Создаём нейросеть на Python

Ну вот реально, очень мало в интернете статей на тему использования нейросетей. Теоретической информации — полно. «Напишем нейросеть в 9 строчек» — полно. А вот практических примеров с разжевыванием — единицы. Одна из хороших статей тут на хабре. Начало отличное, конец скомканный и до конца не раскрытый. Кроме того код во многих статьях датируемых до 20г уже не рабочий, т.к. используют Tensorflow версии меньше 2. Или ранние 2 версии. Посему на написание живого примера потратил довольно таки много времени.

Итак поставим себе задачу: узнать по фото, лето или зима отображены на ней.

» Читать далее

Python: пишем игру «успей нажать клавишу»

В общем в рамках компании по попытке обучения одного товарища программированию, написал небольшую консольную игру, дабы с ним попробовать её воспроизвести.

Суть игры: компьютер загадывает случайную кнопку из списка и время за которое игрок должен успеть её нажать. Если игрок успевает нажать — ему добавляется балл.

Итак, для написания понадобится знать что такое циклы, массивы, случайные числа. Использовать будем модули keyboard, random и time

  • keyboard — для получения нажатий клавиш на клавиатуре
  • random — для получения случайных числел
  • time — для расчета времени реакции

Для начала определим одномерный массив, в котором перечислим доступные для выбора компьютером клавиши.

Далее создадим бесконечный цикл, внутри которого будем выбирать случайную клавишу для нажатия:

Что делает этот код? Бесконечно выводит в консоль сообщение о том, что нужно нажать случайно выбранную кнопку. Давайте теперь чуть переделаем код, чтобы случайно выбиралась не только клавиша которую нужноно нажать игроку, но и время за которое ему нужно её нажать:

Что дальше? А дальше нам нужно объявить еще один цикл и ждать пока не истечет время отведенное для того чтобы игрок нажал кнопку. Для этого, перед началом цикла запомним время начала игры, и внутри цикла постоянно будем проверять, на сколько оно отличается от текущего времени:

Теперь добавим чуточку интерактивности, а именно проверку, «а не нажата ли клавиша загаданная компьютером»:

Ну и осталось чуток прилизать код, добавив возможность подсчета кто круче, компьютер или игрок:

Ход игры:

Перенос работающего сайта WordPress с Mysql на PostgreeSQL

Задача: перенести рабочий, наполненный постами, сайт на движке WordPress с БД MySQL на PostgreeSQL

Инструментарий:

1) pgloader — утилита для переноса данных из баз данных MySQL в PostgreeSQL

Особенности о которые спотыкался:

  • для успешного переноса необходимо чтобы пользователь в терминале под которым осуществляется перенос имел максимальные права в БД и имел доступ «без пароля» для входа в консоль pgsql
  • при переносе создается схема с именем БД, а не заливается по умолчанию в схему public. Что в принципе для нашей ситуации даже будет плюсом.
  • Перед переносом, БД уже должна быть создана в PostgreeSQL

Синтаксис:

2) Плагин PG4WP который на «лету» исправляет запросы к MySQL на PostgreeSQL

Особенности:

  • работает только при «чистой» установке. Т.е. WordPress должен быть штатно проинсталлирован с нуля
  • Инсталляция корректно работает только до версии WordPress 5.9
  • Плагин заброшен, последнее обновление — 3 года назад

Итак, общий алгоритм переноса рабочего WordPress получается такой:

  1. Переносим при помощи pgloader БД в отдельную схему
  2. Заново устанавливаем WordPress 5.9 с плагином PG4WP
  3. Удаляем из схемы public wp_posts (это если только статьи переносим) и переносим её из схемы созданной pgloader в public
  4. Пробуем обновить штатно WordPress

Точно понадобится:

Удаление всех таблиц в схеме:

Поменять схему всех таблиц:

В принципе пока вполне рабочая схема

Flutter: Push уведомления firebase

С PUSH уведомлениями, во Flutter, вроде бы всё и просто, но вот я провозился три дня, чтобы заставить приложение стабильно их показывать. Большая часть проблем вытекает из-за постоянно развивающейся кодовой базы Flutter, в результате чего большая часть примеров в сети — уже не рабочие.

Проблема №1

Пакет flutter_webview_plugin_ios_android, который оказался не совместим с вызовом FirebaseMessaging.onBackgroundMessage, после инициализации которого, перестали работать кэлбеки webview на переходы на другие url (GitHub Issue).

Выход: не бросаться на простой в использовании пакет, а использовать максимально популярный webview_flutter. Хотя и оный у меня заработал, только в самой последней версии — до этого были проблемы с отображением некоторых сайтов с не понятными SSL сертификатами.

Проблема №2

Вызов ensureInitialized:

который у «всех работает а у меня не работает». И вызывает ошибку

Пришлось обернуть в:

Проблема №3

Подобрать комбинацию пакетов Flutter и окружение Android Studion, чтобы «всё заработало». В итоге удовлетворительно заработало при используемых версия пакетов Flutter:

firebase_messaging: ^14.4.0
flutter_local_notifications: ^13.0.0

И зависимостей build.grade для Android Studio:

\android\app\build.gradle:

\android\build.gradle:

Итак, вот текущая минимальная обвязка для работы с PUSH уведомлениями получилась:

FastApi: основы

Зачем нужно

FastApi — это фреймворк позволяющий создавать «самодокументирующиеся API». Т.е. и реализация и документация пишется прямо в коде. Причем FastApi при помощи вебинтерфейса предоставляет еще и возможность тестирования получившегося API.

Подготовка

Для работы потребуется установленные пакеты fastapi и uvicorn :

uvicorn требуется чтобы запустить веб сервер на определенном порту, для взаимодействия с фреймворком fastapi. Далее его можно проксировать через apache или ngnix, В основном для того, чтобы к api можно было обращаться из вне не только по IP но и по DNS имени. Ну и чтобы обернуть в https. Хотя консольный uvicorn позволяет может запускаться и по https протоколу, если указать ему сертификаты. Но не пробовал, ибо было не нужно.

Еще разик акцентирую внимание: uvicorn может поставляться в виде пакета python или в виде консольной утилиты. По сути это два разных способа поднятия вебсервера для fastapi. Результат будет один. Только в случае использования пакета python — внутри скрипта нужно будет реализовывать запуск uvicorn

Первый шаг

Как происходит работа внешнего пользователя с API? Обычно он авторизуется по логину-паролю, получает «сессионный ключ» и далее работает уже с ним. Что собственно и попробуем реализовать. Сначала на минимальном примере.

В FastApi используется модель pedantic, т.е. на входе функций реализуемых API должно попадать данные согласно заранее построенной схеме. Вызов функции, осуществляется при помощи роутинга в URL.

Например реализуем вызов функции API авторизации по URL вида:

Запрос к URL будет выполнятся при помощи POST, с параметрами login и password

Создадим следующую структуру файлов и папок:

В файле main.py реализуем запуск сервера uvicorn и начальные настройки для запуска фреймворка FastAPI.

В файле /app/routers/auth.py реализуем логику ответа на вызов URL с параметрами POST

В файле /app/schemas/auth.py — создадим проверку входящих и исходящих параметров вызова согласно схеме pedantic

main.py:

Схема auth.py:

Роутер auth.py:

Ну вот собственно и всё. Минимальный рабочий каркас собран. Осталось попробовать его запустить и посмотреть результат в браузере. Для этого в консоли запустим:

Далее открываем браузер по url http://127.0.0.1:8000/docs или (http://127.0.0.1:8000/redoc) и можем наблюдать уже сформированную готовую к употреблению документацию:

Причем работоспособность вызовов можно попробовать прямо сейчас.

В текущем случае мы запустили сервер uvicorn из скрипта python, но есть вариант запуска сервера и из консоли. Какие преимущества имеет запуск из консоли, мне не очень пока очевидны. Но факт есть факт. Скрипт можно запустить и так:

В данном случае запустили 10 воркеров FastApi. Если использовать ключ —reload, то сервер будет отслеживать изменение файлов и перезапускать сам себя. Это удобно для моментальной отладки

Внимание! Ключи —reload и —workers одновременно не работают.

1 2 3 4 5 9