dApp — мощный инструмент для создания децентрализованных приложений на базе блокчейна

Эта Python-библиотека предлагает все необходимые функции для взаимодействия со смарт-контрактами, управления данными и обеспечения безопасности приложений. Чтобы лучше разобраться в том, как с ней работать, мы нашли для вас полезную статью. В ней вы узнаете:

— основные функции библиотеки;
— как работать с оракулами;
— способ взаимодействия с с DeFi-протоколами;
— как управлять смарт-контрактами и многое другое.

#библиотека #web3 #блокчейн

Изучаем Python PyQt5 за час

Конечно, как и во всех подобных видео, полностью освоить PyQT5 за час у вас не выйдет. Но вы сможете изучить основные возможности и понять, как работать с этой библиотекой. А все прочие навыки и понимание нюансов придёт во время практики.

Видео на английском, поэтому если вам требуется перевод, то вы можете посмотреть его в Яндекс.Браузере по ссылке: youtu.be/92zx_U9Nzf4

#видео #pyqt

Модуль, пакет, библиотека, фреймворк: разбираемся в разнице

Чтобы упростить разработку, программисты используют модульное программирование — разбивают задачи на более мелкие и более управляемые. Поэтому в ЯП так много модулей, пакетов, библиотек и фреймворков.

Запутаться в них новичку легко. Условно можно обозначить их взаимоотношения с помощью диаграммы на картинке. А более подробно вы сможете разобраться благодаря этой статье.

#основы

7 Ошибок новичков в Python, которые нужно исключить

В данном видео рассмотрим самые частые ошибки новичков в Python. Вы узнаете как это влияет на ваш проект, и как можно исправить ситуацию к лучшему.

Некоторые виды ошибок делают ваш проект намного медленней и создают проблемы для дальнейшего анализа кода.

В этом видео вы увидите частые ошибки новичков в Python. Вы узнаете как это влияет на ваш проект, и как можно исправить ситуацию к лучшему.

#видео

❤️ — PyCharm
🔥 — VS Code

«Я ускорил генерацию blurhash в 36 87 128 раз»

Blurhash — это компактный способ представления размытой превьюшки изображения в виде ASCII-строки. Довольно простая и полезная штука, которая почему-то при этом работает слишком медленно.

Автор этой статьи задался целью ускорить его и вот, что у него получилось.

Подписчики, общий сбор!

Прямо сейчас мы в Tproger ищем себе коллегу, который сможет классно и интересно вести канала @mobi_dev. Если это вы или у вас есть кто-то на примете, то дайте нам знать!

Что нужно делать:

— создавать контент для телеграм-канала о мобильной разработке;
— работать над реализацией стратегии продвижения канала совместно с руководителем;
— следить за метриками канала;
— продвигать канал c помощью Telegram Ads, Рекламного кабинета ВКонтакте.


Нам нужен человек, который:

— разбирается в IT и мобильной разработке;
— обладает навыками копирайтинга;
— имеет опыт работы в SMM;
— а также умеет пользоваться Figma или другими графическими редакторами.

Мы предлагаем:

— конкурентную зарплату по результатам собеседования;
— удалённую работу;
— гибкий график, где вы сможете самостоятельно планировать свой рабочий день.

Если вам интересно, то заполните анкету по ссылке: https://forms.gle/yyKTCmk3mhoMCBoV6

#вакансии #работа

#простымисловами: География в Python

Для работы с географическими данными в Python существует специальный модуль geopy, который сильно упрощает работу всем питонистам.

Что такое geopy и зачем он нужен?

geopy — это библиотека для работы с геокодированием в Python. Геокодирование — это процесс преобразования адресов (например, "221B Baker Street, London") в географические координаты (широту и долготу). Это полезно, когда вы хотите работать с географической информацией, например, находить расстояния между местами, определять местонахождение и визуализировать точки на карте.

Как устанавливается geopy?

Установить geopy можно с помощью pip, который является стандартным менеджером пакетов в Python. Откройте терминал или командную строку и выполните следующую команду:

pip install geopy

Как использовать geopy?

После установки вы можете использовать geopy для работы с различными сервисами геокодирования. Вот простой пример того, как он работает:

from geopy.geocoders import Nominatim

# Создаем объект геокодера Nominatim
geolocator = Nominatim(user_agent="myGeocoder")

# Преобразуем адрес в координаты
location = geolocator.geocode("221B Baker Street, London")
print((location.latitude, location.longitude))  # Выводит координаты адреса

# Преобразуем координаты в адрес
location = geolocator.reverse("51.5237676, -0.1585557")
print(location.address)  # Выводит адрес по координатам

Пояснение примера:

1. Импортируем Nominatim: Nominatim — это один из геокодеров, поддерживаемых geopy, который работает с OpenStreetMap.

2. Создаем объект геокодера: geolocator — это объект, через который выполняются операции геокодирования. Параметр user_agent нужен для идентификации приложения, использующего сервис.

3. Геокодирование адреса: Метод geocode преобразует текстовый адрес в объект, содержащий координаты (широту и долготу).

4. Обратное геокодирование: Метод reverse выполняет обратную операцию, преобразуя координаты в текстовый адрес.

geopy — это удобная библиотека для работы с географическими данными в Python. С ее помощью можно легко преобразовать адреса в координаты и обратно, что полезно для множества приложений, работающих с картами и геолокацией. Попробуйте применить geopy в своих проектах для добавления возможностей геокодирования!

Что удобнее для разработчика: Mac Studio или кастомный ПК?

«Убийца ПК» — так прозвали моноблок Mac Studio от компании Apple, потому что несмотря на крошечные размеры, по мощности он не уступает ПК, которые используют видеомонтажеры и 3D-дизайнеры.

Но может ли миниатюрный Mac Studio заменить ПК для целей разработчиков? Мы провели технобаттл и разобрались, какую технику выбрать для работы с медиа и кодом.

Что нам сравнить в следующий раз? Пишите свои идеи в комментарии.

#hardware

Drag-and-Drop на Python в реальном мире

Drag-and-Drop — простое и уже привычное действие, которое позволяет пользователю перенести элемент с места на место на экране компьютера или мобильного устройства с помощью мыши или пальцев. Но это же действие можно сделать рабочим и в реальности, прямо как в фантастических фильмах с голограммами и проекциями.

Реализовать это можно с помощью Python и машинного обучения. Как? Вот статья, где есть понятная инструкция:

https://habr.com/ru/post/679444/

#opencv #cv

Ну, раз поклонников PyCharm у нас оказалось не намного больше, чем VS Code, то следующая статья для адептов VS Code и новичков в Python

В ней вы узнаете, как установить и настроить PyCharm на Windows, MacOS и Ubuntu. Ну а что, вдруг просто вс-кодеры просто не справились с настройкой 😁

#pycharm

OSSU — бесплатный онлайн-университет по Computer Science

Обучение состоит из четырех блоков — введение, основы, продвинутый CS и итоговый проект, все на английском.

Для новоприбывших есть Discord-сервер на 3К+ активных участников.

171К звезд на GitHub как бы намекают, что здесь не шутки шутят, а делом занимаются.

Ссылка на университет: https://github.com/ossu/computer-science

А если умеет в промпты для ChatGPT, то это уже лид

10 кубиков синтаксического сахара этому питонисту

Синтаксический сахар (англ. syntactic sugar) — это синтаксические возможности, применение которых не влияет на поведение программы, но делает использование языка более удобным для человека. В питоне очень много полезного и интересного синтаксического сахара. Настолько много, что у неподготовленных пользователей может случиться сахарный диабет.

Запасайтесь синтаксическим инсулином, ведь здесь вы увидите несколько уникальных примеров синтаксического сахара, а также правильные и неправильные способы его применения: https://habr.com/ru/articles/839558/

То, что нужно для отличных выходных: огромный курс по Deep Gen-AI от Стенфордского университета

За одни выходные такую большую программу не осилишь, поэтому готовьтесь потратить много свободного времени на это. Но поверьте, того стоит. Вы изучите:

— вероятностные основы и алгоритмы обучения глубоких генеративных моделей;
— вариационные автокодировщики;
— генеративно-состязательные сети;
— авторегрессионные модели;
— модели нормализованного потока;
— модели на основе энергии и модели на основе баллов.

Тут также обсуждаются области применения, в которых используются глубокие генеративные модели, в том числе компьютерное зрение, обработка речи и естественного языка, интеллектуальный анализ данных, обучение с подкреплением, надёжное машинное обучение и решение обратных задач.

Доступно бесплатно по ссылке.

#курс

Простыми словами: Функции высшего порядка

В Python функции высшего порядка — это функции, которые могут принимать другие функции в качестве аргументов и/или возвращать функции как результат. Эта концепция позволяет работать с функциями как с данными, что делает код более модульным и гибким.

Рассмотрим пример, чтобы увидеть, как функции высшего порядка могут быть полезны на практике. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим применить несколько преобразований к этим числам.

def map_function(func, numbers):
    return [func(n) for n in numbers]

def add_two(x):
    return x + 2

def square(x):
    return x * x

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# Применяем add_two ко всем элементам списка
new_numbers_1 = map_function(add_two, numbers)
print(new_numbers_1)  # Результат: [3, 4, 5, 6, 7]

# Применяем square ко всем элементам списка
new_numbers_2 = map_function(square, numbers)
print(new_numbers_2)  # Результат: [1, 4, 9, 16, 25]

В этом примере map_function является функцией высшего порядка, потому что она принимает другую функцию (add_two или square) и применяет её ко всем элементам заданного списка.

Функции высшего порядка широко используются в функциональном программировании и регулярно встречаются в Python при работе с такими функциями, как map(), filter(), и reduce():

— map(func, iterable): Применяет функцию func ко всем элементам в iterable.
— filter(func, iterable): Фильтрует элементы в iterable, оставляя только те, для которых func возвращает True.
— reduce(func, iterable): Последовательно применяет func к элементам iterable, сводя его к единому значению.

Нужно понимать, что у такой полезной возможности также есть опасности и недостатки:

1. Понимание и читаемость кода: Использование функций высшего порядка может затруднить понимание кода для разработчиков, не знакомых с этой концепцией. Новички могут быть сбиты с толку из-за обилия функций и вложенности.

2. Производительность: Переизбыточность использования функций высшего порядка может повлиять на производительность, так как каждая функция создает дополнительный уровень вызова. Это может быть проблемой при обработке больших данных или в задачах, чувствительных к производительности.

3. Отладка: Проверка и отладка программы могут стать более сложными, если происходит много неявных вызовов и передача функций в виде аргументов.

#простымисловами

Ваш код достоин PyPI: как правильно опубликовать Python-пакет

Майк Дрисколл, известный популяризатор Python, написал подробный гайд по публикации пакетов в репозитории PyPI. В нём он рассказал, как структурировать проект, настроить метаданные и загрузить свой пакет в репозиторий.

Если хотите сделать из своего проекта полноценный пакет, то тут всё понятно и подробно расписано.

На GitHub появился опенсорсный проект для перевода видео

VideoLingo работает на Whisper от OpenAI. Она позволяет загружать ролики с ютуба, а затем добавлять сабы, в том числе, переведённые на русский язык.

Само собой бесплатно. Попробовать можно по ссылке: https://github.com/Huanshere/VideoLingo

#инструменты

На скольких языках пробовали вы?