Пользователь
Форматированные строковые литералы, которые ещё называют f-строками (f-strings), появились довольно давно, в Python 3.6. Поэтому все знают о том, что это такое, и о том, как ими пользоваться. Правда, f-строки обладают кое-какими полезными возможностями, некоторыми особенностями, о которых кто-нибудь может и не знать. Разберёмся с некоторыми интересными возможностями f-строк, которые могут оказаться очень кстати в повседневной работе Python-программиста.
В июне прошлого года вышла первая версия программы Organic Maps - бесплатных мобильных карт для Android и iOS с открытым исходным кодом. Об этом событии я опубликовал небольшую заметку на Хабре. Весь год шла интенсивная разработка, а число установок превысило 100 тысяч. Я решил взять небольшое интервью у разработчиков Organic Maps и обсудить с ними итоги года работы и планы на будущее.
Представление документа в виде простого текста понадобится для анализа его содержимого: индексирования и поиска, классификации, предварительной проверки.
В нашем случае, стояла задача предварительного анализа (скоринга) документов по их содержимому. Верхнеуровневый процесс обработки документов построен с использованием MS Power Automate, поэтому конвертор нужно было реализовать в виде некоего облачного сервиса, доступного через HTTP.
В результате получился очень компактный сервис экстракции текста из офисных файлов, который успешно работает у нас уже несколько месяцев. Под катом - краткое описание сервиса, ссылка на репозиторий и другие полезные статьи по теме.
Этой небольшой заметкой я хочу начать цикл статей посвященных алгоритмам компьютерной графики. Причем, не аппаратным тонкостям реализации этой самой графики, а именно алгоритмической составляющей.
Действовать буду по следующему принципу: беру какой-либо графический эффект (из демо, программы, игры – не важно) и пытаюсь реализовать этот же эффект максимально простым и понятным способом, разъясняя что, как и почему сделано именно так.
В качестве основы для вывода графики будет использован язык Python и библиотека PyGame. Этим набором можно очень просто что-то выдать на экран, сделать анимацию и т.п. не отвлекаясь на технические детали реализации.
В этом посте мы заглянем под капот алгоритмов компьютерной графики, пошагово разберем основные принципы трассировки лучей и напишем ее простую реализацию на Python. Никаких сторонних графических библиотек — только NumPy и голый код в компиляторе.
Примечание: Эта статья ни в коем случае не является полным руководством/объяснением трассировки лучей, поскольку эта тема слишком обширна, а скорее просто введением для любопытствующих.
Приветствую тебя, дорогой друг! Эта публикация была создана для тебя, если ты хотел бы разобраться с этими непонятными словами из заголовка раз и на всегда. Как с идейной, так и с математической стороны. Признаюсь сразу, в свое время в универе частенько прогуливал семинары по высшей математике где-нибудь в приятном заведение со вкусной едой и хорошей музыкой или вообще дома, занимаясь чем-то "уникальным" и "сверхполезным". Но жизнь оказалась более ироничной, чем я думал. Сейчас я работаю продуктовым аналитиком в @IDFinance и познаю мат. статистику заново. И теперь уже с горящими глазами. Дается местами она не просто, а особенную трудность испытываю, когда хочу найти в интернете простые и понятные материалы по необходимой теме. Собственно, это меня и побудило написать данную статью, включающую в себя всю математику, почему она так работает и как это вообще запрограммировать.
Скрипты на Bash. Как много в этом слове. Любому разработчику рано или поздно приходится их писать. Почти никто не скажет "да, я люблю писать bash-скрипты", и поэтому этой теме уделяют мало внимания.
Я не буду пытаться сделать из вас эксперта в Bash, а просто покажу минимальный шаблон, который поможет сделать ваши скрипты более надежными и безопасными.
Физика. Кто-то её любит, кто-то нет, но определённо это неотъемлемая часть нашего существования. В этой статье мы рассмотрим как самому создавать физические симуляции используя всего 2 библиотеки Python.
К концу статьи мы сделаем интерактивную симуляцию взаимодействия тел и поймём основы использования библиотеки Pymunk.
В этом туториале вы сможете создать симуляцию тел как на гифке сверху!
Каждый, кто когда-либо пробовал собрать программу на C/C++ через кросс-компиляцию знает, насколько болезненным может быть этот процесс. Главными причинами столь печального положения вещей являются недружелюбность систем сборки при конфигурации кросс-компиляции, а также запутанность процесса настройки набора утилит (тулчейна).
Одним из основных виновников этих проблем, по моему опыту, является тулчейн GNU — древний мамонт, на котором много десятилетий строится весь мир POSIX. Подобно многим компиляторам былых времён, семейство GCC и binutils никогда не ориентировалось на поддержку множества различных целей сборки в одной установке, и единственным способом хоть как-то добиться желаемого была настройка полной кросс-билд-системы для каждой целевой платформы на каждом хосте.
Меня зовут Даниил Охлопков, и я расскажу про свой подход к написанию скриптов, извлекающих данные из интернета: с чего начать, куда смотреть и что использовать.
Написав тонну парсеров, я придумал алгоритм действий, который не только минимизирует затраченное время на разработку, но и увеличивает их живучесть, робастность и масштабируемость.
Как я спарсил WebGL карту с Федерального сайта. Написал эту статью для тех, у кого похожая задача.
Прим. Wunder Fund: в жизни каждого человека случается момент, когда ему приходиться позаниматься реверс-инжинирингом. В статье вы найдёте базовые особенности работы с ассемблером, а также прочитаете увлекательную историю господина, который решил написать Питон-библиотеку на ассемблере и многому научился на своём пути.
Иногда, чтобы полностью разобраться с тем, как что-то устроено, нужно это сначала разобрать, а потом собрать. Уверен, многие из тех, кто это читают, в детстве часто поступали именно так. Это были дети, которые хватались за отвёртку для того, чтобы узнать, что находится внутри у чего-то такого, что им интересно. Разбирать что-то — это невероятно увлекательно, но чтобы снова собрать то, что было разобрано, нужны совсем другие навыки.
Нечто, выглядящее для стороннего наблюдателя как работающая программная система, таит внутри себя хитросплетения паттернов проектирования, патчей и «костылей». Программисты привыкли работать на низких уровнях систем, привыкли возиться с их неказистыми «внутренностями» для того, чтобы заставить эти системы выполнять простые инструкции.
Эксперимент, о котором я хочу рассказать, пронизан тем же духом. Мне хотелось узнать о том, смогу ли я написать расширение для CPython на чистом ассемблере.
Зачем мне это? Дело в том, что после того, как я дописал книгу CPython Internals, разработка на ассемблере всё ещё была для меня чем-то весьма таинственным. Я начал изучать ассемблер для x86-64 по этой книге, понял какие-то базовые вещи, но не мог связать их со знакомыми мне высокоуровневыми языками.
Вот некоторые вопросы, ответы на которые мне хотелось найти:
— Почему расширения для CPython надо писать на Python или на C?
— Если C-расширения компилируются в общие библиотеки, то что такого особенного в этих библиотеках? Что позволяет загружать их из Python?
— Как воспользоваться ABI между CPython и C, чтобы суметь расширять возможности CPython, пользуясь другими языками?
Возникла идея создать небольшую утилиту на Python, которая будет парсить PDF и сверять со списком швов, взятых из BIM модели. Изначально я обратился к библиотеке pdfminer, вернее к ее форку pdfminer.six. Но скорость работы меня совершенно не устраивала. Вот, например, загрузка файла в 10 страниц и парой картинок.
Привет, Хабр! В этой статье хотим рассказать о том, как мы протестировали три основные открытые библиотеки для работы с PDF-документами: Poppler, PDFium и MuPDF. Сравнили скорость рендера документов разного объёма, качество рендера, требования к технологиям разработки и условия лицензий для коммерческих продуктов на базе этих библиотек. Спойлер: победителем стала библиотека PDFium, но, как всегда, есть нюансы. Под катом обо всём по порядку.
В данной статье на примере проекта, архитектура которого приведена на фото, вы сможете найти ответы на следующие вопросы:
- Как работает алгоритм нахождения слов в игре типа Boggle?
- Как предобработать изображение для дальнейшего распознавания букв с помощью OpenCV?
- Как распознать буквы с помощью pytesseract?
- Как происходит клиент-серверное взаимодействие через TCP сокеты?
- Как связать Shortcut и приложение Pythonista?
- Как пробросить порты для взаимодействия с сервером в Docker?
Когда мы пишем статьи о своем сервере в комментариях очень часто находится читатель, который говорит:
"И зачем такой огород городить? Все это одной FFmpeg командой делается!"