Python RU
13.4K subscribers
871 photos
41 videos
36 files
1.12K links
Все для python разработчиков

админ - @haarrp

@python_job_interview - Python собеседования

@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение

@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы

@programming_books_it - it книги

@pythonl

РКН: clck.ru/3Fmy2j
加入频道
Можно ли остановить поток в Python?

Встроенного механизма остановки Thread в Python нет, как и официального API для этой цели. Однако для решения этой проблемы можно:

— использовать многопроцессорный модуль, а именно функцию terminate(),
— перевести main поток в demon-поток (True/False),
— использовать функцию pthread_kill().

Источник: http://net-informations.com/python/iq/kill.htm

#python
Крутая подборка всех наиболее популярных алгоритмов на Python.

Впервую очередь предназначена для обучения, поскольку сами реализации могут быть менее эффективными, чем те, что в стандартной библиотеке Python (но это не точно).

Ссылка на GitHub или удобный веб-сайт.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Программист написал скрипт с помощью Chatgpt, которая даёт коду на Python «регенеративные лечебные способности».

Запускаете с помощью бота свои скрипты, и когда они вылетают, GPT-4 редактирует их и объясняет ошибки. Даже если у вас много ошибок, он будет многократно перезапускаться, пока всё не будет исправлено.

Скоро автор обещает поделиться кодом на GitHub.

@Chatgpturbobot - бот с апи gpt4

@pro_python_code
Руководство по PyQtGraph для создания интерактивных графиков

PyQtGraph — это библиотека, в которой элементы интерфейса реализованы на PyQt4, PySide и NumPy. PyQtGraph позволяет легко настраивать графики с помощью графических виджетов Qt и имеет больше преимуществ, чем matplotlib в сборе и отображении данных в реальном времени.

Гайд по реализации интерактивных графиков:

https://www.pythonguis.com/tutorials/pyqt6-plotting-pyqtgraph/

#python
ChatGPT + Midjouney делаем комикс Atomic Heart за 3 минуты

🎞 Video
⭐️ @Chatgpturbobot

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
▫️Как реализовать алгоритм поиска путей в графе с помощью алгоритма A* в Python?◽️

Вот пример кода на Python, который реализует алгоритм A* для поиска путей в графе:

from queue import PriorityQueue

# Реализация алгоритма A* для поиска кратчайшего пути в графе
def a_star(graph, start, goal):
# Инициализация очереди с приоритетами и добавление начальной вершины в очередь
frontier = PriorityQueue()
frontier.put(start, 0)

# Инициализация словаря с расстояниями от начальной вершины до остальных вершин графа
distance = {start: 0}

# Инициализация словаря с предыдущими вершинами на кратчайшем пути
previous = {}

# Пока очередь не пуста, извлекаем вершину с наименьшим приоритетом
while not frontier.empty():
current = frontier.get()

# Если мы достигли целевой вершины, то возвращаем путь
if current == goal:
path = []
while current in previous:
path.append(current)
current = previous[current]
path.append(start)
path.reverse()
return path

# Итерируемся по соседним вершинам текущей вершины
for next in graph.neighbors(current):
# Вычисляем расстояние от начальной вершины до следующей вершины
new_distance = distance[current] + graph.distance(current, next)

# Если мы не посещали следующую вершину или обнаружили более короткий путь до нее, то обновляем информацию
if next not in distance or new_distance < distance[next]:
distance[next] = new_distance
priority = new_distance + graph.heuristic(next, goal)
frontier.put(next, priority)
previous[next] = current


В этом примере мы использовали очередь с приоритетами из модуля queue для хранения вершин графа, которые нужно обойти, и словарь distance для хранения расстояний от начальной вершины до остальных вершин графа. Также мы использовали словарь previous для хранения предыдущих вершин на кратчайшем пути. Функция neighbors возвращает соседние вершины текущей вершины, а функция distance возвращает расстояние между двумя вершинами графа. Функция heuristic возвращает эвристическую оценку расстояния от следующей вершины до целевой вершины.

@pro_python_code
Selenium_Python.pdf
2.2 MB
Пришло время полезного чтива: Selenium — невероятно удобный инструмент для вашего браузера, который в связке с Python позволяет автоматизировать что угодно.

Вы научитесь всему: от автоматического сбора нужной информации, до мониторинга определённых событий на сайте. Selenium позволяет работать с множеством вкладок и окон браузера, выполняя заданный сценарий.

Книга за авторством Павла Хошина из платного курса.
Что выведет код?
Anonymous Quiz
42%
3
17%
4
20%
None
21%
Error
🖥 12 Декораторов Python, которые выведут ваш код на новый уровень

Если вы Python-разработчик, эта статья расширит ваш инструментарий полезными скриптами, поможет повысить производительность и избежать дублирования кода.

Читать

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 5 декораторов Python для Data Science проектов.

🎞 Video

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
15 полезных лайфхаков с кодом Машинного обучения на Python.

🎞 Video

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
71_python_projects.pdf
64.1 KB
71 полезный проект для изучения Python.

Видео, статьи и исходный код присутствуют, а если у вас аллергия на PDF — есть ссылка на GitHub.
🖥 Декораторы Python, которые выведут ваш код на новый уровень

🎞 Видео

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Полезные приемы с кодом для аналитиков данных на Python

1. Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python - https://www.youtube.com/watch?v=1Mcy-uatp_c&t=14s

2. Полезные приемы в Pandas - https://www.youtube.com/watch?v=Sd2S5rXe8sY&t=165s

3. Раскройте потенциал Python Numpy: руководство для начинающих в науке о данных - https://www.youtube.com/watch?v=XX2XremQ0fg&t=12s

4. Data science c Python.Ускоряем Pandas в 120 раз- https://www.youtube.com/watch?v=-dAdaEv23vk&t=4s

5. 26 практических приёмов и хитростей Python - https://www.youtube.com/watch?v=vAMyfvtxxdQ&t=5s

6. 5 декораторов Python для Data Science проектов - https://www.youtube.com/watch?v=rxq11WHAlqU

7. ChatGPT + Midjouney на практике - https://www.youtube.com/watch?v=2gUqbc3Ikmo&t=5s

8. Разбор вопросов с собеседований Python - https://www.youtube.com/watch?v=4L1e-A3AOL4&t=5s

9. 15 полезных лайфхаков с кодом Машинного обучения на Python - https://www.youtube.com/watch?v=loOtlwcdiBA&t=4s

10. Декораторы Python, которые выведут ваш код на новый уровень - https://www.youtube.com/watch?v=qxrGAogl4iM

🎞 Все видео по анализу данных

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Как анимировать 3D-модель с помощью PyWeb3D

Данное руководство научит вас анимировать 3D-модели с помощью pyWeb3D. Перед изучением предложенной темы вы можете предварительно ознакомиться с тем, как загружать 3D-модели, используя pyWeb3D.

Читать
Код

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
F-строки в Python — подробное руководство

Строковые литералы (f-strings) появились в Python 3.6. Эти строки не только улучшают читаемость кода, но и работают быстрее. Однако новичкам часто сложно разобраться, как и где использовать f-string.

В этой статье собрано 73 примера работы со строковыми литералами, которые точно помогут стать мастером в этой теме любому программисту:

https://miguendes.me/73-examples-to-help-you-master-pythons-f-strings

#python