🤖👩💻🤖 Научим нейросеть распознавать рукописные буквы прямо на занятии!
Приглашаем на открытый урок.
🗓 18 ноября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python Developer. Professional».
Машинное обучение часто кажется чем-то абстрактным и сложным. Но на самом деле основы можно понять на практическом примере. На открытом уроке прямо в Jupyter Notebook мы загрузим данные, обучим модель на Python и посмотрим, как она «угадывает» буквы на картинках. Это позволит наглядно увидеть, как работает искусственный интеллект.
На вебинаре разберём:
✔️ Как устроен процесс обучения модели машинного обучения
✔️ Как использовать Python и Jupyter Notebook для решения задачи распознавания
✔️ Как проверить результат: модель в действии на примере распознавания букв
В результате вебинара вы:
✔️ Поймёте, из чего состоит процесс обучения нейросети
✔️ Научитесь запускать простой эксперимент по машинному обучению самостоятельно
✔️ Увидите, как модель применяет полученные знания на реальных примерах
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cRbQcX
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Приглашаем на открытый урок.
🗓 18 ноября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python Developer. Professional».
Машинное обучение часто кажется чем-то абстрактным и сложным. Но на самом деле основы можно понять на практическом примере. На открытом уроке прямо в Jupyter Notebook мы загрузим данные, обучим модель на Python и посмотрим, как она «угадывает» буквы на картинках. Это позволит наглядно увидеть, как работает искусственный интеллект.
На вебинаре разберём:
В результате вебинара вы:
🔗 Ссылка на регистрацию: https://vk.cc/cRbQcX
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Создаем бесконечный итератор
Функция cycle() из itertools принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта.
Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элемента.
Но если вы проходитесь циклом по такому итератору, то важно предусмотреть выход из цикла, иначе он станет бесконечным (как у нас в первом случае на картинке).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Функция cycle() из itertools принимает на вход итерируемый объект и создает бесконечный итератор, циклически возвращающий элементы данного объекта.
Фишка заключается в том, что когда элементы последовательности заканчиваются, итерация начинается вновь с первого элемента.
Но если вы проходитесь циклом по такому итератору, то важно предусмотреть выход из цикла, иначе он станет бесконечным (как у нас в первом случае на картинке).
Мы также можем воспользоваться islice(), который вернет итератор по подмножеству переданного объекта.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Получаем список переменных
Функция locals() возвращает словарь переменных из текущего пространства имён. Ключи словаря — названия переменных, а значения — это их значения.
С помощью похожей функции globals() можно получить все переменные конкретного модуля в таком же виде.
Еще обратите внимание на результат второй функции: там много разных переменных, которые мы явно не объявляли — про некоторые из них скоро расскажем.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Функция locals() возвращает словарь переменных из текущего пространства имён. Ключи словаря — названия переменных, а значения — это их значения.
С помощью похожей функции globals() можно получить все переменные конкретного модуля в таком же виде.
Еще обратите внимание на результат второй функции: там много разных переменных, которые мы явно не объявляли — про некоторые из них скоро расскажем.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2❤1
Дизассемблирование
При запуске программы на python, написанный код преобразуется в байт-код, который затем может быть запущен в интерпретаторе Python. Встроенный модуль dis позволяет дизассемблировать байт-код в удобное представление для просмотра его инструкций. Полный спсиок инструкций байт-кода с описанием можно посмотреть здесь.
На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
При запуске программы на python, написанный код преобразуется в байт-код, который затем может быть запущен в интерпретаторе Python. Встроенный модуль dis позволяет дизассемблировать байт-код в удобное представление для просмотра его инструкций. Полный спсиок инструкций байт-кода с описанием можно посмотреть здесь.
На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Шаблоны строк для форматирования
Класс Template из пакета string в стандартной библиотеке позволяет вполне удобно создавать шаблоны строк для дальнейшего форматирования.
Такой способ появился ещё в Python 2.4, как замена %-форматированию, но популярным так и не стал. Он поддерживает передачу значений по имени и использует $-синтаксис как в PHP.
В новых проектах, конечно, используются чаще всего f-строки и иногда метод format, но всё же о Template стоит хотя бы знать на случай, если придется работать с легаси кодом.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Класс Template из пакета string в стандартной библиотеке позволяет вполне удобно создавать шаблоны строк для дальнейшего форматирования.
Такой способ появился ещё в Python 2.4, как замена %-форматированию, но популярным так и не стал. Он поддерживает передачу значений по имени и использует $-синтаксис как в PHP.
В новых проектах, конечно, используются чаще всего f-строки и иногда метод format, но всё же о Template стоит хотя бы знать на случай, если придется работать с легаси кодом.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4❤2
Копируем объекты
При присваивании переменной значения другой переменной, как правило, новый объект не создается, а копируется ссылка уже на существующий.
Если использовать функцию copy из стандартной библиотеки, то новый объект будет создан, но его ссылки на другие объекты останутся такими же.
В случае с deepcopy произойдет рекурсивное копирование. Например, при таком копировании списка все его элементы также скопируются как новые объекты.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
При присваивании переменной значения другой переменной, как правило, новый объект не создается, а копируется ссылка уже на существующий.
Если использовать функцию copy из стандартной библиотеки, то новый объект будет создан, но его ссылки на другие объекты останутся такими же.
В случае с deepcopy произойдет рекурсивное копирование. Например, при таком копировании списка все его элементы также скопируются как новые объекты.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍5
Список импортов по умолчанию
Для ограничения импорта переменных, функций и классов по умолчанию можно использовать список __all__, в который записываются названия объектов, которые будут подключены.
Таким образом, при импорте вида from module import * из модуля c подобной записью подключатся только объекты с названиями из списка __all__.
Тем не менее, в примере выше импортировать функцию foo из такого модуля всё ещё можно, например, с помощью записи from module import foo.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Для ограничения импорта переменных, функций и классов по умолчанию можно использовать список __all__, в который записываются названия объектов, которые будут подключены.
Таким образом, при импорте вида from module import * из модуля c подобной записью подключатся только объекты с названиями из списка __all__.
Тем не менее, в примере выше импортировать функцию foo из такого модуля всё ещё можно, например, с помощью записи from module import foo.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Валидаторы данных
Как правило, разработчики пишут регулярные выражения для обработки специфических строк. Но для таких данных как, почта или ссылка, изобретать велосипед не нужно.
Модуль validators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок.
Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Как правило, разработчики пишут регулярные выражения для обработки специфических строк. Но для таких данных как, почта или ссылка, изобретать велосипед не нужно.
Модуль validators позволяет использовать уже готовые валидаторы для самых распространенных задач. В примере можете как раз увидеть валидацию почты и ссылок.
Помимо этого, validators позволяет также работать с ipv4, ipv6, mac адресами и многим другим. В итоге, имеем лаконичный и простой модуль с хорошим функционалом.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Defaultdict
Словарь представляет из себя неупорядоченный набор ключей и значений.
В парах ключ:значение ключи должны быть уникальны и неизменяемы. Поэтому список не может быть ключом словаря, так как он изменяемый.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Словарь представляет из себя неупорядоченный набор ключей и значений.
В парах ключ:значение ключи должны быть уникальны и неизменяемы. Поэтому список не может быть ключом словаря, так как он изменяемый.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3
Пасхалка
Модуль __future__ позволяет подключать функционал из будущих версий языка. Например, можно попробовать импортировать фигурные скобки как в си-подобных языках.
Но будет вызвано исключение, которое говорит "not a chance", что означает "ни единого шанса". Однако есть ещё один интересный момент, а именно — исходный код этого модуля.
Оказывается, интерпретатор CPython сначала запускает файл future.c, когда встречается импорт этого модуля.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Модуль __future__ позволяет подключать функционал из будущих версий языка. Например, можно попробовать импортировать фигурные скобки как в си-подобных языках.
Но будет вызвано исключение, которое говорит "not a chance", что означает "ни единого шанса". Однако есть ещё один интересный момент, а именно — исходный код этого модуля.
Оказывается, интерпретатор CPython сначала запускает файл future.c, когда встречается импорт этого модуля.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Метод join у строк
У строк есть полезный метод str.join(), который принимает на вход итерируемый объект, элементами которого также должны быть строки.
Как результат получаем новую строку, которая является объединением всех элементов. При этом они разделены строкой, к которой изначально применялся метод.
Проще говоря, если применить к строке этот метод, то она станет разделителем для элементов в новой строке.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
У строк есть полезный метод str.join(), который принимает на вход итерируемый объект, элементами которого также должны быть строки.
Как результат получаем новую строку, которая является объединением всех элементов. При этом они разделены строкой, к которой изначально применялся метод.
Проще говоря, если применить к строке этот метод, то она станет разделителем для элементов в новой строке.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Аннотация типов
Тайп хинтинг был добавлен в python еще в версии 3.5 вместе с библиотекой typing, в которой содержались структуры нужные для создания дженериков для аннотирования переменных. Тогда синтаксис аннотирования работал при инициализации переменных. В последствии в версии 3.6 эта возможность была расширена и стало возможно объявлять типы переменных вообще в любом месте кода.
В python 3.9 была добавлена возможность использовать в качестве дженериков для аннотирования встроенные коллекции, вместо структур typing'а (List, Dict, Tuple...).
И наконец в 3.10 на замену перечисления возможных принимаемых типов через typing.Union пришел опреатор | (or). Также в 3.10 был изменен синтаксис создания тайпалиасов, чтобы разграничить с присваиванием переменной, теперь лучше это делать непосредственно через TypeAlias.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Тайп хинтинг был добавлен в python еще в версии 3.5 вместе с библиотекой typing, в которой содержались структуры нужные для создания дженериков для аннотирования переменных. Тогда синтаксис аннотирования работал при инициализации переменных. В последствии в версии 3.6 эта возможность была расширена и стало возможно объявлять типы переменных вообще в любом месте кода.
В python 3.9 была добавлена возможность использовать в качестве дженериков для аннотирования встроенные коллекции, вместо структур typing'а (List, Dict, Tuple...).
И наконец в 3.10 на замену перечисления возможных принимаемых типов через typing.Union пришел опреатор | (or). Также в 3.10 был изменен синтаксис создания тайпалиасов, чтобы разграничить с присваиванием переменной, теперь лучше это делать непосредственно через TypeAlias.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3❤1
OrderedDict
Словарь — это НЕупорядоченная коллекция пар ключ-значение. Однако OrderedDict поддерживает упорядочивание ключей.
Это в некотором роде подкласс словаря dict.
Давайте создадим обычный словарь и сделаем его OrderedDict, чтобы показать, в чем заключается разница.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Словарь — это НЕупорядоченная коллекция пар ключ-значение. Однако OrderedDict поддерживает упорядочивание ключей.
Это в некотором роде подкласс словаря dict.
Давайте создадим обычный словарь и сделаем его OrderedDict, чтобы показать, в чем заключается разница.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Что такое метод?
Метод — это такая функция, которую можно использовать для определенного типа данных. Существуют строковые методы, методы для работы с целыми числами, методы списков, словарей и т.д. Методы могут принимать или не принимать аргументы. В целом, это методы — это встроенные функции, которые делают вашу жизнь намного проще.
Иногда вы можете задаться вопросом, существует ли какой-то метод. В Python можно посмотреть весь список строковых методов, используя функцию dir() со строкой в качестве аргумента.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Метод — это такая функция, которую можно использовать для определенного типа данных. Существуют строковые методы, методы для работы с целыми числами, методы списков, словарей и т.д. Методы могут принимать или не принимать аргументы. В целом, это методы — это встроенные функции, которые делают вашу жизнь намного проще.
Иногда вы можете задаться вопросом, существует ли какой-то метод. В Python можно посмотреть весь список строковых методов, используя функцию dir() со строкой в качестве аргумента.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Мы покрываем асинхронность, метапрограммирование, профилирование и безопасность кода, а также глубокую работу с FastAPI, Django, Pandas и другими ключевыми инструментами.
🦾Вы сможете проектировать высокопроизводительные веб-сервисы и RESTful API, интегрировать ML-модели, анализировать и визуализировать большие данные, писать чистый и безопасный код по паттернам проектирования.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Проверка отношения классов
Для того, чтобы проверить отношения двух классов или экземпляров (является ли класс классом наследником), есть две простые встроенные функции isinstance(object, classinfo) и issubclass(class, classinfo).
instance - возвращает True, если объект является экземпляром класса либо экземпляром подкласса данного класса.
issubclass — проверяет является ли класс наследником другого класса.
Данные функции зачастую применяются в ООП.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Для того, чтобы проверить отношения двух классов или экземпляров (является ли класс классом наследником), есть две простые встроенные функции isinstance(object, classinfo) и issubclass(class, classinfo).
instance - возвращает True, если объект является экземпляром класса либо экземпляром подкласса данного класса.
issubclass — проверяет является ли класс наследником другого класса.
Данные функции зачастую применяются в ООП.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Операции с zip архивами
Для работы с zip файлами можно использовать встроенный модуль zipfile. Если кто не помнит, то zip файл — это архив, содержащий сжатые файлы.
Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции printdir, а извлечь все файлы можно вызвав extractfile.
Также этот модуль позволяет создавать свои zip архивы, но мы решили не усложнять пример, поэтому просто прикладываем ссылку на документацию.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Для работы с zip файлами можно использовать встроенный модуль zipfile. Если кто не помнит, то zip файл — это архив, содержащий сжатые файлы.
Просмотреть содержимое архива можно с помощью функции printdir, а извлечь все файлы можно вызвав extractfile.
Также этот модуль позволяет создавать свои zip архивы, но мы решили не усложнять пример, поэтому просто прикладываем ссылку на документацию.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Делаем планировщик задач
К моему удивлению, далеко не все знают про пакет schedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени.
Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный.
Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
К моему удивлению, далеко не все знают про пакет schedule, который позволяет планировать задачи и повторять их через промежуток времени.
Основной его плюс в том, что он максимально интуитивный и имеет гибкий функционал. А еще schedule не требует внешних зависимостей и сам в целом легковесный.
Здесь на самом деле даже объяснять особо нечего, логика методов в этом пакете понятна на примерах.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4
Sample Project
Sample Project — это пакет-шаблон с файлом setup.py для ручной установки пакета. Файл снабжен аннотациями, касающимися настройки скрипта и среды сборки пакета в целом.
Основан Sample project на пакете setuptools. setup.py — это скрипт сборки для пакетов, созданных с помощью setuptools.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Sample Project — это пакет-шаблон с файлом setup.py для ручной установки пакета. Файл снабжен аннотациями, касающимися настройки скрипта и среды сборки пакета в целом.
Основан Sample project на пакете setuptools. setup.py — это скрипт сборки для пакетов, созданных с помощью setuptools.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Counter
Объект counter предоставляется библиотекой collections. Давайте поподробнее разберем, что он собой представляет.
К примеру, у вас есть список каких-то случайных чисел. Что, если вы хотите узнать, сколько раз встречается каждое число?
Счетчик counter позволяет легко вычислить частоту. Он работает не только с числами, но и с любым итерируемыми объектами, такими как строки и списки.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Объект counter предоставляется библиотекой collections. Давайте поподробнее разберем, что он собой представляет.
К примеру, у вас есть список каких-то случайных чисел. Что, если вы хотите узнать, сколько раз встречается каждое число?
Счетчик counter позволяет легко вычислить частоту. Он работает не только с числами, но и с любым итерируемыми объектами, такими как строки и списки.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍3