Pythoner

Нужны 7 желающих для работы с искусственным интеллектом. Работа из дома. График свободный. Пришло задание — изучили — выполнили — получили свои деньги. Деньги вы получаете в зависимости от сложности задания. Например: За задание могут платить 500-10.000 рублей. В зависимости от сложности. 500 рублей — это около 5-30 минут. 10 000 руб. это 5-6 часов. 💰 В среднем новичок получает до 150.000 руб в месяц. А опытный может и 300-500т. Мы обучим вас сами: — 3 дня уроков по 30 минут — Домашки с проверкой и оплатой бонусами — Платим 10 тыс за каждую выполненную домашку ⚡ Набор заканчивается завтра. Для регистрации жмите кнопку "Зарегистрироваться": Зарегистрироваться #реклама 16+ ganstaagency.com О рекламодателе

🎮Pyxel — это библиотека для создания ретро-игр на языке программирования Python. Она идеально подходит для разработчиков, которые хотят погрузиться в мир 8-битных игр, создавая собственные проекты с минимальными усилиями. 💡Почему Pyxel ➡️Простота использования Одним из главных преимуществ Pyxel является её простота использования. Она предоставляет интуитивно понятный интерфейс и минимальный набор функций, необходимых для создания игр. Это позволяет сосредоточиться на творческом процессе, не отвлекаясь на сложные технические детали. ➡️Встроенные инструменты Pyxel поставляется с набором встроенных инструментов, которые облегчают разработку игр. Среди них: редактор спрайтов, редактор звуков и редактор карт. ➡️Кроссплатформенность Ещё одно важное преимущество Pyxel — это её кроссплатформенность. Библиотека поддерживает Windows, macOS и Linux, что позволяет разрабатывать игры на любой из этих платформ. 🐍Pythoner

Full-stack приложение за час? Это возможно 16 декабря в 11:00 приглашаем на бесплатный вебинар от СберТеха – разберемся, как разрабатывать приложения без долгого бэкенда с решением Platform V DataSpace CE. На живом примере вы увидите, как: - Быстро реализовать бэкенд приложения - Создать прототип финансового приложения с нуля до рабочего MVP - Безболезненно работать с микросервисной архитектурой - Эффективно управлять данными Узнайте, как GraphQL, Domain-Driven Design (DDD) и Backend-as-a-Service (BaaS) работают на практике и ускоряют вашу разработку. Будет особенно полезно бэкенд-разработчикам, интеграторам, технологическим партнерам, стартапам, студентам. Зарегистрироваться #реклама 16+ platformv.sbertech.ru О рекламодателе

✈️В мире Python программирования, логирование играет важную роль в отслеживании работы приложений и выявлении ошибок. Одним из самых удобных и мощных инструментов для этой задачи является библиотека Loguru. В этом посте мы рассмотрим основные преимущества и возможности Loguru, которые делают его отличным выбором для логирования в Python. ➡️Простота использования Одним из основных преимуществ Loguru является его простота использования. В отличие от стандартной библиотеки logging, которая может показаться сложной и громоздкой, Loguru предлагает простой и интуитивно понятный интерфейс. Для начала работы достаточно импортировать библиотеку и начать логирование с помощью одной строки кода:

    
        from loguru import logger

logger.info("Привет, Loguru!"){}
    

Это позволяет значительно сократить время на настройку и сразу приступить к логированию. ➡️Гибкость и мощность Loguru предоставляет широкие возможности для настройки логирования. Вы можете легко настроить формат сообщений, уровни логирования и маршрутизацию логов. Например, вы можете отправлять логи в разные файлы в зависимости от их уровня важности:

    
        logger.add("debug.log", level="DEBUG")
logger.add("error.log", level="ERROR")

logger.debug("Это сообщение для отладки")
logger.error("Это сообщение об ошибке"){}
    

Или же отправлять их на удалённый сервер для дальнейшего анализа. Библиотека также поддерживает асинхронное логирование, что делает её отличным выбором для высоконагруженных приложений. ➡️Встроенные дополнительные функции Помимо стандартных возможностей логирования, Loguru включает в себя множество дополнительных функций, которые делают его ещё более привлекательным. Например, библиотека поддерживает автоматическое добавление контекстной информации к логам, такую как имя функции, строка кода и т.д. Также существует возможность автоматического ротации логов, что позволяет избежать переполнения дискового пространства:

    
        logger.add("file_{time}.log", rotation="500 MB")

logger.info("Это сообщение будет записано в новый файл при достижении лимита в 500 MB"){}
    

💡Эти и другие функции делают Loguru мощным инструментом для профессионального логирования. 🖥GitHub loguru 🐍Pythoner

✈️Метод setdefault() используется для получения значения по ключу из словаря, одновременно создавая его, если ключа ещё нет. ➡️Пример:

    
        data = {}
data.setdefault("users", []).append("Анна")
data.setdefault("users", []).append("Борис")

print(data)

{'users': ['Анна', 'Борис']}{}
    

💡Удобно при работе с коллекциями внутри словаря — не нужно проверять наличие ключа вручную. Альтернатива конструкции с if key not in dict. 🐍Pythoner

✈️CPython — это основная реализация Python на C, и именно она запускается, когда ты пишешь python file.py. ➡️Работает в 3 шага: 1. Парсинг — Python-код превращается в AST (дерево разбора) 2. Компиляция — AST превращается в байткод (.pyc), понятный интерпретатору 3. Исполнение — байткод читается виртуальной машиной, которая шаг за шагом исполняет инструкции ➡️Можно посмотреть байткод вот так:

    
        import dis

def hello():
    print("hi")

dis.dis(hello){}
    

🔫Выведет набор инструкций, как CPU, только питоновый. CPython — медленный, но гибкий. Именно тут живёт GIL, и именно он влияет на потоки. 🐍Pythoner

✈️Инкапсуляция - это один из четырех основных принципов объектно-ориентированного программирования. Она позволяет скрыть внутреннюю реализацию объекта от других объектов и защитить его состояние от неправильного использования. ➡️ Методы и атрибуты В Python, чтобы скрыть атрибуты объекта, их нужно объявить как приватные, используя два подчеркивания перед именем атрибута. Например, для создания приватного атрибута name нужно написать __name. Также для доступа к этому атрибуту извне класса нужно использовать специальные методы get и set. ➡️Метод get возвращает значение приватного атрибута, а метод set устанавливает новое значение. Эти методы должны быть определены в самом классе. Например:

    
        class Person:
    def __init__(self, name):
        self.__name = name

    def get_name(self):
        return self.__name

    def set_name(self, name):
        self.__name = name

person = Person("John")
print(person.get_name()) # "John"
person.set_name("Mike")
print(person.get_name()) # "Mike"
{}
    

💡Для чего нужна инкапсуляция вообще? - Защита данных от внешнего доступа - Предотвращение случайных изменений данных - Упрощение взаимодействия с объектами - Сокрытие сложной логики работы объекта от пользователя 💡Будет ли код работать без нее? - Да, будет! 🐍Pythoner

✈️Что такое асинхронное программирование? Асинхронное программирование - это способ написания кода, позволяющий выполнять несколько задач одновременно без блокировки основного потока выполнения. В Python для этого используются ключевые слова async и await, которые делают функции асинхронными и определяют точки, где происходит ожидание. ➡️Преимущества асинхронного программирования: 1. Увеличение производительности: Асинхронный код позволяет эффективно использовать ресурсы, ускоряя выполнение задач. 2. Масштабируемость: Обработка множества задач одновременно без блокировки позволяет создавать масштабируемые приложения. 3. Улучшен отклик приложения: Пользователи получают быстрый отклик, даже если выполняются длительные операции. ➡️Основные концепции асинхронного программирования в Python: - `async def` и `await`: Обозначают асинхронные функции и точки ожидания выполнения задачи. - Цикл событий (Event Loop): Основной механизм управления выполнением асинхронных задач. - Корутины (Coroutines): Асинхронные функции, которые могут приостанавливать свое выполнение. ➡️Пример асинхронного кода:

    
        import asyncio

async def async_example():
    print("Начало выполнения")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Завершение выполнения")

async def main():
    tasks = [async_example() for _ in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main()){}
    

➡️Интеграция асинхронного кода: Множество библиотек и фреймворков в Python уже поддерживают асинхронное программирование, включая aiohttp, asyncio, и многие другие. Это позволяет создавать высокопроизводительные веб-приложения, работающие с асинхронными запросами. ⛓Дополнительные ресурсы: - Документация Python по асинхронному программированию - Статья на Real Python: "Async IO in Python: A Complete Walkthrough" 🐍Pythoner

Нужны 7 желающих для работы с искусственным интеллектом. Работа из дома. График свободный. Пришло задание — изучили — выполнили — получили свои деньги. Деньги вы получаете в зависимости от сложности задания. Например: За задание могут платить 500-10.000 рублей. В зависимости от сложности. 500 рублей — это около 5-30 минут. 10 000 руб. это 5-6 часов. 💰 В среднем новичок получает до 150.000 руб в месяц. А опытный может и 300-500т. Мы обучим вас сами: — 3 дня уроков по 30 минут — Домашки с проверкой и оплатой бонусами — Платим 10 тыс за каждую выполненную домашку ⚡ Набор заканчивается завтра. Для регистрации жмите кнопку "Зарегистрироваться": Зарегистрироваться #реклама 16+ ganstaagency.com О рекламодателе

✈️Метод strip() удаляет начальные и конечные пробелы (а также другие переданные символы) из строки. Это удобно для очистки ввода, сравнения данных и предобработки текста. ➡️Пример:

    
        user_input = "  hello world  "
cleaned = user_input.strip()
print(cleaned)
# ➜ "hello world"{}
    

🔫В этом примере strip() убирает лишние пробелы по краям строки, оставляя только значимый текст. 💡strip() удобно использовать при чтении из файлов, работе с формами, разборе CSV/JSON и валидации пользовательского ввода. Также существуют .lstrip() и .rstrip() — для удаления только слева или справа. Метод делает работу с текстом точной и предсказуемой 🐍 Pythoner