Примечание
Все числа должны быть целыми числами больше 0.
Свой вариант решения в комментарии 💭
Кодом делиться через pastebin.org или repl.it.
#задачи
👍19🤯3❤2
Forex Python — это бесплатный обменный курс и конвертация валюты.
Особенности
• Список всех курсов валют.
• Цена BitCoin во всех валютах(см. пример выше)
• Конвертация суммы в биткойны.
• Получите исторические курсы за любой день с 1999 года.
• Курс конвертации для одной валюты (например, доллар США в INR).
• Конвертировать сумму из одной валюты в другую («10 долларов США» в индийские рупии).
• Символы валюты.
• Названия валют.
Стоит отметить, что цены на биткойны рассчитываются каждую минуту из CoinDesk API, поэтому мониторить курс каждую секунду не выйдет :(
Ставится командой ⚙
Краткая документация и примеры кода здесь.
Особенности
• Список всех курсов валют.
• Цена BitCoin во всех валютах(см. пример выше)
• Конвертация суммы в биткойны.
• Получите исторические курсы за любой день с 1999 года.
• Курс конвертации для одной валюты (например, доллар США в INR).
• Конвертировать сумму из одной валюты в другую («10 долларов США» в индийские рупии).
• Символы валюты.
• Названия валют.
Стоит отметить, что цены на биткойны рассчитываются каждую минуту из CoinDesk API, поэтому мониторить курс каждую секунду не выйдет :(
Ставится командой ⚙
pip install forex-python
Краткая документация и примеры кода здесь.
👍39❤3🔥2🤔1
🐍 А вы знали? Выпуск №26
Загрузка изображения используя matplotlib.
В данном примере(см. выше) показан базовый функционал загрузки. Изображение, кстати, должно находится в папке с вашим скриптом.
Доп. материал здесь :3
Загрузка изображения используя matplotlib.
В данном примере(см. выше) показан базовый функционал загрузки. Изображение, кстати, должно находится в папке с вашим скриптом.
Доп. материал здесь :3
👍24❤3
Vosk — это автономный набор инструментов для распознавания речи с открытым исходным кодом.
Vosk обеспечивает распознавание речи для более чем 20 языков и диалектов — английского, немецкого, русского, украинского, казахского. И это ещё не всё :3
Преимущества Vosk: работа без подключения к интернету, распознавание речи в режиме реального времени, обработка записи и многое другое :)
Модели для каждого языка занимают всего 50Мб, но есть и гораздо более точные большие модели для более точного распознавания.
Vosk, кстати, работает без доступа к сети даже на мобильных устройствах - Raspberry Pi, Android, iOS.
Ставится командой ⚙
Документация и примеры кода здесь :3
Vosk обеспечивает распознавание речи для более чем 20 языков и диалектов — английского, немецкого, русского, украинского, казахского. И это ещё не всё :3
Преимущества Vosk: работа без подключения к интернету, распознавание речи в режиме реального времени, обработка записи и многое другое :)
Модели для каждого языка занимают всего 50Мб, но есть и гораздо более точные большие модели для более точного распознавания.
Vosk, кстати, работает без доступа к сети даже на мобильных устройствах - Raspberry Pi, Android, iOS.
Ставится командой ⚙
pip install vosk
Документация и примеры кода здесь :3
❤25👍14🔥6🤔1
Python roadmap
1. Основы - Если переходите с другого ЯПа и знаете технический английский, то Fluent Python, иначе Марк Лутц изучаем Python 2 тома.
2. Алгоритмы и структуры данных - Грокаем алгоритмы, ~Сэджвик алгоритмы и структуры данных, ~**Искусство программирования.
~Стоит изучить полезные модули из стандартной библиотеки питона
3. ООП - здесь @holy_python + курс на канале selfedu, ещё книга Г. Буча
4. Тайпхинты - курс на @holy_python и обязательно доп. материалы.
5. Чистый код, ~Code complete, можно ещё ~рефакторинг от Фаулера
6. SOLID - @holy_python + можно книжку от Роберта Мартина
7. Паттерны - Design Patterns + @holy_python и refactoring.guru
8. Чистая архитектура
9. SQL - изучаем SQL
10. ПроGIT
11. Выбираем направление
~Важные советы по питону: @advice17
1. Если бэкэнд:
1. Компьютерные сети от Таненбауна
2. **UNIX NETWORK PROGRAMMING примеры на сях на питон переделываем.
3. **Man 2 sockets и далее по референсам
~Возможно ещё Linux system programming
4. Дока asyncio
~MV паттерны - необязательно
~jinja2 - необязательно
5. pytest
6. FastAPI
2. Если Data Science:
~Нужны хорошие знания математики в частности: тервер, матан, линал и статистика как минимум
1. Много хороших курсов на курсере.
2. Если PyTorch: Изучаем PyTorch
2. Если keras + tensorflow: Глубокое, обучение на python.
3. По pandas, изучаем pandas от Груздева.
4. skikit-learn по доке + классические задачи и ML алгоритмы.
5. Matplotlib по доке.
6. Если NLP, то nltk и архитектуры нейронок RNN, LSTM, если CV, тоOpenCV и архитектуры нейронок CNN, YOLO, SSD, Faster RCNN.
~Соревнования на кагле, если решить первые 100 задач можно идти работать
~Возможно парсинг для сборки данных.
7. Любой статические типизированый ЯП.
~Для обоих направлений: Рекомендую сделать несколько пет проектов.
~Для обоих направлений рекомендуется читать статьи и работы других программистов
~ - не обязательно, но рекомендовано
** - очень сложная книга
Roadmap будет дополняться
1. Основы - Если переходите с другого ЯПа и знаете технический английский, то Fluent Python, иначе Марк Лутц изучаем Python 2 тома.
2. Алгоритмы и структуры данных - Грокаем алгоритмы, ~Сэджвик алгоритмы и структуры данных, ~**Искусство программирования.
~Стоит изучить полезные модули из стандартной библиотеки питона
3. ООП - здесь @holy_python + курс на канале selfedu, ещё книга Г. Буча
4. Тайпхинты - курс на @holy_python и обязательно доп. материалы.
5. Чистый код, ~Code complete, можно ещё ~рефакторинг от Фаулера
6. SOLID - @holy_python + можно книжку от Роберта Мартина
7. Паттерны - Design Patterns + @holy_python и refactoring.guru
8. Чистая архитектура
9. SQL - изучаем SQL
10. ПроGIT
11. Выбираем направление
~Важные советы по питону: @advice17
1. Если бэкэнд:
1. Компьютерные сети от Таненбауна
2. **UNIX NETWORK PROGRAMMING примеры на сях на питон переделываем.
3. **Man 2 sockets и далее по референсам
~Возможно ещё Linux system programming
4. Дока asyncio
~MV паттерны - необязательно
~jinja2 - необязательно
5. pytest
6. FastAPI
2. Если Data Science:
~Нужны хорошие знания математики в частности: тервер, матан, линал и статистика как минимум
1. Много хороших курсов на курсере.
2. Если PyTorch: Изучаем PyTorch
2. Если keras + tensorflow: Глубокое, обучение на python.
3. По pandas, изучаем pandas от Груздева.
4. skikit-learn по доке + классические задачи и ML алгоритмы.
5. Matplotlib по доке.
6. Если NLP, то nltk и архитектуры нейронок RNN, LSTM, если CV, тоOpenCV и архитектуры нейронок CNN, YOLO, SSD, Faster RCNN.
~Соревнования на кагле, если решить первые 100 задач можно идти работать
~Возможно парсинг для сборки данных.
7. Любой статические типизированый ЯП.
~Для обоих направлений: Рекомендую сделать несколько пет проектов.
~Для обоих направлений рекомендуется читать статьи и работы других программистов
~ - не обязательно, но рекомендовано
** - очень сложная книга
Roadmap будет дополняться
👍42❤4
Используйте глубокую нейронную сеть, чтобы позаимствовать навыки настоящих художников и превратить свои двух битные каракули в шедевры!
Neural-Doodle – это проект, который предоставляет нейронную сеть, которая дорисовывает красивую картинку на основе ваших каракуль :)
Этот проект представляет собой реализацию Semantic Style Transfer (Champandard, 2016) на основе алгоритма Neural Patches (Li, 2016).
Сценарий doodle.py создает новое изображение, используя одно, два, три или четыре изображения в качестве входных данных в зависимости от того, что вы пытаетесь сделать: исходный стиль и его аннотацию, а также целевое изображение содержимого (необязательно) с его аннотацией (он же ваш рисунок). . Алгоритм извлекает аннотированные патчи из изображения стиля и постепенно переносит их в целевое изображение в зависимости от того, насколько близко они совпадают.
Примечание
NeuralDoodle — это навык. Параметры скрипта были скорректированы для корректной работы по умолчанию и с приведенными примерами. Для новых изображений вам может потребоваться настроить значения и изменить входные данные. Это требует практики, но вы можете достичь почти фотореалистичных результатов, если будете повторять :3
Ознакомиться с проектом можно здесь :)
Neural-Doodle – это проект, который предоставляет нейронную сеть, которая дорисовывает красивую картинку на основе ваших каракуль :)
Этот проект представляет собой реализацию Semantic Style Transfer (Champandard, 2016) на основе алгоритма Neural Patches (Li, 2016).
Сценарий doodle.py создает новое изображение, используя одно, два, три или четыре изображения в качестве входных данных в зависимости от того, что вы пытаетесь сделать: исходный стиль и его аннотацию, а также целевое изображение содержимого (необязательно) с его аннотацией (он же ваш рисунок). . Алгоритм извлекает аннотированные патчи из изображения стиля и постепенно переносит их в целевое изображение в зависимости от того, насколько близко они совпадают.
Примечание
NeuralDoodle — это навык. Параметры скрипта были скорректированы для корректной работы по умолчанию и с приведенными примерами. Для новых изображений вам может потребоваться настроить значения и изменить входные данные. Это требует практики, но вы можете достичь почти фотореалистичных результатов, если будете повторять :3
Ознакомиться с проектом можно здесь :)
👍27🔥10😱1🤩1
Получение информации о диске и оперативной памяти
Со встроенным модулем shutil, вы, возможно уже знакомы, но данный модуль, обычно, используют для обработки файлов, групп файлов и папок.
Но вы, вероятнее всего не знали про методы для получения информации о жёстком диске/оперативной памяти. Метод
Так как все три значения возвращаются в байтах, в примере(см. выше) они были переведены в более удобную единицу измерения.
Подробнее про модуль shutil вы можете почитать здесь :3
Со встроенным модулем shutil, вы, возможно уже знакомы, но данный модуль, обычно, используют для обработки файлов, групп файлов и папок.
Но вы, вероятнее всего не знали про методы для получения информации о жёстком диске/оперативной памяти. Метод
virtual_memory
позволяет получить информацию о производительности системы, а метод disk_usage
возвращает количество всей, занятой и свободной памяти.Так как все три значения возвращаются в байтах, в примере(см. выше) они были переведены в более удобную единицу измерения.
Подробнее про модуль shutil вы можете почитать здесь :3
👍42
🐥 Задача по Python #8
Описание
Для заданной химической формулы, представленной строкой, подсчитайте количество атомов каждого элемента, содержащегося в молекуле, и верните объект(словарь dict).
Примеры
Как вы могли заметить, в некоторых формулах есть скобки. Индекс вне скобок говорит вам, что вы должны умножить количество каждого атома внутри скобки на этот индекс. Например, в Fe(NO3)2 у вас есть один атом железа, два атома азота и шесть атомов кислорода.
Обратите внимание, что скобки могут быть круглыми, квадратными или фигурными, а также могут быть вложенными. Индекс после фигурных скобок является необязательным.
Свой вариант решения в комментарии 💭
Кодом делиться через pastebin.org или repl.it.
#задачи
Описание
Для заданной химической формулы, представленной строкой, подсчитайте количество атомов каждого элемента, содержащегося в молекуле, и верните объект(словарь dict).
Примеры
water = 'H2O'
parse_molecule(water) # Вернёт {'H': 2, 'O': 1}
magnesium_hydroxide = 'Mg(OH)2'
parse_molecule(magnesium_hydroxide) # Вернёт {'O': 2, 'H': 2, 'Mg': 1}
fremySalt = 'K4[ON(SO3)2]2'
parse_molecule(fremySalt) # Вернёт {'S': 4, 'O': 14, 'N': 2, 'K': 4}
Как вы могли заметить, в некоторых формулах есть скобки. Индекс вне скобок говорит вам, что вы должны умножить количество каждого атома внутри скобки на этот индекс. Например, в Fe(NO3)2 у вас есть один атом железа, два атома азота и шесть атомов кислорода.
Обратите внимание, что скобки могут быть круглыми, квадратными или фигурными, а также могут быть вложенными. Индекс после фигурных скобок является необязательным.
Свой вариант решения в комментарии 💭
Кодом делиться через pastebin.org или repl.it.
#задачи
👍21🤯6🔥2❤1