256 попугаев дней с начала года прошли!

А это значит, что наступил День программиста! Мы с друзьями приготовили для вас небольшой сюрприз. Переходите по ссылке и трясите коробку, чтобы забрать его: https://tprg.ru/aKie

Делитесь в комментариях, что вам выпало.

Читать полностью…

Вы всё ещё логируете через f-string? Тогда мы идём к вам

В этом видео вы узнаете об основной особенности логирования в Python, связанной с рендером строк. Вы изучите основные особенности стандартной Python библиотеки logging и получите «best practices» промышленного логирования.

После такого f-string, конечно, останутся в вашем арсенале. Но вот захотите ли вы их использовать также часто, как раньше?

#видео #основы #bestpractices

Читать полностью…

Простыми словами: B-дерево

В прошлом посте я рассказывал про бинарное дерево поиска. Теперь давайте разберём ещё одну популярную структуру данных.

B-дерево (B-tree) — это самобалансирующаяся структура данных, которая хранит данные в отсортированном виде, позволяя эффективно выполнять операции поиска, вставки и удаления. B-деревья часто используются в системах хранения данных, таких как базы данных и файловые системы, благодаря своей способности справляться с большими объемами данных и минимизировать количество операций чтения/записи на диске.

Структура B-дерева выглядит следующим образом:

1. Корень дерева: он содержит указатели на свои дочерние узлы.
2. Внутренние узлы: эти узлы содержат ключи и указатели на другие узлы дерева.
3. Листовые узлы: узлы на самом нижнем уровне дерева, которые содержат сами данные или указывают на них.

//пример бинарного дерева

         [10, 20]
       /    |      \
[1, 2, 5] [15, 18] [25, 30, 35]

Каждый узел в B-дереве может содержать множество ключей и дочерних указателей, что позволяет дереву быть плоским и широким, а не высоким и узким.

Как я уже сказал, B-tree похожа на BST, но имеет ряд ключевых отличий:

Количество ключей в узле:
BST: Каждый узел содержит только один ключ и два дочерних узла (левого и правого).
B-tree: Каждый узел может содержать несколько ключей и производить разветвление на большее количество дочерних узлов (определяется порядком дерева).

Балансировка:
BST: Может стать несбалансированным, что приводит к увеличению высоты дерева и замедляет операции поиска.
B-tree: Остается сбалансированным благодаря встроенному механизму балансировки при вставке и удалении элементов.

Высота дерева:
BST: Может быть оправдано большой, так как каждый узел содержит только один ключ.
B-tree: Значительно меньше и площе, благодаря множеству ключей в одном узле.

Производительность при работе с большими данными:
BST: Из-за потенциально большой высоты дерева может потребоваться множество операций для поиска элемента.
B-tree: Более плоская структура минимизирует количество операций ввода-вывода, что особенно полезно при работе с внешней памятью и большими объемами данных.

В связи с этим можно выделить следующие преимущества B-дерева:
1. Более оптимизированное хранение больших объемов данных.
2. Автоматическая балансировка.
3. Эффективный доступ к данным благодаря низкой высоте дерева и множеству ключей в узлах.

Но где же применяется такая структура данных? Вот несколько примеров:

1. Базы данных. B-деревья широко используются в реляционных базах данных (MySQL, PostgreSQL) для реализации индексов, что позволяет эффективно выполнять операции поиска, вставки и удаления данных.
2. Файловые системы. Файловые системы, такие как NTFS и ext4, используют B-деревья для организации и управления файлами на диске, обеспечивая быструю навигацию и доступ.
Кэширование данных : Используются для быстрого доступа к часто запрашиваемым данным, улучшая производительность приложений.

Теперь вы знаете о ещё одном способе хранения данных. Какой вам кажется более удобным?

#простымисловами #структураданных #btree

Читать полностью…

Toolfolio — все нужные инструменты для ИИ и не только в одном месте

Берите на заметку и не теряйте этот сервис. Здесь собраны полезные нейронки под любую задачу, куча бесплатных аналогов популярных программ, а также целые библиотеки плагинов для ваших любимых сервисов.

#инструменты

Читать полностью…

Простой Python-скрипт + ИИ = оптимизация ваших рабочих процессов

Формула простая, как и этот туториал, после которого вы сможете использовать голосовой ввод с автоматической транскрибацией речи в текст в любом поле ввода на вашем компьютере. Важной особенностью скрипта будет его работа в фоне и автоматический вызов голосом по необходимости.

«Галя, у нас отмена» — и можно начинать курсач с чистого листа. Попробуете?

#гайд #ии #интересное

Читать полностью…

Давайте проверим ваши знания работы бинарного дерева поиска. Посмотрите на изображение и ответьте на вопрос ниже.

#викторина #bst

Читать полностью…

встречайте — Bython!

Это проект, который заменяет все отступы в Python на фигурные скобки. Больше не нужно о них париться — если накосячите с табами и пробелами или перенесете кусок кода с другим стилем отступов, то ничего не сломается.

Если вам по каким-то причинам это надо, то ищите проект здесь.

@your_tech

Читать полностью…

Telegram Mini App. Как создать Web App с нуля

Mini Apps (или же Web Apps) — это относительно новый и удобный способ добавления веб приложения прямо в интерфейсе Telegram. Сегодня, когда в мессенджере появился свой магазин приложений, это стало особоенно актуально.

Особенность Mini Apps заключается в том, что они поддерживают авторизацию, платежи одной кнопкой и возможность работать с данными пользователя, открывшего мини-приложение.

В этом гайде вы научитесь создавать приложения, которые могут взаимодействовать с данными пользователя и разворачивать бота вместе с сайтом в облаке:

https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/838180/

#бот #telegram #web

Читать полностью…

​​Юный Михаил Шуфутинский тоже был с компьютером на ты. Сегодня, 3-го сентября, он ждет ваших фотографий в комментариях, чтобы состарить их через нейронки.

#кек

@neuro_channel

Читать полностью…

Что такое Лямбда-выражения в Python и как они работают

Лямбда-выражения — это короткий способ создать безымянные функции прямо в месте их использования. Они полезны, когда вам нужна простая функция для одноразового использования, и вы не хотите определять её через стандартный синтаксис def.

Они имеют простой и компактный синтаксис:

lambda аргументы: выражение

Примеры использования:

1. Простая лямбда-функция

Рассмотрим пример лямбда-выражения, которое складывает два числа:

add = lambda x, y: x + y
print(add(2, 3))  # Результат: 5

2. Лямбда с функцией map:

Функция map применяет лямбда-выражение ко всем элементам в списке:

numbers = [1, 2, 3, 4]
squares = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squares)  # Результат: [1, 4, 9, 16]

3. Лямбда с функцией filter:

Функция filter использует лямбда-выражение для фильтрации элементов списка:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)  # Результат: [2, 4, 6]

4. Лямбда с функцией sorted:

Лямбда-выражение можно использовать для сортировки сложных структур данных, таких как списки кортежей:

students = [("Alice", 25), ("Bob", 20), ("Charlie", 23)]
sorted_students = sorted(students, key=lambda student: student[1])
print(sorted_students)  # Результат: [('Bob', 20), ('Charlie', 23), ('Alice', 25)]

Лямбда-выражения часто используются как ключевые функции в методах сортировки, нахождения максимума/минимума и других высокоуровневых операций:

# Сортировка списка строк по их длине
words = ["apple", "banana", "cherry", "date"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda word: len(word))
print(sorted_words)  # Результат: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry']

Стоит учитывать, что лямбда-выражения имеют некоторые ограничения:
— они могут содержать только одно выражение;
— их сложно отлаживать, так как они не имеют имени и часто используются на месте;
— использование на месте иногда может ухудшить читаемость кода.

Преимущества:
— компактность и простота;
— идеально подходят для одноразовых функций;
— хорошо интегрируются с функциями высшего порядка, такими как map, filter и sorted.

Недостатки:
— если используются неуместно, могут ухудшить читаемость кода;
— не подходят для сложных логик.

#простымисловами

Читать полностью…

Если бы вы могли вернуться в прошлое и дать совет юному себе, что бы вы сказали?

Читать полностью…

Большая шпаргалка по Python 3

В этом файле вы найдёте полезные заметки о примитивах, коллекциях, функциях и условиях. Сохраняйте в закладки, чтобы не потерять

#шпаргалка #основы

Читать полностью…

uv — менеджер пакетов нового поколения

Новый менеджер пакетов создан, чтобы заменить привычный многим pip. Как ни странно, написан он на Rust, что позволяет ему работать значительно быстрее привычных менеджеров.

Сможет ли он стать новым стандартом, покажет время. Но попробовать и узнать подробнее обо всех особенностях можно уже сейчас по ссылке:

https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging

#pip #uv #инструмент

Читать полностью…

Что выведет код на изображении ниже?

#викторина

Читать полностью…

Простыми словами: Основные концепции ООП

Понять объектно-ориентированное программирование на старте изучения может быть сложно. Поэтому мы постараемся объяснить вам основные концепции максимально простым языком.

Для начала разберёмся с тем, что же такое объекты, а затем пройдёмся по основным концепциям — наследованию, абстракции, инкапсуляции и полиморфизму:

Классы и объекты

Класс — это своего рода чертёж или шаблон, по которому создаются объекты. Это как кулинарный рецепт, который описывает, какие ингредиенты (свойства) и шаги (методы) нужно использовать.

Объект — это конкретный экземпляр класса. Если класс — это рецепт, то объект — это готовое блюдо по этому рецепту.

class Кот:
    def __init__(self, имя):
        self.имя = имя

    def мяукать(self):
        print(f"{self.имя} говорит: Мяу!")
        
мой_кот = Кот("Мурзик")
мой_кот.мяукать()

1. Наследование

Наследование позволяет создавать новый класс на основе существующего. Это как брать основу от одного рецепта и добавлять свои изменения.

class Животное:
    def дышать(self):
        print("Дышу")

class Кот(Животное):
    def мяукать(self):
        print("Мяу!")
        
кот = Кот()
кот.дышать()
кот.мяукать()

2. Абстракция

Абстракция — это концепция, позволяющая скрыть сложность системы, выделяя только ключевые аспекты и упрощая взаимодействие с объектами. Это как пользоваться телевизором: вы знаете, какие кнопки нажимать, но не обязаны понимать, как работает вся электроника внутри.

3. Инкапсуляция

Инкапсуляция — скрытие внутренней реализации объекта от внешнего мира и предоставление доступа только через определённые методы. Это как секретный ингредиент у шеф-повара, который скрыт от всех, кроме него.

class Кот:
    def __init__(self, имя):
        self.__имя = имя  # сокрыто (private)

    def получить_имя(self):
        return self.__имя

    def мяукать(self):
        print(f"{self.__имя} говорит: Мяу!")
        
кот = Кот("Мурзик")
print(кот.получить_имя())
кот.мяукать()

4. Полиморфизм

Полиморфизм позволяет использовать один интерфейс для разных типов объектов. Это как использовать одного и того же шеф-повара, чтобы готовить по разным рецептам.

class Животное:
    def издать_звук(self):
        pass

class Кот(Животное):
    def издать_звук(self):
        print("Мяу!")

class Собака(Животное):
    def издать_звук(self):
        print("Гав!")
        
животные = [Кот(), Собака()]

for животное in животные:
    животное.издать_звук()

Само собой тема ООП гораздо более обширна и содержит множество различных нюансов, которые не описать в одном посте. Но даже эти знания помогут вам в дальнейшем проще и быстрее разобраться во всех тонкостях.

Если вам понравился пост, поставьте ❤️ и мы обязательно расскажем о чём-то ещё.

#простымисловами #ооп

Читать полностью…

Вышла Visual Studio Code 1.93

И это отличная новость, ведь теперь там есть поддержка профилей, если вам нужны разные конфигурации под различные задачи, а также улучшена поддержка Python. Наконец-то питонисты смогут по полной использовать этот редактор кода.

Подробнее о нововведениях в нашей статье.

#новости #vscode

Читать полностью…

Гайд по обработке данных с помощью Pandas

Отличное руководство для новичков и тех, кто постоянно работает с Pandas. В статье досконально описаны стандартные методы фильтрации, объединения, приведения типов и другие операции, но даже для гуру найдётся пара новых приёмов. Вау-эффект гарантирован.

#гайд #pandas

Читать полностью…

Берите на заметку — лучший алгоритм для устранения багов

#кек

Читать полностью…

Как оптимизации в CPython повлияли на скорость работы Python

Автор твита на картинке заметил странное поведение Python. Когда он вызывал встроенную функцию min, производительность кода была ниже, чем если реализованный метод в самом коде.

Да, его код был написан ещё на Python 2. Сейчас ситуация стала гораздо лучше. Но почему? Автор этой статьи провёл несколько бенчмарков и поделился выводами:

https://habr.com/ru/companies/beget/articles/839348/

Читать полностью…

Головоломка «Сапёр» на Python в 66 строк и её решение вероятностным алгоритмом

Автор статьи поставил себе задачу написать менее чем за 100 строк полноценную игру «сапёр». У него получилось уложиться в 66 строк, сделав игру, которая работает в консоли.

Посмотреть на реализацию можно в статье: https://habr.com/ru/articles/833494/

#gamedev

Смогли бы написать ещё короче?

Читать полностью…

Как упростить работу с числами в Python

Небольшой совет, как сделать числа более читаемыми.

#видео

Читать полностью…

Простыми словами: Бинарное дерево поиска

Бинарное дерево поиска (Binary Search Tree, или просто BST) — это структура данных, которая помогает легко и быстро находить, добавлять и удалять элементы. Давайте разберёмся, что это такое и как с ним работать, на простых примерах.

Представьте себе дерево. У каждого узла в этом дереве есть:
— значение (например, число);
— ссылка на левую «веточку» (левого ребенка);
— ссылка на правую «веточку» (правого ребенка).

Правило у этого дерева такое:
— все значения в левом поддереве меньше, чем значение в узле;
— все значения в правом поддереве больше, чем значение в узле.

Простейшие операции с BST

Вставка элемента

Если вы хотите добавить элемент в дерево, вы начинаете с самого верха. Сравниваете новое значение с корнем:
— если оно меньше, переходите влево;
— если больше, переходите вправо;
— повторяете, пока не найдете пустую коробочку (место), и вы поместите туда новое значение.

class Node:
    def __init__(self, key):
        self.key = key
        self.left = None
        self.right = None

def insert(root, key):
    if root is None:
        return Node(key)
    if key < root.key:
        root.left = insert(root.left, key)
    else:
        root.right = insert(root.right, key)
    return root

Поиск элемента

Когда вы хотите найти элемент, вы снова начинаете с корня и сравниваете:
— если нашли — отлично, элемент найден!
— если меньше, идете налево.
— если больше, идете направо.
Повторяете, пока не найдете элемент или не убедитесь, что его нет в дереве.

def search(root, key):
    if root is None or root.key == key:
        return root
    if key < root.key:
        return search(root.left, key)
    return search(root.right, key)

Удаление элемента

Удаление элемента немного сложнее, потому что есть три варианта:
— элемент — это лист (нет детей). Просто удаляем его;
— элемент имеет одного ребенка. Тогда просто заменяем его этим ребенком;
— элемент имеет двух детей. В этом случае мы находим минимальный элемент в правом поддереве и заменяем удаляемый элемент на него.

def deleteNode(root, key):
    if root is None:
        return root
    if key < root.key:
        root.left = deleteNode(root.left, key)
    elif key > root.key:
        root.right = deleteNode(root.right, key)
    else:
        if root.left is None:
            return root.right
        elif root.right is None:
            return root.left
        temp = minValueNode(root.right)
        root.key = temp.key
        root.right = deleteNode(root.right, temp.key)
    return root

def minValueNode(node):
    current = node
    while current.left is not None:
        current = current.left
    return current

Обход дерева

Обход означает посещение всех узлов в дереве. Существует несколько способов делать это:

1. In-order (Левый-Корень-Правый): посещаем сначала левое поддерево, потом текущий узел, потом правое поддерево.
2. Pre-order (Корень-Левый-Правый): посещаем сначала текущий узел, потом левое поддерево, потом правое поддерево.
3. Post-order (Левый-Правый-Корень): посещаем сначала левое поддерево, потом правое поддерево, потом текущий узел.

Пример in-order обхода:

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print(root.key, end=' ')
        inorder(root.right)

Давайте резюмируем. Бинарное дерево поиска — это отличный инструмент для быстрого и эффективного управления данными. С его помощью легко найти, добавить или удалить элемент, благодаря чёткой структуре и правилам. Теперь, когда вы знаете, что оно из себя представляет, сможете без труда использовать его в своих проектах

#простымисловами #bst

Читать полностью…

«Я 10 лет писал на Python, и вот что я думаю»

Лёша Корепанов поделился своим мнением о разработке на Python, опираясь на свой 10-летний опыт. Получилось интересно и ёмко.

Согласны с ним?

#видео

Читать полностью…

Шпаргалка для всех, кто только начинает изучать Python

Начался новый учебный год. И даже если вы уже окончили школу или универ, получать новые знания никогда не поздно.

Мы собрали для вас небольшую шпаргалку-roadmap, которая поможет вам сориентироваться в мире программирования и понять куда двигаться дальше.

#шпаргалка #roadmap

Читать полностью…

С Днём знаний, друзья!

Мы все учились понемногу. Даже те, кто сегодня меняет сферу IT и целый мир.

В честь праздника подготовили для вас небольшой школьный альбом, в котором показали, что могли бы пожелать себе столпы IT-индустрии будучи выпускниками.

Читать полностью…

Топ пакетов для улучшения работы с Python

Сегодня для Python существует более 130 тысяч библиотек и каждый день появляются новые.

Поэтому найти действительно крутые становится всё сложнее. Мы попросили экспертов рассказать о наиболее востребованных инструментах и вот, что у нас получилось:

https://tproger.ru/articles/top-paketov-dlya-uluchweniya-raboty-s-python

#библиотека

Читать полностью…

Кортежи в Python

Кортежи очень похожи на списки. Это тоже последовательность элементов, но при этом является неизменяемой.

В этой подборке собрали для вас некоторые полезные факты о них и методы для работы с ними.

#шпаргалка #кортежи

Читать полностью…

«Я вчера провёл целый день на сайте для взрослых!»

Исключительно в целях саморазвития

@ithumor

Читать полностью…

Преобразование речи в текст с помощью ИИ на Python

Нашёл для вас гайд, который можно реализовать за выходные. Идея в том, чтобы траскрибировать устную речь в текст, передавать его ChatGPT (или другой нейронке, если хотите) и получать ответ также устно на поставленные вопросы какому-либо персонажу, которого вы придумаете для ИИ.

Выглядит интересно, реализовывается не сложно. Подробности в статье:

https://nuancesprog.ru/p/21113/

#гайд #ии

Читать полностью…

Кто-то обещал собрать промпты, но не собрал. Это сделал я — простые и рабочие промты в ChatGPT для разработчиков.

Читать полностью…