Введение

В этой статье я подробно расскажу о том, как работать с библиотекой discord.js, создать своего Discord-бота, а также покажу несколько интересных и полезных команд.

Сразу хочу отметить, что я планирую сделать ряд подобных статей, начиная с простых команд, заканчивая музыкой, системой экономики и распознаванием голоса ботом.

Начало работы

Если вы уже знакомы с приведёнными ниже материалами, — смело можете пролистать этот раздел.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Bookmark this if you are new to Python (especially if you self-learn Python)" в двух частях (1, 2) c простыми, но полезными советами и трюками в Python.

Если из-за скучной карантинной жизни вы решили погрузиться в Python, поздравляю. Вы столкнулись с самым быстрорастущим языком программирования. Я уверен, что вы уже знаете некоторые преимущества Python, такие как его простота, легкость в освоении и т.д. Это также основные причины, по которым я изучил Python пять лет назад. Я надеюсь, что вы сможете изучать Python более эффективно и наслаждаться этим процессом, и для этого я подготовил список простых, но полезных трюков и советов.

Уточнение: в настоящее время я использую Python 3.8. Если вы столкнулись с какими-либо проблемами во время запуска моих примеров, пожалуйста, проверьте, не связано ли это с вашей версией Python.

Функции — это жизнь. Правда? Если вы только начали осваивать Python, неважно — первый ли это ваш язык программирования, или вы пришли в Python из другого языка, то вы уже знаете о том, что количество параметров в объявлении функции соответствует количеству аргументов, которые передают функции при вызове.



Это — основы. Это то, что помогает людям понимать окружающий мир. Но утверждение «количество параметров равно количеству аргументов» закладывает в голову новичка бомбу замедленного действия, которая срабатывает после того, как он увидит в объявлении функции таинственные конструкции *args или **kwargs.

Не позволяйте всяким значкам загонять себя в ступор. Тут нет ничего архисложного. В общем-то, если эти конструкции вам незнакомы — предлагаю с ними разобраться.

Зачем нужны индикаторы прогресса?

Индикаторы прогресса (progress bar) — визуальное отображение процесса работы. Они избавляют нас от необходимости беспокоиться о том, не завис ли скрипт, дают интуитивное представление о скорости его выполнения и подсказывают, сколько времени осталось до завершения.

Человек ранее не использовавший индикаторы прогресса может предположить, что их внедрение может сильно усложнить код. К счастью, это не так. Небольшие примеры ниже покажут, как быстро и просто начать отслеживать прогресс в консоли или в интерфейсе быстро набирающей популярность графической библиотеки PySimpleGUI.

Python можно без сомнений называть языком, испытавшим в последнее десятилетие значительный рост, языком, который доказал свою мощь. Я создал множество Python-приложений — от интерактивных карт до блокчейнов. Python обладает огромным количеством возможностей. Начинающим очень сложно сходу всё это ухватить.



Даже если вы — программист, который переходит на Python с другого языка, вроде C, или если вы — учёный, который раньше работал в MATLAB, Python-программирование с использованием высокоуровневых абстракций — это, определённо, совершенно особый опыт. Я хочу рассказать о пяти очень важных, на мой взгляд, возможностях Python, о которых я раньше, к сожалению, не знал.

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Python QA Engineer».

---

Юнит-тестирование кода является неотъемлемой частью жизненного цикла разработки программного обеспечения. Юнит-тесты также формируют основу для проведения регрессионного тестирования, то есть они гарантируют, что система будет вести себя согласно сценарию, когда добавятся новые функциональные возможности или изменятся существующие.

В этой статье я продемонстрирую основную идею юнит-тестирования на одном классе. На практике вам придется писать множество тестовых случаев, добавлять их в тестовый набор и запускать все вместе. Управление тест-кейсами мы рассмотрим в следующей статье.

СДСМ закончился, а бесконтрольное желание писать — осталось.



Долгие годы наш брат страдал от выполнения рутинной работы, скрещивал пальцы перед коммитом и недосыпал из-за ночных ролбэков.
Но тёмным временам приходит конец.

Этой статьёй я начну серию о том, как мне видится автоматизация.
По ходу дела разберёмся с этапами автоматизации, хранением переменных, формализацией дизайна, с RestAPI, NETCONF, YANG, YDK и будем очень много программировать.
Мне означает, что а) это не объективная истина, б) не безоговорочно лучший подход в) мой взгляд даже в ходе движения от первой к последней статье может поменяться — честно говоря, от стадии черновика до публикации я переписывал всё полностью дважды.

1. Flask

Это микро-фреймворк, написанный на Python. Он не имеет валидаций для форм и уровня абстракции базы данных, но позволяет вам использовать сторонние библиотеки для общих функций. И именно поэтому это микро-фреймворк. Flask предназначен для простого и быстрого создания приложений, а также является масштабируемым и легким. Он основан на проектах Werkzeug и Jinja2. Вы можете узнать больше о нем в последней статье DataFlair о Python Flask.

2. Keras

Keras — нейросетевая библиотека с открытым исходным кодом, написанная на Python. Она удобна для пользователя, модульная и расширяемая, а так же может работать поверх TensorFlow, Theano, PlaidML или Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). В Keras есть все: шаблоны, целевые и передаточные функции, оптимизаторы и многое другое. Он также поддерживает сверточные и рекуррентные нейронные сети.

Работа над последним проектом с открытым исходным кодом на основе Keras — Классификация рака молочной железы.

Здравствуй, Habr!

Недавно нашел хорошую статью про то, как стать Java-разработчиком «How to Become A Successful Java Developer?» автора AakashSingh_17. И вот хочу поделиться с вами переводом. Однако я вижу, сколько молодых разработчиков выбирают Python как первый язык — по причине объективных преимуществ и связанных с этим языком мифов. Поэтому я добавил анализ этого языка, чтобы новички могли сравнить и сориентироваться — а что лучше выбрать в 2019 году (на самом деле, уже в 2020).

А может быть и Java?

Сегодня существует множество языков программирования, которые будут формировать наше будущее. Однако, большинство людей, начинающих изучать программирование, начинают с языка C, а затем переходят к C++ или одному из многих других языков программирования. Но сегодня мы рассмотрим самый популярный язык программирования — Java. Популярность Java можно объяснить его универсальностью, поскольку он может быть использован для разработки индивидуальных приложений, которые являются легкими и быстрыми и служат для различных целей.

Привет, Хабр.

Сегодня в большом числе проектов домашней (и не только) автоматизации используется Raspberry Pi. При этом достаточно удобно иметь не только прямой доступ к устройству, но и использовать браузер — это позволяет выполнять необходимые действия и с компьютера, и с мобильного телефона, и даже удаленно из любой точки мира.



Допустим, у нас уже есть супер Python-программа, делающая что-то очень важное, от мигания светодиодом до управления «умным домом» или хотя бы кормушкой для кота. Я покажу разные способы, от простого к сложному, как сделать web-доступ к такому приложению, добавив немного кода.

Статья расчитана для начинающих, профи вряд ли найдут здесь что-то кардинально новое, ну а новичкам в Linux надеюсь, будет полезно. Для тех кому интересно, продолжение под катом.

О Python

Python — это интерпретируемый, объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с динамической семантикой. Встроенные структуры данных высокого уровня в сочетании с динамической типизацией и динамическим связыванием делают его очень привлекательным для БРПС (быстрой разработки прикладных средств), а также для использования в качестве скриптового и связующего языка для подключения существующих компонентов или сервисов. Python поддерживает модули и пакеты, тем самым поощряя модульность программы и повторное использование кода.

О данной статье

Простота и легкость в освоении данного языка может ввести разработчиков в заблуждение (особенно тех, кто еще только начинает изучать Python), так что можно упустить из виду некоторые важные тонкости и недооценить силу разнообразия возможных решений с помощью Python.

Имея это в виду, в этой статье представлен «топ-10» тонких, трудных для обнаружения ошибок, которые могут допустить даже продвинутые разработчики Python.

Песочница — это новый легковесный инструмент в ОС Windows, позволяющий запускать приложения в безопасном изолированном окружении.

Случалось ли Вам оказаться в ситуации, когда необходимо запустить какую-то программу, но Вы не совсем уверены в источнике её происхождения? Или другой пример — необходимость проверить что-то на «чистой» версии Windows. Во всех подобных случаях раньше был только один выход — установить ОС на отдельную физическую или виртуальную машину и провести нужный эксперимент. Но это больше не так.

Microsoft разработал новый механизм под названием Песочница (eng. Windows Sandbox). Это изолированное временное окружение, в котором Вы можете запускать подозрительное программное обеспечение без риска навредить своему ПК. Любое ПО, установленное в Песочнице, остаётся только в Песочнице и не может взаимодействовать с основной ОС. Как только Вы закрываете Песочницу — всё её содержимое безвозвратно уничтожается.

Вот основные особенности Песочницы:

• Это часть ОС Windows. Если у Вас Windows 10 Pro или Enterprise, то Вы уже можете начать ею пользоваться.
• С чистого листа. При каждом запуске Песочницы Вы получаете одно и то же, чистое, неизменное окружение. В точности такое, какой была Ваша ОС сразу после её установки.
• Никаких следов. При закрытии Песочницы уничтожаются все установленные в ней приложения, все созданные там файлы. Закрыли Песочницу — не осталось никаких следов её существования.
• Безопасность. Используется аппаратная виртуализация, которая использует гипервизор для запуска отдельного ядра ОС и изолирует его от Вашей основной ОС
• Эффективность. Используется интегрированный планировщик задач, умное управление памятью, виртуальный GPU.

Алгоритм коллапса волновой функции (Wavefunction Collapse Algorithm) учит компьютер импровизировать. На входе он получает архетипичные данные и создаёт процедурно генерируемые данные, похожие на исходные.


(Источник)

Чаще всего он используется для создания изображений, но может также строить города, скейтпарки и писать ужасные стихи.


(Источник)

Коллапс волновой функции — это очень независимо мыслящий алгоритм, не требующий практически никакой помощи или инструкций извне. Вам нужен только пример стиля, которого нужно достичь, а всё остальное он сделает сам. Несмотря на свою самодостаточность, он на удивление прост. Он не использует никаких нейронных сетей, случайных лесов или чего-то другого, похожего на машинное обучение. Если разобраться с идеей, он станет для вас очень понятным и интуитивным.

Большинство реализаций и объяснений коллапса волновой функции — это полная, оптимизированная по скорости версия алгоритма. Разумеется, все они важны и необходимы, но в них сложно разобраться с нуля. В этом посте я буду объяснять всё понятным я простым языком, сосредоточившись на версии Wavefunction с ограничениями, которую я назвал Even Simpler Tiled Model. Кроме того, я выложил пример реализации ESTM на Github. Код в нём неэффективный и медленный, но очень хорошо читаемый и подробно прокомментирован. Как только вы разберётесь в технологии, лежащей в основе ESTM, то станете ближе к пониманию более сложных версий алгоритма. Если хотите понять алгоритм коллапса волновой функции, то эта статья будет хорошим началом.

Работа программиста настолько сложна и разнообразна, что в ней просто не обойтись без помощи различных инструментов. Подготовил список из 34 полезных расширений Google Chrome, которые облегчат вашу жизнь и сэкономят время.



1. Octotree

Если вы любите GitHub и помногу читаете код, то, вероятно, знаете, как неудобно устроен обзор GitHub-файлов онлайн. Теперь этот процесс можно упростить при помощи расширения Octotree. Здесь предоставляется панель инструментов с удобной навигацией, также поддерживающая приватные репозитории.

2. PerfectPixel by WellDoneCode

Это расширение позволяет разработчикам накладывать изображения полупрозрачным слоем поверх HTML и делать попиксельное сравнение.

3. GitHub Repository Size

Удобный и простой плагин, отображающий как объем отдельного репозитория, так и размер кажого файла в нем.

На этой неделе достаточно крупных мелких радостей не нашлось, зато нашлись 3 совсем мелкие мелкие радости.

termtosvg

Сейчас принято снабжать свои библиотеки и репо на github красивой анимацией, показывающей консоль с живой демкой вашего творения.

Традиция, бесспорно, хорошая и правильная. Только записывать такие анимации бывает трудно/лень/некогда. Авторы termtosvg пристрелили всех зайцев одим выстрелом и дали программистам прекрасную штуку для записи консольных демок.

В первые дни работы программистом на Python все мы сталкиваемся с разными типами багов в нашем коде, которые после нескольких болезненных часов в StackOverflow оказываются не багом, а фичей Python'а. Ниже приведены 5 самых распространенных ошибок, которые делают большинство начинающих программистов на Python. Давайте немного о них узнаем, чтобы сэкономить несколько часов, задавая вопросы на страницах и в группах в Facebook.

В данной статье мы затронем основы Python. Мы все ближе и ближе к цели, в общем, скоро приступим к работе с основными библиотеками для Data Science и будем использовать TensorFlow (для написания и развертывания нейросетей, тобишь Deep Learning).

Установка

Python можно скачать с python.org. Однако если он еще не установлен, то вместо
него рекомендую дистрибутивный пакет Anaconda, который уже включает в себя большинство библиотек, необходимых для работы в области науки о данных.

Если вы не используете дистрибутив Anaconda, то не забудьте установить менеджер пакетов pip, позволяющий легко устанавливать сторонние пакеты, поскольку некоторые из них нам понадобятся. Стоит также установить намного более удобную для работы интерактивную оболочку IPython. Следует учитывать, что дистрибутив Anaconda идет вместе с pip и IPython.

Пробельные символы

Во многих языках программирования для разграничения блоков кода используются
фигурные скобки. В Python используются отступы:

# пример отступов во вложенных циклах for
for i in [ 1, 2, 3, 4, 5] :
print (i) # первая строка в блоке for i
for j in (1, 2, З, 4, 5 ] :
print ( j ) # первая строка в блоке for j
print (i + j) # последняя строка в блоке for j
print (i) # последняя строка в блоке for i
print ( "циклы закончились ")

¡Hola! мы продолжаем серию публикаций, приуроченных к запуску курса «Web-разработчик на Python» и прямо сейчас делимся с вами переводом еще одной интересной статьи.

В Zendesk мы используем Python для создания продуктов с машинным обучением. В приложениях с использованием машинного обучения одними из самых распространенных проблем, с которыми мы столкнулись, являются утечка памяти и всплески. Код на Python обычно выполняется в контейнерах с помощью фреймворков распределенной обработки, таких как Hadoop, Spark и AWS Batch. Каждому контейнеру выделяется фиксированный объем памяти. Как только выполнение кода превысит заданное ограничение памяти, контейнер прекратит свою работу из-за ошибок, возникающих по причине нехватки памяти.

Часть 1. Общий алгоритм поиска

Введение

Поиск пути — это одна из тех тем, которые обычно представляют самые большие сложности для разработчиков игр. Особенно плохо люди понимают алгоритм A*, и многим кажется, что это какая-то непостижимая магия.

Цель данной статьи — объяснить поиск пути в целом и A* в частности очень понятным и доступным образом, положив таким образом конец распространённому заблуждению о том, что эта тема сложна. При правильном объяснении всё достаточно просто.

Учтите, что в статье мы будем рассматривать поиск пути для игр; в отличие от более академических статей, мы опустим такие алгоритмы поиска, как поиск в глубину (Depth-First) или поиск в ширину (Breadth-First). Вместо этого мы постараемся как можно быстрее дойти от нуля до A*.

Друзья, у нас для вас отличные новости. Во-первых на улице наконец-то светит солнышко, а это значит, что весна начинает полноправно вступать в свои права. Вторая новость более профильная — уже 20 марта стартует первое занятие в новом потоке по курсу «Разработчик Python», в связи с этим мы публикуем заключительную часть статьи «Знакомство с Тестированием в Python», предыдущие части которой можно прочитать здесь и здесь.

Тестирование в Нескольких Средах

До сих пор вы проводили тесты для одной версии Python с помощью виртуальной среды с определенным набором зависимостей. Но всегда может возникнуть потребность проверить работу приложения на нескольких версиях Python или нескольких версиях пакета. Tox — приложение, автоматизирующее тестирование в нескольких средах.