Как стать автором
Обновить

Как написать чат-бота для vk.com за 3 минуты

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров277K

К сожалению, на данный момент нет хороших библиотек на Python2, для того, чтобы быстро создать чат-бота. Ниже я покажу, как легко можно написать примитивного чат бота для VK, используя API VK.


Статья написана для новичков, чтобы показать, что ничего сложного в написании ботов на Python нет.

Читать дальше →
Всего голосов 24: ↑15 и ↓9+6
Комментарии16

История о том, как парсер превратился в полноценного МРКО бота для Телеграм

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров6.3K

Приветствую, Хабровчане! Недавно я писал статью про то, как написать парсер дневника МРКО, а в конце пообещал написать про интеграцию с Телеграм ботом, о чем очень жалею. Сейчас бот уже готов и полностью функционирует. Хочу рассказать вам, что использовал и с какими трудностями столкнулся в этой работе.

Читать дальше →
Всего голосов 15: ↑13 и ↓2+11
Комментарии16

Подборка @pythonetc, октябрь 2018

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров8K
image

Это пятая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.

Предыдущие подборки:


Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑19 и ↓0+19
Комментарии6

К системам на кристалле через ПЛИСы: неделя цифровой микроэлектроники в Киеве — 24-29 апреля 2017

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров3.1K

24-29 апреля в Киеве пройдет серия семинаров для школьников, которые не будут похожи на обычные классы со встроенными процессорами, которые стандартно используют Лего / Ардуино / Расберри Пай. Главный фокус семинаров — не научить программировать процессоры, а показать принципы, как процессоры проектируются внутри. Это как разница между «научить водить машину» и «научить проектировать двигатель». На семинарах школьники будут использовать язык описания аппарата Verilog и логический синтез — технологии, которые используют разработчики цифровых микросхем в Apple, Samsung и других электронных компаниях.

Главная официальная страница семинара, там же регистрация.
Всего голосов 17: ↑15 и ↓2+13
Комментарии18

Простой интерпретатор с нуля на Python (перевод) #1

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров49K


Вещь, которая привлекла меня изучать компьютерную науку была компилятором. Я думал, что это все магия, как они могут читать даже мой плохо написанный код и компилировать его. Когда я прошел курс компиляторов, я стал находить этот процесс очень простым и понятным.


В этом цикле статей я попытаюсь захватить часть этой простоты путем написания простого интерпретатора для обычного императивного языка IMP (IMperative Language). Интерпретатор будет написан на Питоне, потому что это простой и широко известный язык. Также, питон-код похож на псевдокод, и даже если вы не знаете его [питон], у вас получится понять код. Парсинг будет выполнен с помощью простого набора комбинаторов, написанных с нуля (подробнее расскажу в следующей части). Никаких дополнительных библиотек не будет использовано, кроме sys (для I/O), re (регулярные выражения в лексере) и unittest (для проверки работоспособности нашей поделки).
Читать дальше →
Всего голосов 28: ↑25 и ↓3+22
Комментарии14

Интерпретатор Python: о чём думает змея? (часть I-III)

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров52K
image

От переводчика
Весьма вольный перевод серии из трёх статей об устройстве питоновского интерпретатора. Автор занимается разработкой собственного велосипеда по этой теме и решил поделиться знаниями, появившимися в процессе. Посмотрим, что у него из этого получилось.


Данная серия статей рассчитана на тех, кто умеет писать на python в целом, но плохо представляет как этот язык устроен изнутри. Собственно, как и я три месяца назад.

Небольшой дисклеймер: свой рассказ я буду вести на примере интерпретатора python 2.7. Всё, о чем пойдёт речь далее, можно повторить и на python 3.x с поправкой на некоторые различия в синтаксисе и именование некоторых функций.

Итак, начнём.
Читать дальше →
Всего голосов 35: ↑34 и ↓1+33
Комментарии6

Простой интерпретатор с нуля на Python #2

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров17K


В предыдущей статье мы рассматривали сам язык IMP и основную структуру интерпретатора. Также, мы тщательно рассмотрели лексер. В этой статье мы будем писать небольшой парсер для нашего языка. Он будет извлекать AST (abstract syntax tree) из списка токенов, сгенерированных лексером. Библиотека комбинатора будет независимая, то есть с помощью нее можно будет написать парсер для любого языка.


Что такое комбинаторы парсеров?

Есть очень много способов написать парсер. Самым простым и быстрым способом сделать это являются комбинаторы.

Вы можете считать парсер функцией, которая принимает поток токенов. Если успешно, то парсер будет «съедать» немного токенов из потока. Функция вернет часть финального AST вместе с остальными токенами. Комбинатор — это функция, которая производит парсер, как его результат, обычно после приема одного или нескольких анализаторов (парсеров) в качестве входных данных, отсюда и название — «комбинатор». Вы можете использовать комбинаторы для создания законченного парсера для языка, как IMP, путем создания множества маленьких парсеров для каждой части языка.
Читать дальше →
Всего голосов 28: ↑26 и ↓2+24
Комментарии0

Peewee – лёгкая, гибкая и очень быстрая ORM на Python

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров114K
image

Предлагаю всем джангистам/алхимистам немного отвечься и почитать вольную интерпретацию вводного туториала и частично документации по Peewee – stand-alone ORM, обязательной к ознакомлению любому питонщику и, в особенности, фласкеру. Пишут о ней мало, а зря. С Peewee очень просто подружиться, особенно если вы уже знакомы с какой-нибудь ORM на ActiveRecord. Что более важно – с ней приятно дружить :) Ну, начнём.


Установка
С pip:
pip install peewee


Из репозитория:
git clone https://github.com/coleifer/peewee.git cd peewee python setup.py install


Тесты:
python setup.py test


Есть обвязка для flask:
pip install flask-peewee



Определение моделей или «попахивает джангой»


Весь нижеследующий код можно повторить один к одному в интерактивном интерпретаторе или отдельном скрипте.

from peewee import *

db = SqliteDatabase('people.db')

class Person(Model):
    name = CharField()
    birthday = DateField()
    is_relative = BooleanField()

    class Meta:
        database = db  # модель будет использовать базу данных 'people.db'


Типов полей много, на все случаи жизни. Peewee берёт на себя преобразование питоновских объектов в значения, подходящие для базы данных, и наоборот.
Читать дальше →
Всего голосов 50: ↑48 и ↓2+46
Комментарии46

Простой интерпретатор с нуля на Python #4

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров15K


В предыдущих трех частях мы создали лексер, парсер и AST для нашего игрушечного языка IMP. Мы даже написали нашу собственную библиотеку парсеров комбинаторов. В этой, финальной статье мы напишем последний компонент интерпретатора — исполнитель.


Давайте подумаем, как обычно исполняются программы. В любой момент времени есть некоторые «точки контроля», которые указывает на то, какое выражение программа собирается выполнить дальше. Когда следующее выражение исполняется, оно модифицирует состояние программы, путем улучшения «точки контроля» и изменения значений переменных.
Читать дальше →
Всего голосов 30: ↑28 и ↓2+26
Комментарии1

Простой интерпретатор с нуля на Python (часть 3)

Время на прочтение12 мин
Количество просмотров17K
image


Разъяснение к публикации
Пользователь @duse ранее выкладывал переводы двух предыдущих статей, явно намереваясь перевести всю серию. Так как тема меня очень интересует, а новых переводов нет, обратился к первоисточнику. С английским не очень силён, чтобы не терять суть, стал переводить на русский. Так и родился этот перевод. Прошу прощения у @duse в случае, если мне стоило ещё чуточку потерпеть. Но для сообщества в любом случае должна быть польза.


Таким образом, мы написали лексер библиотеку комбинатора парсеров для нашего интерпретатора. В этой части, мы создадим структурные данные абстрактного синтаксического дерева (AST), и напишем парсер, используя нашу библиотеку комбинаторов, которые переводят список токенов, возвращенных лексером, в абстрактное синтаксическое дерево (AST). После того, как мы распарсим AST, запустить программу будет очень просто.

Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑24 и ↓2+22
Комментарии1

Автотрекинг низкоорбитальных спутников или Слушаем радиосигнал с МКС

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров29K


Американский инженер и радиолюбитель Трэвис Гудспид (Travis Goodspeed) на конференции Summercon 2013 продемонстрировал самодельную систему автоматического наведения спутниковой тарелки на движущиеся цели. Дизайн системы он опубликовал в открытом доступе, программы для управления написаны на Питоне.
Читать дальше →
Всего голосов 55: ↑49 и ↓6+43
Комментарии21

Генератор криптарифмов

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров16K
В написанной на днях статье Вернулся невод с тиной морскою, я дал ссылку на частотный словарь Википедии. Количество скачиваний на порядки превзошло все мои ожидания. Я почувствавал огромное духовное родство с читателями Хабра. Одна часть скачавших (как и я!) любит всячески возиться со словами и словарями, а вторая часть (как и я!), увидев на просторах сети интересный артефакт, тут же хватает его и тащит к себе в гнездо, а что с ним делать — потом разберёмся!

К первой части у меня просьба. Если Вы нашли интересное применение словарю или у вас есть идея такого применения и это всё не коммерческая тайна, поделитесь, пожалуйста, в комментариях.

А для второй части, для тех, кто скачал словарь, а теперь мучительно думает, что делать со свалившимся счастьем, я хочу написать несколько статей. Собственно с этой и начну.
Читать дальше →
Всего голосов 41: ↑41 и ↓0+41
Комментарии10

Охота на слова

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров12K
Продолжу цикл статей «Как развлечь себя при помощи частотного словаря Википедии и интерпретатора Питона, если ничего другого под рукой нет и в ближайшее время не предвидится».
Я попробую воссоздать тот замечательный вечер, когда мой парсер Википедии отработал, я получил вожделенный словарь, открыл Питон в интерактивном режиме и начал вводить различные запросы с целью получить слова со всякими необычными свойствами. Тот, двухлетней давности, сеанс работы с шеллом, к сожалению, не сохранился, поэтому сделаю всё заново.
Читать дальше →
Всего голосов 54: ↑49 и ↓5+44
Комментарии14

Kivy и Play Store

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров48K
Около года назад я поучаствовал в конкурсе Kivy App Contest 2014. Игрушка заняла одно из призовых мест (номинация «лучшая идея») и ко мне неоднократно обращались с просьбой выложить её на маркет. Я долго откладывал, но позавчера наконец созрел и потратив вечер — выложил. Оказалось всё совсем просто и я решил написать эту инструкцию для тех, кто, как и я, пишет на киви «в стол». Ну или тех, кто пишет на Питоне и не в курсе, что на нём можно легко писать андроидные приложения и даже выкладывать их в маркете. Инструкция рассчитана на таких же как я полнейших чайников в разработке под Android. Профессионалам можно здесь прекратить чтение, а можно поправить/дополнить в комментариях.
Читать дальше →
Всего голосов 33: ↑25 и ↓8+17
Комментарии16

Путеводитель по Python. Пишем великолепный код

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров83K

Доброго времени суток, Хабрахабр. Сегодня на крыле принес еще один перевод я (pdf-ки гугловского стайл гайда выложены). Хотя, кто знает, если кто-то оценит сию работу — быть может появится и продолжение. Как-то днём одним, предложил мне мой широко известный в узких кругах коллега scraplesh почитать ресурс — The Hitchhiker’s Guide to Python! называемый. Ресурс этот понравился мне. Понравились советы выдаваемые там. Понравилась канва повествования и вообще понравилось направление мысли автора. А если что-то хорошо на Ваш вкус, то нужно передавать это из уст в уста:) Итак, решил я сделать перевод данного ресурса. Но не всё так сразу — сначала будет пробная статья «на отклик» хабрасообщества. Если уважаемым гикам понравится сия тематика и изложение — будем стараться выпускать новые части. На первый «отклик» я выбрал раздел — "Writing Great Code" и в нем два подпункта «Structure is Key» и «Modules». Откликнемся под катом.
Читать дальше →
Всего голосов 64: ↑56 и ↓8+48
Комментарии8

Генерация кода на Python при помощи Hy

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров22K

1. Что такое Hy


Hy — диалект Лиспа, который встроен в питон.


Благодаря тому, что Hy трансформирует свой Лиспоподобный код в Абстрактное Синтаксическое Дерево (AST) питона, с помощью Hy весь прекрасный мир питона — на кончиках пальцев и в форме Лиспа.


image

Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑14 и ↓5+9
Комментарии28

Python’ом по машинлернингу

Время на прочтение16 мин
Количество просмотров19K

Сегодня только ленивый не говорит (пишет, думает) про машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект в целом. Всего лишь в прошлом году ML сравнили с подростковым сексом — все хотят, но никто не занимается. Сегодня все озабочены тем, что ИИ нас оставит без работы. Хотя, судя по последним исследованиям Gartner, можно успокоиться, так как к 2020 году благодаря ИИ появится больше рабочих мест, чем ликвидируется. Так что, дорогой друг, учи ML, и будет тебе счастье.


Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑21 и ↓5+16
Комментарии1

Просто добавь воды: разработка с H2O.ai

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров16K
Привет, Хабр! В течение последних нескольких лет интерес к технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта быстро рос. Решение H2O.ai становится все более популярным в этой сфере: оно поддерживает быстрые алгоритмы машинного обучения в оперативной памяти и недавно получило поддержку глубокого обучения. Сегодня поговорим о разработке с использованием H2O.

Читать дальше →
Всего голосов 16: ↑15 и ↓1+14
Комментарии1

Подборка датасетов для машинного обучения

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров143K
Привет, читатель!

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи.

Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов.

Меньше слов, больше данных.

image

Подборка датасетов для машинного обучения:


Читать дальше →
Всего голосов 66: ↑64 и ↓2+62
Комментарии6

Автоматизация импортов в Python

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров21K
До После
import math
import os.path

import requests

# 100500 other imports

print(math.pi)
print(os.path.join('my', 'path'))
print(requests.get)
import smart_imports

smart_imports.all()

print(math.pi)
print(os_path.join('my', 'path'))
print(requests.get)
Так получилось, что аж с 2012 года я разрабатываю open source браузерку, являясь единственным программистом. На Python само собой. Браузерка — штука не самая простая, сейчас в основной части проекта больше 1000 модулей и более 120 000 строк кода на Python. В сумме же с проектами-спутниками будет раза в полтора больше.

В какой-то момент мне надоело возиться с этажами импортов в начале каждого файла и я решил разобраться с этой проблемой раз и навсегда. Так родилась библиотека smart_imports (github, pypi).

Идея достаточно проста. Любой сложный проект со временем формирует собственное соглашение об именовании всего. Если это соглашение превратить в более формальные правила, то любую сущность можно будет импортировать автоматически по имени ассоциированной с ней переменной.

Например, не надо будет писать import math чтобы обратиться к math.pi — мы и так можем понять, что в данном случае math — модуль стандартной библиотеки.

Smart imports поддерживают Python >= 3.5 Библиотека полностью покрыта тестами, coverage > 95%. Сам пользуюсь уже год.

За подробностями приглашаю под кат.
Читать дальше →
Всего голосов 45: ↑36 и ↓9+27
Комментарии31