Pull to refresh
16
0
Send message

Пять декораторов Python, которые могут сократить код в два раза

Level of difficulty Easy
Reading time 5 min
Views 18K

В этой статье мы рассмотрим концепцию Python-оберток и приведем пять примеров, которые могут улучшить процесс разработки на Python.

Читать далее
Total votes 38: ↑34 and ↓4 +30
Comments 10

Диаграмма Сэнкей (Sankey diagram) на Python

Reading time 10 min
Views 19K

В этой статье рассмотрим, как пошагово создать диаграмму Сэнкей - от загрузки и генерирования необходимых данных до сохранения полученной диаграммы. Используемые инструменты - python, pandas и plotly.

Читать далее
Total votes 16: ↑16 and ↓0 +16
Comments 5

Визуальное сравнение 13 CSS-фреймворков

Reading time 3 min
Views 18K
Доброго времени суток, друзья!

Предлагаю Вашему вниманию результаты небольшого исследования — визуального сравнения 13 CSS-фреймворков.

Цель исследования — определить, какой из фреймворков лучше всего справляется со стилизацией по умолчанию, т.е. без добавления специальных (предусмотренных фреймворком) классов.

В исследовании представлены следующие фреймворки:


Использовались следующие версии стилей:


Total votes 20: ↑16 and ↓4 +12
Comments 16

Учебный проект на Python: алгоритм Дейкстры, OpenCV и UI ( часть 1)

Reading time 4 min
Views 23K
Лабиринты — это распространенная головоломка для людей, но они представляют из себя интересную задачу для программирования, которую мы можем решить, используя методы кратчайшего пути, такие как алгоритм Дейкстры.

Вспоминаем алгоритм Дейкстры


Алгоритм Дейкстры — один из наиболее популярных алгоритмов теории графов. Он используется для поиска кратчайшего пути между узлами на ориентированном графе. Мы начнем с исходного узла и известных длин ребер между узлами.

Сначала мы присваиваем значение расстояния от источника всем узлам. Узел s получает значение 0, потому что это источник; остальные получают значения ∞ для начала.

image

Наш интересующий узел — это необработанный узел с наименьшим значением (показан серым), то есть s. Сначала мы «ослабляем» каждую смежную вершину до нашего интересующего узла, обновляя их значения до минимума их текущего значения или значения узла интереса плюс длину соединительного ребра…
Читать дальше →
Total votes 6: ↑6 and ↓0 +6
Comments 1

Выборочный обход блокировок на маршрутизаторах с прошивкой Padavan и Keenetic OS

Reading time 23 min
Views 341K
Инструкций с разными вариантами обхода блокировок Интернет-ресурсов опубликовано огромное количество. Но тема не теряет актуальности. Даже всё чаще звучат инициативы на законодательном уровне заблокировать статьи о методах обхода блокировок. И появились слухи, что Роскомнадзор получит ещё одну пачку денег налогоплательщиков на «более лучшие» блокировки. Опытные пользователи ничего нового и полезного из статьи не узнают. А вот другие получат готовые пошаговые инструкции для простого и эффективного выборочного обхода блокировок на популярных маршрутизаторах с прошивкой Padavan и Keenetic.


Читать дальше →
Total votes 36: ↑32 and ↓4 +28
Comments 0

NumPy в Python. Часть 3

Reading time 6 min
Views 109K

Предисловие переводчика


И снова здравствуйте! Продолжаем наш цикл статей по переводу мана о numpy. Приятного чтения.


Операторы сравнения и тестирование значений


Булево сравнение может быть использовано для поэлементного сравнения массивов одинаковых длин. Возвращаемое значение это массив булевых True/False значений:

>>> a = np.array([1, 3, 0], float)
>>> b = np.array([0, 3, 2], float)
>>> a > b
array([ True, False, False], dtype=bool)
>>> a == b
array([False,  True, False], dtype=bool)
>>> a <= b
array([False,  True,  True], dtype=bool)
Читать дальше →
Total votes 20: ↑20 and ↓0 +20
Comments 5

NumPy в Python. Часть 2

Reading time 5 min
Views 105K

Предисловие переводчика


Продолжаем перевод статьи о numpy в python. Для тех кто не читал первую часть, сюда: Часть 1. А всем остальным — приятного чтения.



Другие пути создания массивов


Функция arange аналогична функции range, но возвращает массив:

>>> np.arange(5, dtype=float)
array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.])
>>> np.arange(1, 6, 2, dtype=int)
array([1, 3, 5])

Функции zeros и ones создают новые массивы с установленной размерностью, заполненные этими значениями. Это, наверное, самые простые в использовании функции для создания массивов:

>>> np.ones((2,3), dtype=float)
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])
>>> np.zeros(7, dtype=int)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
Читать дальше →
Total votes 25: ↑25 and ↓0 +25
Comments 10

NumPy в Python. Часть 1

Reading time 5 min
Views 392K

Предисловие переводчика


Доброго времени суток, Хабр. Запускаю цикл статей, которые являются переводом небольшого мана по numpy, ссылочка. Приятного чтения.



Введение


NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.
Читать дальше →
Total votes 36: ↑36 and ↓0 +36
Comments 26

«Простое» программирование на python

Reading time 6 min
Views 49K


functools (это такая свалка для всяких ненужных мне вещей :-).
— Гвидо ван Россум

Может показаться, что статья о ФП, но я не собираюсь обсуждать парадигму. Речь пойдет о переиспользовании и упрощении кода — я попытаюсь доказать, что вы пишете слишком много кода, поэтому он сложный и тяжело тестируется, но самое главное: его долго читать и менять.


В статье заимствуются примеры и/или концепции из библиотеки funcy. Во-первых, она клевая, во-вторых, вы сразу же сможете начать ее использовать. И да, нам понадобится ФП.

Читать дальше →
Total votes 59: ↑55 and ↓4 +51
Comments 88

Мега-Учебник Flask Глава 1: Привет, мир! ( издание 2018 )

Reading time 12 min
Views 364K

blog.miguelgrinberg.com


Miguel Grinberg




>>> следующая глава >>>


Эта статья является переводом нового издания учебника Мигеля Гринберга. Прежний перевод давно утратил свою актуальность.


Автор планирует завершить его выпуск в мае 2018. Я, со своей стороны, постараюсь не отставать с переводом.

Читать дальше →
Total votes 23: ↑21 and ↓2 +19
Comments 45

Телеграм-бот для домашнего видео-наблюдения из подручных материалов

Reading time 7 min
Views 57K

Disclaimer


Эта статья содержит некоторое количество программного кода, написанного на языке Python. Ввиду того, что автор статьи по профессии является сисадмином, но не программистом — стиль и качество этого кода, могут вызвать проявление неконтролируемых эмоций у профессионалов. Пожалуйста, немедленно прекратите чтение если вид неаккуратного или неоптимального кода может негативно сказаться на вашем психическом состоянии.


Постановка задачи


Основной причиной реализации проекта, явилась простуда с вытекающими: избытком свободного времени и невозможностью выходить из дома. Порывшись у себя в столе я обнаружил:



Из всего перечисленного, было решено построить систему домашнего видео-наблюдения с функционалом оповещения о вторжении. В качестве платформы был выбран телеграм-бот. Бот имеет следующие преимущества перед другими возможными реализациями (веб, мобильное приложение):


  • Не требуется установки дополнительного клиентского ПО
  • Серверная часть может работать с приватным IP адресом через NAT, при этом предъявляются минимальные требования к подключению (вплоть до 3G модема)
  • Большая часть инфраструктуры находится на стороне сервис-провайдера, который за меня решил вопросы авторизации, безопасности итп...

С помощью беглого анализа интернет-публикаций, существующие решения обнаружены не были.

Читать дальше →
Total votes 29: ↑27 and ↓2 +25
Comments 52

Мега-Учебник Flask, Часть 1: «Привет, Мир!»

Reading time 6 min
Views 570K
Это первая статья в серии, где я буду документировать мой опыт написания веб-приложения на Python, используя микрофреймворк Flask.

Здесь список всех статей в серии:
Часть 1: Привет, Мир!
Часть 2: Шаблоны
Часть 3: Формы
Часть 4: База данных
Часть 5: Вход пользователей
Часть 6: Страница профиля и аватары
Часть 7: Unit-тестирование
Часть 8: Подписчики, контакты и друзья
Часть 9: Пагинация
Часть 10: Полнотекстовый поиск
Часть 11: Поддержка e-mail
Часть 12: Реконструкция
Часть 13: Дата и время
Часть 14: I18n and L10n
Часть 15: Ajax
Часть 16: Отладка, тестирование и профилирование
Часть 17: Развертывание на Linux (даже на Raspberry Pi!)
Часть 18: Развертывание на Heroku Cloud

Моя предыстория


Я разработчик ПО с двузначным числом лет опыта разработки комплексных приложений на нескольких языках. Впервые я познакомился с Python для создания привязок к C++ библиотеке на работе. Вдобавок к Python, я писал веб-приложения на PHP, Ruby, Smalltalk и, верите вы или нет, еще на С++. Из всего этого, я нахожу комбинацию Python/Flask самой гибкой.
Я хочу начать это долгое и удивительное путешествие
Total votes 63: ↑60 and ↓3 +57
Comments 31

Что намазать на зубы, чтобы они не выпали

Reading time 8 min
Views 193K


Хорошо зафиксированный пациент в анестезии не нуждается

По многочисленным просьбам трудящихся сегодня мы будем заниматься очень важными вопросами:


  • Как правильно мазать зубы пальцем?
  • Хорошо ли растворяются пломбы в кислоте?
  • Почему больно, когда сверлят зубы дрелью без анестезии?
  • Зачем мазать зубы зеленкой?
  • Лечение кариеса на дому
  • Глубокое микрофторирование эмали

Немного пробежимся по скучной теме строения зуба и сразу погрузимся в волнующий мир бесчисленных тварей, которые жрут вас заживо, и разнообразных полезных стоматологических пузырьков и тюбиков.

Читать дальше →
Total votes 209: ↑206 and ↓3 +203
Comments 693

Гарвардский курс CS50 на русском. Все серии

Reading time 4 min
Views 577K


Друзья, мы рады сообщить, что перевод всего гарвардского курса CS50 закончен.

Мы писали, что в курсе 24 серии, однако последние две оказались одной и той же лекцией (одна прочитана в Гарварде, а другая в Йеле), поэтому в списке переведённых лекций не 24, а 23.

Список лекций под катом.

Что вы узнаете, прослушав этот курс:
  • Основы компьютерных наук и программирования;
  • Концепции алгоритмов и алгоритмичности мышления. Какие задачи можно решать с помощью программирования и каким образом;
  • Концепции абстракции, структуры данных, инкапсуляции, управления памятью. Основы компьютерной безопасности. Процесс разработки ПО и веб-разработка;
  • Основы языка программирования C и Scratch;
  • Основы баз данных и SQL;
  • Веб-разработка: основы CSS, HTML, JavaScript и PHP;
  • Основы подготовки презентации проектов по программированию.


Курс переведён и озвучен нашей студией по заказу JavaRush, и мы хотим сказать им огромное спасибо за поддержку!
Total votes 40: ↑37 and ↓3 +34
Comments 34

Scilab в свободном падении

Reading time 8 min
Views 21K

На днях с удивлением обнаружил, что на Хабре почти нет статей по Scilab. Между тем это достаточно мощная система компьютерной математики, открытая и кроссплатформенная, покрывающая широкий спектр инженерных и научных задач. В ряде ВУЗов (к примеру, УрФУ, ИТМО) ее используют для обучения студентов. Одной из самых насущных инженерных задач является решение дифференциальных уравнений (далее — ДУ). В данной статье я покажу как при помощи Scilab решать системы обыкновенных ДУ на примере моделирования знаменитого стратосферного прыжка Феликса Баумгартнера.


Баумгартнер в свободном падении
Читать дальше →
Total votes 42: ↑42 and ↓0 +42
Comments 63

Почтовый сервер на Linux

Reading time 11 min
Views 297K
Как наладить работу почтового сервера, умеющего принимать и отправлять электронную корреспонденцию, бороться со спамом, взаимодействовать с клиентами? На самом деле, всё довольно просто.

Сегодня поговорим о почтовых серверах на Linux. Мы расскажем о том, как настроить сервер, о широко распространённом в интернете протоколе SMTP, а также о других протоколах, таких, как POP и IMAP. В итоге вы окажетесь обладателем полноценной системы для работы с электронной почтой.



Начнём с SMTP-сервера на Linux
Читать дальше →
Total votes 51: ↑39 and ↓12 +27
Comments 84

Становимся профессиональными PHP разработчиками. Часть 4: Работа в команде на практике

Reading time 6 min
Views 7.9K
Предлагаю вашему вниманию перевод четвертой части цикла статей «Becoming PHP professional».

» Первая часть. «Недостающее звено»
» Вторая часть. «Важность других людей»
» Третья часть. «Работа в команде»

Ранее мы рассмотрели социальные аспекты работы в команде и ее плюсы и минусы. Однако, осталось еще много вещей, на которые стоит обратить внимание и многому научиться в работе с другими людьми.

В этот раз, давайте поговорим о практическом применении полученных знаний, в частности, о виртуальных командах (где все или некоторые члены команды работают удаленно).
Читать дальше →
Total votes 10: ↑9 and ↓1 +8
Comments 8

Генерация фиктивных данных с Mimesis: Часть I

Reading time 7 min
Views 36K
image

Mimesis — это библиотека для языка программирования Python, которая помогает генерировать фиктивные данные для различных целей. Библиотека написана с использованием средств, включенных в стандартную библиотеку языка Python, потому не имеет никаких сторонних зависимостей. На данный момент библиотека поддерживает 30 языковых стандартов (в числе которых и русский) и более 20 классов-провайдеров, предоставляющих разного рода данные.


Возможность генерировать фиктивные, но в то же время валидные данные бывает очень полезна при разработке приложений, которые подразумевают работу с базой данных. Ручное заполнение базы данных представляется довольно затратным по времени и трудоемким процессом, который выполняется как минимум в 3 этапа — это:


  1. Сбор необходимой информации.
  2. Постобработка собранных данных.
  3. Программирования генераторов данных.

Эта непростая задача по-настоящему усложняется в тот момент, когда требуется сгенерировать не 10-15 пользователей, а 100-150 тысяч пользователей (или иного рода данные). В этой и двух последующих статьях мы постараемся обратить ваше внимание на инструмент, который в разы упрощает процесс генерации тестовых данных, начальной загрузки базы данных и тестирования в целом.

Читать дальше →
Total votes 46: ↑45 and ↓1 +44
Comments 40

Генерация фиктивных данных с Mimesis: Часть II

Reading time 5 min
Views 12K
image

Ранее мы уже публиковали статью о том, как генерировать фиктивные данные при помощи Mimesis — библиотеки для языка программирования Python. Статья, которую вы читаете является продолжением предыдущей, потому мы не будем приводить основ работы с библиотекой. Если вы пропустили статью, поленились прочитать или просто не захотели, то, вероятно, захотите сейчас, ибо эта статья предполагает, что читатель уже знаком с основами библиотеки. В этой части статьи мы будем говорить о best practice, расскажем о нескольких, на наш взгляд, полезных особенностях библиотеки.

Читать дальше →
Total votes 15: ↑14 and ↓1 +13
Comments 9

Web Scraping с помощью python

Reading time 7 min
Views 559K

Введение


Недавно заглянув на КиноПоиск, я обнаружила, что за долгие годы успела оставить более 1000 оценок и подумала, что было бы интересно поисследовать эти данные подробнее: менялись ли мои вкусы в кино с течением времени? есть ли годовая/недельная сезонность в активности? коррелируют ли мои оценки с рейтингом КиноПоиска, IMDb или кинокритиков?
Но прежде чем анализировать и строить красивые графики, нужно получить данные. К сожалению, многие сервисы (и КиноПоиск не исключение) не имеют публичного API, так что, приходится засучить рукава и парсить html-страницы. Именно о том, как скачать и распарсить web-cайт, я и хочу рассказать в этой статье.
В первую очередь статья предназначена для тех, кто всегда хотел разобраться с Web Scrapping, но не доходили руки или не знал с чего начать.

Off-topic: к слову, Новый Кинопоиск под капотом использует запросы, которые возвращают данные об оценках в виде JSON, так что, задача могла быть решена и другим путем.
Читать дальше →
Total votes 40: ↑31 and ↓9 +22
Comments 48

Information

Rating
Does not participate
Location
Донецк, Донецкая обл., Украина
Registered
Activity