home.social

#питон — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #питон, aggregated by home.social.

fetched live
  1. От датчика к графику: создаём консольную метеостанцию на Arduino и Python

    Привет, читатель, меня зовут Морозов Алексей, и в этой статье я наглядно покажу, как сделать метеостанцию! За работу. Считать данные

    habr.com/ru/articles/1055066/

    #arduino #arduino_nano #метеостанция #метеостанция_с_датчиками #питон #питон_и_парсинг

  2. Мой первый вайб-кодинг

    Насколько я успел понять, написание программ с помощью нейросетей сейчас "в тренде", причем как со стороны профессионалов, так и со стороны дилетантов. Первые используют нейросети для освобождения от рутины, а вторые - потому что сами писать не могут, а хочется показать результат. Данная статья написана "по мотивам" этой публикации и обсуждений в комментариях к ней. Я никак не планирую использовать нейросети в своей деятельности, но мне стало интересно, насколько удобоваримый результат можно получить с помощью бесплатной нейросети. Хочу отметить, что мой эксперимент был интересен именно мне, но я не стал публиковать эту статью на своем сайте, ибо там нет возможности обсуждения, да и назначение моего "компьютерного" сайта несколько иное. Ну и, как отметил выше, эта статья есть некий "ответ" на статью другого автора тут на Хабре. Что же я хотел? Я хотел сравнить свои программы и программы, написанные ИИ. Но эксперимент должен быть серьезным, поэтому статья ожидается достаточно большой, особенно с учетом публикации кодов...

    habr.com/ru/articles/1054988/

    #питон #нейросеть #тестирование #программирование

  3. ОГЭ информатика. 16 задание на Python

    Если вы, смотря 16 задание, закрываете сайт, на котором готовитесь к ОГЭ по информатике, вам стоит прочитать эту статью. Кстати, вам будет полезно, даже если вы хотите структурировать свои знания. Чтобы понять эту статью, вы должны знать: циклы while и for, условные операторы if, elif, else, базовые команды, базовая работа с переменными и типами данных на Python.

    habr.com/ru/articles/1037608/

    #огэ_по_информатике_2026 #16_задача #питон #python

  4. Правильная агентская архитектура в 2026 г. Часть 1. Долговременное состояние (durable state): ход, шаг, событие

    Практическое пособие по устройству production-ready агента. Часть 1. Долговременное состояние (durable state): ход, шаг, событие

    habr.com/ru/articles/1028290/

    #ml #ai #машинное+обучение #ии #ииагенты #иимодель #ии_чатбот #ии_и_машинное_обучение #питон

  5. Сводка Аналитического Наблюдения — считаем сумму по столбцу в Python

    Всем привет, меня зовут Виталий, автор телеграмм канала Детектив данных , про мой путь в аналитике данных, мучаю питон и sql, строю графики и думаю как жить дальше. По работе довольно много времени провожу в питоне и абсолютно всегда нужно контролировать чтобы в процессе работы с данными - эти данные не упустить, и если так произошло, то понять в какой момент нужно за ними вернуться. Принять объект под наблюдение

    habr.com/ru/articles/1023184/

    #аналитика #сумма #детектив #питон #автоматизация #лайфхак

  6. Python: с чего начинать, где брать знания и как не бросить после первых трудностей — интервью с Алексеем Голобурдиным

    Python любят за «плавный вход» и огромную экосистему. Но вокруг него было много мифов: от «Питон медленный» до «джунам не пробиться без накрутки опыта». В этом интервью я - Александр, автор (телеграм-канала « Shulepov Code »), поговорил с Алексеем Голобурдиным – автором книги «Типизированный Питон», основателем канала на Ютубе « Диджитализируй » (170k+ подписчиков) и практиком, совмещающим продуктовую разработку, обучение и эксперименты с БЯМ (LLM) и ИИ-агентами. В разговоре затронуты: устройство Питона и СиПитона (CPython), роль ПЭП8 (PEP8), корректный подход к изучению Питона с нуля, а также ситуации, в которых нейросети действительно помогают, и случаи, когда они формируют лишь иллюзию обучения.

    habr.com/ru/articles/1019068/

    #Python #Питон #изучение_Python #Python_разработчик #PEP_8 #Django #FastAPI #нейросети_Python #ИИ_агенты #обучение_программированию

  7. Python: с чего начинать, где брать знания и как не бросить после первых трудностей — интервью с Алексеем Голобу...

    #Python #Питон #изучение #Python #Python #разработчик #PEP #8 #Django #FastAPI #нейросети

    Origin | Interest | Match
  8. Сегодня было занятие курса, я не очень понимаю что делать после него "когда вырасту", лол. Но мне сейчас интересно, и это вроде бы полезно - по крайней мере, в навык Питона в том числе курс хорошо нацеливается. Кода писал мало, но на новой библиотеке и нетривиальных задачах.

    Заодно спрошу: Как вы пользуетесь локальными jupyter-notebook? Мне немного неудобен веб-интерфейс Jupyter Classic.

    Не знаю как сейчас в PyCharm оно выглядит, возможно и нормально. Когда тыкался в DataSpell от той же фирмы, где ноутбуки вроде как основное, было оч убого и интерфейс плыл на xfce. Ещё тыкался в Marimo, оно забавное, но требует адаптации всего workflow под него, а у меня изначальные ноутбуки сейчас ipynb стандартные, да и не сильно лучше классического, те же проблемы веб-приложений. Ещё слышал про VS Code, хз, также про хромовское веб-приложение. Ещё слышал про новый вариант ноутбуков (которое юпитер-лаб), не знаю стоит ли пробовать.

    #jupyterNotebook #Python #Питон

  9. Python Standard Library для спортивного программирования

    Стандартная библиотека Python содержит множество инструментов, которые значительно упрощают решение задач спортивного программирования, но многие из них остаются незамеченными начинающими участниками. В статье собран краткий конспект по наиболее полезным модулям и функциям стандартной библиотеки с небольшими примерами.

    habr.com/ru/articles/1010290/

    #спортивное_программирование #питон #python #pypy #standard_library #стандартная_библиотека #стандартная_библиотека_python #icpc #codeforces #topcoder

  10. Первые мысли питониста о Си на примере игры «камень-ножницы-бумага»

    Привет, Хабр! Недавно я задумался: Python — не единственный инструмент, которым я хочу оперировать в своих инструментах. Python, понятно, легко освоить и он применяется везде, но язык-то не идеальный! Ресурсов требует много, да и время выполнения не ахти, а учитывая нынешние темные времена... Мне нужно что-то получше. В общем, тут я вздумал попробовать Си.

    habr.com/ru/articles/1002612/

    #рандом #си #python #питон #новичкам #история_it #каменьножницыбумага

  11. Окончательно разбираем списки в питоне

    Какая структура данных стоит за list ? Как быстро отрабатывает операция append ? Эти вопросы часто задают на собеседованиях, и чтобы на них отвечать, нужно понимать, как список работает под капотом. В этой статье разберём, как же устроен список в питоне, копнём на уровень CPython и позапускаем код. После прочтения вы будете знать о списках больше, чем ваши коллеги. Разобраться в списках

    habr.com/ru/articles/989942/

    #python #подготовка_к_собеседованию #бэкенд #списки #типы_данных #типы_данных_в_python #структуры_данных #динамический_массив #массивы #питон

  12. Как решить TSP для 10 000 точек БЕЗ прыжков: метод «Динамического Шампура» с инерцией

    Как обойти 10 000 точек без лишних «холостых» прыжков и геометрической путаницы? Традиционные жадные алгоритмы пасуют перед плотными структурами, заставляя инструменты ЧПУ и роботов метаться по всей рабочей зоне. В этой статье я представляю «Алгоритм Динамического Шампура» (Shampur‑Scraper Method) — иерархический подход к задаче коммивояжера, сочетающий инерционное планирование магистралей и динамическую зачистку зон ответственности. Разберем логику «Скребка», эффект «напряжения тупиков» и посмотрим, как этот метод играючи справляется с самопересекающимися трилистниками и плотными спиралями за доли секунды.

    habr.com/ru/articles/992228/

    #алгоритмы #комивояжер #питон #инновация #эвристика

  13. [Перевод] Параметры Python, которые должен знать питонист

    Есть числа, которые полезно знать программистам на Python. Насколько быстро добавляется элемент в список? Как насчет открытия файла? Это занимает меньше миллисекунды? Если ваш алгоритм зависит от производительности, какую структуру данных вы должны использовать? Сколько памяти занимает число с плавающей запятой, один символ или пустая строка? Насколько быстр FastAPI по сравнению с Django? Это перевод недавней работы Michael Kennedy с подробными пояснениями для начинающих питонистов, которых нет у автора.

    habr.com/ru/articles/982432/

    #питон #списки #память #оптимизация #время_выполнения

  14. Дистрибутивные схемы, ч.2

    Борис Цирлин Продолжается рассмотрение класса дистрибутивных схем - подкласса схем, не зависящих от скорости, начатое в ч.1 . Этот подкласс является промежуточным между параллельно-последовательным, рассмотренным в упомянутой статье и полумодулярными схемами которым посвящена статья "Полумодулярные схемы" Все эти подклассы были описаны в книге "Автоматное управление асинхронными процессами в ЭВМ и дискретных системах, вышедшей под редакцией В.И.Варшавского в 1986 г. из которой и здесь заимствуются их формальные определения. Подсчитано количество дистрибутивных схем, состоящих из двух и трех элементов. Определены и подсчитаны неизоморфные схемы этого подкласса.

    habr.com/ru/articles/980506/

    #схемотехника #схема #питон

  15. Я взломал поэзию Маяковского с помощью Python

    Как "Про это" стало первой киберпоэмой. Стихотворение, которое впервые в истории использовало фотоколлаж, разбивку строк по принципу «лесенки» и типографские эксперименты, напоминающие современные веб-дизайн?

    habr.com/ru/articles/965962/

    #левенштейн #питон #рифма #исследование #чтение #поэзия #текст #проза

  16. Использование «ленты данных» для пред- и пост-обучения иностранным языкам

    Введение «Хабр» уже, явно, перегружен идеями по более эффективному изучению иностранных языков. Однако, похоже, это тема из разряда «вечных». Так что, и мы продолжим этот путь в вечность. Обычно подобные идеи рождаются не на пустом месте, а в результате экспериментов на себе различных методик по изучению нового языка. Особенно это актуально для зрелого возраста. Для детей работают другие методы, которые мы, здесь, рассматривать не будем. Из древности нам пришло много мудрых фраз, например: « Пришёл, увидел, победил !». Если спроецировать её на освоение иностранного языка, то, «пришёл» это возникновение мотивации для изучения нового языка. «Победил», это выучил язык, применяя ту или иную технологию «победы», в данном случае, метод изучения. И, «увидел» это предварительное знакомство с изучаемыми данными. Необходимость в предосмотре учебного материала возникает из другого метода освоения необходимых знаний. Существует теория, что трудно воспринимается только абсолютно новая информация. А, если она относительно, новая, то – гораздо легче. В этом состоит смысл повторов и интервальных техник запоминания. Вопрос только, как именно предварительно начинать учить и каким образом повторять предыдущий материал? Другими словами, до начала собственно процесса обучения (по любому методу) – есть смысл сделать предобучение, на уровне предосмотра осваиваемой темы учебника, учебного пособия, самоучителя п тому подобное. Иначе говоря, мы лучше усвоим лекцию, с абсолютно новым для нас материалом, если предварительно ознакомимся с её содержанием. Не надо ничего запоминать по существу, только отдельные маркеры, термины, какие-то ключевые понятия, которые зацепятся взглядом совершенно естественным образом.

    habr.com/ru/articles/964284/

    #лента_данных #предоубчение #постобучение #изучение_иностранных_языков #обучающая_программа #html #Питон #примеры_фраз

  17. DIY Observability для автотестов, используя Pytest, ClickHouse и Grafana

    Всем привет! Меня зовут Андрей, я инженер по автоматизации тестирования в команде Озон Банка, занимающейся разработкой и поддержанием инструментов тестирования, которыми пользуется весь банк. Сегодня я хотел бы поделиться опытом сбора технических метрик pytest и их анализа в целях выявления узких мест и ускорения выполнения тестов.

    habr.com/ru/companies/ozonbank

    #pytest #python #testing #тестирование #тесты #testing_tools #metrics #grafana #питон #метрики_тестирования

  18. Автоматизируем подготовку промтов для GPT: Python-функция для детального описания DataFrame

    Привет, меня зовут Виталий. Автор телеграмм канала " Детектив данных " про смену профессии и мой вкат в "аналитику" после 30 лет. И да, я уже наверное года полтора использую помощь нейросети при написании кода на Питоне. Следствие установило , что для получения качественного ответа часто приходится потратить довольно много времени на описание таблицы, где какой тип данных, примеры, формат, количество nan значений, диапазон дат и прочие нюансы. Будто при допросе вместо описания преступника, следователь внимательно изучает все родинки у допрашиваемого лица. И у адвоката. В качестве жертвы у нас рабочее время, которое можно потратить на описание задачи. В какой то момент я подумал, а почему бы не сделать универсальную функцию которая будет собирать эту информацию за меня, и сразу писать какой нибудь универсальный промт, потому что, до кучи мне и его лень писать. В общем вашему вниманию предлагаю эту функцию. Всё что нужно, это вставить код в ячейку, и в следующей команде указать ваш датафрейм. Принт выведет вам готовый промт с описанием вашей таблицы, расскажет тип данных каждого столбца, покажет примеры значений, диапазоны и количество пропусков, а заодно проверит датафрейм на дубликаты. Смотрим функцию, сохраняем

    habr.com/ru/articles/945786/

    #питон #python #анализ_данных #автоматизация #эффективность #промптинжиниринг #пандас #датафреймы #улики

  19. Легчайший бот на Python, который переводит ваш голос в текст

    Всем привет! Недавно вдохновилась всякими ботами в тгшке и решила для будущего портфолио сделать своего первого бота + подумала, что может быть это будет полезно кому-то из вас :-) В этой статье разберём теоретические основы (базу) для его создания и сам код с понятными комментариями к нему.

    habr.com/ru/articles/938492/

    #телеграм #телеграм_бот #python #питон #api #телеграм_боты #телеграм_бот_на_python

  20. Легчайший бот на Python, который переводит ваш голос в текст Всем привет! Недавно вдохновилась всякими ботами ...

    #телеграм #телеграм #бот #python #питон #api #телеграм #боты #телеграм #бот #на

    Origin | Interest | Match
  21. Игровая экономика: на стыке геймдизайна и кода

    Несмотря на сложности, стоящие на пути инди, тысячи талантливых разработчиков и команд продолжают запускать новые игровые проекты. Часто один человек выполняет сразу несколько ролей. Трудно представить себе, чтобы в большой компании геймдизайнер и программист были одним лицом. Но в инди - это реальность. В этой статье я поделюсь опытом пересечения игровой и программной логики, который помогает геймдизайнерам развиваться и лучше понимать как их идеи и документы будут реализованы на практике.

    habr.com/ru/articles/936058/

    #renpy #геймдизайн #геймдизайн_обучение #разработка_игр #индиигры #индиразработка #питон #python #игровая_экономика #ролевые_игры

  22. Wan 2.1: генерация видео по тексту на практике

    В этой статье расскажу, как я решил поэкспериментировать с библиотекой Wan 2.1 — моделью для генерации коротких видео по текстовым описаниям. Несмотря на открытость проекта и наличие моделей с 1.3 B и 14 B параметров, в публичных статьях практически не описано, как они работают на практике: что реально влияет на скорость, какие параметры важны и что происходит на разных GPU.

    habr.com/ru/companies/raft/art

    #генерация #видео #текст_в_видео #искусственный_интеллект #питон

  23. Фундаментальные шаблоны проектирования на Python

    Разбор самых фундаментальных шаблонов проектирования на языке программирования python: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.

    habr.com/ru/articles/930094/

    #шаблоны_проектирования #паттерны_проектирования #python #питон #design_patterns #наблюдатель #декоратор #фасад #фабрика #адаптер

  24. Милливольтметр на экране ПК: простое решение

    Небольшая история с описанием параметров недорогой платы с алиэкспресс и изготовлением на ее базе прибора для измерения напряжений (милливольтметра) с выводом результатов на экран компьютера.

    habr.com/ru/articles/924936/

    #АЦП #алиэкспресс #питон #qt6 #python #stm32

  25. Отправляем себе сообщения в телеграмм через питон. Как это может быть полезно в работе аналитика?

    С помощью Python мы научимся отправлять себе сообщения в Telegram от имени нашего собственного бота. Причём это будут не просто сообщения, а уведомления с информацией о времени загрузки отчёта и ещё и с графиком для анализа. Пошагово разберём, как это сделать, обсудим, зачем это нужно и какие возможности для улучшения есть.

    habr.com/ru/articles/920892/

    #телеграм_бот #аналитика #питон #визуализация #график #инфографика #автоматизация

  26. Отправляем себе сообщения в телеграмм через питон. Как это может быть полезно в работе аналитика? С помощью ...

    #телеграм #бот #аналитика #питон #визуализация #график #инфографика #автоматизация

    Origin | Interest | Match
  27. Пишем персонального AI-ассистента на Python

    Современные голосовые помощники это мощные приложения, сочетающие обработку речи, машинное обучение и интеграцию с внешними API. В этой статье мы разберём, как создать базовый проект персонального ассистента на Python, используя библиотеки whisper, webrtcvad, gTTS и другие. Наш ассистент будет: слушать микрофон; определять начало и конец речи с помощью VAD (Voice Activity Detection); преобразовывать речь в текст через модель Whisper; отправлять запросы на локальный LLM для генерации ответа; читать ответ вслух с помощью gTTS; начинать/останавливать запись по нажатию клавиши. Проект может служить как началом для экспериментов, так и для прототипирования реальных решений.

    habr.com/ru/articles/919720/

    #Python #Питон #Голосовой_ассистент #Распознавание_речи #Text_To_Speech #voice_assistant

  28. Пишем персонального AI-ассистента на Python Современные голосовые помощники это мощные приложения, сочетающие...

    #Python #Питон #Голосовой #ассистент #Распознавание #речи #Text #To #Speech #voice #assistant

    Origin | Interest | Match
  29. Псевдослучайный рандом в Python

    В этой статье хочу рассказать про нерандомность модуля random в стандартной библиотеке Python. С точки зрения криптографии и математики числа, генерируемые этим модулем, случайные лишь на вид — они порождаются детерминированным алгоритмом, что делает их псевдослучайными. Рассмотрим, как устроен генератор на основе алгоритма Mersenne Twister (MT19937), почему его выходы «нерандомны» в формальном смысле и какие практические следствия это имеет. написано для новичков и плохо посвященных в тему людей…

    habr.com/ru/articles/907930/

    #random #random_number_generator #псевдослучайные_числа #питон #рандом

  30. Как мы искали должников при помощи Pandas

    Петербургский Фонд капитального ремонта опубликовал документы, в которых указана задолженность за каждую квартиру в городе по итогам 2024 года. Мы изучили эти файлы, чтобы ответить на вопрос: где и почему хуже всего платят за ремонт в своём доме. Я занимаюсь анализом данных и дата-журналистикой в газете "Деловой Петербург". Расскажу о том, как объединяли информацию из множества локальных html-таблиц и приведу примеры кода на "Питоне".

    habr.com/ru/articles/891704/

    #pandas #урбанистика #питон #петербург #города #sql

  31. Пишем отложенные сообщения для ВК на питоне

    Данная проблема возникла у меня, когда мне нужно было уехать загород на несколько недель, при этом во время отъезда нужно было отправить сообщение в ВК, а доступа в интернет я не имел бы. Поискав информацию в интернете, я ничего не смог найти про отложенные сообщения в ВК, поэтому у меня остался только один вариант - придумать как реализовать свои отложенные сообщения для ВК.

    habr.com/ru/articles/890280/

    #вк #питон #программирование #отложенные_сообщения

  32. Детективная история с дебагом проблем C-уровня в python

    Привет! Меня зовут Иван Кравцов, я инженер в команде автоматической модерации Авито . В этой статье расскажу приключенческую и немного детективную историю дебага проблем С-уровня в python.

    habr.com/ru/companies/avito/ar

    #кейс #баги #дебаг #python #питон

  33. От input() к UI после вводного курса по Python

    Начальный курс по Python пройден. Что делать дальше? Кейс описывает один из возможных шагов развития начинающего python разработчика. Приложение с интерактивным интерфейсом коммандной строки было переработано в приложение с графическим интерфейсом пользователя. Ценность кейса в демонстрации подхода к выбру пути развития. Описанные в кейсе технические решения не являются идеалом и эталоном проектирования. Исходного кода очень мало - это не гайд и не туториал.

    habr.com/ru/articles/884864/

    #python #питон #проектирование_систем #анализ_и_проектирование #mvc

Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.