Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Группа принципов проектирования, связанных с разработкой программного обеспечения, предложенные Робертом Мартином. Характеризуют принципы, которые рекомендуется соблюдать при написании программного кода. Эти правила помогают писать код, который легко масштабировать и поддерживать.Основная цель статьи - познакомить Вас с общими принципами SOLID и показать примеры на языке Python.
Voilà это библиотека, которая позволяет превращать Jupyter Notebook’и в интерактивные веб-приложения и дашборды. С ее помщью вы сможете продемонстировать свою работу третьим лицам или создать целый веб-сервис. В этой статье рассмотрим основные ее возможности...
Мой скромный опыт запуска нейросетей на ноутбуке для восстановления старых фотографий
С 2016 года у некоторых моделей MacBook Pro есть сенсорная OLED-панель. По сути, она просто заменяет функциональные клавиши. Но с ней чуть интересней: на тачбар можно вывести закладки и даже медиаэлементы. На примере игры с динозавриком показываю, как написать свою программу для тачбара с помощью открытой библиотеки PyTouchBar.
Как запускать приложение и сервис написанные на python под android при запуске устройства. Что бы это сделать придется разбираться как работает buildozer и pythonforandroid. Т.к. на текущий момент сделать это по человечески не представлялось возможным, из-за того что разработчики kivy не позаботились об этом.
Пора пополнять библиотеку программиста. Пытаетесь найти что-нибудь для начинающих о языке Python в интернете? Не можете решить, с чего начать? Как структурировать это море информации? В каком порядке изучать? Если вы задаетесь подобными вопросами, потому что хотите заложить фундамент будущей карьеры питониста — эта книга для вас! Вместо скучного перечисления возможностей языка авторы рассказывают, как сочетать разные структурные элементы Python, чтобы сразу создавать скрипты и приложения. Книга построена по принципу 80/20: большую часть полезной информации можно усвоить, изучив несколько критически важных концепций. Освоив самые популярные команды и приемы, вы сразу сосредоточитесь на решении реальных повседневных задач.
В Python имеется так много встроенных исключений, что программисты редко нуждаются в создании и использовании пользовательских исключений. Или это не так?
Сегодня поделюсь своим опытом реализации model based-подхода в написании python API автотестов на проекте «База заказов».
Проект представляет из себя приложение с микросервисной архитектурой для обработки, хранения, конфигурирации заказов, нотифицирования целевых систем и встроенным механизмом запуска процессов подключения услуг. Приложение является модулем общей системы и не имеет фронта как такового, только API интерфейс.
Этот небольшой путеводитель по возможностям языка Python меня сподвиг написать довольно существенный, на мой взгляд, разрыв между декларируемыми объемами всевозможных курсов программирования и требованиями реальных, даже достаточно скромнооплачиваеых вакансий, а также некоторая обобщенность подобных Python-путеводителей, найденных мной на просторах Сети. Особенно выбивают из равновесия советы изучить, скажем, «Алгоритмы и структуры данных» или «SQL».
С чего начать изучение нового языка? Чаще всего люди на раннем этапе используют стандартный лексико-грамматический метод с доминированием письменного языка, который показал себя медленным и весьма скучным — вам чаще всего нужна зашкаливающая мотивация, чтобы не бросить где-то посередине.
По умолчанию все Django-проекты доступны по адресу http://localhost:8000 или http://127.0.0.1:8000 что одно и тоже. Эта адреса твоего локального компьютера. Соответственно никто другой в Интернете, перейдя по одному из этих адресов, ваш сайт не увидит. Проект пока рано заливать на какой-то хостинг или выделенный сервер, но показать его другому человеку уже нужно: похвастаться другу, человеку и команды разработки, заказчику и т.д. Даже если этот человек подключится к WI-FI у вас дома и будет находиться с сайтом в одной сети, localhost будет перенаправлять гостя на своё же устройство, а не на ваш сайт. Что делать, как показать Django-проект, которые запускается на локальном сервере, недоступном в Интернете?
Многие знакомы с алгоритмами дерева отрезков и корневой декомпозицией. Однако, не многие задаются вопросом о том, почему они устроены именно так, как они устроенны, и нельзя ли немного изменив их получить выигрыш во времени работы или памяти. Одно из таких изменений я бы и хотел рассмотреть в этой статье.
Когда мы расставляем мебель в комнате, мы ориентируемся на габаритные размеры мебели и фурнитуры, а не на их занимаемую площадь, и мебель часто квадратной формы. С полигонами на карте дело обстоит немного иначе, они могут быть произвольной формы, но должны иметь определенную площадь, а задача такая же как и с мебелью - уместить всё в комнату (участок). Когда полигоны квадратные, то рассчитать нужное изменение длины ребра для получение желаемой площади, не так и сложно. С полигонами сложной формы всё не так просто, но и это тоже не проблема, ведь можно методом тыка подобрать нужную площадь. Проблема возникает когда количество полигонов возрастает. Пример: на изменение полигона сложной формы уходит 5 минут (грубо говоря), но нам нужно изменить 15 полигонов, считаем и получаем 75 минут. За 75 минут можно сделать гору полезных дел, а всего было отредактировано 15 полигонов. Если полигоны придется менять заново? вдруг нужно их будет разбить на другую площадь? Вот была бы такая программа, которая сама бы изменяла полигон и добавляла бы нужную площадь.
Большинство разработчиков знают символ звёздочки как оператор умножения в Python: product = 4 * 2 # 8 Однако, звёздочка имеет особое значение для сложных структур данных, например списка или словаря.
Если вы полезли в аналитику, то, вероятно, обнаружили, что там много, ну ОЧЕНЬ МНОГО графиков. Иногда хватает одного, и тогда всё отлично. А если нужно два? А если пять? И рядом. Тут поможет matplotlib.
Одним из главных достоинств Python является выразительность кода. Не последнюю роль в этом играет возможность удобной работы с коллекциями и последовательностями различного вида: перебор элементов списка по одному, чтение файла по строкам, обработка всех ключей и значений в словаре. Эти и многие другие подобные задачи в Python помогает решить так называемый протокол итераторов (Iterator protocol). Именно этот протокол обеспечивает работу цикла for, устанавливает по каким объектам можно итерироваться, а по каким нет. Как мы увидим далее, сам язык и стандартная библиотека очень широко используют возможности протокола. В этой статье попробуем отыскать не самые известные, но от этого не менее интересные примеры итераторов и итерируемых объектов, которые предлагает Python.
Сегодня рассказываем как написать простой MQTT-клиент на Raspberry Pi при помощи MicroPython и реализовать функции подключения, отправки сообщений и подписки между клиентом и брокером MQTT-сообщений.
В этой статье мы попробуем решить несколько простых задач, используя чистый Python и два языка расширения: Rust и Cython. Чтобы сравнить два этих подхода, мы оценим трудоемкость каждого из них, а также рассмотрим случаи, в которых следует попробовать что-то другое. Начнем с установки и с простых приложений, а затем перейдем к более сложным экспериментам.
Рано или поздно у любого банка появляется желание выдавать кредиты: максимально быстро, эффективно и с контролируемыми рисками. Для этой задачи нужна развитая система риск-менеджмента и как важная часть системы — модель кредитного скоринга. В статье речь пойдет о том, как это всё устроено в Точке.