​​Мы уже рассмотрели алгоритм Дейкстры, но оина не является самым оптимальным алгоритмом.
И так...
Реализация алгоритма A*
Поиск по графам — это семейство схожих алгоритмов. Существует множество вариаций алгоритов и их реализаций. Относитесь к коду этой статьи как к отправной точке, а не окончательной версии алгоритма, подходящей ко всем ситуациям.
Статья с разбором.

Oбсудить пост можно в нашем чате.

​​Мотивационный пост или Крутые проекты сделанны с нуля на python.

Canto − RSS-демон и Canto Curses клиент

Deluge − популярный, легкий, кросс-платформенный клиент BitTorrent

gPodder − простой медиа-агрегатор и проигрыватель подкастов

Pi-Hole − приложение для блокировки интернет-трекинга

Planet − агрегатор каналов RSS и Atom, предназначенный для сбора сообщений из блогов и отображения их на одной странице

Qute Browser − vim-looked бразуер на PyQt5

Tribler − конфиденциальный клиент BitTorrent с поддержкой P2P-контента

Алгебраические типы данных и Python

Возможно, кто-то из читателей, увидев заголовок этой статьи, подумает что-нибудь вроде:
"Что?! Алгебраические типы данных?! Это же что-то из мира функциональных языков программирования. Python?! Ну нет... Где Python со своей динамической утиной типизацией, а где типы данных, и уж тем более алгебраические..."
[ Статья ]

Как принимать платежи в Telegram | API Yoomoney Python
[ Статья ]
--------
Обсудить пост или просто пообщаться можем в нашем чате.

Python2 vs Python3: различия синтаксиса
[ Статья ]
--------
Обсудить проект или просто пообщаться можем в нашем чате.

​​Простая нейронная сеть в 9 строк кода на Python

Из статьи вы узнаете, как написать свою простую нейросеть на python с нуля, не используя никаких библиотек для нейросетей. Если у вас еще нет своей нейронной сети.
[ Статья ]

Всё о работе с cookie в Python — класс http.cookies

Модуль http.cookies реализует парсер для cookie, по большей части совместимый с RFC 2109 — документом со стандартами работы с cookie и смежными вещами.
Статья

#cookies #web

💎Сокрытые драгоценности Python💎

[ Статья ]

Объединяя C++ и Python. Тонкости Boost.Python.
Симбиоз Python и C++ активно используется для реализаций чатботов, эта смесь быстроты и динамичности создаёт по настоячщему комфортные условия для разработчиков и юзеров.
Как их интегрировать в один проект читайте в статье.
[ Статья ]
Oбсудить пост и просто пообщаться можно в нашем чате.

✊🏻✌🏻🤚🏻Проект для новичков и не только - Камень ножницы бумага

Ваша первая игра в Python: камень, ножницы, бумага.
Я предполагаю, что вы изучаете Python, потому что хотите писать интерактивные программы, например видеоигры. Что ж, сегодня твой счастливый день. Вы собираетесь запрограммировать свою первую игру на Python.

https://telegra.ph/Kamen-nozhnicy-bumaga-03-24

обсудить проект и просто пообщаться можно в нашем чате.

​​📄Модули🐍

Программы на Python содержат тысячи, десятки тысяч и сотни тысяч строк кода (есть проекты с миллионами). В таких условиях одним файлом с кодом не обойдёшься — его нужно разбивать на части. Для получения доступа к коду, который находится в других файлах, в Python реализован механизм модулей.

Модули и импортирование
Итак, файл с кодом на Python называется модулем. Имя модуля соответствует имени файла, поэтому файлы в Python принято называть в стиле "snakecase" (отметьте иронию: Python — питон — змея — snake — snakecase). Одни модули могут использовать содержимое других, если импортируют эти другие модули с помощью инструкции import.
Строго говоря, в Python импортировать модули можно несколькими способами:
импортировать сам модуль
импортировать отдельные определения из модуля
импортировать всё содержимое модуля сразу
Импортирование модуля
Рассмотрим применение первого способа — импортирование модуля целиком. Главное удобство упоминания модуля по имени: глядя на код, мы сразу видим, что используемая переменная или вызываемая функция — это часть конкретного модуля.
Синтаксис импорта: import <имя_модуля (без суффикса ".py")>
Всё просто: после ключевого слова import указываем имя модуля (файла). Но при этом суффикс .py в имени надо опустить. То есть, к примеру, для модуля с именем my_module.py в инструкции импорта достаточно прописать my_module, а полный вид инструкции будет таким: import my_module.
В модуле (файле) с именем greeting.py определим функцию say_hi и переменную name:
# file: greeting.py
def say_hi():
print('Hi!')

name = 'Bob'
А в модуле с именем main.py сделаем импорт содержимого модуля greeting.py:
# file: main.py
import greeting # заметьте, расширение ".py" не указывается!

print(greeting.name) # => Bob
greeting.say_hi() # => Hi!
Импортирование модуля в таком виде делает модуль доступным по имени — в данном случае это greeting. К содержимому же модуля можно обратиться, как говорят, "через точку". Причём можно как получать доступ к переменным (greeting.name), так и вызывать функции модуля (greeting.say_hi()).
Импортирование отдельных определений
Синтаксис импорта: from <имя_модуля (без суффикса ".py")> import <список определений>.
Иногда из всего модуля нужна пара функций или переменных, а имя модуля слишком длинное, чтобы писать его каждый раз. Здесь нам может пригодиться следующий вариант использования инструкции import:
# file: main.py
from greeting import say_hi, name
print(name) # используем переменную
say_hi() # вызываем функцию
Здесь после ключевого слова from указано имя модуля, а затем после ключевого слова import — имена определений из этого модуля, которые мы в дальнейшем хотим использовать напрямую (а не "через точку").
В следующем уроке мы рассмотрим третий вариант импортирования модуля ("импорт всего содержимого") и в целом немного углубим наши познания в этой теме.

​​📄Топ проектов которые украсят и добавят ценности в ваше портфолио python-разработчика.🚀

1. Aгрегатор контента - Агрегатор контента - это физическое лицо или организация, которые собирают веб-контент (и / или иногда приложения) из различных онлайн-источников для повторного использования или перепродажи. Есть два типа агрегаторов контента: (1) те, которые просто собирают материалы из различных источников для своих веб-сайтов, и (2) те, которые собирают и распространяют контент в соответствии с потребностями своих клиентов.

2. Сокращатель URL - Сокращение URL-адресов - это метод во всемирной паутине, в котором унифицированный указатель ресурса (URL) может быть существенно короче и по-прежнему направлен на требуемую страницу. Это достигается с помощью перенаправления, которое ведет на веб-страницу с длинным URL-адресом.

3. Решатель Судоку - Стандартный судоку содержит 81 ячейку в сетке 9 × 9 и 9 прямоугольников, каждое из которых является пересечением первых, средних или последних 3 строк, а также первых, средних или последних 3 столбцов.
Существует несколько компьютерных алгоритмов, которые решают большинство головоломок 9 × 9 (n = 9) за доли секунды, но комбинаторный взрыв происходит при увеличении n, ограничивая свойства судоку, которые можно построить, проанализировать и решить как n увеличивается.

4. Приложение для уведомлений на рабочем столе - Уведомление на рабочем столе - это простое приложение, которое выдает уведомление в форме всплывающего сообщения на рабочем столе.

5. Файловый менеджер - компьютерная программа, предоставляющая интерфейс пользователя для работы с файловой системой и файлами. Файловый менеджер позволяет выполнять наиболее частые операции удаления над файлами - создание, открытие / воспроизведение / просмотр, редактирование, изменение, переименование, копирование, изменение атрибутов и свойств, файлов и назначение прав.

⚠️Именно проекты таких типов работодатели ценят в портфолио разработчиков, а наличие этих проектов в списке реализованных, даст вам весомые преимущества перед другими кандидатами.

🐍Методы list в Python💻

Во время собеседования на вакансию
python-разработчика очень часто звучат вопросы про списки и их методы.
Мы собрали для вас эти методы в одной статье.
А прочитав эту статью до конца, вы будете знать как удовлетворительно отеветить на этот вопрос.

1. append() - добавляет элемент в конец списка.

2. clear() - удаляет все элементы из списка

3. copy() - делает поверхностную копию списка

4. count() - считает, сколько раз в списке встречается переданный аргумент.

5. extend() - добавляет в конец списка итерируемую последовательность.

6. index() - возвращает индекс указанного элемента. Если таких элементов несколько, вернет индекс только первого. Если таких элементов нет,генерируется исключение. Вторым и третьим аргументом можно указать срез для поиска.

7. insert() - вставляет элемент перед указанным индексом. Сначала передается индекс, затем элемент.

8. pop() - удаляет элемент по указанному индексу и возвращает его. Если индекс не указан, то удаляет и возвращает последний элемент. Метод генерирует исключения, если список пуст или указан индекс за пределами диапазона.

9. remove() - удаляет первый объект из списка, значение которого равно аргументу. Если такого элемента нет, то возникает ошибка.

10. reverse() - переворачивает список на месте.

11. sort() - сортировка списка на месте (список изменяется, а не возвращается новый).

Подробнее про эти методы в примерах🚀

💡Лайфхаки и памятки для питонистов!

👉Вывести в консоль 2 или более списков одновременно.
>>>list1 = [1, 3, 5, 7]
>>>list2 = [2, 4, 6, 8]
>>>for a, b in zip(list1, list2):
...print (a, b)
Output:
>>>1 2
>>>3 4
>>>5 6
>>>7 8

👉Превратить строку в список.
>>>formatted_list = list(map(int, input().split()))
>>>print (formatted_list)
Output:
>>>[1, 2, 3]

👉Превратить список списков в один список.
>>>import itertools
>>>list1 = [[1,2], [3,4], [5,6]]
>>>lst = list(itertools.chain.from_iterable(list1))
Output:
>>>[1, 2, 3, 4, 5, 6]

👉Раздробить список в группы.
>>>list1 = ['Sun', 'Flowers', 'Peoples', 'Animals', 'Day', 'Night']
>>>partition = list(zip(*[iter(list1)] * 2))
>>>print(partition)
Output:
>>>[('Sun', 'Flowers'), ('Peoples', 'Animals'), ('Day', 'Night')]

Python packages

Предположим, вы разрабатываете большое приложение, которое включает в себя множество модулей. Очевидно, что складывать всё в одну папку не просто неудобно, а в некоторых случаях даже нерационально. Создадим для примера модуль main.py и рядом с ним пакет с модулями (папку с файлами) примерно в таком виде:

├── main.py
└── package
  ├── __init__.py
  ├── module1.py
  └── module2.py

Модуль __init__.py нужен для инициализации пакета, а также он вызывается при импорте пакета или модулей из него. Тем не менее, __init__.py может был пустым, достаточно его присутствия. Простыми словами, такой модуль нужен для того, работать с папкой как с Python-пакетом.

В main.py мы уже можем импортировать пакет и модули примерно такими способами:

import package
from package import module1
import package.module2 as m2

Предположим, что у нас есть уже какие-то функции в module1.py и module2.py. Теперь давайте напишем кое-что в __init__.py для примера:

from .module1 import function1
from . import module2 as m2

variable = 'hello from __init__.py'

Точка указывает на то, что мы импортируем модули из этого же пакета, а не откуда-то еще. Если указать без точки или просто import module2, то возникнет исключение.

Теперь в main.py мы можем выполнить следующие команды:

from package import function1
from package import m2
from package import variable

Возможности пакетов и модулей в Python этим не ограничиваются, но для вступления и ознакомления этой информации должно хватить.

​​🔥Must-Have Библиотеки для python разработчика.

👉PyGame - pygame - это бесплатная кросс-платформенная библиотека с открытым исходным кодом для разработки мультимедийных приложений, таких как видеоигры, с использованием Python.

👉Random - Этот модуль реализует генераторы псевдослучайных чисел для различных распределений.

👉Numpy - Фундаментальный пакет для научных вычислений с Python

👉OS - этот модуль обеспечивает переносимый способ использования функций, зависящих от операционной системы.

👉Collections - Этот модуль реализует специализированные типы данных контейнеров, предоставляя альтернативы встроенным контейнерам общего назначения Python.

👉SubProcess - Модуль подпроцесса позволяет создавать новые процессы, подключаться к их каналам ввода / вывода / ошибок и получать их коды возврата. Этот модуль предназначен для замены нескольких старых модулей и функций:

👉Functools - Модуль functools предназначен для функций высшего порядка: функций, которые действуют или возвращают другие функции. В общем, любой вызываемый объект может рассматриваться как функция для целей этого модуля.

👉Itertools - Этот модуль реализует ряд строительных блоков итератора, вдохновленных конструкциями из APL, Haskell и SML. Каждый был переработан в форме, подходящей для Python.

​​📌Функция sum() в python3
Как бы вы решили задачу получения суммы элементов
списка без обхода элементов в цикле?

Это можно сделать с помощью стандартной функции sum():

Cинтакс функции sum().
sum(iterable, start)

Параметры sum():
iterable - итерируемые типы (list , dict , tuple, и.т.д.)
start - (необезательно) - значение этого параметра прибавляется к уже готовой сумме элементов iterable.По умолчанию значение этого парметра 0.

Возвращаемое значение из sum():
sum() возвращает сумму start и элементов iterable.

Пример:
numbers = [1,5,5]
#парметр start передается со значением по умолчанию(0).
numbers_sum = sum (numbers);
print (numbers_sum)
# парметр start передается со значением 7.
numbers_sum = sum (numbers, 7)
print (numbers_sum)

✅Результат:
11
18

🔴Примечания:

Если вам нужно использовать sum() с floating-point элементами iterable с правильной точностью после запятой , до использования
sum(iterable , start) , нужно вместе c import math добавить следующую строку. math.fsum(iterable).

Если вам нужно соединить(concatenate) элементы iterable (элементы должны быть string), тогда вы можете использовать метод join()

Пример:
myTuple = ("Python", "Lounge", "is", "the","best")
x = " ".join(myTuple)
print (x)

✅Результат:
Python Lounge is the best

​​📌ДИНАМИЧЕСКИЕ АТТРИБУТЫ ДЛЯ ОБЪЕКТОВ

Есть возможность контролировать способы получения аттрибутов из объекта , с помощью магического метода __getattr__.

Когда мы вызваем что-то вроде <myobject>.<myattribute>,Python будет искать <myattribute> в библиотеке объекта, вызвав __getattribute__
в нём.
Если ничего не найдено , то объект не имеет аттрибут с именем которую мы ищем, тогда extra метод __getattr__ вызывается , получая имя аттрибута (myattribute) как параметр.
Получая это значение мы можем котролировать значения которые будут возвращены к нашим объектам.
Мы даже можем создать новый аттрибут и вернуть объекту "ненайденный аттрибут".

✅Ниже показано определение метода __getattr__ .

class DynamicAttributes:
def __init__(self, attribute):
self.attribute = attribute
def __getattr__(self, attr):
if attr.startswith("fallback_"):
name = attr.replace("fallback_", "")
return f"[fallback resolved] {name}"
raise AttributeError(f"{self.__class__.__name__} has no attribute {attr}")

Примечание:
🔴Будьте осторожны при реализации такого динамического метода, как __getattr__,
и используйте его с осторожностью. При реализации __getattr__,
поднять AttributeError.

Паттерн проектирования Singleton

Одиночка или же синглтон – это паттерн проектирования, описывающий объект, у которого имеется один единственный экземпляр.

Итак, нам требуется такой класс, который будет при вызове возвращать один и тот же экземпляр, поэтому нам придется переопределить магический метод new.

new__(cls, *args, **kwargs) –– вызывается для создания экземпляра класса, перед вызовом __init. На вход первым аргументом метод принимает сам класс, а возвращать должен уже экземпляр (даже можно экземпляр и другого класса).

class Singleton:
instance = None

def __new__(cls):
if cls.instance is None:
cls.instance = super().__new__(cls)

return cls.instance

Здесь мы проверяем, есть ли значение у атрибута instance. Если нет, то присваиваем атрибуту экземпляр этого же класса. А если уже экземпляр создан, то просто его возвращаем.

То есть при вызове конструктора класса Singleton, будет возвращаться один и тот же объект из памяти.

a = Singleton()
b = Singleton()

Создали два экземпляра, теперь убедимся, что они содержат одинаковый объект.

print(a is b) # True

Статья рекомендуется всем тем, кто проводит много времени сидя на компьютером, да и не только, потому что поддерживать своё состояние необходимо всем

Здоровье программиста