Лямбда-функции позволяют создавать небольшие функции без объявления с помощью def. Это удобно для выполнения простых операций.

Пример:

multiply = lambda x, y: x * y
result = multiply(2, 3)
print(result)  # Вывод: 6

Лямбда-функции часто используются с функциями высшего порядка, такими как map, filter и sorted.

Например, фильтруем четные числа:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(evens)  # Вывод: [2, 4, 6]

Извлекаем квадратные значения с помощью map:

squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared)  # Вывод: [1, 4, 9, 16, 25, 36]

Лямбда-функции помогают писать компактный и читаемый код.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Для работы с OpenAI API в Python, используем библиотеку requests.

import requests

url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "prompt": "Как сделать успешный проект?",
    "max_tokens": 100
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(result['choices'][0]['text'])

1. Импортируем requests.
2. Определяем url для API.
3. Указываем заголовки, включая ваш API ключ.
4. Формируем тело запроса с prompt и max_tokens.
5. Получаем ответ и выводим текст.

Не забываем заменить YOUR_API_KEY на ваш ключ.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

💻 Мы сделали ChatGPT прямо в Telegram!

Теперь не нужно искать сторонние сайты — просто откройте нашего бота: @ChatGPT.
🤖 Что умеет бот?
Отвечает на вопросы и не только
Помогает с кодом и решениями задач
Пишет тексты, объясняет сложное простыми словами

Бесплатно. Без СМС и регистрации. Просто пользуйтесь.

Меня тоже =(

Для управления статическими файлами в Django добавим STATIC_URL и STATICFILES_DIRS в настройки. В проекте создадим папку static для хранения файлов, например, CSS и JavaScript.

# settings.py
STATIC_URL = '/static/'
STATICFILES_DIRS = [BASE_DIR / "static"]

Теперь создадим файл стилей styles.css в папке static. Подключим его в HTML-шаблоне:

{% load static %}
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="{% static 'styles.css' %}">

При запуске сервера используем команду python manage.py runserver, чтобы увидеть изменения. Это позволит нам организовать ресурсы приложения удобнее.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

При работе с SQLAlchemy используем сессии для выполнения запросов к базе данных. Создаем объект сессии так:

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

Добавляем новый объект в БД:

new_record = MyModel(name='Example')
session.add(new_record)
session.commit()

Коммит сохраняет изменения. Можно также сделать rollback() в случае ошибки, чтобы откатить изменения:

try:
    session.commit()
except Exception:
    session.rollback()
finally:
    session.close()

Не забываем закрывать сессии, чтобы избежать утечек соединений.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Хмм...

Лямбда-функции — это маленькие анонимные функции, которые создаются с помощью ключевого слова lambda. Их удобно использовать, когда нужна простая функция на месте, например, в map, filter или sorted.

Пример:

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, nums))
print(squared)  # Вывод: [1, 4, 9, 16, 25]

Здесь lambda x: x ** 2 возводит каждый элемент списка в квадрат.

Еще один пример использования с фильтром:

evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
print(evens)  # Вывод: [2, 4]

В этом случае мы оставляем только четные числа. Удобно и компактно!

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Создадим простое мобильное приложение с помощью Kivy. Устанавливаем Kivy через pip:

pip install kivy

Создаем файл main.py:

from kivy.app import App
from kivy.uix.button import Button

class MyApp(App):
    def build(self):
        return Button(text='Нажми меня!')

if __name__ == '__main__':
    MyApp().run()

Запуская main.py, увидим кнопку. По нажатию можем добавить больше функционала. Например, изменим текст кнопки:

def build(self):
    btn = Button(text='Нажми меня!')
    btn.bind(on_press=self.on_button_press)
    return btn

def on_button_press(self, instance):
    instance.text = "Спасибо!"

Сохраняем изменения и проверяем. Теперь при нажатии текст обновляется.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

В Python создаем класс с помощью ключевого слова class. Например:

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def bark(self):
        return f"{self.name} says woof!"

Создаем объект:

my_dog = Dog("Buddy")
print(my_dog.bark())

Метод __init__ инициализирует объект. self – это ссылка на текущий экземпляр класса. Можем добавлять методы, чтобы взаимодействовать с данными объекта.

Получаем доступ к атрибутам:

print(my_dog.name)  # Вывод: Buddy

Создаем разные экземпляры:

dog1 = Dog("Max")
dog2 = Dog("Bella")
print(dog1.bark())  # Вывод: Max says woof!
print(dog2.bark())  # Вывод: Bella says woof!

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Для веб-скрапинга в Python широко применяют библиотеки BeautifulSoup и Scrapy.

Используем BeautifulSoup для парсинга HTML:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
titles = soup.find_all('h1')
for title in titles:
    print(title.get_text())

Scrapy — мощный фреймворк для создания скраперов:

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['https://example.com']

    def parse(self, response):
        for title in response.css('h1::text').getall():
            yield {'title': title}

С помощью этих инструментов можно извлекать данные с веб-страниц быстро и эффективно.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

В Python генераторы — это функции, которые используют оператор yield для возвращения значений по одному, вместо того чтобы возвращать все сразу. Это позволяет экономить память.

Пример генератора:

def my_generator():
    for i in range(5):
        yield i * 2

gen = my_generator()
for value in gen:
    print(value)

Здесь генератор my_generator возвращает удвоенные значения от 0 до 4. Каждый вызов next(gen) получает следующее значение.

При использовании генераторов результат вычисляется только по мере необходимости, что делает их эффективными при обработке больших данных.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Для работы с OpenAI API мы можем использовать библиотеку requests. Начнем с импорта и установки параметров API:

import requests

api_key = 'YOUR_API_KEY'
url = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    'Content-Type': 'application/json'
}

Теперь создадим запрос. Вот как мы можем сформировать сообщение и отправить его в API:

data = {
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Привет, как дела?"}
    ]
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(result['choices'][0]['message']['content'])

Этот код отправляет сообщение и выводит ответ AI. Не забудь заменить YOUR_API_KEY на свой ключ. Если получаем ошибку, проверяем статус response.status_code для отладки.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Для удаления файла в Python используем модуль os. Вот простой пример:

import os

file_path = 'example.txt'

if os.path.exists(file_path):
    os.remove(file_path)
    print(f'Файл {file_path} удалён.')
else:
    print(f'Файл {file_path} не найден.')

Сначала проверяем, существует ли файл, а затем удаляем его. Если файла нет, выводим соответствующее сообщение. Таким образом, избегаем ошибок, связанных с отсутствием файла.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Создаем интерактивный график в Plotly с помощью plotly.graph_objs.

Импортируем необходимые библиотеки:

import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as pyo

Создаем данные:

x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 11, 12, 13, 14]

Генерируем график:

trace = go.Scatter(x=x_data, y=y_data, mode='lines+markers')
layout = go.Layout(title="Пример графика", xaxis=dict(title="X ось"), yaxis=dict(title="Y ось"))
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)

Выводим график:

pyo.iplot(fig)

Теперь у нас есть интерактивный график с линиями и маркерами!

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Жизнь насекомых

В Python создаем классы с помощью ключевого слова class. Определим класс Car, который имеет атрибуты для марки и года выпуска:

class Car:
    def __init__(self, make, year):
        self.make = make
        self.year = year

    def display_info(self):
        return f"{self.make} ({self.year})"

Создаем объект:

my_car = Car("Toyota", 2020)
print(my_car.display_info())  # Вывод: Toyota (2020)

Класс способен хранить данные и поведение. Метод __init__ инициализирует объект, а display_info выводит информацию о машине.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot