⚡️ Собираем информацию с сайтов

Для этого часто используются роботы, а основой для их создания может послужить scrapy.

Установка: pip install scrapy

Первым делом, нам нужно подготовить проект. Вводим в терминал scrapy startproject name, где на место name вводим имя будущей папки.

Окей, теперь создаём quotes_spider.py в name/spiders. Далее вводим туда код из примера выше (его можно найти тут).

Теперь просто запускам «паучка »с помощью scrapy crawl quotes и наблюдаем за результатом.

#миниурок #scrapy

⚡️ Симулируем работу браузера

Для этого нам нужен Slelenium, а если быть конкретнее — Selenium WebDriver. Он бывает полезен при тестировании чего-либо, как на примере выше.

Установка: pip install selenium

Первым делом импортируем webdriver и выбираем нужный браузер, в нашем случае — Firefox().

После — загружаем страницу с помощью driver.get(link). Учтите, что на следующей строке должна быть проверка (это считается хорошей практикой).

Теперь делаем с страницей всё, что хотим: find_element_by_name(name), switch_to_window(name) и другие. Главное — не забудьте закрыть браузер с помощью close().

Подробнее, как обычно, можете почитать в документации.

#миниурок #selenium

⚡️ Задачка с собеседования | #Easy

Условие:

Вам нужно написать функцию для создания ёлок, как на фото выше. Функция принимает необязательный параметр — высоту ёлки.

📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇

#Задачка_с_собеседования

⚡️ Переводим текст в речь

Для этого существует pyttsx3. В отличие от остальных библиотек, он работает без интернета и совместим с Python2.

Установка: pip install pyttsx3
P.S. Если выдало ошибку с модулем win32com или win32api, то установите дополнительно пакет pypiwin32.

Первым делом инициализируете модуль с помощью init() и получаете движок. После — выбираете действие для движка, например, say(text) или save_to_file(text, filename). Вызываете runAndWait() и ждёте

Также вы можете настраивать голоса с помощью getProperty(name) и setProperty(name, value). О свойствах можете почитать в документации.

#миниурок #pyttsx

⚡️ Задачка с собеседования | #Easy

Условие:

На вход идёт список из нулей и единиц (битов), вам нужно посчитать и вернуть целое число состоящее их этих битов.

Примеры:

bin_to_num([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) -> 255
bin_to_num([0, 1, 0, 1, 1, 0]) -> 22
bin_to_num([0, 1, 1, 1]) -> 7
bin_to_num([]) -> 0


📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇

#Задачка_с_собеседования

⚡️ Настраиваем сервер

vibora — модуль, помогающий создавать http клиентов или сервера. О его преимуществах можете почитать на GitHub.

Устанока: pip install vibora

Создаём любой файл и вписываем туда содержимое примера (его вы можете найти тут). Запускаем с помощью обычного python и получаем удобный сервер.

Если вам понравился модуль, можете почитать о нём подробнее в документации.

#миниурок #vibora

⚡️ Работаем c математикой

SciPy — библиотека с открытым исходным кодом, созданная для решения научных и математических проблем.

Установка: pip install scipy.

Или проще говоря, это набор алгоритмов для решения задач. Например, scipy.linalg — функции для работы с линейной алгеброй.

Если модуль стал вам интересен, можете посетить страницу документации.

#миниурок #scipy

⚡️ Задачка с собеседования | #Medium

Условие:

Вам нужно написать реализацию трибоначи. Тоже самое, что и фибоначи, но суммирует последние три числа последовательности, а не два. Функция принимает два аргумента: с чего начинается последовательность (список с тремя числами) и количество операций.

Примеры оказались очень большими, поэтому они находятся в файле выше.

📌 Пишите ваше решение в комментариях. Решение будет через несколько часов на этом канале. 👇

#Задачка_с_собеседования

⚡️ Продолжаем изучать математические модули

В этот раз разберём Pandas — инструмент с открытым исходным кодом, используемый для анализа данных.

Установка: pip install pandas

Начать стоит с Series(text). Это одномерный массив, содержащий данные любого типа. Тоже самое, что и столбец в таблице.

Вам также стоит знать про DataFrame(data). Это —двухмерная структура данных (например, двухмерный массив или таблица).

Но и это ещё не всё. Если хотите узнать больше, советую посетить документацию.

#миниурок #pandas