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.

Оглавление

• Вступление
  • Видео — это то, что ты видишь!
  • Аудио — это то, что ты слышишь!
  • Кодек — сжатие данных
  • Контейнер — удобный способ хранения аудио/видео
• Командная строка FFmpeg
  • Инструмент в виде командной строки FFmpeg 101
• Основные операции над видео
  • Транскодирование
  • Трансмультиплексирование
  • Трансрейтинг
  • Трансайзинг
  • Бонус: адаптивный стриминг
  • Выходя за рамки
• Тернистый путь изучения FFmpeg libav
  • Глава 0 — простенький «Hello World»
    • FFmpeg libav архитектура
    • Требования
    • Собственно, код
  • Глава 1 — синхронизация аудио и видео
  • Глава 2 — ремультиплексирование
  • Глава 3 — транскодирование
    • Трансмультиплексирование
    • Транскодирование

Скользящее окно (Moving Windows)

Содержание

• cat
• head
• tail
• wc
• grep
• cut
• paste
• sort
• uniq
• awk
• tr
• fold
• sed
• Реальные примеры
• Углубляемся: циклы for и xargs
• Итоги
• Что дальше

• Генерируем красивую Google-таблицу из своей программы (используя Google Sheets API v4)
• Начинаем работать с Google Sheets API v4/
• Работаем с API Google Drive с помощью Python

Как создать и настроить Angular проект с нуля

Статья была обновлена 29 Февраля 2020 чтобы следовать лучшим практикам.

Короткое вступление

Очень часто я встречаю ситуацию когда проект настроен не достаточно строго в начале разработки и это является большой ошибкой, так как изменение настройки линтеров или включение дополнительных опций проверки типов тайпскрипта в будущем может быть настоящей болью для всей команды. Поэтому не совершайте эту частую ошибку и настраивайте свой проект максимально строго с самого начала.

Введение

Практика

Библиотеки Python, которые можно использовать для графического интерфейса

Сегодня мы создадим всем известную игру камень, ножницы, бумага. В этом нам поможет ЯП python и библиотека tkinter, но если вы не знаете что это такое, советую почитать данную статью.

Первое, что нам нужно, это начальная структура, окошко, у меня оно будет выглядеть так:

from tkinter import *
import random as rdm


class Main(Frame):
    def __init__(self, root):
        super(Main, self).__init__(root)
        self.startUI()

    def startUI(self):
        pass


if __name__ == '__main__':
    root = Tk()
    root.geometry("500x500+200+200")
    root.title("Камень, ножницы, бумага")
    root.resizable(False, False)
    root["bg"] = "#FFF"
    app = Main(root)
    app.pack()
    root.mainloop()

1. Mall Customers Dataset — данные посетителей магазина: id, пол, возраст, доход, рейтинг трат. (Вариант применения: Customer Segmentation Project with Machine Learning)
2. Iris Dataset — датасет для новичков, содержащий размеры чашелистиков и лепестков для различных цветков.
3. MNIST Dataset — датасет рукописных цифр. 60 000 тренировочных изображений и 10 000 тестовых изображений.
4. The Boston Housing Dataset — популярный датасет для распознавания паттернов. Содержит информацию о домах в Бостоне: количество квартир, стоимость аренды, индекс преступлений.
5. Fake News Detection Dataset — содержит 7796 записей с разметкой новостей: правда или ложь. (Вариант применения с исходником на Python: Fake News Detection Python Project )
6. Wine quality dataset — содержит информацию о вине: 4898 записей с 14 параметрами.

Допустим, у вас есть класс Foo :

class Foo(object):
    def __init__(self, x, y=0):
        self.x = x
        self.y = y

Что происходит, когда вы создаёте его объект?

f = Foo(1, y=2)

Какой метод вызывается первым при этом вызове Foo? Большинство новичков, да и, возможно, немало опытных питонистов тут же ответят: «метод __init__». Но если внимательно приглядеться к сниппетам выше, вскоре станет понятно, что такой ответ неверен.

__init__  не возвращает никакого результата, а Foo(1, y=2), напротив, возвращает экземпляр класса. К тому же __init__ принимает self в качестве первого параметра, чего не происходит при вызове Foo(1, y=2). Создание экземпляра происходит немного сложнее, о чём мы и поговорим в этой статье.