Создаем простого TCP-сервер и клиента.

Сервер:

import socket

server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(('localhost', 12345))
server.listen(5)

print("Ожидание подключения...")
client_socket, addr = server.accept()
print(f"Подключен: {addr}")

while True:
    data = client_socket.recv(1024)
    if not data:
        break
    print(f"Получено: {data.decode()}")
    client_socket.sendall(data)

client_socket.close()
server.close()

Клиент:

import socket

client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
client.connect(('localhost', 12345))

client.sendall(b'Привет, сервер!')
response = client.recv(1024)
print(f"Ответ от сервера: {response.decode()}")

client.close()

Сервер слушает порт 12345, принимает данные от клиента и отправляет их обратно. Клиент подключается к серверу, отправляет сообщение и получает ответ.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Для работы с временными интервалами в datetime мы используем класс timedelta. Он позволяет выполнять арифметические операции с датами и временем.

Пример: добавим 5 дней к текущей дате.

from datetime import datetime, timedelta

now = datetime.now()
new_date = now + timedelta(days=5)

print(f"Сегодня: {now.strftime('%Y-%m-%d')}")
print(f"Дата через 5 дней: {new_date.strftime('%Y-%m-%d')}")

Также можно вычитание:

past_date = now - timedelta(weeks=2)
print(f"Дата 2 недели назад: {past_date.strftime('%Y-%m-%d')}")

Таким образом, timedelta помогает легко манипулировать датами.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Для работы с данными в Pandas часто используется метод groupby, который позволяет группировать данные по заданному столбцу. Это удобно для агрегирования и анализа данных.

Пример:

import pandas as pd

data = {'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Москва', 'Казань'],
        'Температура': [10, 15, 12, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

группировка = df.groupby('Город')['Температура'].mean()
print(группировка)

Здесь мы группируем данные по городу и рассчитываем среднюю температуру для каждой группы. Результат покажет, сколько в среднем было градусов по каждому городу.

Также можно использовать различные агрегатные функции, например, sum(), count() и другие.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Чудовищно!

Создаем анимацию с помощью Plotly! Установим библиотеку, если она еще не установлена:

pip install plotly

Далее, создадим простую анимацию с графиком. Например, визуализируем синусоиду:

import numpy as np
import plotly.graph_objects as go

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
frames = [go.Frame(data=[go.Scatter(x=x, y=np.sin(x + phase))], name=str(phase)) for phase in np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)]

fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=x, y=np.sin(x))], frames=frames)
fig.update_layout(updatemenus=[dict(type='buttons', showactive=False, buttons=[dict(label='Play', method='animate', args=[None, dict(frame=dict(duration=100, redraw=True), mode='immediate')])])])])
fig.show()

Этот код создает анимацию, показывающую изменение синусоиды по мере изменения фазы. Попробуем адаптировать параметры для других функций!

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Используем библиотеку pandas для анализа финансовых данных. С её помощью можно легко загружать, обрабатывать и анализировать данные.

Для начала, импортируем необходимые библиотеки и считываем файл с данными:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('financial_data.csv')

Теперь посмотрим на первые 5 строк:

print(data.head())

Можно вычислить среднее значение для столбца с доходами:

average_income = data['income'].mean()
print(f'Средний доход: {average_income}')

Для более глубокого анализа можем использовать метрики, такие как медиана и стандартное отклонение:

median_income = data['income'].median()
std_income = data['income'].std()

print(f'Медианный доход: {median_income}, Стандартное отклонение: {std_income}')

Таким образом, можем получать ключевые показатели нашей финансовой информации для дальнейшего анализа.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Чудовищно!

Для работы с TCP-соединениями в Python используем модуль socket. Вот пример клиента, который подключается к серверу и отправляет сообщение:

import socket

# Создаем сокет
client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

# Подключаемся к серверу
client_socket.connect(('localhost', 12345))

# Отправляем сообщение
client_socket.sendall(b'Привет, сервер!')

# Закрываем сокет
client_socket.close()

В этом коде создаем сокет с использованием IPv4 и TCP, подключаемся к серверу по адресу 'localhost' и порту 12345, после чего отправляем byte-прослушивающее сообщение.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Используем FastAPI для создания маршрутов. Принимаем параметры через путь и запросы. Например, создадим маршрут для получения данных о пользователе по его ID.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/users/{user_id}")
async def read_user(user_id: int):
    return {"user_id": user_id, "name": "John Doe"}

Запускаем сервер и делаем запрос: GET /users/1. Получим ответ в формате JSON с информацией о пользователе.

Также можно добавлять параметры для фильтрации. Например, добавим возможность фильтрации по имени:

@app.get("/users/")
async def read_users(name: str = None):
    # Логика поиска пользователей по имени
    return {"users": []}

Так проще управлять данными и расширять функциональность.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Отлегло

Используем SpaCy для извлечения именованных сущностей из текста. Это поможет нам выделить ключевые элементы, такие как имена, даты и места.

import spacy

# Загружаем модель
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# Обрабатываем текст
text = "Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion"
doc = nlp(text)

# Извлекаем именованные сущности
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

Получаем результат: "Apple ORG", "U.K. GPE", "$1 billion MONEY". Эти данные можно использовать для анализа текста или построения приложений на основе информации.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Для работы с виджетами в Tkinter используем методы управления. Проверим, как менять текст кнопки.

Создаем кнопку и задаем ей функцию, которая изменяет текст при нажатии:

import tkinter as tk

def change_text():
    button.config(text="Новый текст")

root = tk.Tk()
button = tk.Button(root, text="Нажми меня", command=change_text)
button.pack()

root.mainloop()

При нажатии на кнопку текст изменится. Этот подход помогает улучшить интерактивность приложения.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Dask позволяет нам обрабатывать большие данные, разбивая их на параллельные задачи. Мы можем работать с Dask DataFrame, аналогичным Pandas, но оптимизированным для масштабируемости.

Пример: создадим Dask DataFrame и загрузим большие данные из CSV.

import dask.dataframe as dd

# Загружаем данные
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')

# Выполним простую агрегацию
result = df.groupby('column_name').mean().compute()
print(result)

Метод .compute() запускает вычисления и возвращает результат как Pandas DataFrame. С Dask можно обрабатывать объемы данных, которые не помещаются в память, что удобно для анализа.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Поплыли?

Для тестирования с помощью unittest создаем класс тестов, (наследуем от unittest.TestCase).

Пример:

import unittest

def add(a, b):
    return a + b

class TestMathFunctions(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(2, 3), 5)
        self.assertEqual(add(-1, 1), 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Запускаем тесты, используя python -m unittest в командной строке.

Для pytest тестирование выглядит проще:

def add(a, b):
    return a + b

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0

Запуск тестов с помощью команды pytest.

Выбор модуля зависит от предпочтений и требований проекта.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

В Python можем создавать словари, которые хранят пары "ключ-значение". Они удобны для быстрого поиска. Создаем словарь так:

my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 30}

Чтобы получить значение, обращаемся по ключу:

print(my_dict['name'])  # Вывод: Alice

Можно добавлять новые пары:

my_dict['city'] = 'Moscow'

Для удаления используем del:

del my_dict['age']

Также словари поддерживают методы, такие как .keys(), .values(), .items() для работы с данными.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

Нейронные сети — это мощный инструмент для решения задач машинного обучения. С помощью Keras можно быстро строить модели. Начнем с создания простой нейронной сети.

Импортируем необходимые библиотеки:

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

Создадим модель:

model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Компилируем модель:

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

Теперь модель готова к обучению! Это первый шаг к глубокому обучению с Keras.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot

С помощью asyncio можно управлять задачами параллельно. Создаем корутину с ключевым словом async и используем await для вызова других корутин.

Пример:

import asyncio

async def say_hello():
    print("Привет!")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Пока!")

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(say_hello())
    task2 = asyncio.create_task(say_hello())
    
    await task1
    await task2

asyncio.run(main())

В данном случае у нас две одинаковые корутины, которые выполняются параллельно. Обратите внимание на использование asyncio.create_task(), который позволяет запускать задачи конкуррентно.

● PyTips | Code Life | GPT-o1-bot