Zen of Python
20.1K subscribers
1.18K photos
160 videos
32 files
3.11K links
Полный Дзен Пайтона в одном канале

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Сайт: https://tprg.ru/site

Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/xZOL
Download Telegram
Дайджест Python: итоги 2022 года, обзор версии 3.11 и курсы от Google

Собрали для вас подборку лучших материалов по Python из тех, что вышли в первой половине января. Здесь и статьи, и видео.

Узнайте, как изменился Python в версии 3.11, как написать ботов в WhatsApp и Telegram для работы с финансами, как прокачать свои знания в Python с помощью пятиминутных упражнений и как написать тестовое задание на собеседовании при помощи ChatGPT. Подробнее:

https://tproger.ru/articles/dajdzhest-python-itogi-2022-goda-obzor-versii-3-11-i-kursy-ot-google/

#дайджест
👍10💩4🔥2
6 Python декораторов, которые значительно упростят ваш код

Декораторы могут помочь вам писать меньше кода для реализации сложной логики и повторно использовать его повсюду. Более того, существует много замечательных встроенных декораторов Python, которые значительно облегчают нам жизнь.

В статье — про 6 декораторов, которые раскроют всю элегантность Python: https://habr.com/ru/post/709280/
👍6💩1
Что делать, если на рабочем компьютере нельзя даже в «Cапёра» поиграть? Написать своего!

Вот простая реализация на Python с исходниками и пояснениями: https://github.com/r-ook/pymsweeper

Конечно, не по канону, что лицо при удержании кнопки не меняется, но для начала тоже сойдёт.

#gamedev
10👍3🔥2💩1
Full Metal Python
😁59👍3🔥3👎1🤮1
Шпаргалка по DataFrame

DataFrame — ключевая структура данных Python-библиотеки pandas. В шпаргалке есть всё про основные операции с DataFrame. Акцент сделан на Data Wrangling — этапе работы с данными, когда данные преобразовываются из «сырого» формата в пригодный для аналитики.

Если вы инженер данных, аналитик или датасаентист — эта шпаргалка точно для вас.

#datascience
👍30💩1
Список лучших библиотек на Python за 2022

В этот раз в подборку попало больше библиотек по ИИ и науке о данных, но всё равно в списке вы найдёте интересные ресурсы, которые стали популярны в этом году и не связаны с наукой:

https://habr.com/ru/post/707916/

#библиотека
🔥14🤔5💩4😁1
Вопросы и ответы к интервью для Python Developer

Годный репозиторий, в котором собраны популярные вопросы по Python и смежным темам: Django, ООП, принципы программирования, HTML, фронтенд и БД.

Сохраните, чтобы не потерять: https://github.com/yakimka/python_interview_questions
🔥19👍3💩3😁2
Мощная и простая в использовании библиотека Python для работы с 3D-облаками точек и сетками

Point Cloud Utils — ценный инструмент, который поможет вам эффективно обрабатывать и анализировать 3D-данные.

Point Cloud Utils умеет работать с различными форматами файлов, что упрощает импорт и экспорт данных из различных источников. Особенно полезна библиотека будет для тех, кто работает с компьютерным зрением, робототехникой, лидарным сканированием и фотограмметрия.

#библиотека
👍111👎1
Как можно ускорить Python сегодня

Перевод интересной статьи от Intel, в которой разобрали:
— Почему важно думать о «будущем разнородных вычислений».
— Две ключевых сложности, которые необходимо преодолеть в открытом решении.
— Параллельное выполнение задач для более эффективного задействования CPU.
— Использование ускорителя для дополнительного повышения быстродействия.

Один только третий пункт позволит увеличить быстродействие в 12 раз, четвёртый — ещё больше за счёт ускорителя. Техники простые, но очень полезные, когда нужно дополнительно ускорить программу:

https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/708358/
👍5
В дополнение про производительность

В прошлом посте поделились статьёй, в которой рассказали, как сегодня можно ускорить код на Python. И вот ещё одно интересное видео на эту тему.

Это более глубокий разбор вопроса от Карла Мейера, инженера-программиста из одной запрещённой соцсети. Несколько лет назад Карл и его команда начали работать над проектом под названием Cinder, стремясь повысить эффективность через оптимизацию работы на уровне Python runtime.

Видео на английском, но если с языком у вас беда, в том же Яндекс браузере можно включить нейросетевой лайв-перевод. Видео точно того стоит.

https://youtu.be/RQAFpUM3EoE
2👍1
Конструкция match-case в Python

Начиная с версии 3.10, в Python наконец-то появилась конструкция match-case. С помощью неё можно избавиться от громоздких цепочек if-elif-else.

Например:
http_status = 400
if http_status == 400:
print("Bad Request")
elif http_status == 403:
print("Forbidden")
elif http_status == 404:
print("Not Found")
else:
print("Other")

Вместо этого можно использовать компактное выражение match-case:
http_status = 400
match http_status:
case 400:
print("Bad Request")
case 403:
print("Forbidden")
case 404:
print("Not Found")
case _:
print("Other")

Если ещё не разобрались, как работает конструкция, вот отличная статья, в которой рассказали подробнее. А также разобрали распространенные проблемы с if-else и варианты их решения при помощи match-case:

https://pythonist.ru/konstrukcziya-match-case-v-python-polnoe-rukovodstvo/
👍374
Бесконечно можно смотреть на три вещи: горящий огонь, бегущую воду и на шпаргалки по регуляркам

Держите объёмную шпаргалку для Python.

#шпаргалка
👍37🔥6💩2