Автоматическое форматирование Python кода с помощью Black
Сегодня мы расскажем вам о незаменимом инструменте для поддержания структуры и читаемости вашего Python кода - Black. Black - это автоматический форматтер кода, который помогает вам избавиться от несогласованных стилей и выравнивает ваш код согласно официальным рекомендациям PEP 8.
Что такое Black?
Black - это инструмент для автоматического форматирования Python кода, разработанный с учетом строгих принципов. Он призван обеспечить единообразие в структуре кода и упростить его чтение для всех участников проекта.
Преимущества использования Black:
- Единообразие: Black гарантирует, что ваш код будет соответствовать стандартам PEP 8, что делает его более читаемым и понятным.
- Автоматизация:Black автоматически форматирует код, что позволяет избежать рутинных задач по выравниванию и форматированию.
- Интеграция:Black легко интегрируется в ваш рабочий процесс с помощью популярных инструментов разработки, таких как VSCode, PyCharm и других.
- Кастомизация: Вы можете настроить некоторые параметры Black, чтобы адаптировать его к вашим потребностям.
Как использовать Black?
Для начала, установите Black с помощью pip:
pip install black
Затем, вы можете использовать Black для форматирования вашего кода следующим образом:
black your_python_file.py
Black автоматически примет ваш код и приведет его к согласованному стилю. Вы также можете настроить некоторые аспекты форматирования, чтобы сделать его идеально подходящим для вашего проекта.
#python#Black#форматирование#код#PEP8
📰 AMD GAIA 0.16 Introduces C++17 Agent Framework For Building AI PC Agents In Pure C++
AMD's GAIA open-source framework for building AI agents that run locally on Ryzen AI hardware via the Radeon iGPUs and/or NPUs is up to version 0.16. With this new GAIA release is support for developing AI agents purely in C++ with no longer needing to depend upon Python...
🔗 Source: https://www.phoronix.com/news/AMD-GAIA-0.16
#amd#opensource#python
Курсы Spatial Thoughts и Geospatial Python Tutorials
Spatial Thoughts (https://spatialthoughts.com) — образовательная платформа, основанная Уджавалом Ганди (Ujaval Gandhi). Она предлагает курсы по анализу пространственных данных на Python:
🎓Python Foundation for Spatial Analysis
🎓Mapping and Data Visualization with Python
Материалы курсов бесплатны, за прохождение курса с инструктором придется заплатить.
🔗Дополняет учебные курсы сайт Geospatial Python Tutorials (https://www.geopythontutorials.com). Он содержит примеры применения пакетов GeoPandas, Xarray, Dask, SamGeo и мн. др. для решения практических задач. Вот, например, извлечение информации из нескольких новостей о конфликтах между людьми и слонами в Индии, и геокодирование мест конфликтов — все с помощью ChatGPT.
В качестве среды для работы рекомендуется Google Colab.
#python#ИИ
Thanks to everyone who is using the theme and sharing! There are already more than 50,000 users and 600 subscribers to the @HiliThemes channel!
LINKS:
(⚪) HT-WhatsApp - v3.1
(⚫) HT-WhatsApp Dark - v3.1
If you find any problem feel free to send us!
#WhatsApp#Black
Анализ видео: визуализация
Последний пост серии, первые два по ссылкам:
1. Подготовка данных
2. Анализ данных
Для виза снова используем cv2. Если данные записаны в таблицу xlsx, то понадобится модуль ast для корректного считывания синтаксиса списков.
При считывании объединяем данные в одномерный список (colors) и создаем пустой массив:
# суммарное число цветов
colors_length = len(colors)
# высота изображения в пикселях
height = 500;
# создаем пустой массив
# height: число строк
# colors_length: число столбцов
# 3: массив цвета (r, g, b)
img_array = np.zeros((height, colors_length, 3), np.uint8)
После этого заполняем массив цветами и с помощью cv2 создаем изображение:
# заполняем массив
for x in range(colors_length):
img_array[:,x] = colors[x]
# записываем в файл
cv2.imwrite('file_name.png', img_array)
Подробнее о параметрах файла палитры и том, как с ним работать, — в карточках.
P.S. И как обычно, полный код этой части в комментариях.
#датавиз#python