Pythonist.ru - образование по питону
25.7K subscribers
209 photos
5 videos
5 files
1.05K links
Pythonist.ru - помощь в подготовке к собеседованию на позицию Python Developer.
Реклама: @anothertechrock

РКН: https://kurl.ru/WPjOT
Download Telegram
Сегодняшнюю задачу мы подготовили вместе с нашими коллегами из @SelectelNews. Самым быстрым и внимательным они подарят специальный мерч — плюшевых Тирексов и термокружки.

Чтобы принять участие, нужно:

— быть подписанным на @SelectelNews и @pythonist_ru
— прислать решение сюда: @algoritmsrules

Результаты подведем 30 ноября у нас в канале. Одного победителя выберем рандомно, двум другим нужно будет ответить раньше остальных.

Задача с кодом. Порядковый номер числа Фибоначчи.

Условие: Последовательность Фибоначчи определяется рекурсивным правилом:
Fn = Fn−1 + Fn−2, где F1 = 1 и F2 = 1.
Таким образом, первые 12 членов последовательности равны:
F1 = 1
F2 = 1
F3 = 2
F4 = 3
F5 = 5
F6 = 8
F7 = 13
F8 = 21
F9 = 34
F10 = 55
F11 = 89
F12 = 144
Двенадцатый член F12 - первый член последовательности, который содержит три цифры.
Каков порядковый номер первого члена последовательности Фибоначчи, содержащего 1000 цифр?

Оформление:
1. Решить задачу на Python 3
2. Закинуть код в https://repl.it/languages/python3
3. Код должен запускаться и выдавать ответ
4. Отправить сообщение правильного формата с номером задачи, ответом и ссылкой на @algoritmsrules.
Правильный формат сообщения например на Задачу 1 такой:
Задача 1.
Ответ - 155
https://repl.it/@UTSRmapper/gladosbot#bot.py
Топ-5 библиотек Python, используемых в Data Science

Python широко используется для решения задач в области Data Science, и естественно, что для этой цели создано много библиотек.

В этой статье:
- TensorFlow
- NumPy
- SciPy
- Pandas
- Matplotlib

Читать статью

#топ
Django. Интеграция Django и Angular

Рассказываем, как реализовать совместную работу Django и Angular.

Читать статью

#django
Топ. Качество кода на Python: сравнение линтеров и советы по их применению

В этой статье мы рассмотрели, на что способны различные линтеры и как выглядит результат их работы. Для этого мы пропустили одинаковый код через несколько линтеров с дефолтными настройками.

Читать статью

#топ
Задача с кодом. Верно ли неравенство?

Создайте функцию, возвращающую True, если в качестве аргумента передано верное неравенство. В противном случае функция должна вернуть False.

Примеры:

correct_signs("3 < 7 < 11") ➞ True
correct_signs("13 > 44 > 33 > 1") ➞ False
correct_signs("1 < 2 < 6 < 9 > 3") ➞ True

Решение на нашем сайте. Совет: прежде чем смотреть решение, потратьте хотя бы 30 минут на написание своего собственного кода, т.к. лучше подумать и не решить, чем решить, но не подумать.

#задача #coding
Задача на логику. Бой башенных часов

В 6 часов башенные часы на ратуше пробили 6 раз. От первого удара до шестого прошло ровно 30 секунд. Если для того, чтобы пробить 6 раз, часам понадобилось 30 секунд, то сколько времени будет продолжаться бой часов в полдень или в полночь, когда часы бьют 12 раз?

Решение тут. Просьба потратить хотя бы 10 минут перед тем как читать решение.

#логическаязадача
Топ. Пять интересных идей для проектов на Python

Примеры небольших, но любопытных проектов на Python (с исходным кодом). На таких проектах начинающие программисты смогут набить руку, а более опытным наш список может пригодиться в качестве источника вдохновения.

Читать статью

#топ
Машинное обучение. Учим Raspberry Pi распознаванию лиц

Обучите компьютер узнавать вас и членов вашей семьи, чтобы получать уведомления от умной системы контроля доступа по e-mail.

Читать статью

Книги по ML - @maschinelearning

#ml
Собрали для вас канал по питону, где можно проверить свои знания

@pythonquizes - тесты по питону

@pythonjuniorjob - вопросы с собеседований по питону

@pythontesti - опросы и тесты по питону
Топ. Создаем бота для мессенджера Facebook, используя Flask и Heroku

Пишем примитивного бота для Facebook, используя Flask и Heroku. Задача бота — отвечать на сообщения, используя рандомную фразу из заданного вами набора.

Читать статью

#топ
Машинное обучение. 5 мощных проектов по машинному обучению для начинающих

Пять идей, используя которые, вы сможете реализовать действительно хорошие проекты по машинному обучению.

Читать статью

Книги по ML - @maschinelearning

#ml
Топ. Хеширование паролей в Python: туториал по Bcrypt с примерами

Разбираем, что такое хеширование, хеш-функции и соли. Также рассмотрим Bcrypt - библиотеку Python для получения сильных ключей.

Читать статью

#топ
Машинное обучение. 13 захватывающих Python-проектов на GitHub

Список проектов с открытым исходным кодом, которые можно найти на GitHub. Эти проекты так или иначе связаны с машинным обучением, так что, если интересуетесь этой темой, обратите на них внимание.

Читать статью

Книги по ML - @maschinelearning

#ml
Топ. Пишем на Python бота, который может решить любой вопрос с вариантами ответа по картинке [с кодом]

В этой статье:
- Vision AI,
- поиск вопроса в Google,
- сканирование информации (при помощи BeautifulSoup).

Читать статью

#топ
Книги. Великолепная четверка книг по Django, вышедших в 2019 году

В этой статье мы собрали для вас подборку книг, которые призваны помочь вам изучить Django. Ссылки на скачивание прилагаются.

Читать статью

#книги #django
Топ. С легкостью тестируем REST API в Python с помощью pyhttptest

Рассказали о pyhttptest — инструменте командной строки для HTTP-тестов через API-интерфейсы RESTful.

Читать статью

#топ
@pythontesti - питон канал с задачками.
Топ. Как сделать на Python простую программу для напоминания

Эта статья будет интересна начинающим программистам: пошагово объясняем, как написать простую программу на Python.

Читать статью

#топ
Книги. 10 лучших книг по Python, вышедших в 2019 году (для начинающих)

Составили список из 10 отличных книг (на русском и английском). Краткие описания и ссылки на скачивание - в комплекте!

Читать статью

#книги
Pythonist.ru - образование по питону pinned «​Машинное обучение. 5 мощных проектов по машинному обучению для начинающих Пять идей, используя которые, вы сможете реализовать действительно хорошие проекты по машинному обучению. Читать статью Книги по ML - @maschinelearning #ml»