Python обучающий
62.3K subscribers
813 photos
7 videos
408 links
Здесь есть всё, чтобы упростить изучение Python. Без воды и сложных терминов.

Сотрудничество: @bateman24, @justcage

Работаем с @Tgpodbor_official

Ссылка РНК: https://clck.ru/3Ghwjd
加入频道
​​15 минут – и ты говоришь по-английски!
Сорян, это к Гарри Поттеру.

За 15 минут английский ты не выучишь.
А вот если будешь заниматься по 15 минут в день, спокойно заговоришь, как чистокровный американец.

Невероятно?
Да! Не поверишь, пока не сходишь на вебинар Алекса Рубанова.
Реально взрывает мозг.

Два часа – и у тебя нет языкового барьера.
Два часа – ты понимаешь, английский учить легко.
И главное врубаешься – ТЫ можешь это do it!
👉🏻 Регистрируйся 👈🏼

Это бесплатно. Подойдет даже если у тебя плохая память, нет сил и времени, а из английского ты помнишь только зе тейбл.

👉🏻 Регистрация
Что нужно для парсинга сайта?

Разберем некоторые аспекты парсинга сайтов.

Самое главное — базовые знания html, понимание работы сайтов в целом. Под каждую отдельную задачу пишется отдельный скрипт. Если сайт изменит свой дизайн, пишем новый алгоритм, старый не будет работать корректно.

Алгоритм

1. Изучаем структуру
2. Вычленяем нужные данные
3. Пишем алгоритм
4. Пишем интерфейс работы с алгоритмом
5. Упаковываем в приложение

Библиотеки

BeautifulSoup
Используем, когда с сайта нужна только конкретная информация. Никаких лишних движений, есть страница на ней информация. Для простых задач и как часть комплексных лучший выбор.

Selenium
Используем, когда пишем полноценный парсер с выбором данных, диапазоном и дополнительным функционалом. Отправка сообщений, вход в аккаунт, скачивание файлов, отправка различных запросов.

Использовать их можно в комплекте, Selenium делает действия на странице, BeautifulSoup ее анализирует.
Генератор Фибоначчи

Последовательность Фибоначчи — ряд чисел, где каждое последующее число равно сумме двух предыдущих. Пример: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13. Используется в программировании. Любое число может быть записано как сумма уникальных чисел Фибоначчи. На примере представлен простейший генератор.
❗️Разыскиваются люди, которые хотели бы работать на себя

Опыт не нужен, всему научим
— Вложения не требуются
— Заработок от 1000$/мес удалённо


Есть такая ниша посредничество на текстах. Чтобы зарабатывать на ней, вам НЕ нужно уметь писать тексты. Вы просто договаривайтесь с копирайтерами и получаете процент с каждого заказа.

Вам НЕ нужно самому искать клиентов, пахать 24/7 или иметь опыт работы — всё уже готово.

Крупнейшие посредники в сети Kote&Sax набирают людей в команду и запустили бесплатный обучающий бот для тех, кто хочет научиться работать в этой нише.

Если вы ищете нишу, в которой НЕ надо каждый день ходить в офис, НЕ надо пахать за копейки на биржах или на дядю — нажимайте и изучайте: клиик
Функция zip

Функция позволяет перебирать несколько итерируемых объектов одновременно. Причем итерация будет проходить по минимальной длине из всех объектов. При использовании возвращает объект типа zip, который организует вложенные объекты вместе, в зависимости от количества аргументов функции. Парам, тройкам и так далее.
Функция zip подробнее

Разберемся как работает функция zip и где еще ее можно применять. Функция без с одним аргументом вернет собранные элементы, по одному в каждом. Чтобы увидеть внутренности объекта преобразуем его в list.

Полезно использовать, когда нужно собрать несколько кортежей или списков.
Почему Python используют для нейронных сетей?

1. Огромное количество библиотек. Как встроенных так и сторонних. От простых, 7 строчек - нейронная сеть. До самых сложных, которые используют в промышленной разработке.

2. Простота обучения. Об этом всегда много говорят, но аналитикам, для которых программирование всего лишь калькулятор, простота языка очень помогает не нагружаться лишней информацией.

3. Скорость вычислений. Да Python достаточно медленный язык, однако большинство математических библиотек используют C расширения для вычислений больших объемов информации.

4. Серверное ориентирование. Это позволяет делает веб-приложения с нейронными сетями не отходя от кассы.
Работа с таблицами csv

В Python есть встроенная библиотека для работы с таблицами. Например, при парсинге сайта удобно оформлять результаты в таблицу, которую можно наглядно посмотреть в Excele или другом приложении. В примере представлено чтение из csv файла.
Функция sorted

Функция позволяет быстро отсортировать список или массив. Легкая, простая, полезная в повседневных задачах. Есть логический параметр reverse позволяющий инвертировать сортировку.
Как освоить Python с нуля?

Рассказываем, что изучать, где тренироваться и как действовать дальше.

В статье собрали полезные материалы и ресурсы, которые подходят для новичков и людей с минимальными знаниями.

Но и профессионалы найдут в нашем списке что-то новое.

Читать статью
Библиотека NumPy

Ключевая библиотека языка и других библиотек связанных с вычислениями. Основное предназначение — работа с многомерными массивами.

Библиотека здорово оптимизирована для работы. Ее повсеместное использование много говорит об этом. Множество прикладных нейронных сетей используют ее для вычислений.

Основные вычисления проводятся с помощью языка C, что и обеспечивает огромную производительность. Используется в обработке графики, математическом анализе, химии, астрономии. Наличие и работа этой библиотеки создало направление для Python в качестве инструмента для создания нейронных сетей.
Генерируем ID для пользователя.

Существует несколько способов определения для пользователя уникального интендификатора.

Простой
Используем публичную переменную в классе, отвечающем за генерацию, равную 1000000 и каждый раз прибавляем единицу и возвращаем из функции.

Универсальный
Генерируем с помощью встроенной библиотеки UUID, позволяет создавать уникальные номера пользователей с очень низкой долей погрешности. Для безопасной генерации используем функцию uuid.uuid4().
TensorFlow

TensorFlow — одна из самых популярных библиотек искусственного интеллекта. Используется в производстве крупных нейронных сетей со многими слоями и потоками данных. Упрощает построение моделей машинного обучения, легкий инструмент для развертывания приложений.

Библиотека получила широкое признание. Используется в Google, Twitter, Intel, Coca-Cola.

Что можно делать?

1. Распознавать голос, звук.
2. Текстовый анализ.
3. Анализ видео-записей, обнаружение движения.

А также многое другое. Если вы давно хотели изучить машинное обучение, начать с этой библиотеки — это не ошибка. Но и без теории, конечно, никуда!
Что нужно знать junior python-разработчику?

Каждая компания предъявляет свои требования к соискателю. Мы собрали базовый минимум без которого точно не обойтись.

1. Что такое ООП и как им пользоваться.
2. Паттерн MVC и его применение.
3. Декораторы.
4. Замыкания.
5. Интроспекция.
6. Базы данных и работа с ними.
7. Система контроля версий Git.
8. Django или Flask.

Это далеко не полный список, но в процессе обучения стоит задавать себе вопрос, "а что от меня вообще нужно будет на работе?" Это позволит всегда быть в тонусе!
Упрощаем логирование

Для Pyhton есть овер-полезная библиотека, которая в разы упрощает систему логирования.

Установка: pip install loguru

Асинхронное логирование, структурированное логирование и много других фишек которые разрешат известную проблему.
Еще один парсер сайтов для Python

Многие слышали о BeatifulSoup, а вот о Scrapy редко где упоминается. Однако, это достаточно мощный инструмент для разработки парсеров.

Что умеет?
1. Логиниться на сайтах.
2. Работать с прокси.
3. Сохранять результат в JSON/CVS/XML.
4. Автоматический менеджмент Cookies.
5. Настройка User-agent.
6. Загрузка файлов.

Установка.
pip install Scrapy


Основное отличие от Beatifull Soup в том, что Scrapy создает web-spiders. Это приложения, которые работаю как браузеры. Только предназначены для парсинга.
Краткая упорядоченная итерация

В первом случае, все выглядит очень смято и торчит со всех сторон. Во втором же, красиво и элегантно! Возьмите на вооружение.
Кортежи в циклах

Многие знают о том, что с помощью кортежей легко поменять местами значения переменных, однако у них есть более широкое применение.

Мы можем разбирать сложные составные массивы, списки с помощью кортежей и циклов. Это очень полезный, удобный инструмент.
Сокращаем условие

Если условие короткое, полезно сделать его более красивым и удобочитаемым. Используем тернарное выражение. Подойдет если в условии одна переменная, но применений у приема куда больше. Экспериментируйте!
​​Милые таблички

Невероятно полезная и приятная библиотека для работы с консольными табличками Prettytable. Позволяет формировать красивый вывод информации для составных упорядоченных типов данных. Полезно использовать для списков и парсинга, если там не очень много информации.

Удобно для быстрого прототипирования и в повседневном использовании.

Установка - python -m pip install -U prettytable