Python is slow, so how did I make physics fast?

Физика традиционно требует больших вычислительных мощностей, что усложняет разработку игр на Python. Я нашел несколько эффективных подходов к реализации физики в играх на Python.

Смотреть...

Разъяснивший Python

Объяснение:

[[]] * 3 создаёт список из трёх ссылок на один и тот же список. Изменение одного элемента видно во всех.

Разъяснивший Python

Excel: Добавляем диаграммы

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов, благодаря которому ты научишься оптимизировать свои таблицы по максимуму. В этот раз автор рассказывает, как создаются диаграммы.

Смотреть...

Разъяснивший Python

Модуль random стандартной библиотеки

Узнаете об основных функциях модуля random стандартной библиотеки: random(), uniform(), randint(), randrange(), gauss(), choice(), shuffle(), sample(), seed().

Смотреть...

Разъяснивший Python

Настраиваем CI/СD в GitHub

Настройка CI/CD часто кажется новичкам чем-то сложным и доступным только DevOps-инженерам. На самом деле автоматизировать рутину Python-проекта можно всего за полчаса. В данной статье автор рассказывает, как с нуля настраивается GitHub Actions для простого FastAPI-приложения.

Читать...

Разъяснивший Python

Линейная регрессия: основная идея, модификации и реализация с нуля на Python

В машинном и глубоком обучении линейная регрессия занимает особое место, являясь не просто статистическим инструментом, а фундаментальным компонентом для многих более сложных концепций. В данной статье рассмотрен не только принцип работы линейной регрессии с реализацией с нуля на Python, но а также описаны её модификации и проведён небольшой сравнительный анализ основных методов регуляризации.

Читать...

Разъяснивший Python

Фреймворки Python

В этом видео автор подробно говорит про Python, в частности про фреймворки и библиотеки, которые разработаны под Python для облегчения написания приложений в программировании.

Автор расскажет, какие из фреймворков стоит учить начинающему и как использовать в работе. Вы рассмотрите фреймворки для машинного обучения (Tensor flow), для веб-разработки (django) и для разработки игр (pygame).

Смотреть...

Разъяснивший Python

Excel: Добавляем формулы

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов, благодаря которому ты научишься оптимизировать свои таблицы по максимуму. В этот раз автор рассказывает, как добавляются формулы.

Смотреть...

Разъяснивший Python

Сидеть и работать в корпорации — страшно, жизнь-то мимо проходит. Уходить строить бизнес — страшно, а вдруг прогорит. Один из вариантов — разрабатывать свой пет-проект по вечерам. Многие успешные компании, например, Twitter, создавались именно так. Это не значит, что ваш проект обязательно заработает миллиарды, но заработать больше, чем в найме, и получить ценный опыт — вполне реально.

Перед началом разработки появляется множество вопросов, например:

– Как выбрать идею для пет-проекта?
– Что нужно знать про маркетинг?
– Как запуститься и довести до первых продаж не имея бюджета на рекламу?

В телеграм-канале «Твой пет проект», Михаил Табунов делится своим опытом с разработчиками и менеджерами.

Он рассказывает, где искать идею для нового проекта, что нужно знать о маркетинге, как запустить стартап и привлечь первых 10 клиентов, а также о многих других важных вещах.

Подписывайтесь на «Твой пет проект», получайте пользу от практиков рынка!

Реклама. ИП Табунов Михаил Валерьевич ИНН 773379585100. erid: 2Vtzqw5HMMB

Что нужно выбирать для автотестов?

Делимся полезным гайдом для тех, кто только учиться работать с автотестами. Ты разберешься с терминологией Test Doubles, а также узнаешь о разнице между Mock, Stub и Fake.

Читать...

Разъяснивший Python

Как проводить нагрузочное тестирование?

С помощью нагрузочного тестирования можно проверить, как система ведет себя при большом количестве пользователей или запросов. В данной статье автор показывает, как правильно настроить нагрузочное тестирование под свой проект.

Читать...

Разъяснивший Python

Розничное кредитование в России начало восстанавливаться после спада 2025 года, заявил первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин на Финансовом конгрессе Банка России. По прогнозу ЦБ, в 2026 году потребкредитование может вырасти на 4–8%. При этом риски в сегменте снижаются: доля проблемных кредитов сокращается во всех розничных продуктах, включая необеспеченные займы. @bankser

Парсинг веб-сайтов: взгляд изнутри

В этой статье о парсинге сайтов автор освещает следующие аспекты:
• Понятия парсинга и скрапинга;
• Законность и этика парсинга;
• Парсинг с использованием requests и BeautifulSoup;
• Статические страницы;
• Динамические страницы;
• Работа с API;
• Защита от парсеров;
• Способы обхода.

Читать...

Разъяснивший Python

Python. Tkinter. В ожидании релиза 3.13

Работая над проектом svgwidgets, автор этой статьи активно использовал функционал tk busy, который появился в релизе Tcl/Tk 8.6.0. Ему стало интересно, а поддерживается ли этот функционал в Python, а точнее в Tkinter. И как раз именно сейчас в Tkinter, который входит в состав Python версии 3.13, добавляется функционал tk busy.

Читать...

Разъяснивший Python

Генерируем тестовые данные

Наполнять базу данных вручную — удовольствие сомнительное. Для этого есть библиотека Faker, которая умеет создавать реалистичные имена, адреса, телефоны, компании и многое другое. Такой подход отлично подходит для тестирования API, веб-приложений и баз данных.

Ссылка на код....

Разъяснивший Python

Личный опыт «вайб-кодинга» глазами руководителя разработки

Последние три месяца автор этого материала активно тестировал AI coding инструменты, работая над пет‑проектами в свободное время, изучал ограничения существующих инструментов и лучшие практики.

Читать...

Разъяснивший Python

Чистка аудиокниг от шума

В данной статье автор делится своей собственной разработкой. Она позволяет чистить аудиокниги от шума. Для этого используются нейросети, так как классические фильтры не справляются с фоновой музыкой, гулом и шипениями.

Читать...

Разъяснивший Python

⚡️В России запустили первую онлайн-магистратуру по искусственному интеллекту

Её создали Университет Иннополис и Зерокодер, обучивший работе с ИИ более 15 000 человек. Для рынка это большой прорыв – раньше такой программы просто не было.

Что даёт магистратура лично вам:

- Вы запускаете собственный ИИ-продукт за время учёбы – он же становится дипломной работой;
- Осваиваете ИИ, no-code и вайб-кодинг без программирования, техническая база не нужна;
- Получаете диплом магистра государственного образца и отсрочку от армии;
- Учитесь онлайн из любого города, без отрыва от работы;
- Попадаете в среду практиков: основатели, венчурные инвесторы, выпускник Y Combinator; практика – в Т-Банке, Яндексе, Сбере.

Программа платная. Но чтобы разобраться, подходит ли она вам, поступать прямо сейчас не нужно.

7 июля в 13:00 МСК пройдёт бесплатный День открытых дверей. На нём выпускники и студенты лично расскажут, как собрали свои продукты – среди них вирусный ИИ-сервис и B2B-платформа, которой уже пользуются 70 компаний. Приёмная комиссия ответит на ваши вопросы и разберёт детали поступления.

Никаких обязательств: приходите, узнайте и оцените возможности – для этого День открытых дверей и проводится.

Мест на потоке осталось всего 9, к августу их не останется вовсе. Поэтому анонсируем заранее – разберитесь 7 июля.

Регистрация бесплатная по ссылке.

Как масштабируются ML-алгоритмы при увеличении вычислительных ресурсов?

Многие ML-алгоритмы не завязаны исключительно на мощи вычислительной машины. Часть из них действительно ускоряется при добавлении, другие нет, а некоторые даже теряют в скорости. В данной статье автор сравнивает 5 разных алгоритмов машинного обучения, с наглядным сравнением их скорости работы на разных аппаратных ресурсах.

Читать...

Разъяснивший Python

try и except для обработки исключений и отлова ошибок

Оборачивайте части кода, которые создают ошибки, в блоках try и обрабатывайте исключения в блоке except. "Try" переводится как "попытаться", "except" – как исключение. Словами описать его работу можно так: "Попытаться сделать то-то и то-то, если при этом возникло исключение, то сделать вот это и это." Его конструкция похожа на условный оператор с веткой else.

Разъяснивший Python