➡️ Использование библиотеки PyTTI для генеративного искусства с использованием нейронных сетей

PyTTI — это необычная библиотека, которая позволяет создавать произведения искусства с помощью нейронных сетей. Она применяет текстурные трансформации и использует модели машинного обучения для генерации изображений, основанных на текстовых описаниях или других данных.

• PyTTI подходит для экспериментов с искусственным интеллектом в области генерации изображений и видео.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций?

Ответ ⬇️
Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь.

Пример использования ⚙️

def demo_func(*args, **kwargs):
print("Позиционные аргументы:", args)
print("Именованные аргументы:", kwargs)

demo_func(1, 2, 3, name="Alice", age=25)
# Позиционные аргументы: (1, 2, 3)
# Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}

Python Learning 👩‍💻

⚙️ enumerate()

Когда тебе нужно итерировать по списку с доступом к индексу элемента, используй enumerate(). Эта встроенная функция возвращает и индекс, и сам элемент в одном цикле, что удобно и лаконично.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Разница между list.sort() и sorted() в Python

list.sort() сортирует список на месте, изменяя его, и возвращает None, тогда как sorted() создает новый отсортированный список, оставляя оригинал неизменным.

✔️ Оба метода имеют параметры key и reverse, позволяя кастомизировать сортировку.

• list.sort() используется для изменения оригинального списка. • sorted() возвращает новый отсортированный список из любого итерируемого объекта.

🔗 Почитать подробнее

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование библиотеки Arrow для работы с датами и временем в Python

Arrow — это библиотека для более удобной работы с датами и временем в Python. Она предоставляет простой API для создания, преобразования и форматирования объектов datetime, упрощая работу с временными зонами и временем выполнения задач.

• Arrow поддерживает естественные синтаксические конструкции и форматирование дат, а также имеет встроенные функции для манипуляции временем.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

⚙️ any()

В Python функция any() проверяет, есть ли хотя бы один истинный элемент в итерируемом объекте. Она отлично подходит для быстрых проверок наличия условий, например, поиска элементов в списке.

Python Learning 👩‍💻

👩‍💻 Задача по Python

Создайте функцию find_longest_substring для поиска самой длинной подстроки в строке, содержащей уникальные символы. Функция должна возвращать длину этой подстроки.

Пример:

print(find_longest_substring("abcabcbb"))  # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока "abc"
print(find_longest_substring("bbbbb"))     # Вернёт 1, т.к. самая длинная уникальная подстрока "b"
print(find_longest_substring("pwwkew"))    # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока

Решение задачи на картинке ☝

Python Learning 👩‍💻

Срезы

Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).

Python Learning 👩‍💻

❓ Вопрос на собеседовании

Как в Python работает метод __call__() и когда его имеет смысл использовать?

Ответ ⬇️
Метод __call__() позволяет сделать объект вызываемым, то есть, работать с ним как с функцией. Этот метод можно добавить в любой класс, чтобы экземпляр класса можно было вызвать напрямую. Это полезно, когда класс выполняет одну основную задачу и может быть использован как замена функции, сохраняя при этом внутреннее состояние и структуру.

Пример использования ⚙️

class Multiplier:
def __init__(self, factor):
self.factor = factor

def __call__(self, value):
return value * self.factor

double = Multiplier(2)
print(double(5)) # 10
print(double(8)) # 16

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение ⬇️
Без передачи b функция использует b = a + 1, поэтому x = 3 * 4 = 12. С b=5 функция увеличивает b на 2, давая y = 3 * 7 = 21.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ all()

В Python функция all() проверяет, соответствуют ли все элементы условию (истинны). Отличный способ убедиться, что все значения удовлетворяют требованиям.

Python Learning 👩‍💻

➡️ LiteLLM — использование любого LLM с использованием OpenAI и многое другое

LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки.

• Поддержка единого формата для всех LLM, что упрощает интеграцию.
• Возможность управления расходами и ограничения скорости запросов для предотвращения перегрузок.

🔗 Ссылочка на доку

Python Learning 👩‍💻

🧠Узнаем сколько раз встречается каждая буква в предложении

Код представлен на картинке.

Python Learning 👩‍💻

⚙️ filter()

В Python функция filter() используется для отбора элементов, соответствующих условию. Она возвращает итератор, что делает её удобной и эффективной для обработки больших данных.

Python Learning 👩‍💻

⌛ Что будет выведено при выполнении кода?

Пояснение ⬇️
Функция make_multiplier возвращает лямбду, которая замыкает n. doubler умножает на 2, а tripler — на 3, поэтому результат 10 и 15.

Python Learning 👩‍💻

✍️ Циклический сдвиг списка на N элементов вправо

Выше приведено решение с помощью слайсов.

Python Learning 👩‍💻