User
В этой статье я покажу, как сделать Telegram-бота для онлайн-магазина на Python, который позволяет пользователям просматривать каталог товаров, добавлять их в корзину и оформлять заказы. Мы также рассмотрим, как интегрировать платежи и работать с базой данных для хранения информации о товарах и корзинах пользователей.
В этой статье мы рассмотрим концепцию Python-оберток и приведем пять примеров, которые могут улучшить процесс разработки на Python.
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.
>>> 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)>>> np.arange(5, dtype=float)
array([ 0., 1., 2., 3., 4.])
>>> np.arange(1, 6, 2, dtype=int)
array([1, 3, 5])>>> 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])
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.
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.
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):
С помощью беглого анализа интернет-публикаций, существующие решения обнаружены не были.
Хорошо зафиксированный пациент в анестезии не нуждается
По многочисленным просьбам трудящихся сегодня мы будем заниматься очень важными вопросами:
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.
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.
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:
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.
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.