Однажды...

💻 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.

Создаем обработчик для обновления данных в нашем REST API. Используем метод PATCH для частичного обновления ресурса.

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str = None

items = {}

@app.patch("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):
    if item_id not in items:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
    items[item_id].update(item.dict(exclude_unset=True))
    return items[item_id]

В этом примере мы проверяем существование элемента, обновляем его только с указанными полями и возвращаем обновленный объект.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Однажды...

Грустно, но вкусно

Грустно, но вкусно

Для тестирования в Python активно используют библиотеки mock и nose.

mock позволяет подменять объекты в тестах. Это помогает изолировать тестируемую часть кода от зависимостей. Пример использования:

from unittest.mock import Mock

# Создаем мок-объект
mock_obj = Mock()
mock_obj.method.return_value = "Hello"

# Вызываем метод
result = mock_obj.method()
print(result)  # Выведет: Hello

nose помогает удобно организовать тесты. С его помощью можно автоматически находить и запускать тесты в проекте. Простой пример теста с использованием nose:

def test_addition():
    assert 1 + 1 == 2

Запустим тесты с помощью команды:

nosetests

Таким образом, mock позволяет изолировать тестируемый код, а nose упрощает процесс тестирования.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Генераторы позволяют эффективно хранить и обрабатывать данные. Они возвращают значения по одному, экономя память. Пример генератора:

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

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

В этом примере генератор my_generator возвращает четные числа от 0 до 8. Итераторы, в свою очередь, обеспечивают повторный доступ к элементам, но требуют больше памяти, так как хранят все данные сразу.

Итератор можно создать, используя классы:

class MyIterator:
    def __init__(self):
        self.n = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.n < 5:
            result = self.n * 2
            self.n += 1
            return result
        raise StopIteration

iter_obj = MyIterator()
for value in iter_obj:
    print(value)

Здесь MyIterator возвращает те же четные числа. Способы работы с генераторами и итераторами позволяют организовывать код компактно и эффективно.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

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