Копируем голос за 5 секунд, для генерации речи в реальном времени

⚙️ GitHub/Инструкция

📹 Видео

@pro_python_code

​WebWordSearch – небольшой инструмент на Python для поиска слова или символа на сайтах указанных в текстовом файле

Выводит в консоль количество совпадений на каждой странице, в конце поиска выводит также общее количество совпадений.

@pro_python_code | #Python #Interesting #Useful

⚙️ Сравниваем целочисленное и линейное программирование в Python

Почему линейное программирование называется так? Оба слова могут вводить в заблуждение.

Линейное подразумевает существование нелинейного.
В данном контексте программирование фактически означает “планирование”.
Если говорить вкратце, линейность не имеет никакого отношения к работе с кодом. Все дело в оптимизации переменных с различными ограничениями.

В этой статье мы обсудим еще один тип оптимизации  —  целочисленное программирование. Разберемся, почему четкое понимание существующей задачи необходимо для выбора правильного решателя. В конце напишем модель, которая сможет решить целый класс задач по оптимизации.

Читать дальше

Colab: https://colab.research.google.com/drive/1aIKnXPEiXFo1M3U0EM6arE2teD9KkJdF?usp=sharing

@pro_python_code

​Pyxel - это игровой движок для Python в стиле ретро.


Благодаря своей простоте, вдохновленной старыми игровыми консолями (например, палитра состоит всего из 16 цветов, и только 4 звука могут быть проиграны одновременно), вы можете легко создавать игры в стиле пиксель-арт.

@pro_python_code

Инструкция del (от англ. delete), как можно понять из названия, нужна чтобы что-то удалять, а именно имена переменных, атрибуты объектов, элементы списков и ключи словарей.

1. Удаление элемента из списка по индексу:

>>> x = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> del x[2]
>>> x
[1, 2, 4, 5]

Также можно удалять по срезам. Пример: удаление первых двух элементов:

>>> x = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> del x[:2]
>>> x
[3, 4, 5]

Удаление последних n элементов: del x[n:].
Удаление элементов с четными индексами: del x[::2], нечетными: del x[1::2].
Удаление произвольного среза: del x[i:j:k].

Не путайте del x[2] и x.remove(2). Первый удаляет по индексу (нумерация с 0), а второй по значению, то есть находит в списке первую двойку и удаляет ее.

2. Удаление ключа из словаря. Просто:

>>> d = {"foo": 5, "bar": 8}
>>> del d["foo"]
>>> d
{'bar': 8}

А вот строки, байты и сеты del не поддерживают.

3. Удаление атрибута объекта.

class Foo:
def __init__(self):
self.var = 10

f = Foo()
del f.var
print(f.var) # ошибка!

Примечание: можно через del удалить метод у самого класса (del Foo.method), но нельзя удалить метод у экземпляра класса (del Foo().method - AttributeError).

4. Что значит удалить имя переменной? Это просто значит, что надо отвязать имя от объекта (при этом если на объект никто более не ссылается, то он будет освобожден сборщиком мусора), а само имя станет свободно. При попытке доступа к этому имени после удаления будет NameError, пока ему снова не будет что-то присвоено.

>>> a = 5
>>> del a
>>> a
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'a' is not defined

Здесь кроется один нюанс. Если переменная была внутри функции помечена, как global, то после ее удаления глобальная переменная никуда не денется, а имя освободится лишь в зоне видимости функции. Причем если мы снова присвоим ей значение, то она опять окажется глобальной, т.е. del не очищает информацию о global!

g = 100
def f():
global g
g = 200
del g # g останется вне фукции
g = 300 # таже самая глобальная g

f()
print(g) # 300

Чтобы реально удалить глобальную переменную, можно сделать так: del globals()['g'].

В пунктах 1, 2, 3 в качестве имен могут фигурировать выражения и ссылки, так как операции идут над содержимым объектов, а в пункте 4 должно быть строго формальное имя удаляемого объекта.

>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = x
>>> del y # удаляет именно y, но x остается

@pro_python_code

✅ Список полезных ресурсов для Python разработчика

@pythonl - продвинутый Python
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@python_testit - тесты задачи на Python
@pythonlbooks - книги на Python
@Django_pythonl - чат
@Pythonl_django - django
@python_djangojobs - python django вакансии
@programming_books_it - книги программистов
@Golang_google - Golang

@itchannels_telegram - полный список ресурсов

📍 Полезные Python модули, которыми мало кто пользуется

В данной статье мы будем работать с малоизвестными методами и модулями, которые могут улучшить эффективность и внешний вид кода.

Читать дальше

@pro_python_code

Как легко и надежно реализовать модульные тесты на Python

Что такое тесты
Тестирование кода  —  простой и интуитивно понятный процесс. Он заключается в создании и запуске тестов параллельно с разработкой основного кода. Это позволяет убедиться в том, что написанный код работает должным образом. Каждый так или иначе тестирует код. Одни это делают лучше, другие  —  хуже.

Большинство разработчиков запускают быстрые тесты в терминале или используют в качестве тестировщика сочетание assert-операторов и print-инструкций. Однако есть более эффективные способы. Поговорим о них позже, а сначала обсудим, почему так важно делать тесты.

Читать дальше

@pro_python_code

📖 Книга Продвинутый Python для сетевых инженеров

Книга

@pro_python_code

🐍🧩 Обработка вложенных списков и матриц в Python: 5 задач с решениями для совершенствования навыков

https://proglib.io/p/obrabotka-vlozhennyh-spiskov-i-matric-v-python-5-zadach-s-resheniyami-dlya-sovershenstvovaniya-navykov-2022-07-04

@pro_python_code

💡10 фич для ускорения анализа данных в Python

Советы и рекомендации, особенно в программировании, могут быть очень полезны. Маленький шоткат, аддон или хак может сэкономить кучу времени и серьёзно увеличить производительность. Я собрала свои самые любимые и сделала из них эту статью. Какие-то из советов ниже уже известны многим, а какие-то появились совсем недавно. Так или иначе, я уверена, они точно не будут лишними, когда вы в очередной раз приступите к проекту по анализу данных.

Читать дальше

@data_analysis_ml

Colossal-AI: унифицированная система глубокого обучения для эпохи больших моделей

https://github.com/hpcaitech/ColossalAI

@pro_python_code

🔎 Sherlock

Алгоритм, написанный на Python проверяющий наличие учётной записи в социальных сетях по заданному никнейму пользователя

Алгоритм быстро проверяет множество сайтов, что позволяет, не теряя много времени, найти аккаунты под одноимённой регистрацией

Установка: git clone https://github.com/sherlock-project/sherlock.git

Код
Список соцсетей

@pro_python_code

При работе в Kivy с потоками (threading) вы должны иметь в виду, что все изменения в графическом интерфейсе должны делаться из главного потока. Да, и это не смотря даже на GIL! Дело в том, что контекст OpenGL очень не любит, когда его трогают из чужого потока, что приводит к случайным и иногда сложно уловимым визуальным глюкам (см. прикрепленное фото).

Как это сделать? Воспользоваться декоратором mainthread, который поставит при вызове оригинальной функции поставит ее выполнение в следующий тик главного цикла приложения в главном потоке.

Пример использования из Durak GUI. Метод self.on_found_peer вызывается из другого вспомогательного потока, но он меняет интерфейс, поэтому должен быть снабжен декоратором mainthread:

from kivy.clock import mainthread

class DurakFloatApp(App):
...
@mainthread
def on_found_peer(self, addr, peer_id):
print(f'Найден соперник {peer_id}@{addr}')
# делать что-то с GUI!

...
self.discovery = DiscoveryProtocol(self.my_pid, PORT_NO)
#
self.discovery.run_in_background(self.on_found_peer)