Ну, раз поклонников PyCharm у нас оказалось не намного больше, чем VS Code, то следующая статья для адептов VS Code и новичков в Python

В ней вы узнаете, как установить и настроить PyCharm на Windows, MacOS и Ubuntu. Ну а что, вдруг просто вс-кодеры просто не справились с настройкой 😁

#pycharm

OSSU — бесплатный онлайн-университет по Computer Science

Обучение состоит из четырех блоков — введение, основы, продвинутый CS и итоговый проект, все на английском.

Для новоприбывших есть Discord-сервер на 3К+ активных участников.

171К звезд на GitHub как бы намекают, что здесь не шутки шутят, а делом занимаются.

Ссылка на университет: https://github.com/ossu/computer-science

А если умеет в промпты для ChatGPT, то это уже лид

10 кубиков синтаксического сахара этому питонисту

Синтаксический сахар (англ. syntactic sugar) — это синтаксические возможности, применение которых не влияет на поведение программы, но делает использование языка более удобным для человека. В питоне очень много полезного и интересного синтаксического сахара. Настолько много, что у неподготовленных пользователей может случиться сахарный диабет.

Запасайтесь синтаксическим инсулином, ведь здесь вы увидите несколько уникальных примеров синтаксического сахара, а также правильные и неправильные способы его применения: https://habr.com/ru/articles/839558/

То, что нужно для отличных выходных: огромный курс по Deep Gen-AI от Стенфордского университета

За одни выходные такую большую программу не осилишь, поэтому готовьтесь потратить много свободного времени на это. Но поверьте, того стоит. Вы изучите:

— вероятностные основы и алгоритмы обучения глубоких генеративных моделей;
— вариационные автокодировщики;
— генеративно-состязательные сети;
— авторегрессионные модели;
— модели нормализованного потока;
— модели на основе энергии и модели на основе баллов.

Тут также обсуждаются области применения, в которых используются глубокие генеративные модели, в том числе компьютерное зрение, обработка речи и естественного языка, интеллектуальный анализ данных, обучение с подкреплением, надёжное машинное обучение и решение обратных задач.

Доступно бесплатно по ссылке.

#курс

Простыми словами: Функции высшего порядка

В Python функции высшего порядка — это функции, которые могут принимать другие функции в качестве аргументов и/или возвращать функции как результат. Эта концепция позволяет работать с функциями как с данными, что делает код более модульным и гибким.

Рассмотрим пример, чтобы увидеть, как функции высшего порядка могут быть полезны на практике. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим применить несколько преобразований к этим числам.

def map_function(func, numbers):
    return [func(n) for n in numbers]

def add_two(x):
    return x + 2

def square(x):
    return x * x

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# Применяем add_two ко всем элементам списка
new_numbers_1 = map_function(add_two, numbers)
print(new_numbers_1)  # Результат: [3, 4, 5, 6, 7]

# Применяем square ко всем элементам списка
new_numbers_2 = map_function(square, numbers)
print(new_numbers_2)  # Результат: [1, 4, 9, 16, 25]

В этом примере map_function является функцией высшего порядка, потому что она принимает другую функцию (add_two или square) и применяет её ко всем элементам заданного списка.

Функции высшего порядка широко используются в функциональном программировании и регулярно встречаются в Python при работе с такими функциями, как map(), filter(), и reduce():

— map(func, iterable): Применяет функцию func ко всем элементам в iterable.
— filter(func, iterable): Фильтрует элементы в iterable, оставляя только те, для которых func возвращает True.
— reduce(func, iterable): Последовательно применяет func к элементам iterable, сводя его к единому значению.

Нужно понимать, что у такой полезной возможности также есть опасности и недостатки:

1. Понимание и читаемость кода: Использование функций высшего порядка может затруднить понимание кода для разработчиков, не знакомых с этой концепцией. Новички могут быть сбиты с толку из-за обилия функций и вложенности.

2. Производительность: Переизбыточность использования функций высшего порядка может повлиять на производительность, так как каждая функция создает дополнительный уровень вызова. Это может быть проблемой при обработке больших данных или в задачах, чувствительных к производительности.

3. Отладка: Проверка и отладка программы могут стать более сложными, если происходит много неявных вызовов и передача функций в виде аргументов.

#простымисловами

Ваш код достоин PyPI: как правильно опубликовать Python-пакет

Майк Дрисколл, известный популяризатор Python, написал подробный гайд по публикации пакетов в репозитории PyPI. В нём он рассказал, как структурировать проект, настроить метаданные и загрузить свой пакет в репозиторий.

Если хотите сделать из своего проекта полноценный пакет, то тут всё понятно и подробно расписано.

На GitHub появился опенсорсный проект для перевода видео

VideoLingo работает на Whisper от OpenAI. Она позволяет загружать ролики с ютуба, а затем добавлять сабы, в том числе, переведённые на русский язык.

Само собой бесплатно. Попробовать можно по ссылке: https://github.com/Huanshere/VideoLingo

#инструменты

На скольких языках пробовали вы?

AIbase — сайт с подборкой нейросетей на все случаи жизни

Здесь можно найти нейронку под любую вашу задачу. А чтобы поиск нужной прохожил проще, их разделили по категориям.

Заходите и выбирайте: https://www.aibase.com/tools

#ml #ai

Tproger дарит мерч за лучшую статью

Если вы хотели написать статью, но думаете над темой, то во Флудильне мы раз в неделю будем публиковать несколько трендовых тем на выбор. Из плюшек — можете пропиарить себя и выиграть мерч, если станете самым популярным автором месяца. Заходите и забирайте вашу тему.

По выбору темы можете отписаться в комментариях под постом во Флудильне или прийти к нам в бота @TP_editorial_bot, чтобы обсудить подробности и подготовить статью🤪

Очень ждем ваши тексты💗

Работаем с физикой объекто в Python с использованием Pymunk

Если вы хотите создавать реалистичные игры или видеоролики, в которых требуется реалистичное поведение объектов, то стоит научиться работать с их физическими свойствами.

В этой статье вы научитесь самостоятельно создавать физические симуляции с помощью библиотек Pymunk и Pygame.

#pygame #pymunk

Запуск Django в Docker с PostgreSQL, Gunicorn и Nginx

Интересуетесь, как запустить ваше Django-приложение в Docker? Статья описывает пошаговый процесс развертывания с использованием PostgreSQL, Gunicorn и Nginx. Узнайте, как конфигурировать файлы и тестировать приложение в контейнерах.

Подробности: https://arefinrumi.hashnode.dev/dockerizing-django-with-postgres-gunicorn-and-nginx

#en

@django_prog | Другие наши каналы

Вышел PyTorch 2.5

В новом релизе много обновок и доработок:

— расширенная поддержка графических ускорителей от компании Intel;
— новый сервер CuDNN для SDPA;
— доступность бэкенда C++ TorchInductor в Windows и многое другое.

Со всеми обновлениями можно ознакомиться на сайте библиотеки.

#новости #pytorch

Почему разработка игр на Python не умерла: Godot и другие библиотеки в геймдеве

Когда речь заходит о разработке игр, многие сразу вспоминают C++ или C#, которые считаются стандартом в крупных студиях. Однако Python, несмотря на свою репутацию, продолжает оставаться актуальным и используется в разработке игр.

Конечно, речь не идет о движке в условном Ведьмаке — язык для этого слишком медленный. Но питон активно используется на инди-сцене и любительских проектах.

В этой статье разбираемся, почему игры на Python живут и развиваются, а также рассматриваем движки и библиотеки, которые помогают разработчикам создавать проекты на этом языке.

#gamedev

Машинное обучение на понятном языке

Если поискать материалы на эту тему, то найдёте либо сложные статьи или научные работы, которые сможет дочитать хотя бы до середины только специалист, либо картинки с роботами и обещания о восстании машин.

Автор этой статьи решил исправить это и написал статью, которую поймёт даже ваша бабуля.

#ml #ai

Его величество Граф

Программисты, как члены королевской семьи — их повсюду окружают графы. И можно значительно упростить себе жизнь, если научиться видеть их и использовать многочисленные наработки по визуализации и алгоритмам.

Эта статья создана, чтобы вы смогли сделать это. После прочтения вы будете знать:

— основы работы с графами;
— как применяются графы в Python;
— примеры использования графов;
— как решать задачи на графах;
— о визуализации и аналие графов.

#графы #алгоритмы

Claude идет «в разведку»

На официальной твиттерской Anthropic запостили про новую фичу — EDA (Предварительный анализ данных). По приложенным данным прямо рядом с диалоговым окном и графики построят, и инсайты поищут (смотрите видео).

Получается, у julius.ai «сшерлочили» фичу?

🌭 — предпочитаю проводить EDA вручную
☃️ — есть у LLM хорошие попытки, но приходится допиливать руками
🗿 — EDA только руками
✍️ — попробуем

@neuro_channel

Мы подвели итоги октября по самым лучшим статьям авторов, которые писали для Tproger

🥇 1 место — Прощай, Discord: где теперь общаться геймерам и не только
🥈 2 место — Что удобнее для разработчика: Mac Studio или кастомный ПК?
🥉 3 место — Безумное улучшение производительности в LINQ .NET 9

Поздравляем авторов!

В следующем месяце вы можете выиграть 🎁 мерч Tproger — для этого нужно написать самую популярную статью.

Обратитесь к боту, чтобы выбрать одну из тем или предложить свою. Далее напишите статью и отправьте её на модерацию. Победителей объявим в конце месяца.

p.s. Не скупитесь на реакции под этим постом, поддержите авторов — они заслужили.

@zen_of_python