Давайте рассмотрим библиотеку asciimatics.

asciimatics — это библиотека для создания текстовых пользовательских интерфейсов и анимаций в терминале. Это позволяет разработчикам создавать красочные интерфейсы, анимации и визуализации, работающие в любом стандартном текстовом терминале.

1. Установка:

bash
pip install asciimatics

2. Пример использования:

Создадим простую анимацию "звездного неба":

python
from asciimatics.effects import Stars
from asciimatics.renderers import ColourImageFile
from asciimatics.scene import Scene
from asciimatics.screen import Screen

def demo(screen):
    effects = [
        Stars(screen, (screen.width + screen.height) // 2)
    ]
    screen.play([Scene(effects, -1)], stop_on_resize=True)

Screen.wrapper(demo)

Запустив этот код, вы увидите анимированное звездное небо в вашем терминале.

asciimatics предоставляет множество других эффектов, виджетов и утилит, которые позволяют создавать разнообразные текстовые интерфейсы и визуализации. Библиотека идеально подходит для создания терминальных приложений с интерактивным пользовательским интерфейсом или для простых текстовых анимаций.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Рассмотрим библиотеку art.

art позволяет генерировать текстовое искусство в различных стилях, а также предоставляет набор символьных изображений.

1. Установка:

bash
pip install art

2. Пример использования:

python
import art

# Создание текстового искусства
text_art = art.text2art("Hello")
print(text_art)

# Создание символьного изображения
symbol_art = art.art("butterfly")
print(symbol_art)

# Получение списка всех доступных стилей и изображений
all_fonts = art.get_fonts()
all_arts = art.ART_NAMES
print("Available fonts:", all_fonts)
print("Available arts:", all_arts)

С помощью art можно быстро и легко добавить стилизованный текст или символьные изображения в ваши консольные приложения, создавая интересное и уникальное визуальное представление.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

В Python множество интересных и редких библиотек, которые можно использовать для создания уникальных проектов. В этом примере мы будем использовать библиотеку sh для работы с системными командами и art для генерации ASCII-артов.

Убедитесь, что у вас установлены обе библиотеки перед тем как запускать пример кода:

bash
pip install sh art

Теперь создадим небольшой скрипт, который генерирует ASCII-арт из текста, а затем отображает его в терминале, используя команду cat.

python
import sh
from art import *

def display_ascii_art(text):
    ascii_art = text2art(text, "block", chr_ignore=True)
    with open('ascii_art.txt', 'w') as file:
        file.write(ascii_art)
    sh.cat('ascii_art.txt')

if __name__ == "__main__":
    text = input("Введите текст для генерации ASCII-артов: ")
    display_ascii_art(text)

Теперь, когда вы запустите этот скрипт и введете какой-то текст, он создаст файл ascii_art.txt с ASCII-артом вашего текста и отобразит его в терминале.

Примечание: Этот пример более интересен в Unix-подобных системах, так как библиотека sh позволяет вам взаимодействовать с системными командами прямо из Python. Библиотека art также весьма забавная и может быть использована для создания ASCII-артов для различных целей.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

В этот раз мы воспользуемся библиотекой pyforest, которая позволяет лениво импортировать множество популярных библиотек Python, и библиотекой pandas_alive, которая предназначена для создания анимированных визуализаций.

Сначала установите нужные библиотеки, выполнив команду:

bash
pip install pyforest pandas_alive

Теперь создадим пример скрипта, который создает анимированный барплот из датасета:

python
import pyforest
import pandas_alive

# Импортируем данные
data_url = 'https://github.com/jackparmer/animated-bar-charts/raw/master/minard/cities.csv'
cities = pd.read_csv(data_url)

# Обработка данных для создания анимированной визуализации
cities['date'] = pd.to_datetime(cities['date'])
cities.set_index('date', inplace=True)

# Создание анимированного барплота
animated_barplot = cities.plot_animated(filename='animated_barplot.gif')

# Если хотите просмотреть анимацию в Jupyter Notebook
# animated_barplot

В этом примере мы импортируем данные из URL-адреса с помощью библиотеки pandas, преобразуем столбец даты в datetime объект, устанавливаем его в качестве индекса, и затем создаем анимированный барплот с помощью pandas_alive. Результат сохраняется в файл animated_barplot.gif.

Этот пример хорошо демонстрирует, как можно создать анимированную визуализацию данных с помощью некоторых специализированных библиотек Python.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим ещё один интересный пример, используя библиотеку pydub для работы с аудиофайлами и speech_recognition для распознавания речи.

Сначала установите нужные библиотеки:

bash
pip install pydub SpeechRecognition

Для работы pydub вам также понадобится установить ffmpeg. После установки библиотек, воспользуйтесь следующим скриптом, чтобы конвертировать аудиофайл в текст:

python
from pydub import AudioSegment
import speech_recognition as sr

def audio_to_text(audio_file):
    audio = AudioSegment.from_file(audio_file)
    audio = audio.set_frame_rate(16000).set_channels(1)  # Устанавливаем частоту дискретизации и количество каналов для распознавания речи

    temp_file = "temp.wav"
    audio.export(temp_file, format="wav")

    recognizer = sr.Recognizer()
    with sr.AudioFile(temp_file) as source:
        audio_data = recognizer.record(source)
        try:
            text = recognizer.recognize_google(audio_data)
            print(f"Распознанный текст: {text}")
        except sr.UnknownValueError:
            print("Google Speech Recognition не смог распознать аудио")
        except sr.RequestError as e:
            print(f"Не удалось запросить результаты у службы Google Speech Recognition; {e}")

if __name__ == "__main__":
    audio_file = "your_audio_file.mp3"  # замените на путь к вашему аудиофайлу
    audio_to_text(audio_file)

В этом примере:
1. Мы используем pydub для загрузки аудиофайла и преобразования его параметров к формату, который подходит для speech_recognition.
2. Экспортируем аудио во временный файл формата wav.
3. Используем speech_recognition для распознавания речи из аудиофайла и вывода распознанного текста на экран.

Заметьте, что для успешного выполнения данного примера вам потребуется иметь доступ в Интернет, так как speech_recognition использует Google Web Speech API для распознавания речи.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

В этот раз давайте рассмотрим пример кода с использованием библиотеки PyMuPDF для работы с PDF-файлами и pyttsx3 для преобразования текста в речь (TTS).

Сначала установите нужные библиотеки:

bash
pip install PyMuPDF pyttsx3

Теперь давайте создадим скрипт, который будет читать PDF-файл и преобразовывать его в аудио:

python
import pyttsx3
import PyMuPDF

def read_pdf_to_audio(pdf_path):
    pdf_document = PyMuPDF.open(pdf_path)
    engine = pyttsx3.init()

    for page_number in range(len(pdf_document)):
        page = pdf_document.loadPage(page_number)
        page_text = page.getText()
        engine.say(page_text)
        engine.runAndWait()

    pdf_document.close()
    engine.stop()

if __name__ == "__main__":
    pdf_path = "example.pdf"  # Путь к вашему PDF-файлу
    read_pdf_to_audio(pdf_path)

В этом скрипте:
1. Мы открываем PDF-файл с помощью библиотеки PyMuPDF.
2. Инициализируем движок TTS (Text-to-Speech) с помощью pyttsx3.
3. Проходимся по каждой странице PDF-файла, извлекаем текст с помощью метода getText и используем pyttsx3, чтобы прочитать его вслух.
4. Закрываем PDF-файл и останавливаем движок TTS после прочтения всего документа.

Этот пример показывает, как можно комбинировать различные библиотеки Python для создания интересных и полезных приложений, таких как автоматический синтез речи из PDF-файлов.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

В этот раз давайте рассмотрим пример с использованием библиотеки streamlit для создания простого веб-приложения и beautifulsoup4 для парсинга HTML.

Установим нужные библиотеки:

bash
pip install streamlit beautifulsoup4 requests

Теперь создадим простое веб-приложение, которое будет извлекать заголовки с веб-сайта:

python
import streamlit as st
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_headlines(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code != 200:
        st.write(f"Failed to retrieve the page: {response.status_code}")
        return []

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    headlines = [item.text for item in soup.find_all('h1')]
    return headlines

st.title("Headline Fetcher")

url = st.text_input("Enter a URL:", "https://example.com")

if url:
    headlines = fetch_headlines(url)
    if headlines:
        st.write("Headlines:")
        for idx, headline in enumerate(headlines, 1):
            st.write(f"{idx}. {headline}")
    else:
        st.write("No headlines found.")

if __name__ == "__main__":
    st.run()

Для запуска вашего веб-приложения, сохраните код в файле, например, app.py, и запустите его с помощью команды:

bash
streamlit run app.py

После запуска откройте указанный в терминале URL-адрес в своем веб-браузере. Вы увидите текстовое поле для ввода URL. Введите URL веб-сайта, и приложение извлечет и отобразит все заголовки (элементы h1) с этого веб-сайта.

Этот пример показывает, как можно создать простое веб-приложение для парсинга веб-страниц с использованием streamlit и beautifulsoup4.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Возможно, вы захотите узнать о каких-то менее известных, но полезных библиотеках Python. Примером может служить библиотека geopy, которая используется для выполнения географических расчетов. Ниже приведен пример кода, который использует geopy для расчета расстояния между двумя городами:

python
from geopy.distance import geodesic

# Координаты городов (широта, долгота)
moscow_coords = (55.7558, 37.6176)
new_york_coords = (40.7128, -74.0060)

# Рассчитываем расстояние между Москвой и Нью-Йорком
distance = geodesic(moscow_coords, new_york_coords).kilometers

print(f"Расстояние между Москвой и Нью-Йорком составляет {distance:.2f} километров.")

Данный скрипт рассчитает и выведет расстояние между Москвой и Нью-Йорком. Библиотека geopy предоставляет простой и эффективный способ работы с географическими данными в Python.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Вот пример использования библиотеки textblob, которая может быть полезной для обработки текста и анализа настроения. В этом примере мы используем textblob для определения полярности и субъективности текста:

python
from textblob import TextBlob

# Некоторый текст для анализа
text = """Python is an amazing programming language.
          I love working on projects using Python!"""

# Создание объекта TextBlob
blob = TextBlob(text)

# Полностью перевод текста на другой язык (например, на русский)
translated_blob = blob.translate(to="ru")
print(f"Переведенный текст: {translated_blob}")

# Анализ настроения каждого предложения в тексте
for sentence in blob.sentences:
    print(f"Предложение: {sentence}")
    print(f"Полярность: {sentence.sentiment.polarity}")
    print(f"Субъективность: {sentence.sentiment.subjectivity}")
    print()

В этом примере textblob используется для перевода текста на русский язык, а также для анализа настроения каждого предложения в тексте, что может быть полезным во многих областях, включая анализ отзывов и социальных медиа.

Библиотека textblob легка в использовании, и с ее помощью можно легко проводить различные виды анализа текста без необходимости иметь глубокие знания в области обработки естественного языка.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

В этот раз давайте рассмотрим библиотеку faker, которая может генерировать большое количество фейковых данных - что может быть полезно для тестирования и разработки.

python
from faker import Faker

fake = Faker()

# Генерация случайного имени
print(f"Имя: {fake.name()}")

# Генерация случайного адреса
print(f"Адрес: {fake.address()}")

# Генерация случайного текста
print(f"Текст: {fake.text()}")

# Генерация случайной даты
print(f"Дата: {fake.date()}")

# Генерация случайного времени
print(f"Время: {fake.time()}")

# И многое другое!

Библиотека faker может генерировать различные виды данных, включая имена, адреса, текст и даты. Это может быть особенно полезно, когда вам нужно создать большой набор тестовых данных для проверки своего кода или приложения. Это также может быть полезным, если вам нужно анонимизировать реальные данные перед их использованием в отчетах или демонстрациях.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим библиотеку pydantic, которая используется для валидации данных и парсинга на основе Python аннотаций типов. Это может быть очень полезным для обеспечения того, чтобы ваши данные были в правильном формате перед их использованием.

python
from pydantic import BaseModel, ValidationError, validator
from typing import List, Optional

class Address(BaseModel):
    street: str
    city: str
    zip: str
    country: Optional[str] = "USA"

    @validator("zip")
    def zip_length(cls, v):
        if len(v) != 5:
            raise ValueError('Zip code must be 5 digits')
        return v

class Person(BaseModel):
    name: str
    age: int
    email: str
    address: Address
    phone_numbers: List[str]

try:
    person = Person(
        name="John Doe",
        age=25,
        email="john.doe@example.com",
        address={
            "street": "123 Main St",
            "city": "New York",
            "zip": "12345"
        },
        phone_numbers=["123-456-7890"]
    )
    print(person.dict())
except ValidationError as e:
    print(e.json())

В этом примере определены две модели данных: Address и Person. pydantic используется для валидации данных, которые передаются в Person, и обеспечивает, чтобы адрес содержал правильные поля и почтовый индекс имел правильную длину. Если данные невалидны, pydantic генерирует исключение ValidationError, которое можно легко перехватить и обработать.

Этот код помогает убедиться, что данные находятся в ожидаемом формате, что может быть крайне важным для предотвращения ошибок и упрощения отладки вашего кода в будущем.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим библиотеку streamlit, которая позволяет быстро создавать интерактивные веб-приложения для анализа данных без необходимости в написании обширного frontend-кода. Она может быть особенно полезной для создания прототипов и визуализации данных.

Пример создания простого веб-приложения с использованием streamlit:

python
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

# Заголовок веб-приложения
st.title('Мое первое приложение с использованием Streamlit')

# Загрузка данных
uploaded_file = st.file_uploader("Загрузите свой CSV файл", type=["csv"])

if uploaded_file is not None:
    # Чтение данных
    data = pd.read_csv(uploaded_file)
    
    # Отображение первых 5 строк данных
    st.write('Показать первые 5 строк данных:')
    st.write(data.head())
    
    # Гистограмма
    st.write('Гистограмма:')
    hist_values = np.histogram(
        data['your_column'], bins=25, range=(0, 250))[0]
    st.bar_chart(hist_values)
    
    # Параметры визуализации
    st.write('Настройка визуализации:')
    bins = st.slider('Количество бинов:', min_value=5, max_value=100, value=25)
    st.hist_chart(data['your_column'], bins=bins)

В этом примере мы создаем простое веб-приложение с streamlit, которое позволяет пользователю загружать файл CSV, просматривать первые 5 строк данных и настраивать гистограмму, изменяя количество бинов с помощью слайдера. Это прекрасный способ быстро создать интерактивное веб-приложение для анализа и визуализации данных без необходимости погружаться в разработку frontend.

Чтобы запустить это приложение, сохраните код в файл, например app.py, и запустите его с помощью команды streamlit run app.py в командной строке.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим необычную библиотеку под названием this, которая является частью стандартной библиотеки Python. Когда вы импортируете её, вы получите "Дзен Python" - набор принципов, которыми руководствуются разработчики при написании кода на Python.

Вот простой пример:

python
import this

При выполнении этого кода на экране вы увидите:

The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

Это забавный и образовательный способ узнать о философии Python прямо из интерпретатора. Надеюсь, что это было интересно! Если у вас есть другие предпочтения или запросы, дайте знать.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим интересную и необычную библиотеку antigravity.

В Python есть встроенная библиотека под названием antigravity, которая является пасхальным яйцом. При её импорте открывается веб-страница с комиксом xkcd, который шутливо посвящен этой библиотеке.

Пример кода:

python
import antigravity

При выполнении этого кода в вашем веб-браузере по умолчанию будет открыта страница с комиксом.

Это еще один из множества примеров юмора и культурных ссылок, которые можно найти в мире Python.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим библиотеку colorama. Эта библиотека позволяет легко и портабельно использовать цветной вывод в консоли для текста. Она преобразует ваши команды цвета в специфичные для вашей платформы последовательности.

Прежде чем использовать, установите её:

pip install colorama

Пример кода с использованием colorama:

python
from colorama import Fore, Back, Style, init

# Инициализация colorama (необходимо для Windows)
init()

print(Fore.RED + 'Красный текст')
print(Back.GREEN + 'Текст на зеленом фоне' + Fore.RESET + Back.RESET)
print(Style.DIM + 'Тусклый текст')
print(Style.BRIGHT + 'Яркий текст')

# Возвращаем все к стандартным значениям
print(Style.RESET_ALL)

print('Обычный текст')

Когда вы запустите этот код, вы увидите строки текста в разных цветах и стилях. colorama особенно полезна, когда вы хотите сделать консольный вывод вашей программы более читаемым или выделить важные части вывода.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Рассмотрим библиотеку requests. Это одна из самых популярных и полезных библиотек для работы с HTTP-запросами в Python. Она предоставляет интуитивно понятный способ отправки HTTP-запросов и обработки ответов.

Установим библиотеку, если у вас её ещё нет:

bash
pip install requests

Пример использования:

python
import requests

# GET-запрос
response = requests.get('https://api.github.com')

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(data)
else:
    print("Ошибка:", response.status_code)

# POST-запрос
data_to_send = {"name": "John", "age": 30}
response = requests.post('https://httpbin.org/post', data=data_to_send)

if response.status_code == 200:
    print(response.json())
else:
    print("Ошибка:", response.status_code)

Библиотека requests позволяет легко выполнять различные HTTP-запросы (GET, POST, PUT, DELETE и др.), работать с параметрами, заголовками, отправлять и принимать JSON, а также обрабатывать исключения и многие другие возможности.

Это основной инструмент для веб-скрэйпинга, API-взаимодействия и других сетевых операций в Python.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим библиотеку Pandas. Это мощный инструмент для обработки и анализа данных. С помощью pandas вы можете работать с табличными данными так же, как и с базами данных или электронными таблицами.

Установка:

bash
pip install pandas

Пример использования:

python
import pandas as pd

# Создание DataFrame из словаря
data = {
    'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктор', 'Дарья'],
    'Возраст': [25, 30, 35, 40],
    'Город': ['Москва', 'Питер', 'Новосибирск', 'Казань']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

# Фильтрация по возрасту
filtered_df = df[df['Возраст'] > 30]
print("\nЛюди старше 30:")
print(filtered_df)

# Статистика
print("\nСредний возраст:", df['Возраст'].mean())

# Загрузка и сохранение CSV-файла
df.to_csv('data.csv', index=False)
new_df = pd.read_csv('data.csv')
print("\nЗагруженные из CSV данные:")
print(new_df)

Pandas позволяет быстро агрегировать, трансформировать, фильтровать и визуализировать данные, что делает его незаменимым инструментом для аналитиков данных и научных исследователей.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте поговорим о библиотеке TensorFlow, одной из наиболее известных библиотек для глубокого обучения и машинного обучения.

TensorFlow разработан Google и используется для построения и тренировки нейронных сетей. С его помощью можно решать множество задач, от базовых задач классификации и регрессии до сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и др.

Установка:

bash
pip install tensorflow

Простой пример построения и обучения модели на данных:

python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Данные: соответствие числа его удвоенному значению
x = np.array([-1.0,  0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=float)
y = np.array([-2.0, 0.0, 2.0, 4.0, 6.0, 8.0], dtype=float)

# Создание простой модели
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])

# Компиляция модели
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# Обучение модели
model.fit(x, y, epochs=50)

# Предсказание
print(model.predict([10.0]))  # ожидаем около 20

В этом простом примере мы создали модель, которая учится соответствию между числами x и y. После обучения модель способна предсказывать удвоенное значение для новых чисел.

Это лишь макушка айсберга в возможностях TensorFlow. Эта библиотека предоставляет инструменты для создания сложных архитектур нейронных сетей, включая свёрточные сети, рекуррентные сети и многое другое.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим библиотеку scikit-learn (или просто sklearn). Это одна из самых популярных библиотек для машинного обучения в Python. Она предлагает простые и эффективные инструменты для анализа данных, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и многие другие задачи.

Установка:

bash
pip install scikit-learn

Пример использования с классификацией на датасете Iris:

python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загрузка датасета
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Нормализация данных
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# Создание и обучение классификатора kNN
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
clf.fit(X_train, y_train)

# Предсказание
y_pred = clf.predict(X_test)

# Оценка модели
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Точность модели: {accuracy:.2f}")

scikit-learn предоставляет множество алгоритмов машинного обучения, инструменты для предобработки данных, выбора признаков, настройки параметров моделей и оценки их производительности. Эта библиотека является стандартом для многих задач машинного обучения в Python благодаря своей простоте и гибкости.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим библиотеку PyTorch, разработанную Facebook. Это еще одна популярная библиотека для глубокого обучения, которая, наряду с TensorFlow, используется исследователями и инженерами в области искусственного интеллекта.

Установка:

bash
pip install torch torchvision

Простой пример использования PyTorch для линейной регрессии:

python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Генерация данных
x = torch.linspace(-1, 1, 100).view(100, 1)
y = 3*x + 2 + torch.randn(x.size()) * 0.3

# Определение модели
class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)
    
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = LinearRegression()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# Обучение модели
for epoch in range(1000):
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs, y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch+1}/1000], Loss: {loss.item():.4f}')

# Проверка весов
print('y = {:.2f}x + {:.2f}'.format(model.linear.weight.item(), model.linear.bias.item()))

PyTorch привлекает своей гибкостью и интуитивно понятным интерфейсом, что делает его особенно популярным среди научных исследователей. Библиотека предоставляет инструменты для создания сложных архитектур нейронных сетей, автоматического вычисления градиентов, оптимизации моделей и многое другое.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим библиотеку SQLAlchemy. Это библиотека для работы с базами данных, которая предоставляет высокоуровневый ORM (Object-Relational Mapping) и низкоуровневые SQL-выразы.

Установка:

bash
pip install sqlalchemy

Пример использования SQLAlchemy для создания и работы с базой данных SQLite:

python
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Sequence
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

# Определение модели
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, Sequence('user_id_seq'), primary_key=True)
    name = Column(String(50))
    age = Column(Integer)

# Создание базы данных SQLite в памяти
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')

# Создание таблицы
Base.metadata.create_all(engine)

# Создание сессии для работы с базой
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# Добавление объекта в базу данных
new_user = User(name='Alex', age=30)
session.add(new_user)
session.commit()

# Запрос к базе данных
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.id, user.name, user.age)

SQLAlchemy позволяет абстрагироваться от конкретной СУБД и писать код, который будет работать практически с любой базой данных. Она предоставляет как высокоуровневые инструменты для работы с данными через ORM, так и возможность написания чистых SQL-запросов.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖