Создание QR-кода с помощью qrcode инструмента

Воспользуйтесь этим простым, но эффективным инструментом для генерации QR-кодов. Для рисования изображений необходима библиотека Pillow, так что проверьте ее наличие перед началом работы.

Для получения изображения с QR-кодом достаточно использовать метод make(), передав ему нужные данные. Сохранить результат можно с помощью метода save(), примененного к созданному объекту изображения.

Помимо этого, инструмент предлагает возможность интеграции изображений в QR-коды и поддерживает шесть различных стилей оформления. Более подробную информацию, включая продвинутые примеры использования, вы найдете в официальной документации по ссылке.

#qrcode

Сегодня отмечает день рождения Python — самый популярный язык программирования и наиболее простой для того, чтобы научиться кодить.

На Python написаны многие популярные сервисы (вроде Netflix или Google), а благодаря простому синтаксису и широкому спектру библиотек он идеален для многих проектов в сфере машинного обучения, анализа данных и искусственного интеллекта.

Если вы тоже решили начать изучать Python, то GigaChat поможет: модель объяснит основные понятия, ответит на вопросы об особенностях языка и синтаксисе.

Например, что такое функция и как её сделать на Python:

«Функция в программировании — это блок кода, который выполняет определенную задачу. Она может принимать входные данные (аргументы), выполнять определенные операции и возвращать результат.

В Python функция создается с помощью ключевого слова "def" (от слова "define" — определить), затем следует имя функции, круглые скобки и тело функции, которое заключено в круглые скобки.

Вот пример простой функции на Python:

def hello_world():
    print("Привет, мир!")

В этом примере функция называется "hello_world", она не принимает входные данные и не возвращает результат. Вместо этого она просто выводит строку "Привет, мир!" на экран».

Спросить GigaChat можно и о многом другом — попробуйте: @gigachat_bot

Создание и использование виртуальной среды

virtualenv — инструмент для создания изолированных сред Python. Программа создает папку, которая содержит все необходимые исполняемые файлы для использования пакетов, необходимых для проекта.

Создание новой виртуальной среды требуется только один раз для каждого проекта, для которого вы хотите изолировать зависимости:
python3 -m venv venv

Это создаст папку venv, содержащую оснастку сценариев и копию python самого двоичного файла. Название папки не имеет значения.

Чтобы активировать виртуальную среду, нужно запустить activate файл: source venv/bin/activate и далее мы можем свободно устанавливать любые зависимости, которые никак не скажутся на работе в будущих проектах.

#python #virtualenv

Преобразование аудиофайлов с помощью Python

В Python существует множество способов для выполнения конвертации аудиофайлов из одного формата в другой. Одним из наиболее удобных инструментов для этого является модуль pydub. Этот модуль служит оболочкой для ffmpeg и предоставляет возможности по загрузке, редактированию и сохранению аудиофайлов в различных форматах, поддерживаемых ffmpeg.

Для начала работы с файлом, используем метод from_ с указанием необходимого формата из класса AudioSegment, или же обратимся к более универсальному методу from_file, предоставляя путь к файлу и его формат.

Когда файл загружен, для его конвертации и сохранения в желаемом формате применяем метод export объекта класса AudioSegment, созданного на предыдущем шаге.

#python #pydub

One Day Offer для Data Science ⚡

Обнаружен самый короткий путь к офферу в Сбере: 2 марта ждём вас на онлайн One Day Offer для специалистов Data Science.

Мы разрабатываем и внедряем DS-решения в точки касания клиента со Сбером: отделения, мобильное приложение, банкоматная сеть, кол-центр, канал Премьер и т. д. За год мы разрабатываем и внедряем более 200 моделей.

Наш стек: Python, Spark, SQL, Hadoop, GreenPlum.

В ваших задачах будет 👇

— Обучение всех типов моделей искусственного интеллекта: от классического ML до глубоких нейронных сетей.
— Создание высокотехнологичных сервисов: от систем принятия решений до компьютерного зрения и обработки естественного языка.
— Развитие хранилищ блока на Teradata и DataLake на Hadoop.

У вас есть уникальная возможность поучаствовать в выводе продуктов с нуля в промышленную эксплуатацию. Интересно? Регистрируйтесь по ссылке 😉

Использование OpenCV для работы с веб-камерой

Библиотека OpenCV это инструмент для работы с компьютерным зрением, обработки изображений и видео. Её можно легко установить через pip, используя команду: pip install opencv-python.

В качестве примера давайте рассмотрим, как можно захватить изображение с веб-камеры и отобразить его в окне. Для начала, инициализируем веб-камеру с помощью команды cap = cv2.VideoCapture(0), где число обозначает индекс камеры.

Далее, с помощью строки ret, frame = cap.read(), мы извлекаем текущее изображение с камеры в переменную frame, а также получаем статус захвата в переменную ret. Если ret == True, это означает, что захват прошёл успешно.

Следующим шагом, команда cv2.imshow('webcam', frame) открывает графическое окно с полученным изображением.

Для выхода из цикла просмотра и завершения работы скрипта, используется проверка нажатия клавиши 'q': if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):.

Наконец, для освобождения веб-камеры и закрытия всех графических окон, используются команды cap.release() и cv2.destroyAllWindows() соответственно.

#python #opencv

Ускоряем код с помощью векторизации

Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.

Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.

По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.

#vectorize #numpy

Подтягиваем базу по алгоритмам и готовимся к собеседованиям с Тренировками 5.0

Яндекс запускает новый сезон алгоритмических тренировок — участников ждут четыре лекции с домашними заданиями, ответами на вопросы и разборами решений. Также в прямом эфире пройдут два алгоритмических собеседования, где подробно покажут, как проходит отбор в Яндекс. А ученики из топ-200 получат персональные тренировки и шанс попасть на этот отбор в ускоренном формате.

Занятия бесплатные и пройдут с 1 марта по 19 апреля. Чтобы попасть на Тренировки, достаточно зарегистрироваться до 29 февраля включительно.

Получаем метаданные из аудиофайла

Для извлечения метаданных из аудиофайлов, а также их редактирования есть очень удобный модуль mutagen. Модуль позволяет получить всю основную информацию об аудиофайле: длину, битрейт, исполнителя и так далее.

Модуль поддерживает форматы метаданных APEv2 и ID3v2, анализируя все кадры ID3v2.4 (посмотреть все нужные теги ID3v2 можно тут).

#audio #mutagen

Очень удобный телеграм бот для написания кода!

Мощная нейросеть в телеграм боте, которая поможет стажерам и начинающим, так и опытным спецам для написания, проверки и доработки кода.

Если вы тоже решили начать изучать Python, то GigaChat поможет: модель объяснит основные понятия, ответит на вопросы об особенностях языка и синтаксисе.

Идем тестировать — тут.

#python #gigachat

Отлавливаем баги с assert

При выполнении инструкции assert с логическим выражением, результат которого равен True, ничего не произойдет.

Но если попробовать выполнить инструкцию assert с логическим выражением, которое равно False, то будет сгенерировано исключение AssertionError.
 
Исключения AssertionError предназначены скорее для отладки. При написании программ на этапе разработки мы можем видеть, что делаем что-то не так (например, передали в метод некорректное значение). 

Также не нужно, к примеру, обрабатывать пользовательский ввод и пытаться обработать исключение AssertionError блоком try-except.

Если в вашем коде будет очень много assert'ов, то это затронет и производительность программы.

#исключения #assert

FastAPI Template — лучший темплейт со всем что надо для старта на FastAPI!

Одной из самых замечательных особенностей является то, что этот проект очень легко настраивается. Вы можете выбирать между различными базами данных и даже ORM, а можете даже сгенерировать проект без базы данных! В настоящее время поддерживаются SQLAlchemy 2.0, TortoiseORM, Piccolo и Ormar.

Фичи темплейта:
- Pydantic V2 (где это возможно, некоторые либы не поддерживают)
- Вы можете выбрать между GraphQL и REST API
- uvicorn и gunicorn
- Поддержка различных баз данных и ORM
- Опциональные миграции для каждого ORM (кроме сырых драйверов)
- Различные CI\CD
- Дополнительные демонстрационные роуты и модели (это поможет вам увидеть, как устроен проект)
- Сгенерированные тесты с почти 90% покрытием
- Дополнительная поддержка Redis, RabbitMQ, Kafka и taskiq
- Опциональная интеграция с Prometheus, Sentry и Opentelemetry
- Опциональный логгер Loguru

Ссылку оставляю тут.

#python #fastapi #template

Используем Tortoise ORM для работы с базой данных в Python

Tortoise ORM - это современный и эффективный инструмент для работы с базами данных в Python, который предоставляет асинхронный интерфейс доступа к данным. Он позволяет удобно выполнять операции CRUD (Create, Read, Update, Delete) с данными и облегчает работу с базами данных.

Для использования Tortoise требуется установить соответствующий пакет через pip. После этого можно создавать модели данных, которые будут отображать структуру таблиц в базе данных.

В этом примере мы создаем модель User, представляющую таблицу пользователей. Затем мы подключаемся к базе данных, создаем таблицу users и выполняем операции CRUD с данными пользователя.

Tortoise ORM обеспечивает удобный и интуитивно понятный интерфейс для работы с базами данных в асинхронных приложениях Python.

#python #orm #tortoise

Понимание различий между операторами сравнения == и is

Множество разработчиков сталкиваются с трудностями в отличии двух операторов сравнения: == и is, что может привести к неожиданным ошибкам в коде.

Оператор == сравнивает значения двух объектов, чтобы определить их равенство. В отличие от него, оператор is проверяет, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект в памяти, тем самым проверяя их идентичность.

В Python из соображений эффективности происходит кэширование небольших чисел и коротких строк, что может привести к путанице и неочевидным результатам при использовании этих операторов.

#python

Логирование

Логировние является неотъемлемой частью разработки. Логи показывают информацию о текущем состоянии программы. И чем лучше выстроено логирование, тем проще будет разобраться в нестандартных ситуациях.

Python поставляется для этих целей с гибким модулем logging. Для создания объекта Logger, вызываем функцию getLogger, передавая в нее имя логера.

Созданный объект Logger предоставляет методы для записи сообщений разного уровня (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL), что удобно для поиска нужной информации с применением фильтров.

По умолчанию в logging задан уровень WARNING, это означает, что сообщения уровня DEBUG и INFO будут игнорироваться при записи в лог. Изменить данное поведение можно с помощью метода setLevel, передав минимальный уровень, который будет отлавливаться.

Для отправки логов в сконфигурированные места используются обработчики. Мы можем использовать уже существующие хэндлеры, либо создать свой класс обработчика, унаследовавшись от базового класса Handler.

#logging

Отправляем запросы с HTTPX

Интересный пакет для работы с веб-запросам. Как говорят сами разработчики, это HTTP клиент следующего поколения.

Сравнивая с привычным requests, у httpx есть следующие преимущества:

— Стандартный синхронный интерфейс, но также есть поддержка асинхронности
— Поддержка HTTP/1.1 и HTTP/2
— Возможность отправлять запросы напрямую к WSGI и ASGI приложениям
— Полная поддержка аннотаций типов
— 100% покрытие тестами

В общем, очень классная альтернатива большинству популярных пакетов, советую посмотреть их доки. Еще у них есть туториал для продвинутого использования.

#httpx

Присоединяйтесь к GitVerse – платформе для быстрого создания исходного кода с AI-помощником

Разработчики получили доступ к GitVerse – платформе для совместной разработки и хостинга кода от СберТеха. Она позволяет создавать проекты с открытым и закрытым кодом, приглашать новых участников, переносить репозитории с популярных мировых ресурсов в один клик и общаться с единомышленниками в ИТ-сообществе.

Первые пользователи, зарегистрировавшиеся на GitVerse, смогут присоединиться к открытому тестированию персонального AI-ассистента разработчика (AI, artificial intelligence — искусственный интеллект) — сервису GigaCode. Он ускоряет и упрощает программирование, генерируя варианты завершения кода непосредственно в среде разработки в режиме реального времени.

В рамках акции пользователям доступен бесплатный годовой пакет облачных сервисов, с ним можно размещать разработанные приложения в облаке с использованием технологий распределённого хранения и вычислений.

Подробности и правила акции, а также регистрация на сайте платформы.

Разработка веб-приложений с использованием фреймворка Flask в Python

Flask - это микрофреймворк для Python, предназначенный для создания веб-приложений. Он предоставляет базовый набор инструментов и функций для обработки HTTP-запросов, управления сессиями, работе с шаблонами и многого другого. Одной из главных черт Flask является его минималистичный подход, который позволяет разработчикам выбирать только необходимые им компоненты и расширения.

В данном примере мы создаем простое веб-приложение с одним маршрутом "/", который возвращает приветственное сообщение.

Flask также предоставляет множество расширений для добавления дополнительных функций, таких как аутентификация пользователей, работа с базами данных, обработка форм и многое другое.

Для более подробной информации рекомендуется изучить официальную документацию Flask.

#python #flask

Хэширование

Хэш — это целое число фиксированного размера, которое идентифицирует определенное значение. Каждое уникальное значение должно иметь свой собственный хэш.

Для хэширования значений есть встроенная функция hash(). Используется она в основном для сравнения значений разных объектов — сравнивать хэши легче и выгоднее.

Но изменяемые объекты по типу списков и словарей нельзя хэшировать — интерпретатор выбросит соответствующую ошибку.

Здесь, кстати, есть две пасхалки. Хэш бесконечности равен перым цифрам числа Пи, а хэш Not a Number равен нулю.

А еще случаются коллизии: например, хэши чисел -1 и -2 одинаковы.

#hash

Находим файлы по шаблону

Основной фишкой модуля glob является удобная и лаконичная работа с поиском файлов по паттернам. Более того, можно даже пройтись по директориям рекурсивно.

В одноименный метод glob передаётся шаблон для поиска файлов, а возвращается список с результатами. Все методы следуют механизму и правилам сопоставления паттернов в стиле Unix.

Вообще модуль является встроенным, но в некоторых ситуациях импорт может выдать исключение. В таком случае надо просто его переустановить через пакетный менеджер pip.

#glob