Оплата улыбкой
Сбер: теперь можно платить в магазинах улыбкой без карты и телефона!
Моя улыбка:
источник https://t.me/itumor/11544
Сбер: теперь можно платить в магазинах улыбкой без карты и телефона!
Моя улыбка:
источник https://t.me/itumor/11544
Вот так меня обманула IDE!
Авторы: Джастин Зейтц, Тим Арнольд
Год: 2022
Количество страниц: 224
Когда речь идет о создании мощных и эффективных хакерских инструментов, большинство аналитиков по безопасности выбирают Python.
Во втором издании бестселлера Black Hat Python вы исследуете темную сторону возможностей Python — все от написания сетевых снифферов, похищения учетных данных электронной почты и брутфорса каталогов до разработки мутационных фаззеров, анализа виртуальных машин и создания скрытых троянов.
Всем привет) сегодня напишем программу для нахождения первых n чисел Фибоначчи и увидим одну из примечательных особенностей специального символа end. Приступим)
Первоначально пройдемся по теории. Числа Фибоначчи — это последовательность чисел, которые задаются по определённому правилу. Оно звучит так: каждое следующее число равно сумме двух предыдущих. Первые два числа заданы сразу и равны 0 и 1.
Вот как выглядит последовательность Фибоначчи:
0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, … , ∞
Более подробно можно почитать тут
Формула для нахождения
На Python существует несколько разновидностей реализации алгоритма нахождения, но мы рассмотрим в рамках этой статьи самый простой. Начнем наш ряд с единицы. Если вы захотите поделиться своей версией алгоритма то можете опубликовать в комментариях)
Приступим к реализации, для начала создадим 2 переменные fib1, fib2 и присвоим им первоначальные значения, обе будут равны единице:
fib1 = fib2 = 1 # первоначальные значения fib1 и fib2
Далее спрашиваем у пользователя сколько чисел необходимо вывести, записываем в переменную n как тип данных int.
fib1 = fib2 = 1 # первоначальные значения fib1 и fib2
n = int(input("Введите количество выводимых чисел: ")) # присваиваем пременной n значение количества выводимых цифр
Выводим первоначальные числа которые записаны в переменные fib1 и fib2, заметим что в конце используем символ end, в данном случае он вставляет пробел между строками и предоставляет нам возможность продолжить дополнять текст в одну строку.
fib1 = fib2 = 1 # первоначальные значения fib1 и fib2
n = int(input("Введите количество выводимых чисел: ")) # присваиваем пременной n значение количества выводимых цифр
print(fib1, fib2, end = " ") # выводим первые 2 числа
Создаем цикл для поиска остальных чисел от 2 (так как 2 первых значения уже есть) до n (количество выводимых чисел, не забываем про ошибку на еденицу)
fib1 = fib2 = 1 # первоначальные значения fib1 и fib2
n = int(input("Введите количество выводимых чисел: ")) # присваиваем пременной n значение количества выводимых цифр
print(fib1, fib2, end = " ") # выводим первые 2 числа
for i in range (2, n): # и так как первоначальные значения уже вывели продолжим с двух
Теперь подходим к самому главному выражению в цикле, присваиваем fib1 будет равно fib2 а fib2 = fib1 + fib2 таким образом при каждой итерации цикла fib2 будет равняться предыдущее число + текущее. Отступы в цикле обозначил как " > > "
fib1 = fib2 = 1 # первоначальные значения fib1 и fib2
n = int(input("Введите количество выводимых чисел: ")) # присваиваем пременной n значение количества выводимых цифр
print(fib1, fib2, end = " ") # выводим первые 2 числа
for i in range (2, n): # и так как первоначальные значения уже вывели продолжим с двух
> > fib1, fib2 = fib2, fib1 + fib2 # выполняется в цикле
Теперь включаем полученное значение fib2 в наш список, благодаря end мы склеиваем строки в одну строку.
fib1 = fib2 = 1 # первоначальные значения fib1 и fib2
n = int(input("Введите количество выводимых чисел: ")) # присваиваем пременной n значение количества выводимых цифр
print(fib1, fib2, end = " ") # выводим первые 2 числа
for i in range (2, n): # и так как первоначальные значения уже вывели продолжим с двух
> > fib1, fib2 = fib2, fib1 + fib2 # fib1 = fib2 а fib2 = fib1 +fib2
> > print(fib2, end = " ") # вывод полученного значения
Запускаем код и любуемся результатом:
Все наша программа готова! Знаю что можно написать ее другими способами (рекурсией) но решил объяснить через циклы так как для новичков это проще. Ниже опубликовал картинку с кодом.
Картинка с кодом
Также можно поиграться с кодом в онлайн интерпретаторе - тык
Мой канал по python: https://t.me/python_scrypt (полезная инфа, обзор библиотек)
Если статья информативная то прошу поддержать плюсом) всем спасибо за просмотр!)
Вопрос: В чем разница сравнения через is и "=="
Ответ:
== проверяет, одинаковые ли значения у переменных.
is проверяет, указывают ли переменные на один и тот же объект.
a = [1, 2] b = [1, 2]
print(a == b) #True
print(a is b) #False
Оператор `is` используется для проверки идентичности объектов, то есть он проверяет, являются ли два объекта одним и тем же объектом в памяти. С другой стороны, оператор `==` используется для сравнения значений двух объектов, то есть он проверяет, равны ли значения объектов, не обязательно являются ли они одним и тем же объектом в памяти.
Пример:
a = [1, 2, 3]
b = a # Присваиваем переменной b ссылку на тот же объект, что и у переменной a
print(a is b) # Вывод: True, потому что a и b указывают на один и тот же объект в памяти
print(a == b) # Вывод: True, потому что содержимое a и b одинаковое
c = [1, 2, 3]
print(a is c) # Вывод: False, потому что a и c указывают на разные объекты в памяти
print(a == c) # Вывод: True, потому что содержимое a и c одинаковое
В этом примере переменные `a` и `b` ссылаются на один и тот же объект в памяти, поэтому оператор `is` возвращает `True`, а содержимое переменных `a` и `b` одинаковое, поэтому оператор `==` также возвращает `True`. С другой стороны, переменная `c` ссылается на новый объект, который содержит те же значения, что и `a`, но не является тем же самым объектом, поэтому оператор `is` возвращает `False`, хотя оператор `==` возвращает `True`, потому что значения объектов одинаковые.
Мой канал по python в тг по Python: https://t.me/python_scrypt (обзор библиотек, шпаргалки, вопросы с собесов)
Ставь + если полезно!
Python lambdas - это небольшие, анонимные, суб-синтаксические функции, которые более ограничены, но короче, чем обычные функции Python.
В этой статье мы увидим все о лямбде. Мы обсудим и постараемся ответить на следующий вопрос о лямбде:
Откуда появилась лямбда
Что такое лямбда-функция
Как использовать лямбда-функцию
Когда следует избегать лямбда-функции
Альтернативы лямбда
Лямбда - это концепция не только в Python, она используется в других языках программирования, таких как Java, C #, C ++ и т. д. Концепция лямбда в языках программирования пришла из вычислительной математики.
История лямбда началась еще в 30-х годах прошлого века. Алонзо Черч, наиболее известный своим лямбда-исчислением, тезисом Черча – Тьюринга, был американским математиком и логиком, формализовавшим лямбда-исчисление. Функциональные языки берут свое начало в математической логике и лямбда-исчислении, в то время как ключевые языки программирования используют модель вычислений на основе состояний, разработанную Аланом Тьюрингом. Две вычислительные модели, лямбда-исчисление и машины Тьюринга, можно преобразовать в одну. Это сходство известно как гипотеза Черча-Тьюринга.
Функциональные языки, такие как Haskell и Lisp, наследуют лямбда-исчисление, но такие языки, как Python или C, наследуют императивное программирование.
Первоначально Python не был функциональным языком, но на более поздних этапах он принимает несколько функциональных концепций.
Лямбда-функции - это анонимные функции в Python. Лямбда-функции похожи на обычные функции. Разница между обычной функцией и лямбда-функцией заключается в том, что они могут быть определены без имени, но обычные функции определяются с помощью ключевого слова def.
Ключевое слово lambda используется для определения анонимной или лямбда-функции.
Если мы сравним лямбда-функцию и обычную функцию, то,
Лямбда - функция может принимать любое число аргументов, но может иметь только одно выражение, в то время как обычная функция имеет точное количество аргументов, которые мы объявляем в момент определения.
Лямбда-функция - это однострочные функция. Ее тело содержит выражение в той же строке, в которой оно определено. В обычных функциях, функции содержат блоки тела, в которых определены для выполнения некоторые операторы.
Поскольку лямбда - это однострочная функция, ее можно вызвать мгновенно, но обычная функция должна вызывать сама себя и требовать времени для вызова.
x = lambda x,y : x * y
print(x(3,4))
x = ( lambda x,y : x*y) (2,3)
print(x)
В приведенном выше коде показана лямбда-функция, которая дает произведение двух переменных x и y. В приведенном выше примере x - это переменная, которая будет хранить возвращаемое значение лямбда-выражения.
Части лямбда-выражения.
Ключевое слово - лямбда.
Аргументы - x и y.
Выражение - x * y
Мы можем передать аргументы функции, заключив функцию и ее аргумент в круглые скобки:
Ниже приведен пример передачи аргументов в одной строке.
x = ( lambda x,y : x*y) (2,3)
print(x)
Вы также можете написать лямбду без имени переменной. Итак, мы поняли, что лямбда-функцию можно писать без имени и переменной.
До сих пор я излогал теоритические сведения о лямбда, поэтому мы разберемся, как использовать лямбда, с помощью примеров.
Пример 1 Напишите программу для вычисления экспоненты с помощью лямбда-функции.
Чтобы решить приведенный выше пример, я создал очень красивую визуализацию, чтобы понять процесс. Вы можете решить это таким образом:
Сначала я определяю лямбда-выражение для вычисления экспоненты.
Передаю это выражение лямбда-функции, представленной квадратным прямоугольником.
Лямбда-функция представлена прямоугольником. Она даст вам результат после выполнения расчета.
Код ниже.
Exp = (lambda x,y : x**y) (4,4)
print(Exp)
Итак, нам нужно избегать лямбда для простых задач и понимать использование лямбда.
Когда мы использовали лямбда-функцию, мы не использовали имя функции, и не было необходимости явно вызывать лямбда-функцию, поэтому лямбда называется анонимной функцией.
Для обычной функции мы определяем имя функции print_line, и там также есть тело, но в случае лямбда-функции тела не было. Это была одинарная линия.
Вот некоторые моменты против использования лямбда-функции в Python:
Читаемость кода
Заставлять мыслить функционально
Странный синтаксис
Загадочный стиль
Понимание списка.
Генераторы.
Понимание списков - лучшая альтернатива лямбда. В некоторых случаях лямбда-выражение используется с функциями map (), reduce () и filter (), но то же самое может быть выполнено с пониманием списка вместе с циклом for.
Мой канал по python в тг по Python: https://t.me/python_scrypt (обзор библиотек, шпаргалки, вопросы с собесов)
Ставь + если полезно!
Такую задачу поставил Little.Bit пикабушникам. И на его призыв откликнулись PILOTMISHA, MorGott и Lei Radna. Поэтому теперь вы знаете, как сделать игру, скрафтить косплей, написать историю и посадить самолет. А если еще не знаете, то смотрите и учитесь.
Авторы: Стивенс Эли, Антига Лука, Виман Томас
Год: 2022
Количество страниц: 576
➡️О популярном фреймфорке для Глубокого обучения - PyTorch - от его разработчиков
Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании как Apple и JPMorgan Chase.
➡️Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов.