NeuroCatalog | Каталог Нейросетей Нейросети | Midjourney | Промты | AI | Prompts | OpenAi | ChatGPT | Искусственный Интеллект

Когда вы пишете декоратор в Python, почти всегда стоит использовать .wraps.def atomic(func): .wraps(func) def wrapper(): print('BEGIN') func() print('COMMIT') return wrapperОн обновляет обёртку wrapper, чтобы она выглядела как оригинальная функция func. Декоратор копирует атрибуты __name__, __module__ и __doc__ из функции func в её обёртку.Это может быть полезно при генерации документации с помощью pydoc, написании тестов с doctest, или при использовании инструментов для интроспекции. Однако стоит помнить, что в трассировке стека всё ещё будет отображаться оригинальное имя функции, поскольку оно хранится в wrapper.__code__.co_name.👉

💡Шпаргалка: API OpenAI в PythonНебольшая шпаргалка поможет быстро начать работу с API OpenAI. В ней показано:▪️как добавить API-ключ и посмотреть доступные модели,▪️как генерировать текст с помощью GPT,▪️как работать с эмбеддингами,▪️как конвертировать речь в текст,▪️как создавать изображения с помощью DALL-E.👉💡Шпаргалка: API OpenAI в PythonНебольшая шпаргалка поможет быстро начать работу с API OpenAI. В ней показано:▪️как добавить API-ключ и посмотреть доступные модели,▪️как генерировать текст с помощью GPT,▪️как работать с эмбеддингами,▪️как конвертировать речь в текст,▪️как создавать изображения с помощью DALL-E.👉

Создание ботов на Python с использованием aiogramСоздание Telegram ботов на AIOGRAM 3.4 Фильтры и работа с сообщениями на AIOGRAM 3.4 Роутеры и структура Telegram бота на AIOGRAM 3.4 Клавиатура в Телеграм Ботах - Inline Reply и Builder на AIOGRAM 3.4 CallbackQuery на AIOGRAM 3.4FSM Context - машина состояний на AIOGRAM 3.4 Middleware на AIOGRAM 3.4 Телеграм Бот на Python с нуля! | Telegram Bot на Aiogram для начинающихБаза Данных и Выгрузка на Сервер Телеграм Бота на Python - Aiogram 3PostgreSQL + Скрытие Токена в .env - Aiogram 3ДЕПЛОЙ БОТА НА СЕРВЕР | AIOGRAM 3To Do БОТ на Python для ТЕЛЕГРАМ | AIOGRAM EASY BOT #1источник👉Создание ботов на Python с использованием aiogramСоздание Telegram ботов на AIOGRAM 3.4 Фильтры и работа с сообщениями на AIOGRAM 3.4 Роутеры и структура Telegram бота на AIOGRAM 3.4 Клавиатура в Телеграм Ботах - Inline Reply и Builder на AIOGRAM 3.4 CallbackQuery на AIOGRAM 3.4FSM Context - машина состояний на AIOGRAM 3.4 Middleware на AIOGRAM 3.4 Телеграм Бот на Python с нуля! | Telegram Bot на Aiogram для начинающихБаза Данных и Выгрузка на Сервер Телеграм Бота на Python - Aiogram 3PostgreSQL + Скрытие Токена в .env - Aiogram 3ДЕПЛОЙ БОТА НА СЕРВЕР | AIOGRAM 3To Do БОТ на Python для ТЕЛЕГРАМ | AIOGRAM EASY BOT #1источник👉

Обзор библиотеки RxPYСегодня поговорим о хорошей библиотеке для управления потоками данных в Python – RxPY — реализации Reactive Extensions для нашего любимого языка. В версии 4.0.4 эта библиотека получила ряд улучшений, и сегодня мы разберем её основной функционал.Основы RxPYRxPY — это библиотека, реализующая принципы функционального реактивного программирования в Python. Она позволяет создавать и управлять асинхронными потоками данных, объединяя их, фильтруя и трансформируя с помощью цепочек операторов. Основные компоненты RxPY:Observable: источник данных, который может выдавать события.Observer: подписчик, который реагирует на события от Observable.Операторы: функции, позволяющие трансформировать, фильтровать и комбинировать Observable.https://habr.com/ru/companies/otus/articles/849810/👉

Что такое контекстный менеджер в Python?Контекстный менеджер в Python — это специальный тип объекта, который определяет методы enter() и exit() и используется с инструкцией with. Эти объекты часто применяются в операциях, которые требуют установки и освобождения ресурсов. Частый сценарий — это работа с файлом:with open('file.txt', 'r') as file: data = file.read()Здесь контекстный менеджер гарантирует, что файл будет корректно закрыт после завершения блока with, даже если при чтении файла возникнет исключение.Вот как можно написать простой контекстный менеджер самостоятельно:import time class Timer: def __enter__(self): self.start = time.time() def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): self.end = time.time() print(f'Время выполнения: {self.end - self.start:.2f} секунд') with Timer(): # код, время выполнения которого нужно измерить time.sleep(2)👉

Вредные советы python разработчикуl=[['a', 'b', 'c'], ['1', '2'], ['#']]sum(l, [])В Python можно выпрямить вложенные списки с помощью... функции sum(). Вот код (выполнять, пока никто не видит):Дело в том, что sum() принимает первым аргументом итерируемый объект, а вторым — значение, с которого начинается операция. По умолчанию это 0, но если указать пустой список [], то sum() начнёт с него. Затем sum() последовательно применяет операцию сложения к элементам первого аргумента, начиная со значения второго аргумента. В случае списков это означает конкатенацию.👉

Функция enumerateЭта встроенная функция снабжает циклы счётчиком. Возвращает генераторный объект, который имеет метод, вызываемый встроенной функцией next: на каждом проходе цикла возвращает кортеж {индекс, значение}. Цикл for проходит по этим кортежам автоматически, что позволяет распаковывать их значения с помощью присваивания кортежей почти так, как в zip.S = "stroka"example = enumerate(S)next(example) # -> (0, 's')Пример использования:shopping_list = ['яблоки', 'бананы', 'апельсины', 'хлеб']for index, item in enumerate(shopping_list, start=1): print(f"Пункт {index}: {item}")👉

Python предоставляет мощную библиотеку для работы с датой и временем: datetime. Интересный момент заключается в том, что объекты datetime имеют специальный интерфейс для поддержки часовых поясов (а именно атрибут tzinfo), но этот модуль поддерживает интерфейс лишь частично, оставляя остальную часть задачи другим модулям.Наиболее популярный модуль для этой задачи — pytz. Однако сложность в том, что pytz не полностью соответствует интерфейсу tzinfo. Документация pytz указывает на это одной из первых строк: «Эта библиотека отличается от документированного API Python для реализаций tzinfo».Нельзя использовать объекты часовых поясов pytz в качестве атрибута tzinfo. Если попытаться это сделать, можно получить абсолютно неожиданные результаты.In : paris = pytz.timezone('Europe/Paris')In : str(datetime(2017, 1, 1, tzinfo=paris))Out: '2017-01-01 00:00:00+00:09'Посмотрите на этот смещение +00:09. Правильное использование pytz выглядит следующим образом:In : str(paris.localize(datetime(2017, 1, 1)))Out: '2017-01-01 00:00:00+01:00'Кроме того, после любых арифметических операций вам следует нормализовать объект datetime на случай изменения смещения (например, на границе периода летнего времени).In : new_time = time + timedelta(days=2)In : str(new_time)Out: '2018-03-27 00:00:00+01:00'In : str(paris.normalize(new_time))Out: '2018-03-27 01:00:00+02:00'Начиная с Python 3.6, рекомендуется использовать dateutil.tz вместо pytz. Он полностью совместим с tzinfo, может быть передан как атрибут, не требует нормализации, хотя работает немного медленнее.👉

Самый простой способ добавить вход по волшебной ссылке с использованием Django ✉️Статья объясняет, как реализовать вход через "магическую ссылку" в Django. Описаны этапы настройки кастомной модели пользователя, конфигурации email-бэкендов, создания ссылок для верификации, а также добавления необходимых представлений и шаблонов. Этот метод позволяет пользователям безопасно входить в систему без паролей, подтверждая вход через ссылку в email. https://www.photondesigner.com/articles/email-sign-in👉