Для работы с потоками в Python используем модуль threading. Создадим поток с помощью класса Thread.

import threading
import time

def worker():
    print("Запуск потока...")
    time.sleep(2)
    print("Завершение потока.")

# Создаем поток
t = threading.Thread(target=worker)
# Запускаем поток
t.start()
# Ждем завершения потока
t.join()

print("Поток завершён.")

Функция worker выполняется в отдельном потоке, в то время как основной поток продолжает работу. Используем join(), чтобы дождаться окончания потока перед завершением программы.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Чтобы работать с Python, нужно установить интерпретатор. Скачиваем последнюю версию с официального сайта.

После установки добавляем Python в PATH. Проверяем успешную установку в терминале командой:

python --version

Если видим номер версии, значит всё в порядке.

Теперь полезно установить pip, менеджер пакетов. Он обычно идёт в комплекте с Python. Проверяем его командой:

pip --version

Так можем устанавливать сторонние библиотеки. Например, для работы с веб-приложениями используем Flask:

pip install Flask

Теперь готово к разработке!

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Рабочий процесс

Создаем нейронную сеть с Keras. Для начала подключаем необходимые библиотеки:

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

Создаем модель:

model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Компилируем модель:

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Теперь обучаем модель на данных:

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

Готово! Модель обучается и готова к использованию.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Работа с моделью в TensorFlow и Keras включает несколько шагов.

Сначала определяем архитектуру модели. Например, создаем простую нейросеть:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_shape,)),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

Затем компилируем модель, указывая функцию потерь и оптимизатор:

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Обучаем модель на данных:

model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

Теперь можно оценить производительность:

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
print(f'Accuracy: {test_acc}')

Применяя эти шаги, строим и обучаем нейросети для различных задач.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Рабочий процесс

Читаем и записываем бинарные файлы в Python с помощью модуля pickle. Этот модуль позволяет сериализовать объекты в байтовый формат и сохранять их в файле.

Запишем объект в бинарный файл:

import pickle

data = {'name': 'Alice', 'age': 30}
with open('data.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(data, file)

Теперь загрузим объект из файла:

with open('data.pkl', 'rb') as file:
    loaded_data = pickle.load(file)

print(loaded_data)  # {'name': 'Alice', 'age': 30}

Таким образом, pickle упрощает работу с бинарными данными.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Создаем нейронную сеть с Keras. Начнем с импорта необходимых библиотек:

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

Создаем простой набор данных:

X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

Строим модель:

model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Компилируем модель:

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Обучаем:

model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)

Теперь можем получать предсказания:

predictions = model.predict(X)
print(predictions)

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Используем модуль inspect для получения информации о функциях. Например, получим список аргументов функции:

import inspect

def my_function(arg1, arg2, kwarg1=None):
    pass

args = inspect.signature(my_function).parameters
print(args)

Это выведет список аргументов: arg1, arg2 и kwarg1. С помощью рефлексии можем динамически изменять поведение функций. Например, создадим декоратор, который отображает имя функции перед её вызовом:

def display_name(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f'Calling {func.__name__}')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@display_name
def greet(name):
    return f'Hello, {name}!'

greet('Alice')

Используется декоратор для простой настройки логирования.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Его не остановить

Сказка

Переиграл и уничтожил

Не благодарите!

При тестировании RESTful API на Python часто используем библиотеку pytest.

Чтобы написать тест, создаем файл test_api.py. Внутри можем использовать следующий код:

import pytest
import requests

BASE_URL = "https://localhost:5000/api"

def test_get_items():
    response = requests.get(f"{BASE_URL}/items")
    assert response.status_code == 200
    assert isinstance(response.json(), list)

def test_create_item():
    item_data = {"name": "New Item", "value": 42}
    response = requests.post(f"{BASE_URL}/items", json=item_data)
    assert response.status_code == 201
    assert response.json()["name"] == item_data["name"]

Запускаем тесты командой pytest в терминале. Основные проверки: статус код и корректность данных.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Главное чтобы факел в сердце продолжал гореть

"Весёлые картинки"

Для настройки формата логов используем Formatter. Определяем, что будем записывать: время, уровень, сообщение.

Пример настройки:

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

logger = logging.getLogger()

logger.debug("Это отладочное сообщение")
logger.info("Информационное сообщение")
logger.warning("Предупреждение")
logger.error("Ошибка")
logger.critical("Критическая ошибка")

В этом примере задаем формат логов с временем, уровнем и сообщением.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Городской приехал в деревню

Создаем новый уровень в игре с Pygame. Начнем с добавления платформы, по которой будет двигаться игрок. Для этого используем прямоугольник, который будет представлять собой платформу.

import pygame

# Инициализация Pygame
pygame.init()

# Параметры окна
screen = pygame.display.set_mode((800, 600))
clock = pygame.time.Clock()

# Параметры платформы
platform = pygame.Rect(100, 400, 600, 20)

# Главный игровой цикл
running = True
while running:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False
    
    # Отображение фона и платформы
    screen.fill((135, 206, 250))  # Небо
    pygame.draw.rect(screen, (0, 255, 0), platform)  # Платформа
    
    pygame.display.flip()
    clock.tick(60)

pygame.quit()

В этом коде создаем окно и добавляем платформу. Платформа отображается зеленым цветом, а фон — голубым. Теперь у нас есть базовая структура для уровня, на котором игрок будет двигаться.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Оптимизация цикла может значительно повысить производительность. Вместо использования обычного цикла for, можно попробовать применять функции, такие как map() или списковые включения. Например:

# Список чисел
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# Увеличиваем каждое число с помощью map
doubled = list(map(lambda x: x * 2, numbers))

# Списковое включение
doubled_comp = [x * 2 for x in numbers]

print(doubled)         # [2, 4, 6, 8, 10]
print(doubled_comp)    # [2, 4, 6, 8, 10]

Также избегаем избыточных вычислений. Если одно и то же вычисление происходит много раз, берем его результат в переменную, например:

# Избыточные вычисления
result1 = some_heavy_function()
result2 = some_heavy_function()  # Повторно вычисляем

# Устранение избыточности
result = some_heavy_function()
result1 = result
result2 = result

Эти подходы помогут ускорить выполнение кода.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Да позеры они все