Python *

Допустим, у нас большие планы, и мы хотим реализовать серверную часть для всех основных игровых жанров. Однако, прежде, чем приступить к этому, нужно хорошенько подготовиться. Нужно создать такую основу, которая бы подходила для каждой игры, чтобы потом не нужно было ничего переделывать на пол-пути. В том числе и все сделанные на тот момент игры.

Главная наша задача — совместить несовместимое, выработать такое решение, которое бы позволяло создавать игровые приложения любой сложности качественно и максимально быстро! Сочетание этих несовместимых, казалось бы, условий обеспечит нам фреймворк, эволюцию которого мы и намерены здесь проследить. В первой статье будет описано создание инфраструктурного фреймворка, а во второй — разработка логики на его основе. Всего — две статьи на описание методологии разработки всей серверной части.

В качестве языка программирования выберем Python за его простоту и элегантность. Мы начнем в сокетов (asyncio), а закончим HTTP-сервером. Наша задача состоит в том, чтобы код логики не зависел от типа сервера и задействованных сетевых протоколов.

Каждая минута, потраченная на организацию своей деятельности, экономит вам целый час.

Бенджамин Франклин

Python отличается от таких языков программирования, как C# или Java, заставляющих программиста давать классам имена, соответствующие именам файлов, в которых находится код этих классов.

Python — это самый гибкий язык программирования из тех, с которыми мне приходилось сталкиваться. А когда имеешь дело с чем-то «слишком гибким» — возрастает вероятность принятия неправильных решений.

Я уже пять лет обучаю наших сетевых инженеров Python. Не отправляю их на курсы по программированию для новичков, а выбираю именно формат внутреннего обучения. В этом посте я постараюсь дать развернутый ответ, чем мне не угодили массовые курсы, и расскажу об одном серьезном недостатке многих из них. Еще будет немного прикладной пользы для сетевых инженеров, которые самостоятельно хотят освоить Python и упростить себе работу.

Судя по количеству закладок на первой части, работа моя  —  не зряшная.
В прошлый раз разбирали скучное открывание-закрывание картинки, в этот раз засунем в неё руки поглубже:

 • Доступ к пикселям и работа с ними
 • Масштабирование картинки
 • Обрезка
 • Отражение

В данной статье хочу рассказать про один проект из курса по OpenCV Python. Посмотреть полный код можно на Github.

Идея заключается в том, чтобы менять громкость звука на компьютере при помощи жестов. Громкость будет регулироваться расстоянием между указательным и большим пальцами, а сигналом для подтверждения будет согнутый мизинец.

Давно хотел познакомиться с Rust. Язык с экосистемой сборки из коробки, компилятор в машинный код, но самое главное — автоматическое управление памятью, но без сборщика мусора. С учетом того, что управление памятью обещается как zero-cost в runtime — просто сказка! По ходу изучения и возник вопрос – а насколько код Rust быстрее/медленнее компилятора в машинный код давно известного, например, Delphi?

Начнем с того, что это статья посягается на святой устой комьюнити Python разработчиков, устой звучит так "синтаксис python - идеален, стандартные библиотеки - идеальны, и полноценны, GIL - это неизбежная жертва для такого прекрасного языка как Python ... может быть в конце столетия люди придумают как его обойти, но, а пока так ?". Приносим глубокие извинения за такую статью, это чисто юмористичная статья, не стоит принимать ей в серьез.

В общем решить эту проблему можно 50 строчками, вот код для импорта модуля из любого места, без плясок с бубнами и `sys.path`

Это вторая статья из серии статей про создание бота на основе discord.py. В этой статье рассмотрим работу версиям, конфигами, а так же новым синтаксисом.

Привет, Хабр!

Структурированные данные – хорошо, а полуструктурированные – не проблема. Формат json хоть и является очень популярным, однако не очень удобен для анализа, особенно если данных много, и они разделены на отдельные файлы.

Разберем преобразование множества json файлов различной структуры в привычный аналитикам pandas.DataFrame.

Перевожу родной OpenCV-шный стартовый . И он хорош! (Сложно сказать, чем не понравились те, что уже есть.)
Изначально туториал в виде ноутбука, поэтому что-то я убрал. А что-то добавил. В общем, это помесь перевода с пересказом.

туториал

Несколько месяцев назад мне захотелось сдуть пыль со своего аккаунта в Steam и поиграть в старые игры про программирование.

While True Learn в очередной раз показалась слишком скучной, я пару дней позалипал в TIS-100, реализуя свой многопоточный процессор, но в конечном итоге осознал, что интереснее не играть в игры про программирование, а самому писать такие игры.

В статье рассказываю, что из этого получилось и на чём я сломался. Под катом —гремучая смесь из ссылок, картинок, теории распределённых систем и способов визуализации Python в 2022 году.

К старту курса по Fullstack-разработке на Python показываем, как работают регулярные выражения, на примере их движка с визуализацией, которую вы видите на КДПВ. Под катом подробности и код.

С помощью действий, описанных в этой статье, Вы сможете подключить все устройства домашней сети (телефоны, смарт-тв, компьютеры и ноутбуки и другие "домашние" устройства) к данному обходу блокировок, а также подключаться к Вашему роутеру не из дома и пользоваться его обходом блокировок для доступа к любимым сайтам и приложениям. Кроме того, из обеих этих сетей (домашней и через подключение к роутеру), из любого браузера можно будет пользоваться onion-сайтами.

В данной статье будет описана работа телеграм-бота, написанного на python. С его помощью будет возможна установка данного обхода с небольшими предварительными настройками, а также работа со списками блокировок.

На прошлой неделе меня дважды спрашивали, как восстановить текст предложения из его LaBSE эмбеддинга. Я дважды отвечал, что никак. Но на самом деле, конечно, можно обучить декодер генерировать текст по его эмбеддингу. Зачем? Например, чтобы переводить с 100 языков на русский, перефразировать предложения, модифицировать их смысл или стиль.

Модель для восстановления предложений из эмбеддингов опубликована как cointegrated/rut5-base-labse-decoder, а подробности – под катом.

Несмотря на большую популярность testcontainers в мире java, информации по применению testcontainers в python в интернете практически нет. Даная статья - попытка ликвидировать этот пробел. Если тема показалась интересной, добро пожаловать под кат!

Библиотека Pandas — это весьма эффективный инструмент для обработки данных, представляющих собой временные ряды. На самом деле, эта библиотека была создана Уэсом МакКинни для работы с финансовыми данными, которые состоят, главным образом, из временных рядов.

При работе с временными рядами много сил уходит на выполнение различных операций с датой и временем. Этот материал посвящён ответам на четыре распространённых вопроса из данной сферы.

Возможно, вы уже сталкивались с этими вопросами. Ответить на все из них, кроме последнего, можно сравнительно просто. А вот ответ на последний, довольно-таки хитрый вопрос, представляет собой последовательность из нескольких действий.

Начнём с создания учебного датафрейма (объекта DataFrame), с которым будем экспериментировать:

Генерал Венделер обладал редким даром излагать свои решения в краткой, ясной и доходчивой форме. (С) х/ф "Приключения принца Флоризеля."

Коллега обратился с запросом.

"Хочу забрать в свой уютный екзель данные с корпоративного сайта прямо в том виде, как я их там отфильтровал и отсортировал. Кнопку такую хочу рядом с табличкой сайта."

Сайт сделан на админке Django. Будем реализовывать это лапидарное ТЗ от коллеги.

Сегодня мы воспользуемся возможностями машинного обучения для анализа шоколадного печенья.