Архив метки: Python

Python SQLite — учебное пособие на русском языке

Учебное пособие по программированию на Python для базы данных SQLite.

Оглавление

SQLite

SQLite – это встроенный движок реляционной базы данных. В документации это называется автономным, бессерверным, с нулевой конфигурацией и транзакционным ядром базы данных SQL. Он очень популярен и сегодня используется сотнями миллионов копий по всему миру. Несколько языков программирования имеют встроенную поддержку SQLite, включая Python и PHP.

Установка SQLite

sudo apt install sqlite3

Запускаем модуль sqlite3 и консоль пригласит для работы с базой данных:
sqlite>
Список команд для работы с базой данных sqlite> .help

Создание базы данных SQLite

Вся база данных SQLite хранится в обычном файле. Используем команду .open dbname.db. Если база не существует — она будет создана, если существует — будет открыта.

sqlite> .open ydb.db

Python SQLite — как подключаться к базе и отправлять запросы

Для примера получим версию базы данных SQLite.

В первом скрипте рассмотрим работу с базой данных классическим способом: откроем базу – выполним запрос – закроем базу и освободим ресурсы.

#!/usr/bin/python

import sqlite3
import sys

con = None

try:
    con = sqlite3.connect('ydb.db')

    cur = con.cursor()
    cur.execute('SELECT SQLITE_VERSION()')

    data = cur.fetchone()[0]

    print(f"SQLite version: {data}")

except sqlite3.Error as e:

    print(f"Error {e.args[0]}")
    sys.exit(1)

finally:

    if con:
        con.close()
SQLite version: 3.31.1

Рассмотрим код подробнее:

import sqlite3

Импортируем библиотеку sqlite3.

con = None

Объявляем переменную con значением None. Если мы не сможем соединиться с базой данных (например, диск переполнен), а у нас не была бы определена переменная соединения — это приведёт к ошибке в блоке finally.

con = sqlite3.connect('ydb.db')

Подключаемся к базе данных ydb.db. Метод connect возвращает объект соединения.

cur = con.cursor()
cur.execute('SELECT SQLITE_VERSION()')

Из соединения мы получаем объект курсора. Курсор используется для обхода записей из полученных результатов. Мы вызываем метод курсора execute и выполняем SQL-запрос.

data = cur.fetchone()[0]

Поскольку мы получаем только одну запись, мы вызываем метод fetchone.

print(f"SQLite version: {data}")

Полученные данные выводим в консоль.

except sqlite3.Error as e:

    print(f"Error {e.args[0]}")
    sys.exit(1)

В случае ошибки получаем исключение — выводим сообщение об ошибке и выходим из скрипта с кодом ошибки 1.

finally:

    if con:
        con.close()

con.close() закрывает работу с базой данных и освобождаем ресурсы.

Во втором примере мы снова получаем версию базы данных SQLite. На этот раз мы используем контекстный менеджер with.

#!/usr/bin/python

import sqlite3

with sqlite3.connect('ydb.db') as con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute('SELECT SQLITE_VERSION()')

    data = cur.fetchone()[0]

    print(f"SQLite version: {data}")

Код выглядит компактнее, читается проще.

Python SQLite — метод execute

Создадим таблицу cars и вставим в нее несколько строк. Для добавления данных используем команду execute.

import sqlite3


with sqlite3.connect('ydb.db') as con:

    cur = con.cursor()

    cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS cars;")
    cur.execute("CREATE TABLE cars(id INT, name TEXT, price INT)")
    cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(1,'Audi',52642)")
    cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(2,'Mercedes',57127)")
    cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(3,'Skoda',9000)")
    cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(4,'Volvo',29000)")
    cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(5,'Bentley',350000)")
    cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(6,'Citroen',21000)")
    cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(7,'Hummer',41400)")
    cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(8,'Volkswagen',21600)")

Рассмотрим подробнее:

cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS cars;")

Удаляем таблицу, если она уже существует.

cur.execute("CREATE TABLE cars(id INT, name TEXT, price INT)")

Создаём новую таблицу cars с тремя столбцами: id, name, price.

cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(1,'Audi',52642)")
cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(2,'Mercedes',57127)")

Эти две строки вставляют в таблицу два автомобиля. Благодаря использованию контекстного менеджера with изменения фиксируются автоматически. В противном случае нам пришлось бы фиксировать их вручную.

sqlite> .mode column
sqlite> .headers on

Выведем записанные данные в консоль с помощью модуля sqlite3. Изменим способ отображения данных в консоли — используем режим столбцов и отобразим заголовки.

sqlite> select * from cars;
id          name        price
----------  ----------  ----------
1           Audi        52642
2           Mercedes    57127
3           Skoda       9000
4           Volvo       29000
5           Bentley     350000
6           Citroen     21000
7           Hummer      41400
8           Volkswagen  21600

Python SQLite — метод executemany

Создадим ту же таблицу, но уже с помощью более быстрого метода executemany. С помощью executemany можно вставлять сразу несколько записей.

Python SQLite — executemany INSERT

import sqlite3


cars = (
    (1, 'Audi', 52642),
    (2, 'Mercedes', 57127),
    (3, 'Skoda', 9000),
    (4, 'Volvo', 29000),
    (5, 'Bentley', 350000),
    (6, 'Hummer', 41400),
    (7, 'Volkswagen', 21600)
)

with sqlite3.connect('ydb.db') as con:

    cur = con.cursor()

    cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS cars")
    cur.execute("CREATE TABLE cars(id INT, name TEXT, price INT)")
    cur.executemany("INSERT INTO cars VALUES(?, ?, ?)", cars)

Вставляем сразу восемь строк в таблицу.

cur.executemany("INSERT INTO cars VALUES(?, ?, ?)", cars)

Первый параметр — запрос SQL, второй параметр — кортеж кортежей.

Python SQLite — executemany SELECT

Метод executemany используется только для вставки данных. Иногда ошибочно пытаются получить данные по фильтру из списка значений с помощью executemany. Но для этого используется метод execute с подстановкой значений.

cur.execute('SELECT * FROM cars WHERE name in ({0})'.format(', '.join('?' for _ in names)), names)

Python SQLite — метод executescript

Рассмотрим способ создания таблицы автомобилей с помощью executescript. Будем фиксировать изменения вручную и добавим собственную обработку ошибок.

import sqlite3
import sys

con = None

try:
    con = sqlite3.connect('ydb.db')

    cur = con.cursor()

    cur.executescript("""
        DROP TABLE IF EXISTS cars;
        CREATE TABLE cars(id INT, name TEXT, price INT);
        INSERT INTO cars VALUES(1,'Audi',52642);
        INSERT INTO cars VALUES(2,'Mercedes',57127);
        INSERT INTO cars VALUES(3,'Skoda',9000);
        INSERT INTO cars VALUES(4,'Volvo',29000);
        INSERT INTO cars VALUES(5,'Bentley',350000);
        INSERT INTO cars VALUES(6,'Citroen',21000);
        INSERT INTO cars VALUES(7,'Hummer',41400);
        INSERT INTO cars VALUES(8,'Volkswagen',21600);
        """)

    con.commit()

except sqlite3.Error as e:

    if con:
        con.rollback()

    print(f"Error {e.args[0]}")
    sys.exit(1)

finally:

    if con:
        con.close()

executescript позволяет выполнять сразу несколько сриптов в одном запросе.

con.commit()

Без контекстного менеджера with изменения должны быть зафиксированы с помощью метода commit.

except sqlite.Error as e:

    if con:
        con.rollback()

    print(f"Error {e.args[0]}")
    sys.exit(1)

В случае ошибки изменения откатываются con.rollback(), а на терминал выводится сообщение об ошибке.

Python SQLite — метод lastrowid

Иногда требуется получить id последней строки таблицы в базе данных. В Python SQLite используем атрибут lastrowid объекта курсора.

import sqlite3

with sqlite3.connect(':memory:') as con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute("CREATE TABLE friends(id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT);")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Tom');")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Rebecca');")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Jim');")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Robert');")

    last_row_id = cur.lastrowid

    print(f"The last Id of the inserted row is {last_row_id}")

:memory: — база данных, которая создаётся временно.

Python SQLite — получение данных с помощью fetchall

Метод fetchall извлекает все (или все оставшиеся) строки из набора результатов запроса и возвращает список кортежей.

import sqlite3


with sqlite3.connect('ydb.db') as con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute("SELECT * FROM cars")

    rows = cur.fetchall()

    for row in rows:
        print(f"{row[0]} {row[1]} {row[2]}")

Python SQLite — метод fetchone

Метод fetchone возвращает следующую строку полученных результатов. Возвращает один кортеж или None, когда больше нет доступных данных.

import sqlite3

con = sqlite3.connect('ydb.db')

with con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute("SELECT * FROM cars")

    while True:

        row = cur.fetchone()

        if row == None:
            break

        print(f"{row[0]} {row[1]} {row[2]}")

Python SQLite — row_factory

По умолчанию курсор возвращает данные в виде кортежа кортежей. Когда мы используем row_factory, данные передаются в виде словарей Python. Таким образом, мы можем ссылаться на данные по именам столбцов.

import sqlite3

con = sqlite3.connect('ydb.db')

with con:

    con.row_factory = sqlite3.Row

    cur = con.cursor()
    cur.execute("SELECT * FROM cars")

    rows = cur.fetchall()

    for row in rows:
        print(f"{row['id']} {row['name']} {row['price']}")

Python SQLite — как проверить, существует ли база данных

Невозможно проверить, существует ли файл базы данных с помощью метода connect. Метод просто подключается к базе данных, если файл существует. Если файл не существует, файл базы данных создается. Существование файла базы данных можно проверить с помощью стандартной функции os.path.exist.

import os
import sqlite3


if not os.path.exists('ydb.db'):

    con = sqlite3.connect('ydb.db')

    with con:

        cur = con.cursor()
        cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS cars")
        cur.execute("CREATE TABLE cars(id INT, name TEXT, price INT)")
        cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(1,'Audi', 52642)")
        cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(2,'Mercedes', 57127)")
        cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(3,'Skoda',9000)")
        cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(4,'Volvo',29000)")
        cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(5,'Bentley', 350000)")
        cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(6,'Citroen',21000)")
        cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(7,'Hummer',41400)")
        cur.execute("INSERT INTO cars VALUES(8,'Volkswagen', 21600)")

else:

    with sqlite3.connect('ydb.db') as con:

        cur = con.cursor()
        cur.execute("SELECT * FROM cars")
        rows = cur.fetchmany(2)

        print(rows)

В этом скрипте мы проверяем, существует ли файл ydb.db. Если файл не существует, он создается и генерируется новая таблица. Если база данных уже существует, мы извлекаем две строки из таблицы.

if not os.path.exists('test.db'):

  con = sqlite3.connect('test.db')
  ...

Python SQLite — подстановка значений в SQL-запрос

Когда мы подставляем значения в запросы, мы используем заполнители вместо того, чтобы напрямую записывать значения. Такие запросы называются параметризованными. Параметризованные запросы повышают безопасность и производительность.

Модуль Python sqlite3 поддерживает два типа заполнителей: вопросительные знаки и именованные параметры.

Подстановка значений с помощью вопросительных знаков

import sqlite3

uId = 1
uPrice = 62300

con = sqlite3.connect('ydb.db')

with con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute("UPDATE cars SET price=? WHERE id=?", (uPrice, uId))

    print(f"Number of rows updated: {cur.rowcount}")

Метод rowcount возвращает количество обновленных строк.

Подстановка значений с помощью именованных параметров

import sqlite3

uId = 4

con = sqlite3.connect('ydb.db')

with con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute("SELECT name, price FROM cars WHERE Id=:Id", {"Id": uId})

    row = cur.fetchone()
    print(f"{row[0]}, {row[1]}")

Python SQLite — хранение изображений в базе данных

Вставка изображений

Рассмотрим хранение изображений в базе данных SQLite. Конечно, сохранять изображения в базе данных нецелесообразно.  Общая практика состоит в том, чтобы хранить изображения в каталогах файловой системы и хранить ссылки на изображения в базе данных. Но мы рассмотрим этот приём для общего понимания возможностей SQLite.

sqlite> CREATE TABLE images(id INTEGER PRIMARY KEY, data BLOB);

Для этого примера создаем новую таблицу под названием images. Для изображений используем тип данных BLOB (англ. Binary Large Object — двоичный большой объект) — массив двоичных данных.

import sqlite3
import sys

def readImage():

    fin = None

    try:
        fin = open("sid.jpg", "rb")
        img = fin.read()
        return img

    except IOError as e:

        print(e)
        sys.exit(1)

    finally:

        if fin:
            fin.close()

con = None

try:
    con = sqlite3.connect('ydb.db')

    cur = con.cursor()

    data = readImage()
    binary = sqlite3.Binary(data)
    cur.execute("INSERT INTO images(data) VALUES (?)", (binary,) )

    con.commit()

except sqlite3.Error as e:

    if con:
        con.rollback()

    print(e)
    sys.exit(1)

finally:

    if con:
        con.close()

Рассмотрим скрипт подробнее:

Открываем и считываем изображения из каталога в базе данных.

try:
    fin = open("sid.jpg", "rb")
    img = fin.read()
    return img

Мы считываем двоичные данные из файловой системы. У нас есть изображение в формате JPG, называемое sid.jpg.

binary = sqlite3.Binary(data)

Данные кодируются с использованием двоичного объекта SQLite.

cur.execute("INSERT INTO images(data) VALUES (?)", (binary,) )

Получение изображений

Выполним обратную операцию: получим изображение из таблицы базы данных.

import sqlite3
import sys


def writeImage(data):

    fout = None

    try:
        fout = open('sid2.jpg','wb')
        fout.write(data)

    except IOError as e:

        print(e)
        sys.exit(1)

    finally:

        if fout:
            fout.close()

con = None

try:
    con = sqlite3.connect('ydb.db')

    cur = con.cursor()
    cur.execute("SELECT data FROM images LIMIT 1")
    data = cur.fetchone()[0]

    writeImage(data)


except sqlite3.Error as e:

    print(e)
    sys.exit(1)

finally:

    if con:
        con.close()

Python SQLite — метаданные таблиц

Метаданные – это информация о данных в базе данных. Метаданные в SQLite содержат информацию о таблицах и столбцах, в которых мы храним данные.

Метаданные в SQLite можно получить с помощью команды PRAGMA. Объекты SQLite могут иметь атрибуты, которые являются метаданными. Наконец, мы также можем получить конкретные метатеги, запросив таблицу sqlite_master системы SQLite.

import sqlite3

con = sqlite3.connect('ydb.db')

with con:

    cur = con.cursor()

    cur.execute('PRAGMA table_info(cars)')

    data = cur.fetchall()

    for d in data:
        print(f"{d[0]} {d[1]} {d[2]}")

В этом примере мы выполняем команду PRAGMA table_info(имя_таблицы), чтобы получить некоторую информацию о метаданных нашей таблицы cars.

ur.execute('PRAGMA table_info(cars)')

Команда PRAGMA table_info(имя_таблицы) возвращает по одной строке для каждого столбца в таблице cars. Столбцы в результирующем наборе включают порядковый номер столбца, имя столбца, тип данных, может ли столбец быть нулевым или нет, и значение по умолчанию для столбца.

for d in data:
    print(f"{d[0]} {d[1]} {d[2]}")

В следующем примере выведем все строки из таблицы cars с именами их столбцов.

import sqlite3

con = sqlite3.connect('ydb.db')

with con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute('SELECT * FROM cars')

    col_names = [cn[0] for cn in cur.description]

    rows = cur.fetchall()

    print(f"{col_names[0]:3} {col_names[1]:10} {col_names[2]:7}")

    for row in rows:
        print(f"{row[0]:<3} {row[1]:<10} {row[2]:7}")

Мы выводим содержимое таблицы cars на консоль. Теперь мы также включаем названия столбцов. Записи выровнены по именам столбцов.

col_names = [cn[0] for cn in cur.description]

Получаем имена столбцов из свойства description объекта cursor.

print(f"{col_names[0]:3} {col_names[1]:10} {col_names[2]:7}")

В этой строке выводятся названия трех столбцов таблицы cars.

for row in rows:
    print(f"{row[0]:<3} {row[1]:<10} {row[2]:7}")

Печатаем строки с помощью цикла for. Данные выровнены по именам столбцов.

id  name       price
1   Audi         62300
2   Mercedes     57127
3   Skoda         9000
4   Volvo        29000
5   Bentley     350000
6   Hummer       41400
7   Volkswagen   21600

В последнем примере перечислим все таблицы в базе данных ydb.db.

import sqlite3

con = sqlite3.connect('ydb.db')

with con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'")

    rows = cur.fetchall()

    for row in rows:
        print(row[0])

Пример кода выводит на терминал все доступные таблицы в текущей базе данных.

cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'")

Имена таблиц хранятся внутри системной таблицы sqlite_master.

cars
images

Python SQLite — экспорт данных

Создадим резервную копию таблиц нашей базы данных.

import sqlite3

cars = (
    (1, 'Audi', 52643),
    (2, 'Mercedes', 57642),
    (3, 'Skoda', 9000),
    (4, 'Volvo', 29000),
    (5, 'Bentley', 350000),
    (6, 'Hummer', 41400),
    (7, 'Volkswagen', 21600)
)

def writeData(data):

    f = open('cars.sql', 'w')

    with f:
        f.write(data)


con = sqlite3.connect(':memory:')

with con:

    cur = con.cursor()

    cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS cars")
    cur.execute("CREATE TABLE cars(id INT, name TEXT, price INT)")
    cur.executemany("INSERT INTO cars VALUES(?, ?, ?)", cars)
    cur.execute("DELETE FROM cars WHERE price < 30000")

    data = 'n'.join(con.iterdump())

    writeData(data)

В этом примере воссоздаем таблицу cars в временной базе данных. Удаляем некоторые строки из таблицы и сохраняем текущее состояние таблицы в файл cars.sql. Этот файл будет служить резервной копией текущей таблицы.

def writeData(data):

    f = open('cars.sql', 'w')

    with f:
        f.write(data)

Данные из таблицы записываются в файл.

con = sqlite3.connect(':memory:')

Создаем таблицу во временной базе данных.

cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS cars")
cur.execute("CREATE TABLE cars(id INT, name TEXT, price INT)")
cur.executemany("INSERT INTO cars VALUES(?, ?, ?)", cars)
cur.execute("DELETE FROM cars WHERE price < 30000")

Создаём таблицу cars, вставляем значения и удаляем строки, где цена меньше 30000.

data = 'n'.join(con.iterdump())

con.iterdump возвращает итератор для дампа базы данных в текстовом формате SQL. Встроенная функция join принимает итератор и объединяет все строки в итераторе, разделенные новой строкой. Эти данные записываются в файл cars.sql с помощью функции writeData.

Python SQLite — импорт данных

Выполним обратную операцию. Импортируем ранее сохранённую таблицу.

import sqlite3


def readData():

    f = open('cars.sql', 'r')

    with f:

        data = f.read()

        return data


con = sqlite3.connect(':memory:')

with con:

    cur = con.cursor()

    sql = readData()
    cur.executescript(sql)

    cur.execute("SELECT * FROM cars")

    rows = cur.fetchall()

    for row in rows:
        print(row)

Python SQLite — транзакции

Транзакция – это процесс выполнения операций с базой данных. В одной транзакции может быть несколько операций. Операции в транзакции могут быть либо выполнены целиком и полностью все, либо не выполнены вообще.

Транзакции начинаются с инструкции BEGIN TRANSACTION и завершаются инструкциями COMMIT или ROLLBACK.

SQLite поддерживает три уровня транзакций: DEFERREDIMMEDIATE and EXCLUSIVE.

  1. DEFERRED – данный режим блокировки является режимом по умолчанию в SQLite. В режиме DEFERRED SQLite начинает блокировать таблицы только после того, как будет начато выполнение какой-либо команды, при этом другие транзакции могут читать данные из таблицы, но не могут их изменять.
  2. IMMEDIATE – в данном режим происходит блокировка базы данных, как только будет выполнена команда BEGIN. При это режим IMMEDIATE в SQLIte допускает, что другие транзакции могут читать данные из базы данных, но не записывать.
  3. EXCLUSIVE – самый высокий уровень блокировки базы данных в SQLite. Режим EXCLUSIVE блокирует базу данных при выполнении команды BEGIN и при этом другие транзакции не могут ни читать данные из базы данных, ни уж тем более изменять данные.

Модуль Python SQLite также поддерживает режим автоматической фиксации, при котором все изменения в таблицах вступают в силу немедленно.

import sqlite3
import sys

con = None

try:
    con = sqlite3.connect('ydb.db')
    
    cur = con.cursor()
    cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS friends")
    cur.execute("CREATE TABLE friends(id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Tom')")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Rebecca')")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Jim')")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Robert')")

    #con.commit()

except sqlite3.Error as e:

    if con:
        con.rollback()

    print(e)
    sys.exit(1)

finally:

    if con:
        con.close()

Мы создаем таблицу friends и пытаемся заполнить ее данными. Однако, как мы увидим, данные не фиксируются.

#con.commit()

Метод фиксации con.commit() закомментирован. Если мы раскомментируем строку, данные будут записаны в таблицу.

Python SQLite autocommit

В режиме автоматической фиксации инструкция SQL выполняется немедленно.

import sqlite3
import sys

con = None

try:
    con = sqlite3.connect('ydb.db', isolation_level = None)
    
    cur = con.cursor()

    cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS friends")
    cur.execute("CREATE TABLE friends(id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Tom')")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Rebecca')")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Jim')")
    cur.execute("INSERT INTO friends(name) VALUES ('Robert')")

except sqlite3.Error as e:

    print(e)
    sys.exit(1)

finally:

    if con:
        con.close()

В этом примере мы подключаемся к базе данных в режиме автоматической фиксации.

con = sqlite3.connect('ydb.db', isolation_level = None)

Смотрите также: Руководство по стилю SQL

Сообщение Python SQLite — учебное пособие на русском языке появились сначала на Веб-студия Юсота.


Source: usota.ru python

Грессер, Кенг: Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python

Грессер, Кенг: Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке PythonГлубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений.

За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.

Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Читать

Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту | Бассенс Аглаэ, Бейлевельд Грант

Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту | Бассенс Аглаэ, Бейлевельд ГрантГлубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом.

Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными.

Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Читать

DeepMind выпустил исходный код S6, JIT-компилятора для Python

S6-глубокий разум

S6 — это автономная библиотека JIT-компилятора для CPython.

глубокий разум, известная своими разработками в области искусственного интеллекта, недавно объявила, что принял решение выпустить исходный код проекта S6, который он разработал из компилятора JIT для языка Python.

проект интересный потому что разработан как библиотека расширений который может быть интегрирован со стандартным CPython, который обеспечивает полную совместимость с CPython и не требует модификации кода интерпретатора. Проект находится в разработке с 2019 года, но, к сожалению, был свернут и больше не находится в разработке.



Читать

Преобразуем проект на Python в исполняемый файл .EXE с помощью PyInstaller

Внимание! Исполняемый файл будет работать только на той же платформе, на которой он был создан. Например, исполняемый файл, созданный в Windows 10-64 bit, не будет работать в Windows 10-32 bit или в Windows Server. Очевидно, что он также не будет работать на Mac OS или ОС на базе Linux.

Разработчик https://pyinstaller.org/en/stable/

Устанавливаем библиотеку PyInstaller в наше окружение. Важно установить именно в окружение, иначе могут быть проблемы с установкой модулей. Можем получить ошибку “pyinstaller no module named”.

Windows:

py -m pip install pyinstaller

Unix/macOS:

python3 -m pip install pyinstaller

Преобразуем скрипт в программу

pyinstaller myscript.py --onefile --windowed

–onefile – приложение в одном файле
–windowed – не показывать консоль
–console – показывать консоль

У вас появятся две новые папки:
– build
– dist

В папке dist будет лежать наш исполняемый файл.

Ошибки

pyinstaller no module named

  1. Удаляем пакет в папке build и формируем файл заново
  2. Или пробуем добавить установку модуля принудительно с помощью --hidden-import:
pyinstaller myscript.py --onefile --windowed --hidden-import=namemodule

Ошибка «ModuleNotFoundError: No module named ‘setuptools’»

Некоторые пакеты Python используют для развёртывания distutils, но в настоящее время большинство использует setuptools.

Setuptools — это расширение для python-distutils для больших и сложных развёртываний.

Если у вас Ubuntu, Linux Mint, Debian или производный от них дистрибутив, то вы можете установить этот пакет из стандартных репозиториев:

sudo apt install python3-setuptools

Если вы уже установили PIP (а именно пакет python3-pip), то вместо указанной выше команды, можно выполнить такую:

sudo pip3 install --upgrade setuptools

Если у вас Windows:

python -m pip install -U pip setuptools

Сообщение Преобразуем проект на Python в исполняемый файл .EXE с помощью PyInstaller появились сначала на Веб-студия Юсота.


Source: usota.ru python

Лучшие курсы Python: ТОП-5 курсов для обучения Питон

Python является одним из лучших и востребованных языков программирования, на котором работает множество компаний и ресурсов. Он повышает производительность, а также читаемость кодов. Однако язык не самый простой в освоении, поэтому для ознакомления с ним следует выбирать хорошие источники. Предлагаем ознакомиться со списком лучших курсов для обучения «Питон», посмотреть еще курсы Python можно по ссылке https://romansementsov.ru/Курсы_Python_Онлайн/ — в подборке представлены бесплатные и платные курсы.

Профессия Python-разработчик от Skillbox

Источник: https://skillbox.ru/course/profession-python/

Главная прелесть Python в том, что это универсальный язык. Поэтому курс подойдет как для начинающих, кто только начал осваивать азы написания кодов, так и для тех, кто уже осведомлен об этой сфере, но желает развить свои навыки. Плюсом данной площадки является то, что курс доступен вам навсегда, а значит, обучаться можно в любое удобное время, а по окончании вам обеспечат трудоустройство.

Кстати, для тех, кто хочет изучить Python, будут актуальны курсы по фреймворку Django, по ссылке представлены лучшие курсы Django https://romansementsov.ru/Курсы_Django/ — там также есть бесплатные и платные курсы.

Программа включает в себя 9 курсов направленных на познание языка и улучшение качества программирования. Вас ждет множество практических занятий:

  • создание бота в Telegram, магазина, а также задач для портфолио;
  • алгоритм для банкомата на выдачу средств;
  • алгоритм ввода производных на диапазон чисел;
  • создание программы, которая вычисляет налог по шкале, в зависимости от заработка и т. д.

Благодаря курсу вы научитесь:

  • создавать как простые, так и сложные модули программ;
  • создавать консольные программы и чат-ботов;
  • основам работы с базой данных;
  • пользоваться промышленными способами разработки;
  • работать с «Питон» с помощью Django-ORM и Sqlalchemy;
  • работать в коллективе.

Также научитесь писать автоматические тесты.

Python-разработчик с нуля

Курс длится год, однако работать вы сможете начать уже спустя 6 месяцев обучения. Здесь вам помогут освоить самый универсальный язык программирования при поддержке профессионалов, а также вы получите все необходимые знания и опыт, создадите портфолио и сможете пройти стажировку даже в крупную компанию.

Кому подходит курс:

  • начинающим разработчикам. Язык универсальный, поэтому владея им, вы сможете пойти в абсолютно любую сферу;
  • frontend-разработчикам. «Питон» отлично подойдет для создания серверов, поможет повысить знания и стоимость своих услуг;
  • backend-разработчикам. Python является качественной заменой PHP и подойдет для быстрой разработки.

Что вас ждет на курсе:

  • вы будете работать с реальными проектами и задачами, что станет отличным пунктом в ваше резюме;
  • научитесь создавать новые программы под конкретные требования заказчиков;
  • поработаете в команде над выполнением совместного проекта;
  • получите понимание и сможете настроить мышление настоящего программиста;
  • будете знать, где и как находить нужную информацию и разовьете креативный подход к решению проблемных вопросов;
  • совместно с одногруппниками и наставником создадите коды для сервиса знакомств, и также индексы совместимости возможных партнеров;
  • создадите программу резервного копирования фото для пользователей соц сетей;
  • поучаствуете в разработке приложения для автоматизированных закупок в рознице.

Факультет Python-разработки

Благодаря курсу вы сможете получить востребованную профессию в сфере IT. Освоив «Питон» вы научитесь писать качественные программы и приложения. Обучение длится 12 месяцев, однако трудоустроиться вы сможете уже через 9.

Для кого подходит курс:

  • новичкам. Даже если вы впервые знакомитесь с программированием, курс сможет дать вам полное понимание о профессии;
  • python-разработчикам. Улучшение ваших знаний и поднятие квалификации, а также работа с более продвинутыми инструментами и стандартами;
  • IT-специалистам. Курс расскажет, как перейти в более востребованную IT-нишу и поднять заработок.

Что вас ждет во время обучения:

  • вебинары и записи занятий. Вебинары проходят в Zoom, что позволяет вести живое общение и задавать интересующие вас вопросы;
  • проекты. Вы создадите около 7 проектов, которые могут хорошо дополнить ваше портфолио;
  • развитие. Программа улучшается ежегодно, в соответствии с множеством исследований в курс добавляются новые требования и условия. Поэтому по окончании обучения вы будете полностью готовы к работе;
  • работа в коллективе. Вы будете работать над созданием продукта вместе с командой и учится взаимодействию в рабочей группе;
  • перспектива. Специалисты «Питон» одни из самых востребованных в IT сфере. На HH.ru представлено множество вакансий, и с каждый годом спрос только растет;

Также GB помогут вам в трудоустройстве:

  • основные знания и навыки для работы вы получите во время прохождения курса;
  • совместно со специалистами сможете составить правильно резюме и повысить шансы на собеседование;
  • GB могут сами предложить некоторые вакансии, которые вы сможете рассмотреть в перспективе;
  • вы получите советы на тему как лучше себя вести на собеседовании и как правильно себя преподнести.

Python для автоматизации и анализа данных

Курс познакомит вас с «Питон». Это одним из самых популярных и распространенных языков программирования. Он имеет множество уникальных универсальных инструментов, которые сильно облегчает написание кодов. Вы прогрузитесь полностью в работу с «Питон», научитесь программировать, извлекать данные, пользоваться открытыми данными, разбираться в интрефейсах и автоматизировать нужные функции.

Курс подходит для всех вне зависимости от уровня знаний.

Вы научитесь:

  • основам программирования;
  • работе с языком Python;
  • работе с SQL и постановке задач;
  • работе с API и различными форматами данных;
  • парсингу информации из интернета.

Программа обучения включает в себя:

  • введение в основы и обучение азам работы с «Питон», знакомство с программированием и различными типами данных;
  • понятие конструкций, условные операторы, обучение работе со строками, списками и т. д;
  • освоение разнообразных циклов, а также генераторов и итераторов;
  • знакомство с устройством функций и выявление ошибок при написании кода;
  • знакомство со сложностями вычисления;
  • продвинутую работу с файлами и словарями;
  • сбор данных с различных платформ;
  • работу с SQL и различными базами данных;
  • программирование по объектам;
  • работу с матрицами и векторами;
  • визуализацию презентаций, основные типы графиков, виды ошибок;
  • интерактивные визуализации;
  • особенности анализа текста.

Программирование на Python. Уровень 1. Основы программирования

Курс длится всего месяц. Здесь вы получите и освоите базовые навыки работы с «Питон» и общее понимание концепции.

На курсе вас ждет:

  • установка и настройка разработки программирования;
  • применение базовых нюансов «Питон»;
  • создание пакетов и модулей;
  • обучение пользованию основными структурами и базами данных;
  • выполнение основных операций по вводу/выводу.

Программа включает в себя:

  • основы языка «Питон» и его отличие от других систем программирования;
  • базовую конструкцию языка;
  • списки и словари;
  • функции;
  • пакеты и модули;
  • файловую систему и основу работы с ней;
  • функциональное программирование;
  • аттестацию.



2022-07-31T09:12:17
Python