Главная   Программирование   Веб 2.0   Нейросети   Дизайн   Маркетинг   Базы данных   SEO   Контент   Реклама   Образование  



Решение задач по программированию на Python.   Лабораторные работы. Контрольные работы. Проверочные работы. Курсовые работы.     Цены

Профессиональные услуги по созданию и поддержке проектов на Python. Профессиональные услуги по созданию и поддержке проектов на Python.     Уточнить




Примеры кода на Python для концепции создания программы



Примеры кода на Python, которые можно использовать в процессе создания программного обеспечения



Ключевые слова: Python, разработка программного обеспечения, программирование, примеры кода



Концепция создания программы представляет собой набор принципов и методов, которые используются для разработки программного обеспечения. Она включает в себя определение целей проекта, анализ требований, проектирование архитектуры системы, выбор технологий и инструментов, а также планирование этапов реализации.

Цели концепции создания программы

  • Определение требований к системе: четкое понимание того, что должна делать программа.
  • Проектирование архитектуры: создание структуры программы, которая будет эффективной и легко поддерживаемой.
  • Выбор технологий и инструментов: использование подходящих языков программирования, библиотек и фреймворков.
  • Планирование этапов реализации: разбивка работы на управляемые части для минимизации рисков и ускорения процесса разработки.
  • Определение требований к системе: четкое понимание того, что должна делать программа.
  • Проектирование архитектуры: создание структуры программы, которая будет эффективной и легко поддерживаемой.
  • Выбор технологий и инструментов: использование подходящих языков программирования, библиотек и фреймворков.
  • Планирование этапов реализации: разбивка работы на управляемые части для минимизации рисков и ускорения процесса разработки.
  • Важность концепции создания программы

    Концепция создания программы играет ключевую роль в успешном завершении проекта. Без четкого плана и понимания целей проекта может возникнуть множество проблем, таких как перерасход времени и ресурсов, неспособность удовлетворить потребности пользователей или даже полный провал проекта.

    Назначение концепции создания программы

    Концепция создания программы предназначена для того, чтобы помочь команде разработчиков эффективно организовать процесс разработки программного обеспечения. Она позволяет избежать многих ошибок и неопределенностей, которые могут возникнуть на разных этапах жизненного цикла проекта.

    Области применения концепции создания программы на Python

    • Веб-разработка: создание серверных приложений, веб-сайтов и API.
    • Анализ данных: обработка больших объемов данных, построение моделей машинного обучения.
    • Автоматизация: написание скриптов для автоматизации рутинных задач.
    • Разработка игр: создание 2D и 3D игр.
    • Научные исследования: моделирование физических процессов, математические расчеты.
    • Системное администрирование: управление конфигурацией серверов, мониторинг систем.
    • Интеграция систем: создание интеграционных решений между различными системами.
  • Веб-разработка: создание серверных приложений, веб-сайтов и API.
  • Анализ данных: обработка больших объемов данных, построение моделей машинного обучения.
  • Автоматизация: написание скриптов для автоматизации рутинных задач.
  • Разработка игр: создание 2D и 3D игр.
  • Научные исследования: моделирование физических процессов, математические расчеты.
  • Системное администрирование: управление конфигурацией серверов, мониторинг систем.
  • Интеграция систем: создание интеграционных решений между различными системами.
  • Задачи, которые могут решаться в рамках концепции создания программы на Python

    1. Сбор и анализ данных: извлечение информации из различных источников и ее последующая обработка.
    2. Создание графического интерфейса пользователя (GUI): разработка приложений с удобным и интуитивно понятным интерфейсом.
    3. Работа с сетью: взаимодействие с удаленными сервисами через HTTP/HTTPS протоколы.
    4. Управление файлами и каталогами: работа с файловой системой компьютера.
    5. Обработка текста: парсинг, преобразование и анализ текстовых данных.
    6. Машинное обучение: создание и обучение моделей для предсказательных анализов.
    7. Тестирование и отладка: проведение тестирования и устранение ошибок в коде.
  • Сбор и анализ данных: извлечение информации из различных источников и ее последующая обработка.
  • Создание графического интерфейса пользователя (GUI): разработка приложений с удобным и интуитивно понятным интерфейсом.
  • Работа с сетью: взаимодействие с удаленными сервисами через HTTP/HTTPS протоколы.
  • Управление файлами и каталогами: работа с файловой системой компьютера.
  • Обработка текста: парсинг, преобразование и анализ текстовых данных.
  • Машинное обучение: создание и обучение моделей для предсказательных анализов.
  • Тестирование и отладка: проведение тестирования и устранение ошибок в коде.
  • Рекомендации по применению Python в концепции создания программы

    • Используйте PEP8 для форматирования кода: это поможет поддерживать единообразие стиля среди всех членов команды.
    • Пишите модульные тесты: это позволит быстро находить и исправлять ошибки в коде.
    • Документируйте код: документация облегчает поддержку и развитие проекта.
    • Применяйте лучшие практики: используйте паттерны проектирования, такие как MVC или Singleton.
    • Пользуйтесь сторонними библиотеками: они помогут ускорить разработку и улучшить качество продукта.
  • Используйте PEP8 для форматирования кода: это поможет поддерживать единообразие стиля среди всех членов команды.
  • Пишите модульные тесты: это позволит быстро находить и исправлять ошибки в коде.
  • Документируйте код: документация облегчает поддержку и развитие проекта.
  • Применяйте лучшие практики: используйте паттерны проектирования, такие как MVC или Singleton.
  • Пользуйтесь сторонними библиотеками: они помогут ускорить разработку и улучшить качество продукта.
  • Технологии, которые применяются для создания программы кроме Python

    • HTML/CSS/JavaScript: для создания фронтенд-частей веб-приложений.
    • SQL/NoSQL базы данных: для хранения и управления данными.
    • Docker: для контейнеризации приложений и упрощения развертывания.
    • Git: для контроля версий и совместной работы над проектом.
    • AWS/Azure/Google Cloud: для облачной инфраструктуры и хостинга.
    • Postman/Insomnia: для тестирования API.
    • Jira/Trello: для управления задачами и проектами.
  • HTML/CSS/JavaScript: для создания фронтенд-частей веб-приложений.
  • SQL/NoSQL базы данных: для хранения и управления данными.
  • Docker: для контейнеризации приложений и упрощения развертывания.
  • Git: для контроля версий и совместной работы над проектом.
  • AWS/Azure/Google Cloud: для облачной инфраструктуры и хостинга.
  • Postman/Insomnia: для тестирования API.
  • Jira/Trello: для управления задачами и проектами.
  • Модули и библиотеки Python

    Python имеет обширную экосистему модулей и библиотек, которые значительно упрощают процесс разработки программного обеспечения. Вот некоторые из наиболее популярных модулей и библиотек, которые могут быть использованы в концепции создания программы:

    • Standard Library: стандартная библиотека Python предоставляет широкий спектр модулей для выполнения различных задач, таких как работа с файлами, сетевое программирование, обработка строк и многое другое.
    • NumPy: библиотека для научных вычислений, включающая функции для работы с массивами и векторами.
    • Pandas: библиотека для анализа данных, предоставляющая мощные инструменты для обработки табличных данных.
    • Matplotlib: библиотека для визуализации данных, позволяющая создавать графики и диаграммы.
    • Flask: микрофреймворк для создания веб-приложений.
    • Django: полнофункциональный фреймворк для создания сложных веб-приложений.
    • Requests: библиотека для выполнения HTTP-запросов.
    • BeautifulSoup: библиотека для парсинга HTML и XML документов.
    • TensorFlow / PyTorch: библиотеки для глубокого обучения и машинного обучения.
    • Scrapy: библиотека для веб-скрапинга.
    • SQLAlchemy: ORM для работы с реляционными базами данных.
  • Standard Library: стандартная библиотека Python предоставляет широкий спектр модулей для выполнения различных задач, таких как работа с файлами, сетевое программирование, обработка строк и многое другое.
  • Standard Library
  • NumPy: библиотека для научных вычислений, включающая функции для работы с массивами и векторами.
  • NumPy
  • Pandas: библиотека для анализа данных, предоставляющая мощные инструменты для обработки табличных данных.
  • Pandas
  • Matplotlib: библиотека для визуализации данных, позволяющая создавать графики и диаграммы.
  • Matplotlib
  • Flask: микрофреймворк для создания веб-приложений.
  • Flask
  • Django: полнофункциональный фреймворк для создания сложных веб-приложений.
  • Django
  • Requests: библиотека для выполнения HTTP-запросов.
  • Requests
  • BeautifulSoup: библиотека для парсинга HTML и XML документов.
  • BeautifulSoup
  • TensorFlow / PyTorch: библиотеки для глубокого обучения и машинного обучения.
  • TensorFlow / PyTorch
  • Scrapy: библиотека для веб-скрапинга.
  • Scrapy
  • SQLAlchemy: ORM для работы с реляционными базами данных.
  • SQLAlchemy

    Задачи, которые могут решаться с использованием модулей и библиотек Python

    1. Работа с файлами и каталогами: модуль `os` и его подмодули позволяют работать с файловой системой.
    2. Обработка текста: модуль `re` для регулярных выражений и модуль `string` для работы со строками.
    3. Web-разработка: использование Flask или Django для создания веб-приложений.
    4. Анализ данных: применение Pandas для манипуляции и анализа данных.
    5. Визуализация данных: использование Matplotlib для создания графиков и диаграмм.
    6. Глубокое обучение: использование TensorFlow или PyTorch для создания моделей машинного обучения.
    7. Веб-скрапинг: применение Scrapy для сбора данных с веб-сайтов.
    8. Интернет вещей (IoT): использование библиотеки `RPi.GPIO` для взаимодействия с аппаратурой Raspberry Pi.
  • Работа с файлами и каталогами: модуль `os` и его подмодули позволяют работать с файловой системой.
  • Обработка текста: модуль `re` для регулярных выражений и модуль `string` для работы со строками.
  • Web-разработка: использование Flask или Django для создания веб-приложений.
  • Анализ данных: применение Pandas для манипуляции и анализа данных.
  • Визуализация данных: использование Matplotlib для создания графиков и диаграмм.
  • Глубокое обучение: использование TensorFlow или PyTorch для создания моделей машинного обучения.
  • Веб-скрапинг: применение Scrapy для сбора данных с веб-сайтов.
  • Интернет вещей (IoT): использование библиотеки `RPi.GPIO` для взаимодействия с аппаратурой Raspberry Pi.
  • Рекомендации по применению модулей и библиотек Python

    • Изучите документацию: перед использованием любой библиотеки убедитесь, что знаете все её возможности и ограничения.
    • Используйте виртуальные окружения: это помогает изолировать зависимости и предотвратить конфликты между версиями библиотек.
    • Пишите модульные тесты: это повышает надежность вашего кода и упрощает его поддержку.
    • Не злоупотребляйте сторонними библиотеками: иногда лучше написать свою реализацию, если она решает конкретную задачу более эффективно.
    • Поддерживайте актуальность: следите за обновлениями библиотек и исправлениями безопасности.
  • Изучите документацию: перед использованием любой библиотеки убедитесь, что знаете все её возможности и ограничения.
  • Используйте виртуальные окружения: это помогает изолировать зависимости и предотвратить конфликты между версиями библиотек.
  • Пишите модульные тесты: это повышает надежность вашего кода и упрощает его поддержку.
  • Не злоупотребляйте сторонними библиотеками: иногда лучше написать свою реализацию, если она решает конкретную задачу более эффективно.
  • Поддерживайте актуальность: следите за обновлениями библиотек и исправлениями безопасности.
    1. Чтение и запись файлов

      # Чтение содержимого файла
      with open('example.txt', 'r') as file:
          contents = file.read()
      print(contents)
      
      # Запись в файл
      with open('output.txt', 'w') as file:
          file.write("Это пример содержимого файла")
      

      Эти примеры демонстрируют работу с файлами в Python. Модуль `open` используется для открытия файлов в различных режимах чтения и записи.

    2. Работа с JSON

      import json
      
      # Чтение JSON файла
      data = json.load(open('data.json'))
      print(data['name'])
      
      # Запись в JSON файл
      json.dump({'name': 'John Doe'}, open('output.json', 'w'), indent=4)
      

      Данный пример показывает, как работать с форматом JSON в Python. Модуль `json` позволяет читать и записывать данные в формате JSON.

    3. Обработка строк

      # Поиск подстроки
      if 'Python' in 'Programming is fun with Python':
          print("Найдено!")
      else:
          print("Не найдено.")
      
      # Разбиение строки на слова
      words = ' '.join(['Hello', 'World']).split()
      print(words)
      

      Эти примеры иллюстрируют работу со строками в Python. Модуль `str` предоставляет различные методы для манипуляции строковыми данными.

    4. Работа с списками

      # Создание списка
      numbers = [1, 2, 3, 4]
      
      # Добавление элемента в конец списка
      numbers.append(5)
      
      # Удаление последнего элемента
      numbers.pop()
      
      # Изменение значения элемента
      numbers[0] = 10
      
      # Сортировка списка
      numbers.sort()
      
      # Обратное упорядочивание
      numbers.reverse()
      
      # Поиск элемента в списке
      if 3 in numbers:
          print("Элемент найден.")
      else:
          print("Элемента нет в списке.")
      

      Пример демонстрирует основные операции с списками в Python.

    5. Работа с кортежами

      # Создание кортежа
      coordinates = (1, 2, 3, 4)
      
      # Доступ к элементам кортежа
      x, y, z, w = coordinates
      print(f"Координаты: {x}, {y}, {z}, {w}")
      
      # Проверка наличия элемента в кортеже
      if (3,) in coordinates:
          print("Элемент найден.")
      else:
          print("Элемента нет в кортеже.")
      

      Кортежи полезны для хранения неизменных наборов значений.

    6. Работа с словарями

      # Создание словаря
      person = {'name': 'John', 'age': 30}
      
      # Получение значения по ключу
      print(person['name'])
      
      # Обновление значения
      person['age'] += 1
      
      # Удаление ключа
      del person['name']
      
      # Проверка существования ключа
      if 'name' in person:
          print("Ключ 'name' присутствует в словаре.")
      else:
          print("Ключ 'name' отсутствует в словаре.")
      

      Словари в Python являются удобным способом хранения пар "ключ-значение".

    7. Создание веб-приложения с использованием Flask

      from flask import Flask
      
      app = Flask(__name__)
      
      @app.route('/')
      def hello_world():
          return 'Привет, мир!'
      
      if __name__ == '__main__':
          app.run(debug=True)
      

      Этот пример демонстрирует создание простого веб-приложения с использованием микрофреймворка Flask.

    8. Генерация отчетов с использованием ReportLab

      from reportlab.pdfgen import canvas
      
      def create_pdf(filename):
          c = canvas.Canvas(filename)
          c.drawString(72, 792, "This is a test PDF document created using Python and ReportLab.")
          c.showPage()
          c.save()
      
      create_pdf('report.pdf')
      

      ReportLab — это популярная библиотека для генерации PDF-документов на Python.

    9. Обработка изображений с использованием Pillow

      from PIL import Image
      
      def resize_image(input_path, output_path, size=(100, 100)):
          image = Image.open(input_path)
          resized_image = image.resize(size, Image.ANTIALIASING)
          resized_image.save(output_path)
      
      resize_image('input.jpg', 'resized.jpg', size=(200, 200))
      

      Библиотека Pillow предоставляет мощные инструменты для работы с изображениями.

    10. Работа с базами данных с использованием SQLAlchemy

      from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
      from sqlalchemy.orm import sessionmaker
      from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
      
      Base = declarative_base()
      
      class User(Base):
          __tablename__ = 'users'
          id = Column(Integer, primary_key=True)
          name = Column(String)
      
      engine = create_engine('sqlite:///example.db')
      Session = sessionmaker(bind=engine)
      session = Session()
      
      # Создание новой записи
      user = User(name='John Doe')
      session.add(user)
      session.commit()
      
      # Чтение записей
      query = session.query(User)
      for u in query:
          print(u.id, u.name)
      
      # Обновление записи
      user.name = 'Jane Doe'
      session.commit()
      
      # Удаление записи
      session.delete(user)
      session.commit()
      

      SQLAlchemy предоставляет объектно-реляционное отображение (ORM) для работы с базами данных.

  • Чтение и запись файлов

    # Чтение содержимого файла
    with open('example.txt', 'r') as file:
        contents = file.read()
    print(contents)
    
    # Запись в файл
    with open('output.txt', 'w') as file:
        file.write("Это пример содержимого файла")
    

    Эти примеры демонстрируют работу с файлами в Python. Модуль `open` используется для открытия файлов в различных режимах чтения и записи.

  • Чтение и запись файлов

    # Чтение содержимого файла
    with open('example.txt', 'r') as file:
        contents = file.read()
    print(contents)
    
    # Запись в файл
    with open('output.txt', 'w') as file:
        file.write("Это пример содержимого файла")
    
    # Чтение содержимого файла with open('example.txt', 'r') as file: contents = file.read() print(contents) # Запись в файл with open('output.txt', 'w') as file: file.write("Это пример содержимого файла")

    Эти примеры демонстрируют работу с файлами в Python. Модуль `open` используется для открытия файлов в различных режимах чтения и записи.

  • Работа с JSON

    import json
    
    # Чтение JSON файла
    data = json.load(open('data.json'))
    print(data['name'])
    
    # Запись в JSON файл
    json.dump({'name': 'John Doe'}, open('output.json', 'w'), indent=4)
    

    Данный пример показывает, как работать с форматом JSON в Python. Модуль `json` позволяет читать и записывать данные в формате JSON.

  • Работа с JSON

    import json
    
    # Чтение JSON файла
    data = json.load(open('data.json'))
    print(data['name'])
    
    # Запись в JSON файл
    json.dump({'name': 'John Doe'}, open('output.json', 'w'), indent=4)
    
    import json # Чтение JSON файла data = json.load(open('data.json')) print(data['name']) # Запись в JSON файл json.dump({'name': 'John Doe'}, open('output.json', 'w'), indent=4)

    Данный пример показывает, как работать с форматом JSON в Python. Модуль `json` позволяет читать и записывать данные в формате JSON.

  • Обработка строк

    # Поиск подстроки
    if 'Python' in 'Programming is fun with Python':
        print("Найдено!")
    else:
        print("Не найдено.")
    
    # Разбиение строки на слова
    words = ' '.join(['Hello', 'World']).split()
    print(words)
    

    Эти примеры иллюстрируют работу со строками в Python. Модуль `str` предоставляет различные методы для манипуляции строковыми данными.

  • Обработка строк

    # Поиск подстроки
    if 'Python' in 'Programming is fun with Python':
        print("Найдено!")
    else:
        print("Не найдено.")
    
    # Разбиение строки на слова
    words = ' '.join(['Hello', 'World']).split()
    print(words)
    
    # Поиск подстроки if 'Python' in 'Programming is fun with Python': print("Найдено!") else: print("Не найдено.") # Разбиение строки на слова words = ' '.join(['Hello', 'World']).split() print(words)

    Эти примеры иллюстрируют работу со строками в Python. Модуль `str` предоставляет различные методы для манипуляции строковыми данными.

  • Работа с списками

    # Создание списка
    numbers = [1, 2, 3, 4]
    
    # Добавление элемента в конец списка
    numbers.append(5)
    
    # Удаление последнего элемента
    numbers.pop()
    
    # Изменение значения элемента
    numbers[0] = 10
    
    # Сортировка списка
    numbers.sort()
    
    # Обратное упорядочивание
    numbers.reverse()
    
    # Поиск элемента в списке
    if 3 in numbers:
        print("Элемент найден.")
    else:
        print("Элемента нет в списке.")
    

    Пример демонстрирует основные операции с списками в Python.

  • Работа с списками

    # Создание списка
    numbers = [1, 2, 3, 4]
    
    # Добавление элемента в конец списка
    numbers.append(5)
    
    # Удаление последнего элемента
    numbers.pop()
    
    # Изменение значения элемента
    numbers[0] = 10
    
    # Сортировка списка
    numbers.sort()
    
    # Обратное упорядочивание
    numbers.reverse()
    
    # Поиск элемента в списке
    if 3 in numbers:
        print("Элемент найден.")
    else:
        print("Элемента нет в списке.")
    
    # Создание списка numbers = [1, 2, 3, 4] # Добавление элемента в конец списка numbers.append(5) # Удаление последнего элемента numbers.pop() # Изменение значения элемента numbers[0] = 10 # Сортировка списка numbers.sort() # Обратное упорядочивание numbers.reverse() # Поиск элемента в списке if 3 in numbers: print("Элемент найден.") else: print("Элемента нет в списке.")

    Пример демонстрирует основные операции с списками в Python.

  • Работа с кортежами

    # Создание кортежа
    coordinates = (1, 2, 3, 4)
    
    # Доступ к элементам кортежа
    x, y, z, w = coordinates
    print(f"Координаты: {x}, {y}, {z}, {w}")
    
    # Проверка наличия элемента в кортеже
    if (3,) in coordinates:
        print("Элемент найден.")
    else:
        print("Элемента нет в кортеже.")
    

    Кортежи полезны для хранения неизменных наборов значений.

  • Работа с кортежами

    # Создание кортежа
    coordinates = (1, 2, 3, 4)
    
    # Доступ к элементам кортежа
    x, y, z, w = coordinates
    print(f"Координаты: {x}, {y}, {z}, {w}")
    
    # Проверка наличия элемента в кортеже
    if (3,) in coordinates:
        print("Элемент найден.")
    else:
        print("Элемента нет в кортеже.")
    
    # Создание кортежа coordinates = (1, 2, 3, 4) # Доступ к элементам кортежа x, y, z, w = coordinates print(f"Координаты: {x}, {y}, {z}, {w}") # Проверка наличия элемента в кортеже if (3,) in coordinates: print("Элемент найден.") else: print("Элемента нет в кортеже.")

    Кортежи полезны для хранения неизменных наборов значений.

  • Работа с словарями

    # Создание словаря
    person = {'name': 'John', 'age': 30}
    
    # Получение значения по ключу
    print(person['name'])
    
    # Обновление значения
    person['age'] += 1
    
    # Удаление ключа
    del person['name']
    
    # Проверка существования ключа
    if 'name' in person:
        print("Ключ 'name' присутствует в словаре.")
    else:
        print("Ключ 'name' отсутствует в словаре.")
    

    Словари в Python являются удобным способом хранения пар "ключ-значение".

  • Работа с словарями

    # Создание словаря
    person = {'name': 'John', 'age': 30}
    
    # Получение значения по ключу
    print(person['name'])
    
    # Обновление значения
    person['age'] += 1
    
    # Удаление ключа
    del person['name']
    
    # Проверка существования ключа
    if 'name' in person:
        print("Ключ 'name' присутствует в словаре.")
    else:
        print("Ключ 'name' отсутствует в словаре.")
    
    # Создание словаря person = {'name': 'John', 'age': 30} # Получение значения по ключу print(person['name']) # Обновление значения person['age'] += 1 # Удаление ключа del person['name'] # Проверка существования ключа if 'name' in person: print("Ключ 'name' присутствует в словаре.") else: print("Ключ 'name' отсутствует в словаре.")

    Словари в Python являются удобным способом хранения пар "ключ-значение".

  • Создание веб-приложения с использованием Flask

    from flask import Flask
    
    app = Flask(__name__)
    
    @app.route('/')
    def hello_world():
        return 'Привет, мир!'
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    

    Этот пример демонстрирует создание простого веб-приложения с использованием микрофреймворка Flask.

  • Создание веб-приложения с использованием Flask

    from flask import Flask
    
    app = Flask(__name__)
    
    @app.route('/')
    def hello_world():
        return 'Привет, мир!'
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    
    from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Привет, мир!' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

    Этот пример демонстрирует создание простого веб-приложения с использованием микрофреймворка Flask.

  • Генерация отчетов с использованием ReportLab

    from reportlab.pdfgen import canvas
    
    def create_pdf(filename):
        c = canvas.Canvas(filename)
        c.drawString(72, 792, "This is a test PDF document created using Python and ReportLab.")
        c.showPage()
        c.save()
    
    create_pdf('report.pdf')
    

    ReportLab — это популярная библиотека для генерации PDF-документов на Python.

  • Генерация отчетов с использованием ReportLab

    from reportlab.pdfgen import canvas
    
    def create_pdf(filename):
        c = canvas.Canvas(filename)
        c.drawString(72, 792, "This is a test PDF document created using Python and ReportLab.")
        c.showPage()
        c.save()
    
    create_pdf('report.pdf')
    
    from reportlab.pdfgen import canvas def create_pdf(filename): c = canvas.Canvas(filename) c.drawString(72, 792, "This is a test PDF document created using Python and ReportLab.") c.showPage() c.save() create_pdf('report.pdf')

    ReportLab — это популярная библиотека для генерации PDF-документов на Python.

  • Обработка изображений с использованием Pillow

    from PIL import Image
    
    def resize_image(input_path, output_path, size=(100, 100)):
        image = Image.open(input_path)
        resized_image = image.resize(size, Image.ANTIALIASING)
        resized_image.save(output_path)
    
    resize_image('input.jpg', 'resized.jpg', size=(200, 200))
    

    Библиотека Pillow предоставляет мощные инструменты для работы с изображениями.

  • Обработка изображений с использованием Pillow

    from PIL import Image
    
    def resize_image(input_path, output_path, size=(100, 100)):
        image = Image.open(input_path)
        resized_image = image.resize(size, Image.ANTIALIASING)
        resized_image.save(output_path)
    
    resize_image('input.jpg', 'resized.jpg', size=(200, 200))
    
    from PIL import Image def resize_image(input_path, output_path, size=(100, 100)): image = Image.open(input_path) resized_image = image.resize(size, Image.ANTIALIASING) resized_image.save(output_path) resize_image('input.jpg', 'resized.jpg', size=(200, 200))

    Библиотека Pillow предоставляет мощные инструменты для работы с изображениями.

  • Работа с базами данных с использованием SQLAlchemy

    from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker
    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    
    Base = declarative_base()
    
    class User(Base):
        __tablename__ = 'users'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        name = Column(String)
    
    engine = create_engine('sqlite:///example.db')
    Session = sessionmaker(bind=engine)
    session = Session()
    
    # Создание новой записи
    user = User(name='John Doe')
    session.add(user)
    session.commit()
    
    # Чтение записей
    query = session.query(User)
    for u in query:
        print(u.id, u.name)
    
    # Обновление записи
    user.name = 'Jane Doe'
    session.commit()
    
    # Удаление записи
    session.delete(user)
    session.commit()
    

    SQLAlchemy предоставляет объектно-реляционное отображение (ORM) для работы с базами данных.

  • Работа с базами данных с использованием SQLAlchemy

    from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker
    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    
    Base = declarative_base()
    
    class User(Base):
        __tablename__ = 'users'
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        name = Column(String)
    
    engine = create_engine('sqlite:///example.db')
    Session = sessionmaker(bind=engine)
    session = Session()
    
    # Создание новой записи
    user = User(name='John Doe')
    session.add(user)
    session.commit()
    
    # Чтение записей
    query = session.query(User)
    for u in query:
        print(u.id, u.name)
    
    # Обновление записи
    user.name = 'Jane Doe'
    session.commit()
    
    # Удаление записи
    session.delete(user)
    session.commit()
    
    from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String) engine = create_engine('sqlite:///example.db') Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # Создание новой записи user = User(name='John Doe') session.add(user) session.commit() # Чтение записей query = session.query(User) for u in query: print(u.id, u.name) # Обновление записи user.name = 'Jane Doe' session.commit() # Удаление записи session.delete(user) session.commit()

    SQLAlchemy предоставляет объектно-реляционное отображение (ORM) для работы с базами данных.










    Решение задач по программированию на Python.   Лабораторные работы. Контрольные работы. Проверочные работы. Курсовые работы.     Цены

    Примеры кода на Python, которые можно использовать в процессе создания программного обеспечения     Уточнить