About Python [ru]
6.34K subscribers
319 photos
1 video
1.69K links
Все о Python: алгоритмы, паттерны проектирования, задачи, нейронные сети

Канал на бирже - https://telega.in/c/python_tesst

По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Download Telegram
ИИ в кино — это уже реальность. На примере Wink AI Challenge показываем, как ML-инженер может превратить фильм в набор данных и помочь продюсерам:
🔸 Анализировать сценарий с помощью NER и NLP.
🔸 Генерировать раскадровки на базе text-to-image и text-to-video.
🔸 Прогнозировать возрастной рейтинг фильма по описанию сцен и готовым кадрам.

Эти задачи предстоит решать на Wink AI Challenge — хакатоне на стыке кино и ИИ. Регистрация открыта до 31 октября.

Если вас пугает слово «превизуализация», вы не знаете, чем отличаются форматы сценариев и как рассчитывается возрастной рейтинг, статья поможет разобраться. Внутри — реальные примеры из культовых фильмов и рекомендации по использованию моделей CLIP, Wan-AI, Qwen3-Omni и множества других.

В статье есть всё, чтобы быстро погрузиться в тему и подобрать рабочие инструменты: https://cnrlink.com/winkaboutpyblogarticle
👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает список всех её подстрок. Подстрока — это непрерывная последовательность символов, содержащаяся в строке.

➡️ Пример:

"abc"
['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']


Решение задачи ⬇️

def generate_substrings(s):
substrings = []
for i in range(len(s)):
for j in range(i + 1, len(s) + 1):
substrings.append(s[i:j])
return substrings

# Пример использования:
input_string = "abc"
result = generate_substrings(input_string)
print(result) # Ожидаемый результат: ['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading

Статья посвящена новому free-threaded режиму в CPython 3.13, который открывает возможности параллельного выполнения потоков. Рассматриваются особенности его использования и влияние на производительность.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
👩‍💻 Что такое list comprehension в Python и как он работает?

List comprehension — это лаконичный способ создания списков в Python. С его помощью можно быстро преобразовать или отфильтровать элементы из другого итерируемого объекта, написав компактный и читаемый код.

➡️ Пример:

# Создание списка квадратов чисел от 0 до 9
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Фильтрация чётных чисел
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens) # [0, 2, 4, 6, 8]


🗣️ List comprehension позволяет комбинировать создание и обработку списков в одну строку, что делает код более компактным и удобным для чтения. Однако его стоит использовать разумно, чтобы не усложнять логику.


🖥 Подробнее тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Python + Pygame = Amazing Frogs: создаем крутую головоломку

Готов создать игру, от которой не оторвешься? Давай вместе сделаем Amazing Frogs – убийцу Тетриса на Python! Тут тебе и падающие блоки, и взрывающиеся цвета, и хитрая механика. Запасайся кофе, открывай IDE, и поехали превращать код в игровое безумие!

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Задачка по Python

Напишите скрипт, который проверяет, существует ли указанный файл, и выводит сообщение Файл найден или Файл не найден.

➡️ Пример:

python check_file.py example.txt
Файл найден


Решение задачи ⬇️

import os
import sys

if len(sys.argv) < 2:
print("Использование: python check_file.py <file_path>")
sys.exit(1)

file_path = sys.argv[1]

if os.path.isfile(file_path):
print("Файл найден")
else:
print("Файл не найден")
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Кроссплатформенные приложения на Python с Flet и FastAPI: Полное руководство по разработке

Статья демонстрирует, как с помощью Python и библиотек Flet и FastAPI создавать кроссплатформенные приложения. Рассматриваются подходы к разработке веб, мобильных и десктопных решений без необходимости изучать другие языки.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy

Статья показывает, как создавать кастомные токенизаторы в SpaCy для специфических задач: от разбивки текста по уникальным правилам до обработки экзотических языков программирования. Практические примеры включены.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🕵️‍♂️ Когда твоя работа зависит от Василия

Задача вроде простая, но всё стопорится, потому что «это знает только Василий, он тут со времён динозавров». Никакой документации, только магия в его голове. В итоге — пока он не ответит, ты зависаешь, а проект буксует. Звучит знакомо?

⚙️ Если так, пора разорвать этот порочный круг. Вместо бесконечных вопросов начни собирать всё в одну базу знаний — хоть в Notion, хоть на салфетках. Предложи команде попробовать парное программирование: пока Василий творит чудеса, ты уже разбираешься, как эти фокусы повторить.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных

Статья делится 7 продвинутыми приёмами работы с pandas для оптимизации задач анализа данных. Рассматриваются, например, итерации по группам с df.groupby().iter() и другие способы упростить повторяющиеся операции.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны?

Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету.

➡️ Пример:

# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
yield a
a, b = b, a + b

# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
print(num)

# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3


🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.


🖥 Подробнее тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM