📣 Работа с линейными системами с помощью scipy.linalg

В этой статье научимся применять концепции линейной алгебры для решения практических задач с помощью scipy.linalg и работать с векторами и матрицами, используя Python и NumPy.

🖥 Читать подробнее

▶️ PyCharm - лучшая среда разработки для Python

В видео постараюсь рассказать почему я считаю
PyCharm лучшей в мире средой разработки для python, как к этому пришел, какие у нее есть плюсы и минусы.

А также скажу в каких случаях использовать PyCharm не рекомендуется.

Плюсы:
⏺ это специализированный под python инструмент, который умеет практически все - отладка, работа с бд, гит, автодополнения, плагины и т.п.
⏺ есть версии для всех основных ОС (Windows/
Linux/MacOS)
⏺ есть полноценная бесплатная версия, которой новичку хватит за глаза
⏺ есть способы получить бесплатно полную версию, например если вы студент университета, или разрабатываете опен-соурс проект
⏺ на работе, куда вы придете в 95% случаев у всех будет именно она, вам не надо будет переучиваться или изучать другую ИДЕ
⏺ чисто моральный плюс - компания JetBrains является спонсором PSF, то есть покупая и используя PyCharm вы поддерживаете наш любимый Python

Минус:
⏺ потребление ресурсов (место на диске, оперативная память, ЦПУ). Система сложная и большая, на старом железе будет тормозить.

В каких случаях я НЕ советую использовать
PyCharm:
⏺ у вас старый компьютер
⏺ вы поклонник или заматерелый пользователь
VS Code и привыкли писать на ней

👀 Смотреть на YouTube

📣 Как устроен GIL в Python: влияние на многозадачность и производительность

GIL, сокращение от Global Interpreter Lock, представляет собой важную концепцию в Python.

Он представляет собой мьютекс, который блокирует доступ к объекту Python interpreter в многопоточных средах, разрешая выполнять лишь одну инструкцию за раз.

🖥 Читать подробнее

▶️ Pytest. Краткое руководство

Главным конкурентом старого доброго unittest в мире тестирования на python является модный молодежный pytest.

В видео посмотрим как написать самый простой тест, посмотрим на интеграцию со старыми тестами юниттеста и обсудим плюсы и минусы этой библиотеки.

👀 Смотреть на YouTube

📣 Шпаргалка для алгособеса | Графовые и строковые алгоритмы

Самым прямым образом — алгоритмы прокачивают умение системно мыслить, искать нестандартные пути решения; человека, у которого эти скиллы на высоте, вряд ли заменит ИИ

В этой статье мы разберём графовые алгоритмы типо DFS, Флойда–Уоршелла и строковые наподобие Ахо-Корасик.

🖥 Читать подробнее

▶️ Сайт на Python без знания HTML/CSS/JS – FastUI

Быстрый и удобный сайт - это про библиотеку
FastUl.

Сегодня на обзоре свежая библиотека от создателя Pydantic. Удобно интегрируется с FastAPI и другими фреймворками.

👀 Смотреть на YouTube

📣 Создаем виртуальное окружение в Python

В статье рассказываем, как работать с виртуальным окружением с помощью Pipenv и Anaconda.

Pipenv – это инструмент, предоставляющий все необходимые средства для создания виртуального окружения.

Anaconda - мощное программное решение для управления пакетами Python и создания изолированных окружений.

С этим руководством вы не потонете в зависимостях.

🖥 Читать подробнее

▶️ Обновленный Selenium и работа с прокси | Python, Selenium и proxy | Подмена IP адреса

Разбираем установку и работу с обновленным
Selenium в Python.

Научимся использовать и подменять IP адрес через прокси с аутентификацией и привязкой к ір компьютера.

👀 Смотреть на YouTube

📣 Разработка Desktop приложений на Python и библиотеки PySide6/PyQt6

Сегодня в статье рассмотрим прекрасную библиотеку PySide6, которая является оберткой для взаимодействия с Qt при помощи языка Python, которые позволяют вам использовать Python для написания desktop-приложений Qt.

🖥 Читать подробнее

▶️ Сложности реализации JSON:API на FastAPI + Pydantic

Проблемы, с которыми мы столкнулись при реализации JSON:API на FastAPI. Что удалось реализовать, что пришлось подпереть костылями, а что осталось нерешенным.

Moscow Python Meetup №84
Сурен Хоренян (МТС)

👀 Смотреть на YouTube