Примеры кода, на которых можно рассмотреть, как работает многопоточность в Python🧑‍💻

https://youtu.be/iBTmDUMdBe0

😳😳😳😳😳😳 Python: почему он интерпретируемый?

Python часто называют интерпретируемым языком программирования, и на это есть веские причины. Давайте разберемся, почему это так и какие преимущества это даёт.

➡️ Как работает Python?

Python использует двухэтапный процесс выполнения кода:

- Сначала исходный код компилируется в байт-код (.pyc файлы)

- Затем этот байт-код выполняется интерпретатором Python (PVM - Python Virtual Machine)

➡️ Почему именно интерпретатор?

Создатель Python, Гвидо ван Россум, сделал этот выбор по нескольким причинам:

- 📱 Кроссплатформенность: байт-код может выполняться на любой платформе, где установлен интерпретатор Python

- 🔄 Динамическая типизация: типы переменных определяются во время выполнения

- 🛠 Простота отладки: можно остановить программу в любой момент и проверить состояние переменных

- ⚡️ Быстрая разработка: нет необходимости ждать компиляции при каждом изменении кода

➡️ Интересные факты

На самом деле, Python не является чисто интерпретируемым языком. Он использует гибридный подход:

- Компиляция в байт-код происходит автоматически
- Скомпилированный байт-код кэшируется для ускорения последующих запусков
- Существуют компиляторы Python в машинный код (PyPy, Cython), но они используются в специфических случаях

➡️ Итог

Интерпретируемая природа Python - это осознанный выбор, который делает язык более гибким и удобным для разработчиков, хотя и с некоторой потерей в производительности по сравнению с компилируемыми языками.

Захостить сайт у себя на компе, но чтобы он был в публичном доступе? 😳😳
Легко за 5 минут👏👏

https://youtu.be/_1V2lrCtR4Ehttps://youtu.be/_1V2lrCtR4E

🤞 Лучшие онлайн редакторы кода для Python: Подробный обзор

1. 🏆 Google Colab

https://colab.research.google.comhttps://colab.research.google.com

• Бесплатный доступ к GPU и TPU для машинного обучения
• Полная интеграция с экосистемой Google (Drive, Sheets, Gmail)
• Поддержка Jupyter notebooks с возможностью совместного редактирования
• Предустановленные популярные библиотеки (TensorFlow, PyTorch, OpenCV)
• Возможность сохранения и загрузки моделей
• Выполнение долгих вычислений в фоновом режиме
• Бесплатное облачное хранилище до 15 ГБ

2. 🎯 Replit

https://replit.comhttps://replit.com

• Мощный встроенный терминал с полным доступом
• Совместная работа в реальном времени с функцией pair programming
• Встроенный хостинг проектов с публичным URL
• Система контроля версий с интеграцией GitHub
• Автоматическое управление зависимостями
• Встроенный отладчик кода
• Поддержка кастомных конфигураций и переменных окружения

3. 💻 PyCharm Online

https://www.jetbrains.com/pycharm/onlinehttps://www.jetbrains.com/pycharm/online

• Профессиональная IDE в браузере от JetBrains
• Продвинутое автодополнение кода с анализом типов
• Встроенный отладчик с визуализацией переменных
• Интеграция с системами контроля версий
• Рефакторинг кода и поиск ошибок на лету
• Поддержка удаленной разработки
• Интеграция с базами данных и REST клиент

4. 🚀 Jupyter Lab

https://jupyter.orghttps://jupyter.org

• Интерактивные ноутбуки с поддержкой markdown
• Продвинутая визуализация данных и графиков
• Поддержка множества форматов (Python, R, Julia)
• Расширяемость через систему плагинов
• Встроенный просмотрщик CSV, JSON, изображений
• Интерактивные виджеты для данных
• Возможность создания презентаций

5. ⚡️ Python Anywhere

https://www.pythonanywhere.comhttps://www.pythonanywhere.com

• Полноценный хостинг веб-приложений Python
• Консоль Python с доступом через браузер
• Поддержка популярных фреймворков (Django, Flask)
• Встроенная поддержка MySQL и PostgreSQL
• Бесплатный тариф с базовым функционалом
• Автоматическое обновление сертификатов SSL
• Планировщик задач для автоматизации

Разработка игр на Python

🎮 Привет, питонисты! Давайте поговорим о том, как превратить ваши навыки Python в настоящие игровые шедевры. Знаю-знаю, многие считают, что для геймдева нужен Unity или Unreal Engine, но поверьте – Python тоже может!

🐍 Начнём с того, что Python – это не просто язык для веб-разработки или data science. Благодаря множеству специализированных библиотек, мы можем творить настоящие чудеса. И нет, я не шучу – на Python создано немало крутых инди-игр!

🚀 Самое крутое в разработке игр на Python – низкий порог входа. Если вы уже знаете основы языка, то буквально за пару дней сможете создать свой первый платформер или "змейку". А дальше – только ваша фантазия и упорство!

➡️ Основные библиотеки для геймдева

🎮 Pygame - самая популярная библиотека:

- Простой и понятный синтаксис
- Огромное комьюнити
- Отличная документация
- Ограниченные возможности для 3D
- Не самая высокая производительность

🎲 Arcade - современная альтернатива:

- Современный и чистый API
- Встроенная физика
- Хорошая производительность
- Меньше обучающих материалов
- Относительно молодая библиотека

📱 Kivy - для кроссплатформенной разработки:

- Работает на всех платформах, включая мобильные
- Поддержка мультитач
- Сложнее в освоении
- Больше подходит для приложений

🛠 Из личного опыта могу сказать – начните с Pygame. Эта библиотека как конструктор LEGO: простая, понятная и при этом мощная. Вот что можно сделать уже на старте:

- 2D-платформеры
- Аркады
- Головоломки
- Карточные игры
- Шутеры с видом сверху


💡 Но есть и подводные камни (куда же без них?). Python не самый быстрый язык, поэтому для создания масштабных 3D-игр лучше выбрать что-то другое. Зато для прототипирования или создания небольших игр – самое то!

🔥 А знаете, что самое крутое? Комьюнити! Python-разработчики всегда готовы помочь и поделиться опытом. На GitHub полно открытых проектов, где можно подсмотреть решения и научиться новому.

🎮 И помните главное: создание игр – это не только код. Это творчество, это история, это дизайн. Даже простая игра может стать хитом, если в неё вложить душу и креатив.

💪 Так что не бойтесь экспериментировать! Python + геймдев = отличная комбинация для старта. А там, глядишь, и до Steam доберётесь! 😉

🎮🎮🎮

https://youtu.be/NQ_g-71vh-g

📕📕 Методы и Функции в Python. А где разница?

В мире Python-разработки часто возникает путаница между методами и функциями. Давайте детально разберем эти важные концепции и научимся их правильно использовать. 🤔

📚 Что такое функция?

Функция в Python — это самостоятельный блок кода, который выполняет определенную задачу. Представьте её как отдельный инструмент, который можно использовать где угодно в программе. Функции создаются с помощью ключевого слова def и могут принимать аргументы для обработки.

def calculate_area(length, width):
    return length * width

# Использование функции
room_area = calculate_area(5, 4)
print(f"Площадь комнаты: {room_area} кв.м.")

🔧 Что такое метод?

Метод — это функция, которая принадлежит определённому классу или объекту. Он имеет доступ к данным объекта и может изменять его состояние. Методы всегда определяются внутри классов и вызываются через экземпляр класса или сам класс.

class BankAccount:
    def __init__(self, balance):
        self.balance = balance
    
    def deposit(self, amount):
        self.balance += amount
        return f"Новый баланс: {self.balance}"

# Использование метода
account = BankAccount(1000)
account.deposit(500)  # Вызов метода через объект

🔍 Ключевые различия

1. Область видимости:

- Функции работают с переданными им аргументами
- Методы имеют доступ к данным объекта через self

2. Способ вызова:

- Функции вызываются напрямую: function_name()
- Методы вызываются через объект: object.method()
3. Контекст выполнения:

- Функции независимы от контекста
- Методы всегда работают в контексте своего класса

💡 Практические примеры использования

Когда использовать функции:

• Для операций, не требующих доступа к состоянию объекта
• При работе с независимыми данными
• Для создания утилитарных операций

Когда использовать методы:

• При работе с данными объекта
• Когда логика тесно связана с классом
• Для реализации поведения объекта

https://youtu.be/Oh7u9ZoAjW8

📊 Создание интерактивных визуализаций данных с Plotly и Bokeh: Краткое руководство


Признайтесь, кто из вас устал от статичных matplotlib графиков? Сегодня поговорим о том, как превратить ваши данные в интерактивные произведения искусства с помощью Plotly и Bokeh!

🎨 Начинаем с Plotly

Plotly - это как швейцарский нож в мире визуализации. Вот простой пример создания интерактивного графика:

import plotly.express as px
import pandas as pd

# Создаём тестовые данные
df = pd.DataFrame({
    'Месяц': ['Янв', 'Фев', 'Март', 'Апр', 'Май'],
    'Продажи': [100, 150, 200, 180, 250],
    'Прибыль': [20, 30, 40, 35, 50]
})

# Создаём интерактивный график
fig = px.line(df, x='Месяц', y=['Продажи', 'Прибыль'],
              title='Динамика продаж и прибыли',
              template='plotly_dark')

# Добавляем hover-эффекты
fig.update_traces(mode='lines+markers', hovertemplate='%{y:,.0f}₽')

# Сохраняем как HTML или показываем в браузере
fig.write_html('sales_dashboard.html')

🌈 Bokeh: Мощь серверного рендеринга

А теперь давайте создадим что-то более продвинутое с Bokeh:

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.layouts import column
from bokeh.models import ColumnDataSource, HoverTool
import numpy as np

# Создаём интерактивный scatter plot
x = np.random.normal(0, 1, 1000)
y = np.random.normal(0, 1, 1000)

source = ColumnDataSource(data=dict(
    x=x,
    y=y,
    size=np.random.uniform(5, 15, 1000),
    color=['#%06x' % np.random.randint(0, 0xFFFFFF) for _ in range(1000)]
))

p = figure(width=800, height=600, title='Интерактивный Scatter Plot')
p.scatter('x', 'y', size='size', color='color', alpha=0.6, source=source)

# Добавляем интерактивные подсказки
hover = HoverTool(tooltips=[
    ('X', '@x{0.000}'),
    ('Y', '@y{0.000}'),
    ('Размер', '@size{0.00}')
])
p.add_tools(hover)

show(p)

🔥 Продвинутые фичи

Вот несколько крутых возможностей, о которых многие не знают:

1. Анимированные переходы в Plotly:

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(
    data=[go.Scatter(x=[1, 2, 3], y=[1, 3, 2])],
    layout=dict(
        updatemenus=[dict(
            type="buttons",
            buttons=[dict(label="Play",
                         method="animate",
                         args=[None])]
        )]
    )
)

1. Real-time обновления в Bokeh:

from bokeh.plotting import curdoc
from functools import partial
from tornado.ioloop import IOLoop

def update():
    source.data['y'] = np.random.rand(100)
    
curdoc().add_periodic_callback(update, 100)  # Обновление каждые 100мс

💡 Pro-tip: Для больших датасетов используйте датаклассы и оптимизируйте память:

from dataclasses import dataclass
from typing import List

@dataclass
class DataPoint:
    x: float
    y: float
    category: str

data_points: List[DataPoint] = []  # Эффективнее, чем DataFrame для больших данных

⚡️ Личный опыт: недавно делал дашборд для финтех-проекта. Начал с Matplotlib, намучался с интерактивностью, переписал на Plotly - заказчик в восторге, пользователи счастливы. Время разработки сократилось вдвое!

🤔 Что выбрать?

- Plotly: если нужны красивые графики "из коробки" и важна простота использования
- Bokeh: если работаете с большими данными или нужна глубокая кастомизация

Новогодняя елка технаря
🎄🎄🎄

❗️❗️🤖🤖 Искусственный интеллект с Python: создание своих моделей с PyTorch и TensorFlow

Привет, питонисты! Сегодня поговорим о том, как превратить свой код в настоящий искусственный интеллект.

Давайте сразу посмотрим на простой пример в PyTorch:

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(784, 128)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.layer2 = nn.Linear(128, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.relu(x)
        return self.layer2(x)

Создаем модель одной строчкой! 🎯
model = SimpleNet().to('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

🤔 Круто, правда? А теперь давайте глянем, как то же самое делается в TensorFlow:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# Компилируем модель
model.compile(optimizer='adam',
             loss='sparse_categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

💡 Для создания своей первой модели вам понадобится всего три шага:

1. Подготовка данных (самая нудная, но важная часть)
2. Определение архитектуры (тут можно пофантазировать)
3. Обучение модели (запасайтесь терпением и мощным железом)

🎮 Давайте посмотрим, как выглядит обучение на реальных данных:

# PyTorch стиль
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(10):
    for batch_x, batch_y in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(batch_x)
        loss = criterion(outputs, batch_y)
        loss.backward()
        optimizer.step()

⚡️ Крутая фишка: используйте GPU-ускорение! Одна строчка кода .to('cuda') в PyTorch или with tf.device('/GPU:0') в TensorFlow - и ваша модель учится в разы быстрее.

🔥 Про что часто забывают новички? Про валидацию! Вот как это делается правильно:

# Разбиваем данные
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42
)

# Следим за метриками
val_loss = []
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    # ... обучение ...
    
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        val_predictions = model(X_val)
        v_loss = criterion(val_predictions, y_val)
        val_loss.append(v_loss.item())

AIOgram возвращается!🎉🎉

Разбираем, что такое роутеры 📍📍

https://www.youtube.com/watch?v=82rrtC6CFJMhttps://www.youtube.com/watch?v=82rrtC6CFJM

Ой, requirements.txt на 1 млн. строк😬

😝😝😝😝 Unit-тестирование vs Property-тестирование: плюсы, минусы и подходы

🤔 Привет, Питонисты! Сегодня поговорим о вечном противостоянии в мире тестирования. Знаете, как в споре "табы или пробелы", у нас есть другая горячая тема: unit-тесты против property-based тестирования. Давайте разберёмся без занудства, но с конкретикой!

🎯 Unit-тестирование - это как стрельба по мишеням. Мы точно знаем, какой результат хотим получить, и проверяем конкретные случаи. Например:

def test_sum():
    assert sum([1, 2, 3]) == 6
    assert sum([-1, 1]) == 0

✨ Плюсы unit-тестов:

- Понятны даже джуниору
- Легко дебажить
- Отлично подходят для документирования кода
- Быстро выполняются

😤 Минусы:

- Покрывают только те кейсы, о которых мы подумали
- Часто пропускаем edge-cases
- Может быть много копипасты

🎲 А вот property-based тестирование - это как игра в рулетку, только с гарантированным выигрышем! Вместо конкретных значений мы определяем свойства, которым должна соответствовать наша функция. Библиотека (например, hypothesis) сама генерирует тестовые данные:

from hypothesis import given
import hypothesis.strategies as st

@given(st.lists(st.integers()))
def test_sum_properties(numbers):
    assert sum(numbers) == sum(reversed(numbers))
    assert sum(numbers + [0]) == sum(numbers)

🚀 Преимущества property-testing:

- Находит неочевидные баги
- Меньше кода, больше покрытие
- Заставляет думать о свойствах функций, а не о конкретных значениях

🤯 Недостатки:

- Сложнее придумывать правильные свойства
- Медленнее выполняются
- Может быть сложно понять, почему тест упал

💡 Не выбирайте что-то одно! Используйте unit-тесты для очевидных кейсов и документирования, а property-based - для поиска краевых случаев и сложной логики. Особенно это актуально для математических функций, парсеров и сериализаторов.

🎉 В идеальном мире ваши тесты должны быть как хороший детектив - проверять очевидное и раскрывать неожиданное. И помните: лучший тест - тот, который ловит баги до прода!лучший тест - тот, который ловит баги до прода!

💥💥Новый видос о том, как в Pygame игре добавить коллизию.

https://youtu.be/dL8OmmDBcxU