Давайте создадим простого бота на Python, который позволит пользователям ставить себе цели и отслеживать их выполнение. Для простоты, этот бот будет работать через консоль (терминал), но принципы его работы могут быть адаптированы и для реализации в виде Telegram-бота или бота для другой платформы.

### Шаг 1: Подготовка

Перед тем, как начать, убедитесь, что у вас установлен Python. Создайте новый файл, например goals_bot.py, и откройте его в вашем любимом текстовом редакторе.

### Шаг 2: Код бота

class Goal:
    def __init__(self, description):
        self.description = description
        self.is_completed = False

    def complete(self):
        self.is_completed = True

    def __str__(self):
        status = "Выполнено" if self.is_completed else "В процессе"
        return f"{self.description} - {status}"


class GoalsBot:
    def __init__(self):
        self.goals = []

    def add_goal(self, description):
        self.goals.append(Goal(description))
        print(f"Цель '{description}' добавлена.")

    def complete_goal(self, index):
        if 0 <= index < len(self.goals):
            self.goals[index].complete()
            print(f"Цель '{self.goals[index].description}' выполнена!")
        else:
            print("Некорректный индекс цели.")

    def show_goals(self):
        if self.goals:
            print("\nВаши цели:")
            for index, goal in enumerate(self.goals):
                print(f"{index}. {goal}")
        else:
            print("У вас пока нет целей.")

    def run(self):
        while True:
            print("\nСлово пацана: цели на асфальте")
            print("1. Добавить цель")
            print("2. Отметить цель как выполненную")
            print("3. Показать все цели")
            print("4. Выйти")
            choice = input("Выберите действие: ")

            if choice == '1':
                description = input("Введите описание цели: ")
                self.add_goal(description)
            elif choice == '2':
                self.show_goals()
                index = int(input("Введите номер выполненной цели: "))
                self.complete_goal(index)
            elif choice == '3':
                self.show_goals()
            elif choice == '4':
                print("До новых встреч!")
                break
            else:
                print("Некорректный выбор, попробуйте снова.")

if __name__ == "__main__":
    bot = GoalsBot()
    bot.run()

### Шаг 3: Запуск бота

Запустите созданный файл в консоли или терминале:

sh
python goals_bot.py

### Функционал бота

- Добавление цели: пользователь может добавить новую цель, введя ее описание.
- Отметить цель как выполненную: пользователь может отметить любую из своих целей как выполненную, введя ее номер.
- Показать все цели: отображает список всех целей пользователя вместе с их статусом (выполнено/в процессе).
- Выход: завершает работу программы.

Этот базовый пример демонстрирует, как можно использовать объектно-ориентированный подход для создания простого приложения для управления целями. Вы можете адаптировать и расширить этот код, добавив дополнительные функции, такие как сохранение целей между сессиями с использованием файла или базы данных, или интегрировать его с веб-сервисом для создания полноценного веб-приложения или чат-бота.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Создание сайта объявлений, такого как Avito или Craigslist, включает в себя несколько ключевых шагов и компонентов, включая работу с базой данных, создание интерфейса пользователя и обработку пользовательских запросов. Я покажу вам базовый пример на Python, используя Flask для веб-сервера и SQLite для базы данных. Этот пример будет включать основные функции, такие как добавление объявлений и просмотр списка объявлений.

### Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Вам нужно будет установить Flask и другие необходимые библиотеки. Это можно сделать с помощью pip:

bash
pip install Flask Flask-SQLAlchemy

### Шаг 2: Создание приложения Flask

Создайте файл, например app.py, и добавьте в него следующий код:

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_for

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///ads.db'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
db = SQLAlchemy(app)

class Ad(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    title = db.Column(db.String(100), nullable=False)
    description = db.Column(db.String(1000), nullable=False)

initialized = False

@app.before_request
def before_first_request():
    global initialized
    if not initialized:
        db.create_all()
        initialized = True

@app.route('/')
def index():
    ads = Ad.query.all()
    return render_template('index.html', ads=ads)

@app.route('/add', methods=['GET', 'POST'])
def add_ad():
    if request.method == 'POST':
        title = request.form['title']
        description = request.form['description']
        ad = Ad(title=title, description=description)
        db.session.add(ad)
        db.session.commit()
        return redirect(url_for('index'))
    return render_template('add.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

### Шаг 3: Создание шаблонов HTML

Создайте папку templates рядом с app.py и добавьте в нее следующие файлы:

index.html

html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Объявления</title>
</head>
<body>
    <h1>Объявления</h1>
    <a href="/add">Добавить объявление</a>
    <ul>
        {% for ad in ads %}
            <li>{{ ad.title }}: {{ ad.description }}</li>
        {% endfor %}
    </ul>
</body>
</html>

add.html

html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Добавить объявление</title>
</head>
<body>
    <h1>Добавить объявление</h1>
    <form method="post">
        Название: <input type="text" name="title"><br>
        Описание: <textarea name="description"></textarea><br>
        <input type="submit" value="Добавить">
    </form>
    <a href="/">Вернуться к списку объявлений</a>
</body>
</html>

Этот базовый пример включает в себя создание и отображение объявлений. Однако для создания полноценного сайта объявлений понадобится добавить множество дополнительных функций, таких как аутентификация пользователей, продвинутое управление объявлениями, поиск и фильтрация объявлений, пагинация и безопасность.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Для ведения учета параметров crash-тестов разных машин, мы можем создать простую базу данных с использованием SQLite и Python. В этом примере будет рассмотрено создание базы данных с таблицей для хранения результатов crash-тестов, включая такие параметры, как марка автомобиля, модель, год выпуска, и оценки безопасности.

### Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Убедитесь, что у вас установлены sqlite3 и Flask, если вы хотите создать веб-интерфейс для ввода и просмотра данных. SQLite уже входит в стандартную библиотеку Python, поэтому вам может потребоваться только установить Flask:

bash
pip install flask

### Шаг 2: Создание модели данных

Создайте файл, например app.py, и определите в нем структуру базы данных:

import sqlite3
from flask import Flask, request, g, render_template, redirect, url_for

DATABASE = 'crash_tests.db'
app = Flask(__name__)

def get_db():
    db = getattr(g, '_database', None)
    if db is None:
        db = g._database = sqlite3.connect(DATABASE)
    return db

@app.teardown_appcontext
def close_connection(exception):
    db = getattr(g, '_database', None)
    if db is not None:
        db.close()

def init_db():
    with app.app_context():
        db = get_db()
        cursor = db.cursor()
        cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS crash_tests (
                            id INTEGER PRIMARY KEY,
                            make TEXT,
                            model TEXT,
                            year INTEGER,
                            safety_rating INTEGER)''')
        db.commit()

@app.route('/')
def index():
    db = get_db()
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM crash_tests")
    tests = cursor.fetchall()
    return render_template('index.html', tests=tests)

@app.route('/add', methods=['GET', 'POST'])
def add_test():
    if request.method == 'POST':
        db = get_db()
        cursor = db.cursor()
        cursor.execute("INSERT INTO crash_tests (make, model, year, safety_rating) VALUES (?, ?, ?, ?)",
                       (request.form['make'], request.form['model'], int(request.form['year']), int(request.form['safety_rating'])))
        db.commit()
        return redirect(url_for('index'))
    return render_template('add.html')

if __name__ == '__main__':
    init_db()
    app.run(debug=True)

### Шаг 3: Создание шаблонов для веб-интерфейса

Создайте папку templates рядом с вашим app.py и добавьте в нее следующие файлы для базового интерфейса.

index.html

html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Crash Test Results</title>
</head>
<body>
    <h1>Crash Test Results</h1>
    <a href="/add">Add New Test</a>
    <ul>
        {% for test in tests %}
            <li>{{ test[1] }} {{ test[2] }}, {{ test[3] }}: Safety Rating {{ test[4] }}</li>
        {% endfor %}
    </ul>
</body>
</html>

add.html

html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Add Crash Test</title>
</head>
<body>
    <h1>Add a New Crash Test Result</h1>
    <form method="post">
        Make: <input type="text" name="make"><br>
        Model: <input type="text" name="model"><br>
        Year: <input type="number" name="year"><br>
        Safety Rating (1-5): <input type="number" name="safety_rating" min="1" max="5"><br>
        <input type="submit" value="Add Test">
    </form>
    <a href="/">Back to List</a>
</body>
</html>

Этот простой пример позволяет добавлять результаты crash-тестов в базу данных и просматривать их через веб-интерфейс. Вы можете расширить функционал, добавив возможность редактирования и удаления записей, а также улучшить визуальное представление и безопасность приложения.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Для создания приложения, которое позволяет выбрать актера и выдает случайные цитаты из его фильмов, мы можем использовать Flask для веб-интерфейса и SQLite для хранения данных о актерах и их цитатах. В этом примере мы создадим простую базу данных с двумя таблицами: одна для актеров и одна для цитат.

### Шаг 1: Создание базы данных

Сначала определим структуру базы данных и создадим её. Ниже приведен код для инициализации базы данных:

import sqlite3

def init_db():
    conn = sqlite3.connect('quotes.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS actors (
                 id INTEGER PRIMARY KEY,
                 name TEXT NOT NULL)''')
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS quotes (
                 id INTEGER PRIMARY KEY,
                 actor_id INTEGER,
                 quote TEXT NOT NULL,
                 FOREIGN KEY (actor_id) REFERENCES actors (id))''')
    conn.commit()
    conn.close()

init_db()

### Шаг 2: Наполнение базы данных

Для демонстрации добавим несколько актеров и цитат вручную. Вы можете добавить больше данных по своему усмотрению.

python
def add_sample_data():
    actors = [('Morgan Freeman',), ('Tom Hanks',)]
    quotes = [
        (1, "Get busy living, or get busy dying."),
        (2, "Life is like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.")
    ]
    conn = sqlite3.connect('quotes.db')
    c = conn.cursor()
    c.executemany('INSERT INTO actors (name) VALUES (?)', actors)
    c.executemany('INSERT INTO quotes (actor_id, quote) VALUES (?, ?)', quotes)
    conn.commit()
    conn.close()

add_sample_data()

### Шаг 3: Создание Flask приложения

Теперь создадим Flask приложение, которое позволит пользователю выбрать актера из списка и покажет случайную цитату из фильмов этого актера.

python
from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
import sqlite3
import random

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    if request.method == 'POST':
        actor_id = request.form.get('actor')
        return redirect(url_for('quote', actor_id=actor_id))
    else:
        conn = sqlite3.connect('quotes.db')
        c = conn.cursor()
        c.execute('SELECT * FROM actors')
        actors = c.fetchall()
        conn.close()
        return render_template('index.html', actors=actors)

@app.route('/quote/<int:actor_id>')
def quote(actor_id):
    conn = sqlite3.connect('quotes.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('SELECT quote FROM quotes WHERE actor_id=? ORDER BY RANDOM() LIMIT 1', (actor_id,))
    quote = c.fetchone()
    conn.close()
    return render_template('quote.html', quote=quote[0] if quote else "No quotes found.")

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

### Шаг 4: Создание шаблонов HTML

Создайте папку templates и внутри нее файлы index.html и quote.html.

index.html

html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Select an Actor</title>
</head>
<body>
    <h1>Select an Actor</h1>
    <form method="post">
        <select name="actor">
            {% for actor in actors %}
            <option value="{{ actor[0] }}">{{ actor[1] }}</option>
            {% endfor %}
        </select>
        <input type="submit" value="Get Quote">
    </form>
</body>
</html>

quote.html

html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Quote</title>
</head>
<body>
    <h1>Quote</h1>
    <p>{{ quote }}</p>
    <a href="/">Choose another actor</a>
</body>
</html>

Этот пример создает базовое приложение, в котором пользователь может выбрать актера из списка и увидеть случайную цитату. Вы может

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте создадим файл app.py, который будет включать добавление актеров и цитат в базу данных, а также функциональность для выбора актера и отображения случайной цитаты. Этот пример предполагает, что у вас уже создана база данных и таблицы в соответствии с предыдущими инструкциями.

### app.py

from flask import Flask, render_template, request, g
import sqlite3

app = Flask(__name__)
DATABASE = 'quotes.db'

def get_db():
    db = getattr(g, '_database', None)
    if db is None:
        db = g._database = sqlite3.connect(DATABASE)
        db.row_factory = sqlite3.Row
    return db

@app.teardown_appcontext
def close_connection(exception):
    db = getattr(g, '_database', None)
    if db is not None:
        db.close()

def init_db():
    with app.app_context():
        db = get_db()
        with open('schema.sql', mode='r') as f:
            db.cursor().executescript(f.read())
        db.commit()

def add_sample_data():
    actors = [('Morgan Freeman',), ('Tom Hanks',)]
    quotes = [
        (1, "Get busy living, or get busy dying."),
        (2, "Life is like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.")
    ]
    db = get_db()
    db.executemany('INSERT INTO actors (name) VALUES (?)', actors)
    db.executemany('INSERT INTO quotes (actor_id, quote) VALUES (?, ?)', quotes)
    db.commit()

@app.route('/')
def index():
    db = get_db()
    actors = db.execute('SELECT * FROM actors').fetchall()
    return render_template('index.html', actors=actors)

@app.route('/quote', methods=['POST'])
def quote():
    actor_id = request.form['actor']
    db = get_db()
    quote = db.execute('SELECT quote FROM quotes WHERE actor_id = ? ORDER BY RANDOM() LIMIT 1', (actor_id,)).fetchone()
    actor_name = db.execute('SELECT name FROM actors WHERE id = ?', (actor_id,)).fetchone()
    return render_template('quote.html', quote=quote['quote'] if quote else "No quotes found.", actor_name=actor_name['name'] if actor_name else "Unknown")

if __name__ == '__main__':
    with app.app_context():
        init_db()  # Инициализация базы данных
        add_sample_data()  # Добавление начальных данных
    app.run(debug=True)

### Шаблоны 👉 в следующем посте

Перед запуском приложения убедитесь, что вы запустили функции init_db() и add_sample_data() хотя бы один раз, чтобы инициализировать базу данных и добавить в нее начальные данные. После инициализации и добавления данных эти вызовы можно закомментировать или удалить, чтобы избежать повторного создания таблиц и добавления тех же данных при каждом запуске приложения.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Шаблоны:

### Шаг 1: Создание файла app.py 👉 смотрите предыдущий пост

### Шаг 2: Создание схемы базы данных в файле schema.sql

Создайте файл schema.sql в той же директории, что и app.py. Этот файл будет содержать SQL-команды для создания таблиц базы данных.

sql
DROP TABLE IF EXISTS actors;
DROP TABLE IF EXISTS quotes;

CREATE TABLE actors (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL
);

CREATE TABLE quotes (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    actor_id INTEGER,
    quote TEXT NOT NULL,
    FOREIGN KEY (actor_id) REFERENCES actors(id)
);

### Шаг 3: Создание шаблонов HTML

Создайте папку templates в той же директории, что и app.py, и добавьте в нее следующие файлы:

index.html

html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Select an Actor</title>
</head>
<body>
    <h1>Select an Actor</h1>
    <form method="post" action="/quote">
        <select name="actor">
            {% for actor in actors %}
            <option value="{{ actor['id'] }}">{{ actor['name'] }}</option>
            {% endfor %}
        </select>
        <input type="submit" value="Get Quote">
    </form>
</body>
</html>

quote.html

html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Quote</title>
</head>
<body>
    <h1>Quote</h1>
    <p>{{ quote }}</p>
    <a href="/">Choose another actor</a>
</body>
</html>

### Запуск программы

Перед первым запуском убедитесь, что вы вызвали init_db() для инициализации базы данных. После первого запуска вы можете закомментировать эту строку, чтобы предотвратить повторное создание таблиц. Если вы хотите добавить в базу данных начальные данные, раскомментируйте add_sample_data()

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Для создания простой системы хранения данных о генеологическом древе на Python с использованием SQLite, мы можем определить базу данных, которая будет содержать таблицы для хранения информации о людях и их отношениях друг с другом. В этом примере я покажу, как создать такую систему, включая начальные данные для демонстрации.

### Шаг 1: Определение структуры базы данных

Для нашей базы данных потребуются минимум две таблицы:
- Persons: для хранения информации о каждом человеке.
- Relationships: для хранения информации об отношениях между людьми (например, родитель-ребенок).

### Шаг 2: Создание и инициализация базы данных

import sqlite3

def init_db():
    conn = sqlite3.connect('genealogy.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('''
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS persons (
            id INTEGER PRIMARY KEY,
            name TEXT NOT NULL,
            birth_year INTEGER,
            death_year INTEGER
        )
    ''')
    c.execute('''
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS relationships (
            person_id INTEGER,
            parent_id INTEGER,
            FOREIGN KEY (person_id) REFERENCES persons (id),
            FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES persons (id)
        )
    ''')
    conn.commit()
    conn.close()

init_db()

### Шаг 3: Добавление примеров данных

python
def add_sample_data():
    conn = sqlite3.connect('genealogy.db')
    c = conn.cursor()
    # Добавление людей
    persons = [
        ('John Doe', 1960, None),
        ('Jane Doe', 1965, None),
        ('Jimmy Doe', 1988, None),
        ('Jenny Doe', 1990, None)
    ]
    c.executemany('INSERT INTO persons (name, birth_year, death_year) VALUES (?, ?, ?)', persons)
    
    # Получение ID добавленных людей
    c.execute("SELECT id FROM persons WHERE name='John Doe'")
    john_id = c.fetchone()[0]
    c.execute("SELECT id FROM persons WHERE name='Jane Doe'")
    jane_id = c.fetchone()[0]
    c.execute("SELECT id FROM persons WHERE name='Jimmy Doe'")
    jimmy_id = c.fetchone()[0]
    c.execute("SELECT id FROM persons WHERE name='Jenny Doe'")
    jenny_id = c.fetchone()[0]
    
    # Добавление отношений
    relationships = [
        (jimmy_id, john_id),
        (jimmy_id, jane_id),
        (jenny_id, john_id),
        (jenny_id, jane_id)
    ]
    c.executemany('INSERT INTO relationships (person_id, parent_id) VALUES (?, ?)', relationships)
    
    conn.commit()
    conn.close()

add_sample_data()

### Шаг 4: Функции для работы с базой данных

python
def get_person_by_name(name):
    conn = sqlite3.connect('genealogy.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('SELECT * FROM persons WHERE name=?', (name,))
    person = c.fetchone()
    conn.close()
    return person

def get_parents_of_person(person_id):
    conn = sqlite3.connect('genealogy.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('SELECT parent_id FROM relationships WHERE person_id=?', (person_id,))
    parent_ids = c.fetchall()
    parents = []
    for parent_id in parent_ids:
        c.execute('SELECT * FROM persons WHERE id=?', (parent_id[0],))
        parents.append(c.fetchone())
    conn.close()
    return parents

# Пример использования
person = get_person_by_name('Jimmy Doe')
if person:
    print(f"Person: {person[1]}, Born: {person[2]}")
    parents = get_parents_of_person(person[0])
    for parent in parents:
        print(f"Parent: {parent[1]}, Born: {parent[2]}")

Этот простой пример демонстрирует, как можно создать и использовать базу данных для хранения и запроса информации о генеологическом древе. Вы можете расширить этот пример, добавив больше деталей о каждом человеке (например, место рождения

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте создадим простой пример кода на Python, который анализирует данные о погоде с использованием библиотеки pandas для обработки данных и matplotlib для визуализации результатов. В этом примере мы будем работать с набором данных о погоде, который содержит информацию о температуре, осадках и ветре за определенный период времени. Мы выполним базовый анализ данных и построим график средней температуры по месяцам.

### Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Если у вас еще не установлены pandas и matplotlib, вы можете установить их с помощью pip:

bash
pip install pandas matplotlib

### Шаг 2: Создание и анализ данных

Предположим, у нас есть набор данных о погоде в формате CSV с колонками: Date, Temperature, Precipitation, и WindSpeed. В этом примере мы сгенерируем простой набор данных прямо в коде.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Генерация примера данных
data = {
    'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='D'),
    'Temperature': pd.np.random.normal(20, 5, 365),  # Средняя температура 20, стандартное отклонение 5
    'Precipitation': pd.np.random.randint(0, 20, 365),  # Осадки в мм
    'WindSpeed': pd.np.random.randint(0, 15, 365)  # Скорость ветра в км/ч
}

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Установка Date как индекса DataFrame
df.set_index('Date', inplace=True)

# Анализ данных: Средняя температура по месяцам
monthly_temp = df['Temperature'].resample('M').mean()

# Визуализация
monthly_temp.plot(kind='bar', color='skyblue')
plt.title('Средняя месячная температура')
plt.xlabel('Месяц')
plt.ylabel('Температура, °C')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

### Обратите внимание

В коде выше используется метод resample('M').mean() для группировки данных по месяцам и расчета средней температуры в каждом месяце. Затем мы используем matplotlib для построения столбчатой диаграммы, которая показывает среднюю температуру по месяцам.

### Важно

В коде использовалось pd.np.random, однако начиная с версий Pandas, где pd.np является устаревшим, рекомендуется использовать напрямую numpy для генерации случайных чисел:

import numpy as np

# Используйте np.random.normal и np.random.randint вместо pd.np

Этот пример иллюстрирует, как можно использовать Python и его библиотеки для анализа и визуализации данных. Вы можете адаптировать этот код для работы с реальными наборами данных и выполнения более сложного анализа данных в зависимости от ваших нужд.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте создадим простой пример скрипта на Python, который использует библиотеку requests для отправки HTTP-запросов и BeautifulSoup из bs4 для парсинга HTML-страниц. Этот скрипт будет получать заголовки новостей с веб-сайта новостей и выводить их. Это простой пример веб-скрейпинга.

### Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Если у вас еще не установлены requests и beautifulsoup4, вы можете установить их с помощью pip:

bash
pip install requests beautifulsoup4

### Шаг 2: Написание скрипта для веб-скрейпинга

В этом примере мы будем извлекать заголовки с главной страницы Python.org и выводить их.

python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# URL, который мы будем скрейпить
url = 'https://python.org/'

# Отправка HTTP-запроса GET к URL
response = requests.get(url)

# Проверка успешного ответа
if response.status_code == 200:
    # Создание объекта BeautifulSoup для парсинга HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # Поиск всех элементов <a> внутри блока с id 'top'
    headlines = soup.find(id='top').find_all('a')
    
    # Вывод текста каждой найденной ссылки
    for headline in headlines:
        print(headline.text.strip())
else:
    print('Не удалось получить содержимое страницы')

### Обратите внимание

- Этот код использует requests для получения HTML-кода страницы https://python.org/.
- BeautifulSoup используется для парсинга полученного HTML и извлечения нужной информации. В этом случае мы ищем все ссылки (<a>) в блоке с ID top.
- В реальных задачах веб-скрейпинга важно учитывать политику использования сайта в отношении автоматизированного доступа к его содержимому. Всегда проверяйте файл robots.txt на сайте и уважайте его указания.

Этот пример демонстрирует базовый принцип веб-скрейпинга: получение страницы, анализ её структуры и извлечение нужных данных. Вы можете адаптировать этот подход для различных задач, связанных с сбором информации с веб-страниц.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте создадим пример Python скрипта, который использует библиотеку nltk (Natural Language Toolkit) для анализа текста и определения частоты слов. Этот скрипт будет полезен для выполнения базового анализа текстовых данных, например, для выявления наиболее часто встречающихся слов в тексте.

### Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Если у вас еще не установлен nltk, вы можете установить его с помощью pip:

bash
pip install nltk

После установки вам, возможно, потребуется загрузить некоторые ресурсы NLTK, такие как токенизаторы и списки стоп-слов. Это можно сделать с помощью NLTK Downloader.

### Шаг 2: Написание скрипта для анализа текста

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from collections import Counter

# Загрузка необходимых ресурсов NLTK
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

# Пример текста для анализа
text = """Natural language processing (NLP) is a field of computer science, artificial intelligence, 
and linguistics concerned with the interactions between computers and human (natural) languages. 
As such, NLP is related to the area of human-computer interaction. Many challenges in NLP involve 
natural language understanding, that is, enabling computers to derive meaning from human or natural language input."""

# Токенизация текста
tokens = word_tokenize(text)

# Приведение к нижнему регистру и удаление пунктуации и стоп-слов
words = [word.lower() for word in tokens if word.isalpha()]
filtered_words = [word for word in words if not word in stopwords.words('english')]

# Подсчет частоты слов
word_counts = Counter(filtered_words)

# Вывод 10 наиболее часто встречающихся слов
most_common_words = word_counts.most_common(10)
print("Наиболее часто встречающиеся слова:")
for word, count in most_common_words:
    print(f"{word}: {count}")

### Обратите внимание

- Скрипт использует nltk для токенизации текста, что является процессом разбиения текста на слова или фразы.
- Затем текст фильтруется для удаления стоп-слов (слов, которые встречаются слишком часто, чтобы быть полезными для анализа, например, "the", "is", "in") и пунктуации.
- После фильтрации используется Counter из модуля collections для подсчета частоты встречаемости каждого слова в тексте.
- В конце скрипт выводит 10 наиболее часто встречающихся слов в тексте.

Этот пример демонстрирует, как можно использовать Python и библиотеку NLTK для выполнения базового анализа текста. Вы можете адаптировать этот скрипт для более сложных задач анализа текста, таких как сентимент-анализ, классификация текста или извлечение информации.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте создадим пример скрипта на Python, который использует библиотеку scikit-learn для машинного обучения, чтобы предсказать, будет ли определенный пассажир выживать на Титанике, основываясь на данных из знаменитого набора данных о пассажирах Титаника. Мы будем использовать модель логистической регрессии для этой задачи классификации.

### Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Если у вас еще не установлены scikit-learn, pandas и numpy, вы можете установить их с помощью pip:

bash
pip install numpy pandas scikit-learn

### Шаг 2: Подготовка данных

В этом примере мы используем упрощенную версию набора данных о пассажирах Титаника. Предположим, что у нас есть DataFrame df, который содержит следующие колонки: Survived (целевая переменная, 1 если пассажир выжил, 0 если нет), Pclass (класс билета), Sex (пол), и Age (возраст).

### Шаг 3: Написание скрипта

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загрузка данных (пример, предполагается, что df уже загружен)
data = {
    'Survived': [0, 1, 1, 1, 0, 0],
    'Pclass': [3, 1, 3, 1, 3, 3],
    'Sex': ['male', 'female', 'female', 'female', 'male', 'male'],
    'Age': [22, 38, 26, 35, 35, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразование категориальных переменных в числовые
le = LabelEncoder()
df['Sex'] = le.fit_transform(df['Sex'])

# Разделение данных на признаки (X) и целевую переменную (y)
X = df.drop('Survived', axis=1)
y = df['Survived']

# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Создание и обучение модели логистической регрессии
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Предсказание на тестовых данных
predictions = model.predict(X_test)

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

### Обратите внимание

- В этом примере мы используем очень упрощенные данные и не учитываем многие важные аспекты предобработки данных (например, заполнение пропущенных значений в Age).
- В реальных задачах машинного обучения важно тщательно подготовить данные, возможно, применить более сложные методы для обработки категориальных переменных (например, one-hot encoding вместо LabelEncoding) и выбрать подходящую модель после сравнения нескольких кандидатов.

Этот пример демонстрирует базовое использование scikit-learn для создания и оценки модели машинного обучения. Вы можете использовать этот подход как отправную точку для более сложных проектов в области машинного обучения.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖