Онлайн компилятор python 3: Online Python Compiler

Содержание

7 лучших интерпретаторов Python

Довольно часто наши читатели сообщают нам, что хотят изучать Python, но сталкиваются с проблемами при установке окружения. Они, как правило, озадачены такими вопросами, как, например, какую версию выбрать : Python 2.7 или 3.0? Итак, сегодня мы приведем топ 7 самых популярных веб-сайтов, которые предоставляют онлайн-интерпретаторы для выполнения Python в вебе.

Все эти сайты, что называется «из коробки», предлагают абсолютно бесплатное решение для тестирования и запуска Python онлайн. Поэтому мы решили подобрать лучшие доступные онлайн-инструменты для помощи нашим читателям.

Как запускать Python в сети?

Нам на почту приходит множество писем от читателей и в каждом мы встречаем все новые и новые точки зрения. Большинство из наших читателей не используют настольный компьютер или ноутбук для онлайн-серфинга. Они работают через дорогие мобильные телефоны или планшеты. Поэтому они хотят запускать Python со своих крошечных интеллектуальных гаджетов и использовать виртуальные терминалы. Никто из них не любит сидеть часами и практиковаться в программировании традиционным способом. Каждый хочет научиться быстро, да еще и в комфортной обстановке. И они считают установку/удаление окружения довольно проблематичным. Зачастую неопытный программист может потратить довольно много времени на эти действия.

Тем не менее, существует множество веб-сайтов, которые предоставляют виртуальные терминалы онлайн для практики программирования на Python. Поэтому мы оценили многие онлайн-терминалы/IDE и отфильтровали лучших. В нашем списке вы так же познакомитесь с нашим критерием выбора правильного виртуального терминала.

Итак, мы считаем, что сайт на котором расположен виртуальный терминал должен быть надежным и быстрым.
Он должен поддерживать по крайней мере один из синтаксисов Python 2.x или 3.x.
Это должно позволить с легкостью копировать/вставлять листинги кода и обучаться.
Мы тщательно просмотрели несколько веб-сайтов и проверили работу онлайн-интерпретаторов Python, чтобы выбрать лучшие. Мы долго думали, фильтровали решения и, наконец, составили топ 7 лучших сайтов для практики Python в online интерпретаторе. Так же добавлю, что некоторые из этих сайтов даже поддерживают несколько языков программирования, на которых можно попрактиковаться. Пожалуйста, внимательно просмотрите каждый сайт, чтобы выбрать тот, который отвечает вашим требованиям.

7 лучших интерпретаторов Python для исполнения Python онлайн

1. Интерпретатор Python с сайта Python.Org

Это один из самых быстрых онлайн терминалов для запуска Python. Он включает в себя следующие функции:

Вы можете легко скопировать и вставить свои команды в консоль терминала.
Он имеет улучшенную интерактивную оболочку IPython, запускаемую на сервере.
Это на милю превосходит стандартную оболочку Python.
IPython предоставляет возможность глубокой обработки объекта.
Интерпретатор позволяет легко оперировать с командами ОС и интегрируется с текстовым редактором.
На сайте также имеется видео-пошаговое руководство, с которым вы можете ознакомиться, чтобы узнать больше о виртуальном терминале. Кроме того, вы можете запустить его по ссылке ниже.

Run Python Online

2. PythonAnyWhere онлайн переводчик Python

Это продвинутый терминал для онлайн запуска Python. В него встроены такие невероятные возможности, как автодополнение и встроенные функции объектов, которые очень удобно использовать при программировании.

Ниже приведены несколько советов, которые помогут вам быстро ознакомиться с принципами работы с терминалом.

Вводить команды в консоль терминала действительно легко.
Нажмите imp и tab, чтобы полностью развернуть команду. Затем напишите ключевое слово «sys» для импорта модуля sys.
- Import sys
  - Чтобы получить полную документацию любого модуля (например, sys в этом случае), напишите так:

Для сохранения команды в файл используйте ключевое слово %save.

Введите а = 15 и вернитесь. Запишите номер строки (он находится в квадратных скобках перед строкой).
Теперь введите %save set_a.py line number, чтобы сохранить эту строку в файл.
Чтобы узнать больше о волшебной функции %save, вы можете ввести команду %save?
%edit set_a.py откроет vi для редактирования файла. Используя vi, вы можете изменять любой файл.

3. Python 2.X / 3.X Интерпретатор из REPL.It

Это лучший сайт для интерактивного программирования и онлайн запуска Python. Название терминал берет от read-eval-print, который применяется как в Lisp, так и в Python.

Работает со многими языками программирования. Вы можете выбрать один из языков и, кроме того, вы можете указать имя в конце строки URL, чтобы открыть нужный терминал.

Давайте посмотрим на некоторые ключевые моменты этого онлайн-терминала Python.

Если вы новичок, то можете начать с примеров кода, доступных на сайте.
Терминал позволяет сохранить вашу работу и поделиться ею с другими.
Вы можете сохранить весь свой прогресс, выйти с сайта, зайти обратно и продолжить с того места, где остановились.
Терминал представляет собой технологию с открытым исходным кодом. Таким образом, вы можете посмотреть исходники и внести свой вклад в развитие проекта через репозиторий на Git Hub.
Поскольку это веб-приложение, вы можете работать с ним практически с любого устройства, использующего веб-браузер.
Каждая введенная вами команда или код запускается исключительно на вашем компьютере.

4. Простой в использовании интерпретатор Python от SymPy.Org

Online Shell для SymPy — это упрощенное веб-приложение, построенное на основе Google App Engine (GAE). Это идеальный инструмент для запуска кода Python онлайн в веб-браузере.

Краткий обзор терминала SymPy Python:

Он предоставляет графический интерфейс на основе HTML/JS для ввода исходного кода и визуализации вывода. Все изменения на клиенте отправляются на сервер, где уже происходит оценка их корректности.
Одно из ограничений — использование одного экземпляра в GAE. Все запросы на оценку попадают в очередь перед выполнением любой команды или кода.
Google App Engine имеет внутренний тайм-аут 30 секунд, поэтому на каждый запрос действует это ограничение.
У него есть и другие ограничения, связанные с потреблением памяти и размером вывода.

5. RexTester’s Python Interpreter

Онлайн-редактор Rextester — это комплексное веб-приложение, при помощи которого вы сможете запустить Python в Интернете. Это действительно довольно удобный инструмент для практики программирования на Python

Вот некоторые занимательные особенности которыми он обладает:

Все команды запускаются в Linux.
Он поддерживает версии Python 2.7 и 3.6.
Ваш код будет выполнятся из оболочки Python, которая устанавливает различные ограничения для процесса.
У вас будет макс. 30 секунд для компиляции, макс. 5 секунд процессорного времени для запуска и ограниченная память до (~ 1,5 ГБ).
Ваш процесс и все его дочерние элементы будут выполняться во вновь созданной группе процессов. Операции перестают выполняться после 10 секунд.

6. Интерпретатор IPython из TutorialsPoint.Com

А вот и онлайн-терминал Python с портала электронного обучения TutorialPoint. Он тоже использует интерфейс IPython, который реализует интерактивный редактор для практики кодирования.

Он имеет следующие возможности:

Мощные интерактивные оболочки для удобной работы с Python.
Поддержка динамической визуализации данных и использование инструментария GUI.
Записная книжка на основе браузера с поддержкой кода, текста, математических выражений, встроенных графиков и других мультимедийных файлов.
Гибкие, встраиваемые интерпретаторы для загрузки в ваши проекты.
Простые в использовании, высокопроизводительные инструменты для параллельных вычислений.

7. Ideone’s Python Interpreter

Ideone — это онлайн-компилятор и инструмент отладки для практики программирования на Python. Он позволяет вам скомпилировать исходный код и выполнить его онлайн на нескольких языках.

Особенностями данного инструмента являются:

Выберите язык программирования «Python», введите команды с входными данными.
Он поддерживает как Python 2, так и Python 3 версии.
Вы также можете обратиться к образцам и примерам, доступным на сайте.
Этот редактор использует технологию Sphere Engine ™ для выполнения запросов.
Это создает безопасный канал для выполнения программ на удаленном сервере.

Подводим итог

Надеюсь, вам понравился топ 7 лучших интерпретаторов Python. И теперь вы сможете легко и просто запускать Python онлайн. Использование этих онлайн-инструментов, безусловно, уменьшит то время, которое отнимает у вас настройка среды и добавит времени для практики кодирования, а значит, ускорит время обучения.

Знание — это счастье, продолжайте делиться ими !!!

Перевод статьи: https://www.techbeamers.com/best-python-interpreter-execute-python-online/#top

Как я могу запустить онлайн-код python, который требует набора модулей?

Как я могу запустить онлайн код python, который владеет / требует набора модулей? (например, numpy, matplotlib) ответы/предложения на вопросы 2737539 и 3356390 об интерпретаторах в python 3 не полезны, потому что эти компиляторы не работают должным образом в этом случае.

python

compiler-construction

module

Поделиться

Источник

Unknown

01 декабря 2012 в 17:18

2 ответа

Как запустить существующую установку Django site Linux на Windows с сохранением версий модулей?
У меня есть сайт, построенный на Django/Python,, который мне нужно профилировать. Он работает на сервере Ubuntu с Apache, и я хочу запустить его на своем локальном компьютере под Windows на Django-dev-server. Проблема в том, что сайт требует определенных (устаревших) версий библиотек, иначе мне…
Внезапно я не могу запустить код python
Внезапно я не могу запустить код python для файлов .py, которые помещены в папку внутри c:/python33 Я попытался создать новый файл .py, который содержит только эту процедуру: def myproc(): print( ‘hi’) Когда я пытаюсь запустить его, я получаю: >>> from test import myproc >>>…

Я нашел один, который поддерживает несколько модулей, я проверил numpy, scipy, psutil, matplotlib, etc , и все они поддерживаются. Проверьте компилятор pythonanyware, пример консоли находится здесь , однако вы можете зарегистрироваться для учетных записей здесь, я считаю, что есть бесплатная версия. Я помню, что использовал этот онлайн-компилятор в прошлом году, и он работал довольно хорошо, но для бесплатного аккаунта у него есть определенные ограничения. Он также имеет консоль bash, которая позволяет запускать файлы python.

Поделиться

xlharambe

01 декабря 2012 в 21:40

Вы можете попробовать это как песочницу, она также поддерживает numpy: http://ideone.com

Поделиться

theo

26 июня 2015 в 11:12

Защита Python приложений

Существует два возможных варианта защиты Python приложений:

● Защита через шифрование данных (Sentinel Envelope с использованием Sentinel Data File Protection (DFP))

● Экспорт модулей через Cython с последующей защитой через Sentinel Envelope

Первый вариант защищает Python приложения, комбинируя Sentinel Envelope с Sentinel Data File Protection (DFP). Таким образом, защищается непосредственно интерпретатор Python, которому на уровне защиты указывается с какими файлами он должен работать как с защищенными (зашифрованными), следовательно, такие файлы интерпретатор будет предварительно автоматически расшифровывать и только затем выполнять. Незашифрованные файлы будут работать также, как и ранее. Сами *.py модули, требующие защиты шифруются с помощью инструмента Sentinel Data File Protection (DFP).

Второй вариант подразумевает защиту Python приложений, комбинируя Cython (https://cython.org/) с Sentinel Envelope. Сначала необходимо требующие защиты модули Python перевести в C-Code с помощью Cython и затем скомпилировать их в модули *.pyd / *.so, которые в последствие защищаются с помощью Sentinel Envelope.

Второй метод обеспечивает более высокий уровень безопасности, поскольку дополнительный этап компиляции снижает уровень абстракции кода и позволяет Sentinel Envelope защищать приложение как код, а не только как данные, что позволяет применять более сложные механизмы защиты. С другой стороны, второй метод немного сложнее в настройке, так как требует дополнительно “прослойки” в виде Cython и работающий C-компилятор.

Примечание. Оба метода не могут защитить стартовый скрипт приложения, а только его модули Python. Поэтому рекомендуется поместить фактическую точку входа вашего приложения в модуль Python и использовать только стартовый скрипт для вызова модуля.

Защита приложения Python с помощью Sentinel Data File Protection состоит из трех этапов:

● Соберите ваше приложение в модули байт-кода *.pyc.

● Зашифруйте получившиеся файлы *.pyc с помощью утилиты Sentinel dfcrypt.

● Защитите интерпретатор Python, включив в настройках защиты опцию “Enable data file protection (Data Protection Utility) = Version 2” для работы защищённого интерпретатора с зашифрованными файлами данных.

Защищенное приложение может распространяться путем упаковки защищенного с помощью Envelope интерпретатора вместе с зашифрованными *.pyc файлами (например, с использованием pyinstaller).

Примечание: Важно всегда защищать скомпилированный байт-код Python (*.pyc), а не простой исходный код Python (.py). Причина в том, что интерпретатор Python сначала переводит файлы *. py в файлы *.pyc, которые затем записываются на диск, чтобы ускорить последующее выполнение. При предоставлении защищенного файла *.py вместо файла *.pyc интерпретатор Python сгенерирует открытый текстовый файл *.pyc и запишет его на диск, где он будет доступен для анализа в открытом виде.

Примеры защиты

Для Windows

После установки Sentinel LDK пример, демонстрирующий защиту Python приложения для Windows с помощью Sentinel Data File Protection, можно найти в директории:

C:\Users\<username>\Documents\Gemalto\Sentinel LDK version\Samples\Envelope\Python \data_file_protection

Прилагаемые скрипты демонстрируют защиту простого Python приложения, которое можно найти в директории:

C:\Users\<username>\Documents\Gemalto\Sentinel LDK version\Samples\Envelope\Python \sample_app

Пример представляет собой простое Python приложение командной строки, которое состоит из сценария запуска (main.py) и 3’х модулей (moduleA. py, moduleB.py, moduleC.py). Этот пример был написан так, чтобы работать одинаково в обеих версиях Python2 и Python3.

Директория data_file_protection содержит:

● build_dfp_protected_python2_app.bat

Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python2 дляWindows, с использованием: кода разработчика DEMOMA, Sentinel Envelope, утилиты шифрования файлов данных для Sentinel LDK (dfcrypt) и pyinstaller.

● envelope_python2.prjx

Файл проекта Sentinel Envelope, в котором указаны параметры Envelope для защиты интерпретатора Python2 (python27.dll) для приведенного выше сценария.

● build_dfp_protected_python3_app.bat

Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python3 для Windows, с использованием: кода разработчика DEMOMA, Sentinel Envelope, утилиты шифрования файлов данных для Sentinel LDK (dfcrypt) и pyinstaller.

● envelope_python3.prjx

Файл проекта Sentinel Envelope, в котором указаны параметры Envelope для защиты интерпретатора Python3 (python37. dll) для приведенного выше сценария.

Для Linux

Пример, демонстрирующий защиту Python приложения для Linux с использованием Sentinel Data File Protection, можно найти в директории:

<DVD_Root>/Linux/Samples/Envelope/Python/data_file_protection

Прилагаемые скрипты демонстрируют защиту простого Python приложения, которое можно найти в директории:

<DVD_Root>/Linux/Samples/Envelope/Python/sample_app

Пример представляет собой простое Python приложение командной строки, которое состоит из сценария запуска (main.py) и 3’х модулей (moduleA.py, moduleB.py, moduleC.py). Этот пример был написан так, чтобы работать одинаково в обеих версиях Python2 и Python3.

Директория data_file_protection содержит:

● build_dfp_protected_python2_app.sh

Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python2 для Linux с использованием: кода разработчика DEMOMA, Sentinel Linux Envelope, утилиты шифрования файлов данных для Sentinel LDK (dfcrypt) и pyinstaller.

● build_dfp_protected_python3_app.sh

Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python3 для Linux с использованием: кода разработчика DEMOMA, Sentinel Linux Envelope, утилиты шифрования файлов данных для Sentinel LDK (dfcrypt) и pyinstaller.

Процесс защиты

Шаги для создания защищенного приложения с использованием Sentinel Data File Protection и Sentinel Envelope:

Сборка приложения и зависимостей в .py модуль*

Запустите pyinstaller с параметрами: «-d noarchive» для требующего защиты*.py модуля, например:

pyinstaller -d noarchive main.py

Этот шаг собирает зависимости вашего приложения и компилирует их в байт-код Python. «-d noarchive» инструктирует pyinstaller хранить скомпилированные модули Python как отдельные файлы, что является обязательным требованием для следующего шага шифрования.

Результатом этого шага является автономная папка (dist/<application_name>), содержащая ваше приложение и все его зависимости.

Примечание: Если установленный pyinstaller не поддерживает ключ «-d noarchive», он слишком стар и его необходимо обновить с помощью команды pip:

pip install pyinstaller —upgrade

Шифрование .py модулей*

Используйте dfcrypt для шифрования чувствительных модулей байт-кода вашего приложения, например:

dfcrypt —encrypt —encver:2 «—key:A secret» —vcf:DEMOMA.hvc —fid:0 dist/<application_name>/moduleA.pyc encrypted/moduleA.pyc

dfcrypt —encrypt —encver:2 «—key:a secret» —vcf:DEMOMA.hvc —fid:0 dist/<application_name>/moduleB.pyc encrypted/moduleB.pyc

Хотя это и не является строго обязательным, рекомендуется использовать ключ «—key:» для указания общего ключа шифрования для всех модулей приложения. Это позволяет использовать логику кэширования, которая может существенно улучшить время запуска приложения, использующего большое количество защищенных модулей. Не указывая «—key:», команда dfcrypt выбирает случайный ключ для каждого файла.

Когда закончите с шифрованием, замените исходные файлы их зашифрованным аналогом, например:

copy encrypted/moduleA.pyc dist/<application_name>/

copy encrypted/moduleB.pyc dist/<application_name>/

Защита интерпретатора Python

Защитите с помощью Envelope библиотеку интерпретатора Python (*.dll / *.so) с поддержкой возможности чтения зашифрованных файлов данных:

Например в Linux и Python2:

linuxenv —vcf:DEMOMA.hvc —fid:0 —dfp dist/<app_name>/libpython2.7.so.1.0 dist/<app_name>/libpython2.7.so.1.0

Ключ «—dfp» активирует Data File Protection, что позволяет защищенному интерпретатору Python выполнять зашифрованные модули Python.

В Windows используйте Sentinel Envelope и активируйте Data File Protection Version 2.

Скопируйте выходные файлы Envelope в дтректорию: dist/<application_name>.

Чтобы развернуть защищенное приложение, просто скопируйте папку dist/<application_name> на целевой компьютер.

Ваше защищенное приложение можно запустить, выполнив команду вида: dist/<application_name>/<application_name>.

Защита приложения Python с помощью Cython и Sentinel Envelope состоит из трех этапов:

Переведите ваши модули Python (*.py) в C-Code, используя Cython.
Скомпилируйте полученные C-файлы в модули расширения Python (*.pyd / *.so), используя C-компилятор для вашей платформы¹.
Защитите полученные модули расширения Python (*.pyd / *.so) с помощью Sentinel Envelope.

Защищенное приложение можно распространять, предоставляя защищенные модули расширения Python вместе со стартовым скриптом вашего приложения (например: pyinstaller).

Примеры защиты

Для Windows

После установки Sentinel LDK пример, демонстрирующий защиту приложения Python для Windows с использованием Cython и Sentinel Envelope, можно найти в директории:

C:\Users\<username>\Documents\Gemalto\Sentinel LDK version\Samples\Envelope\Python \cythonize_and_envelope

Скрипты демонстрирующие защиту простого приложения Python, которое можно найти в директории:

C:\Users\<username>\Documents\Gemalto\Sentinel LDK version\Samples\Envelope\Python \sample_app

Пример приложения представляет собой простое Python приложение командной строки, которое состоит из сценария запуска (main. py) и 3’х модулей (moduleA.py, moduleB.py, moduleC.py). Этот пример был написан так, чтобы работать одинаково в обеих версиях Python2 и Python3.

Директория cythonize_and_envelope содержит:

● build_python2.bat  Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python2 под Windows, с использованием: кода разработчика DEMOMA, Cython, компилятора Microsoft Visual C ++ для Python 2.7, Sentinel Envelope и pyinstaller.

● envelope_cythonized_py2modules.prjx

Файл проекта Sentinel Envelope, который задает параметры Envelope для защиты расширений Python (moduleA.pyd, moduleB.pyd), которые были созданы с помощью приведенного выше сценария.

● build_python3.bat  Этот сценарий защищает и упаковывает пример приложения для Python3 под Windows, с использованием: кода разработчика DEMOMA, Cython, Microsoft Build Tools для Visual Studio 2019, Sentinel Envelope и pyinstaller.

● envelope_cythonized_py3modules.prjx

Файл проекта Sentinel Envelope, который задает параметры Envelope для защиты расширений Python (moduleA. pyd, moduleB.pyd), которые были созданы с помощью приведенного выше сценария.

Для Linux

Пример защиты приложения Python для Linux с использованием Cython и Sentinel Envelope можно найти в директории:

<DVD_Root>/Linux/Samples/Envelope/Python/cythonize_and_envelope

Прилагаемые скрипты демонстрируют защиту простого приложения Python, которое можно найти в директории:

<DVD_Root>/Linux/Samples/Envelope/Python/sample_app

Пример представляет собой простое Python приложение командной строки, которое состоит из сценария запуска (main.py) и 3’х модулей (moduleA.py, moduleB.py, moduleC.py). Этот пример был написан так, чтобы работать одинаково в обеих версиях Python2 и Python3.

Директория cythonize_and_envelope содержит:

● build_python2.sh

Этот сценарий защищает и упаковывает приложение для Python2 под Linux с использованием: кода разработчика DEMOMA, Cython, GCC, Sentinel Envelope и pyinstaller.

● build_python3. sh

Этот сценарий защищает и упаковывает приложение для Python3 под Linux с использованием: кода разработчика DEMOMA, Cython, GCC, Sentinel Envelope и pyinstaller.

Процесс защиты

Шаги для создания защищенного приложения с использованием Cython и Sentinel Envelope:

Трансляция .py модулей в C-Code с использованием Cython*

Для защиты необходимо сначала изменить расширение вашего модуля Python с *.py на *.pyx, потому что это позволяет Cython генерировать код, который может быть лучше защищен с помощью Sentinel Envelope.

Cython может быть установлен с использованием команды pip:

pip install cython —upgrade

Запустите cython и укажите, должен ли он обрабатывать код как Python 2 или Python 3:

cython -2 —no-docstrings .\moduleA.pyx или

cython -3 —no-docstrings .\moduleA.pyx

Результатом является представление модуля Python в виде C-кода ( moduleA.c).

Сборка C-Файлов в нативное Python приложение (исполняемый файл)

Для Windows:

Установите требуемый компилятор:

● Python2: Microsoft Visual C++ Compiler для Python 2. 7 https://www.microsoft.com/download/details.aspx?id=44266

● Python3: Microsoft Build Tools для Visual Studio 2019 https://www.visualstudio.com/downloads/#build-tools-for-visual-studio-2019

Запустите консоль (cmd-shell) и выполните команду:

● Python2: C:\Users\<username>\AppData\Local\Programs\Common\Microsoft\Visual C++ for Python\9.0\vcvarsall.bat» amd64

● Python3: C:\<vs_build_tools_install_dir>\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat» amd64

Выполните следующие команды в консоли, чтобы скомпилировать C-код:

● Python2: cl /nologo /c /MD /Ox /W3 /I C:\Python27\include moduleA.c link /nologo /dll -out:moduleA.pyd C:\Python27\libs\python27.lib moduleA.obj

● Python3: cl /nologo /c /MD /Ox /W3 /IC:\Python37\include moduleA.c link /nologo /dll -out:moduleA.pyd C:\Python37\libs\python37.lib moduleA.obj

В результате получите модуль расширения Python для Windows (moduleA.pyd).

Для Linux:

Установите GCC-Compiler с помощью менеджера пакетов вашего дистрибутива Linux, например следующей командой в консоли:

apt install gcc

Установите пакет разработчика Python, используя менеджер пакетов вашего дистрибутива Linux, например:

apt install python2-dev

или

apt install python3-dev

Выполните следующие команды, чтобы скомпилировать C-код:

● Python2: gcc -fPIC -pthread -fwrapv -O2 -Wall -fno-strict-aliasing -I/usr/include/python2. 7 -c moduleA.c gcc -pthread -shared moduleA.o -o moduleA.so

● Python3: gcc -fPIC -pthread -fwrapv -O2 -Wall -fno-strict-aliasing -I «/usr/include/python3.7» -c moduleA.c gcc -pthread -shared moduleA.o -o moduleA.so

В результате получите модуль расширения Python для Linux (moduleA.so).

Защита нативного Python приложения (исполняемого файла) с помощью утилиты Envelope

Пример команды для защиты для Linux:

linuxenv —vcf:DEMOMA.hvc —fid:0 plain/moduleA.so prot/moduleA.so

Для Windows используйте Sentinel Envelope точно так же, как при защитите обычного dll/exe файла.

Скачать инструкцию по защите python приложений в формете PDF

Школьный сайт — Расписание уроков

АИС «Электронная школа»

Если деньги — ваша надежда на независимость, вы никогда не станете независимым.
Единственная настоящая гарантия, которую человек может получить в этом мире — это запас его знаний, опыта и возможностей.
Генри Форд (Henry Ford)

Самый хороший учитель в жизни — опыт.

Берет, правда, дорого, но объясняет доходчиво.

РАСПИСАНИЕ УРОКОВ МОЖЕТ ИЗМЕНИТЬСЯ

СМОТРЕТЬ ВСЕМ ВЫПУСКНИКАМ 9 и 11 КЛАССА: https://vk.com/video-36510627_456239617

РОН проведения КЕГЭ по информатике, изучить, ВНИМАТЕЛЬНО, всем сдающим информатику

Инди-курс программирования на Python от egoroff_channel – Stepik(всем желающим, а ученикам 10А обязательно)

Python 3 для начинающих

управление проектом

для 10Б класса ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ: https://videouroki.net/tests/66518491/

Азы информатики. Рисуем на компьютере. Книга для ученика. 7 класс. Дуванов А.А

Азы информатики. Рисуем на компьютере. Книга для ученика. 7 класс. Практикум. Дуванов А.А.

В личных кабинетах выставлены тесты на https://videouroki.net/et/pupil

для тех кто не получил код доступа и пароль пишем сюда pzschool4@yandex. ru

ОБЪЯВЛЕНИЕ

Уважаемые обучающиеся и родители (законные представители) обучающихся!

Согласно п.17 Требований к антитеррористической защищенности объектов (территорий) Министерства просвещения Российской Федерации и объектов (территорий), относящихся к сфере деятельности Министерства просвещения Российской Федерации, и формы паспорта безопасности этих объектов (территорий)», утвержденных постановлением Правительства РФ от 02.08.2019 №1006, антитеррористическая защищенность объектов (территорий) обеспечивается путем осуществления комплекса мер, направленных на воспрепятствование неправомерному проникновению на объекты ( территории).

С целью обеспечения внутриобъектового и пропускного режима, а также исключения бесконтрольного пребывания на территории МБОУ СОШ №4 посторонних лиц входы (калитки) на территорию МБОУ СОШ №4 будут закрываться на замок в воскресные и праздничные дни, а в будние дни — с 21.00 до 07. 00.

Убедительная просьба не проникать на территорию школы путем взламывания замков и ограждения.

Напоминаем, что согласно ст.1064 Гражданского кодекса Российской Федерации вред, причиненный имуществу юридического лица, подлежит возмещению в полном объеме лицом, причинившим вред.

О режиме работы в полярную ночь_2020

Шкала перевода баллов ЕГЭ

ПРИКАЗ« 26 » августа 2020 г. № 165 О подвозе детей к школе

ГРАФИК проведения муниципального этапа всероссийской олимпиады школьников в 2020/2021 учебном году

профориентация

——————

+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

Учитесь программировать уже в школе

————————————————————————————————————————————-

Видеоуроки по информатике

Сборник задач для подготовки к олимпиадам по математике

РАБОТА АНТАКОВА ЕВГЕНИЯ:

1. Раскраски-подсказки. Решение нестандартных и олимпиадных задач методом раскрасок

Автор: Антаков Е.В. Мурманская обл., Полярные Зори МБОУ СОШ №4, 7 класс СКАЧАТЬ >>>

2. Обучающая презентация >>>

3. Сборник задач >>>

4. ИГРА >>>

_______________________________________________

Быстрый курс программирования Pascal ABC

Примерный перечень тем рефератов и проектов по информатике для 7-11 классов

КУМИР ДЛЯ 9 класса

____________________________________________________________________________________________________

программа для обработки видео

изучаем Excel для 8 классов

Скрейч скачать установочный файл

РЕШЕНИЯ ОЛИМПИАДЫ по ИНФОРМАТИКЕ

Режим занятий обучающихся в учреждении.

РАСПИСАНИЕ ШКОЛЫ

Если мы дурака не будем называть дураком, то он от этого дураком быть не перестанет.

Попробуйте Python в вашем браузере с помощью этих бесплатных интерактивных оболочек онлайн

Если вы думаете об изучении Python, вы можете быть ошеломлены процессом начальной настройки. Вам нужно установить Python в вашей системе, затем узнать, как использовать командную строку для обработки кода, или узнать, как использовать интерактивную оболочку, или узнать, как настроить Python IDE.

Игнорировать все это. В этом нет необходимости, пока вы не узнаете, подходит ли вам Python.

Вместо этого мы рекомендуем использовать интерактивную интерактивную оболочку, которая является просто веб-сайтом, который позволяет писать и выполнять код Python и мгновенно видеть результаты. Не нужно ничего устанавливать. Итак, проходите ли вы через эти примеры Python

или пересматривая основы массивов и списков

, вы можете проверить код прямо в вашем браузере. Вот лучшие онлайн переводчики Python, которые мы нашли.

1. Python Anywhere

Если есть одна причина, почему Python Anywhere опережает любого другого онлайн-интерпретатора Python, он поддерживает IPython. IPython — это более продвинутая альтернатива интерпретатору Python по умолчанию. С его помощью вы получаете кучу полезных функций: завершение табуляции при наборе текста, возможность «видеть» переменные и методы объекта в режиме реального времени, чтение встроенной документации модуля и многое другое.

Конечно, ничего из этого не является строго необходимым. Если вы новичок, то можете пропустить его и вернуться через несколько недель, когда вам будет удобнее. Но для интерпретаторов Python IPython является стандартом производительности.

Замечания: Python Anywhere на самом деле гораздо больше, чем это. Это полноценная веб-IDE, которая позволяет создавать и размещать приложения Python в Интернете. Эта страница «Попробуйте IPython» — это просто изящный побочный инструмент.

2. Python Fiddle

Python Fiddle это тот, который я бы порекомендовал всем, у кого есть опыт программирования, но нет опыта работы с Python. Интерфейс довольно прост и удобен в использовании, но, что более важно, он поставляется с набором примеров кода, который можно загрузить одним щелчком мыши.

Изучив левую боковую панель, вы узнаете некоторые из самых крутых советов и приемов, которые делают Python более увлекательным в использовании, чем другие языки.

, Или вы можете ввести свой собственный код, запустить его и посмотреть результаты в разделе вывода внизу.

Обратите внимание, что вы также можете «сохранить и поделиться» написанным вами кодом. Это может пригодиться, если у вас есть наставник, который поможет вам в отладке, или если вы сотрудничаете с другими в проекте.

3. Repl.it

Имя Repl.it происходит от REPL, что означает «цикл чтения-Eval-Print» (по сути, синоним «интерактивной оболочки», так что не путайте). Repl.it поддерживает десятки языков, включая Python 2.x и Python 3.x, поэтому, если вы решите, что Python не для вас, вы все равно можете использовать его при изучении C #, Java, Ruby, Lua, ES6 и Больше.

Что мне нравится больше всего, так это его настраиваемость. Вы можете настроить макет, цветовую тему, размер шрифта, размер отступа, тип переноса и включить ли автозаполнение. Интерфейс прост. А если вы создадите учетную запись, вы можете сохранить свой код и позже восстановить его.

И есть еще одно огромное преимущество Repl.it: вы можете импортировать любой пакет Python, потому что он поддерживает все из них.

4. Брелок

безделушка еще один сильный вариант. Вы получаете множество тех же функций, которые были описаны выше: проходимый редактор кода, возможность запуска кода и возможность делиться. Но у Брелка есть два преимущества. Во-первых, вы можете открыть несколько сценариев с помощью интерфейса на основе вкладок, а во-вторых, вы можете встроить Trinket на свой сайт, если он у вас есть.

Бесплатный план Trinket, хотя и навсегда и без ограничений, допускает только базовый Python 2.x. Если вам нужен полный доступ к версии Trinket для Python 3.x, вам необходимо перейти на план Connect, который стоит 9 долларов в месяц или 72 доллара в год. «Полный доступ» включает в себя все встроенные модули Python, включая Numpy, Matplotlib, SciPy и другие.

5. Идео

Ideone это универсальный инструмент «попробуй любой язык программирования онлайн», поэтому он не такой многофункциональный или продвинутый, как другие варианты выше. Вот что у него есть: более 60 различных языков программирования и возможность пометить ваш код как Public, Secret или Private.

Код, написанный в Ideone, также подвергается нескольким ограничениям:

Максимум 10 секунд для компиляции / интерпретации.
Максимум 5 или 15 секунд во время выполнения (для гостей или зарегистрированных пользователей).
Максимум 256 МБ ОЗУ во время выполнения.
Доступ в интернет заблокирован, и новые файлы не могут быть созданы.

В общем, Ideone — хороший выбор, если вам просто нужно сразу протестировать немного кода, но для более серьезных исследований Python я бы предпочел пойти с одним из других, перечисленных выше.

Бонус: Python Tutor

Python Tutor Сам по себе не является интерактивной оболочкой Python. Скорее, когда вы наберете свой код, он проанализирует то, что вы написали, и представит визуализацию логики кода. Результат? Серия снимков, которые вы можете просмотреть, по одной строке кода за раз, чтобы увидеть, как ваш код фактически выполняется от начала до конца.

Это потрясающий инструмент для начинающих программистов! Вы увидите, как каждая строка кода влияет на различные переменные и выходные данные, упрощая поиск ошибок и других проблем. Хотя программирование может быть сложным для новичков, этот инструмент может упростить кривую обучения

и поможет вам обдумать логику всего этого.

Вы также можете заметить, что в Python Tutor есть экспериментальный режим живого программирования. Он похож на обычный инструмент визуализации, но анализируется и обновляется в режиме реального времени по мере ввода. На момент написания статьи он был и примитивным, и глючным, поэтому вы должны игнорировать его, пока не устранены все изгибы.

Советы для продолжения вашего путешествия на Python

Попробовав Python в интерактивной командной оболочке, вы можете решить, что любите язык и хотите использовать его на более практическом уровне. Для этого вы можете хорошо провести время с этими отличными онлайн-курсами Python

или, если вы не можете сэкономить деньги, эти сайты для изучения Python

Python может быть одним из самых простых в изучении языков, но не расстраивайтесь, если вам трудно. Кодирование в Python по-прежнему является кодированием, и кодирование сложно. Борьба не означает, что вы должны бросить программирование

! Для дополнительной мотивации я рекомендую прослушать некоторые из этих полезных подкастов для программистов.

Как тебе Python? Есть ли другие хорошие интерактивные оболочки, которые мы пропустили? Если у вас есть другие советы по Python, особенно для новичков, пожалуйста, поделитесь с нами ниже!

Как начать работу с Keras, Deep Learning и Python

Специально для тех, кто только начинает осваивать Deep Learning и нейронные сети, мы подготовили перевод очень полезной статьи. Из неё вы узнаете, как использовать библиотеку Keras для обучения своей первой нейронной сети с собственным набором изображений, а также сможете создать свёрточную нейронную сеть (CNN).

Большинство учебных пособий по Keras основаны на работе со стандартными датасетами, такими как MNIST (распознавание рукописного ввода цифр) или CIFAR-10 (распознавание базовых объектов). Они помогут вам начать использовать Keras, но не смогут научить работать с собственными наборами изображений — вы просто будете вызывать вспомогательные функции для загрузки предварительно скомпилированных датасетов.

Поэтому вместо того, чтобы вновь обращаться к предкомпилированным датасетам, мы рассмотрим, как обучить вашу первую нейронную сеть и CNN на оригинальном наборе изображений, как этого и требуют реальные задачи.

Введение

Статья предполагает пошаговое выполнение фрагментов кода, для чего понадобится компилятор Python или среда Jupyter Notebook.

Здесь мы не будем подробно рассматривать теорию Deep Learning. Этой теме посвящено большое количество литературы, например, книга Deep Learning for Computer Vision with Python.

Также рекомендуем ознакомиться со статьёй Многозначная классификация с помощью Keras, из которой вы узнаете, как делать прогнозы сразу по нескольким меткам.

Наш набор данных

В этом разделе мы определимся с методикой подготовки данных и обсудим структуру проекта.

Никаких CIFAR10 и MNIST!

Для начала отметим, что MNIST и CIFAR-10 представляют собой не самые интересные примеры. Вы не научитесь работать со своими данными, а будете пользоваться встроенными утилитами Keras, которые волшебным образом превращают датасеты MNIST и CIFAR-10 в массивы NumPy. Даже обучающую и тестовую выборку уже сделали за вас!

А если вы захотите использовать собственные изображения, то, скорее всего, не зная, с чего начать, будете задавать себе следующие вопросы:

— откуда эти вспомогательные функции загружают данные?

— в каком формате должны быть изображения на диске?

— как загрузить мой датасет в память?

— какую предварительную обработку необходимо выполнить?

Без паники. Сейчас мы во всём разберёмся.

Для начала, возьмём готовый датасет с животными, состоящий из фотографий собак, кошек и панд.

Цель — правильно классифицировать изображение как содержащее кота, собаку или панду.

Набор содержит 3000 изображений и послужит первоначальным материалом, с помощью которого мы сможем быстро обучить DL модель, используя CPU или GPU, и при этом получить разумную точность.

В процессе работы с этим датасетом вы сможете понять, как выполнить следующие действия:

— упорядочить свой набор изображений на диске;

— загрузить изображения и метки класса с диска;

— разделить данные на обучающую и тестовую выборки;

— обучить вашу первую нейросеть Keras;

— оценить вашу модель на тестовой выборке;

— использовать свою обученную модель в дальнейшем на совершенно новых данных.

Если вы хотите создать набор данных из доступных в Интернете изображений, то сделать это можно простым способом с помощью поиска картинок Bing или чуть более сложным способом с помощью поисковика Google.

Структура проекта

Распаковав zip-архив к статье, вы получите следующую структуру файлов и папок:

$ tree --dirsfirst --filelimit 10
 .
 ├── animals<br> 
   ├── cats [1000 entries exceeds filelimit, not opening dir]
   ├── dogs [1000 entries exceeds filelimit, not opening dir]
   └── panda [1000 entries exceeds filelimit, not opening dir]
 ├── images
   ├── cat.jpg
   ├── dog.jpg
   └── panda.jpg
 ├── output
   ├── simple_nn.model
   ├── simple_nn_lb.pickle
   ├── simple_nn_plot.png
   ├── smallvggnet.model
   ├── smallvggnet_lb.pickle
   └── smallvggnet_plot.png
 ├── pyimagesearch
   ├── init.py
   └── smallvggnet.py
 ├── predict.py
 ├── train_simple_nn.py
 └── train_vgg.py

 7 directories, 14 files

Как упоминалось ранее, мы работаем с датасетом Animals. Обратите внимание, как он расположен в дереве проекта. Внутри animals/ находятся каталоги трёх классов: cats/, dogs/, panda/. В каждом из них содержится 1000 изображений, относящихся к соответствующему классу.

Если вы работаете с собственным набором изображений — просто организуйте его таким же образом. В идеале у вас должно быть как минимум 1000 изображений для каждого класса. Это не всегда возможно, но, по крайней мере, классы должны быть сбалансированы. Если в одном из классов будет гораздо больше изображений, чем в других, это может привести к смещению модели.

Далее идёт каталог images/. Он содержит три изображения для тестирования модели, которые мы будем использовать, чтобы продемонстрировать, как:

Загрузить обученную модель с диска.
Классифицировать входное изображение, которое не является частью исходного набора данных.

Папка output/ содержит три типа файлов, которые создаются путём обучения:

— .model: сериализованный файл модели Keras, создаётся после обучения и может использоваться в дальнейших сценариях вывода.

— .pickle: сериализованный файл бинаризатора меток. Включает в себя объект, содержащий имена классов и сопряжён с файлом модели.

— .png: лучше всегда помещать свои графики обучения/проверки в эту папку, поскольку они отражают результат процесса.

Каталог pyimagesearch/ — модуль, который находится в папке проекта. Содержащиеся в нём классы могут быть импортированы в ваши сценарии.

В статье мы рассмотрим 4 .py файла. Начнём с обучения простой модели с помощью скрипта train_simple_nn.py. Далее перейдём к обучению SmallVGGNet, используя скрипт train_vgg.py. SmallVGGNet.py содержит класс SmallVGGNet (свёрточную нейронную сеть). Но что хорошего в сериализованной модели, если мы не можем её применить? В predict.py находится образец кода для загрузки модели и файла метки для распознавания изображений. Этот скрипт понадобится только после того, как мы успешно обучим модель с достаточной точностью. Всегда полезно запускать его для проверки модели на изображениях, которые не содержатся в исходных данных.

1. Установка Keras

Для работы над проектом нам понадобится установить Keras, TensorFlow и OpenCV.

Если у вас ещё нет этого ПО, можете воспользоваться простыми руководствами по установке:

— руководство по установке OpenCV (для Ubuntu, MacOS или Raspberry Pi).

— установка Keras с TensorFlow. С помощью pip вы можете установить Keras и TensorFlow меньше, чем за две минуты. Ваш компьютер или устройство должно быть достаточно производительным. Поэтому не рекомендуются устанавливать эти пакеты на Raspberry Pi, хотя на таком миникомпьютере могут хорошо работать уже обученные и не слишком объёмные модели.

— установка imutil, scikit-learn и matplotlib:

$ pip install --upgrade imutils 
$ pip install --upgrade scikit-learn 
$ pip install --upgrade matplotlib

2. Загрузка данных с диска

Теперь, когда Keras установлен в нашей системе, мы можем приступить к реализации первого простого сценария обучения нейронной сети с использованием Keras. Позже мы реализуем полноценную свёрточную нейронную сеть, но давайте по порядку.

Откройте файл train_simple_nn.py и вставьте в него следующий код:

# импортируем бэкенд Agg из matplotlib для сохранения графиков на диск
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
 
# подключаем необходимые пакеты
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense
from keras.optimizers import SGD
from imutils import paths
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import argparse
import random
import pickle
import cv2
import os

Рассмотрим инструменты, используемые в скрипте:

— matplotlib: готовый пакет для Python. В строке 3 мы подключаем бэкенд “Agg”, который позволяет сохранять графики на диск.

— sklearn: библиотека scikit-learn поможет бинаризовать наши метки, разделить данные на обучающую и тестовую выборки и сгенерировать отчёт об обучении в терминале.

— keras: высокоуровневый фронтенд для TensorFlow и других бэкендов глубокого обучения.

— imutils: пакет с удобными функциями, модуль path будет использоваться для генерации списка путей к файлам изображений.

— numpy: пакет для работы с числами в Python. Если у вас установлен OpenCV и scikit-learn, то у вас уже есть NumPy как зависимый от них пакет.

— cv2: это OpenCV. На данный момент необходимо будет использовать версию 2, даже если обычно вы используете OpenCV 3 или выше.

Всё остальное уже встроено в ваш Python.

Теперь у вас есть представление о том, для чего нужен каждый import и для каких задач мы будем их использовать.

Давайте разберём аргументы командной строки с помощью argparse:

# создаём парсер аргументов и передаём их
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-d", "--dataset", required=True,
    help="path to input dataset of images")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
    help="path to output trained model")
ap.add_argument("-l", "--label-bin", required=True,
    help="path to output label binarizer")
ap.add_argument("-p", "--plot", required=True,
    help="path to output accuracy/loss plot")
args = vars(ap.parse_args())

Наш скрипт будет динамически обрабатывать поступающую из командной строки информацию во время выполнения с помощью встроенного в Python модуля argparse.

У нас есть 4 аргумента командной строки:

—dataset: путь к набору изображений на диске.

—model: наша модель будет сериализована и записана на диск. Этот аргумент содержит путь к выходному файлу модели.

—label-bin: метки набора данных сериализуются на диск для возможности их вызова в других скриптах. Это путь к выходному бинаризованному файлу метки.

—plot: путь к выходному файлу графика обучения. Мы рассмотрим этот график, чтобы проверить недообучение или переобучение наших данных.

Имея информацию о наборе данных, давайте загрузим изображения и метки классов:

# инициализируем данные и метки
print("[INFO] loading images...")
data = []
labels = []
 
# берём пути к изображениям и рандомно перемешиваем
imagePaths = sorted(list(paths.list_images(args["dataset"])))
random.seed(42)
random.shuffle(imagePaths)
 
# цикл по изображениям
for imagePath in imagePaths:
    # загружаем изображение, меняем размер на 32x32 пикселей (без учёта
    # соотношения сторон), сглаживаем его в 32x32x3=3072 пикселей и
    # добавляем в список
    image = cv2.imread(imagePath)
    image = cv2.resize(image, (32, 32)).flatten()
    data. append(image)
 
    # извлекаем метку класса из пути к изображению и обновляем
    # список меток
    label = imagePath.split(os.path.sep)[-2]
    labels.append(label)

Здесь мы:

Инициализируем списки для наших данных (data) и меток (labels) (строки 35 и 36). Позже это будут массивы NumPy.
Случайным образом перемешиваем imagePaths (строки 39-41). Функция paths.list_images найдёт пути ко всем входным изображениям в каталоге нашего датасета перед тем, как мы отсортируем и перемешаем (shuffle) их. Установим константное значение seed так, чтобы случайное переупорядочивание было воспроизводимым.
Начинаем цикл по всем imagePaths в наборе данных (строка 44).

Для каждого imagePath:

а) Загружаем изображение image в память (строка 48).

б) Изменяем его размер на 32×32 пикселя (без учёта соотношения сторон) и сглаживаем (flatten) (строка 49). Очень важно правильно изменить размер изображений (resize), поскольку это необходимо для данной нейронной сети. Каждая нейросеть требует различного разрешения изображений, поэтому просто помните об этом. Сглаживание данных позволяет легко передавать необработанные интенсивности пикселей в нейроны входного слоя. Позже вы увидите, что для VGGNet мы будем передавать в сеть сразу все данные, поскольку она является свёрточной. Но в этом примере пока рассматривается простая несвёрточная сеть.

в) Добавляем изменённое изображение к массиву данных (строка 50).

г) Извлекаем метку класса изображения из его пути (строка 54) и добавляем к остальным меткам (строка 55). Список меток содержит классы, соответствующие каждому изображению в массиве данных.

Теперь мы легко можем применить операции с массивами к нашим данным и меткам:

# масштабируем интенсивности пикселей в диапазон [0, 1]
data = np.array(data, dtype="float") / 255.0
labels = np. array(labels)

В строке 58 мы отображаем интенсивность пикселя из диапазона целых чисел [0, 255] в непрерывный вещественный диапазон [0, 1] (обычный этап предварительной обработки).

Также конвертируем метки в массив NumPy (строка 59).

3. Создание обучающей и тестовой выборок

Теперь, когда мы загрузили данные с диска, нужно разделить их на обучающую и тестовую выборки:

# разбиваем данные на обучающую и тестовую выборки, используя 75% 
# данных для обучения и оставшиеся 25% для тестирования
(trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(data,
    labels, test_size=0.25, random_state=42)

Обычно большая часть данных выделяется для обучения, и около 20-30% для тестирования. Scikit-learn предоставляет удобную функцию train_test_split, которая разделит для нас данные.

trainX и testX — это изображения, а trainY и testY — соответствующие метки.

Наши метки классов сейчас представлены в виде строк, однако Keras будет считать, что:

Метки кодируются целыми числами.
Для этих меток выполняется One-Hot Encoding, в результате чего каждая метка представляется в виде вектора, а не целого числа.

Для того чтобы выполнить эту кодировку, можно использовать класс LabelBinarizer из scikit-learn:

# конвертируем метки из целых чисел в векторы (для 2х классов при 
# бинарной классификации вам следует использовать функцию Keras 
# “to_categorical” вместо “LabelBinarizer” из scikit-learn, которая
# не возвращает вектор)
lb = LabelBinarizer()
trainY = lb.fit_transform(trainY)
testY = lb.transform(testY)

В строке 70 мы инициализируем объект LabelBinarizer.

Вызов fit_transform находит все уникальные метки класса в testY, а затем преобразует их в метки One-Hot Encoding.

Вызов . transform выполняет всего один шаг One-Hot Encoding — уникальный набор возможных меток классов уже был определён вызовом fit_transform.

Пример:

[1, 0, 0] # относится к кошкам 
[0, 1, 0] # относится к собакам 
[0, 0, 1] # относится к панде

4. Определение архитектуры модели Keras

Следующий шаг — определение архитектуры нашей нейронной сети с использованием Keras. Мы будем использовать сеть с одним входным слоем, одним выходным и двумя скрытыми:

# определим архитектуру 3072-1024-512-3 с помощью Keras
model = Sequential()
model.add(Dense(1024, input_shape=(3072,), activation="sigmoid"))
model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))
model.add(Dense(len(lb.classes_), activation="softmax"))

Поскольку наша модель очень простая, мы определим её прямо в этом сценарии (обычно для архитектуры модели приходится создавать отдельный класс).

Входной слой и первый скрытый слой определены в строке 76. input_shape будет равен 3072, так как мы имеем 32x32x3=3072 пикселей в сглаженном входном изображении. Первый скрытый слой будет иметь 1024 узла.

Второй скрытый слой имеет 512 узлов (строка 77).

И, наконец, количество узлов выходного слоя (строка 78) будет равно числу возможных меток классов — в нашем случае, выходной слой будет иметь три узла, один для каждой метки класса (“cats”, “dogs”, и “panda” соответственно).

5. Компиляция модели

После того как мы определили архитектуру нашей нейронной сети, нам необходимо скомпилировать её:

# инициализируем скорость обучения и общее число эпох
INIT_LR = 0.01
EPOCHS = 75
 
# компилируем модель, используя SGD как оптимизатор и категориальную
# кросс-энтропию в качестве функции потерь (для бинарной классификации 
# следует использовать binary_crossentropy)
print("[INFO] training network...")
opt = SGD(lr=INIT_LR)
model. compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt,
   metrics=["accuracy"])

Сначала мы инициализируем скорость обучения и общее число эпох (полных проходов по выборке) (строки 81 и 82).

Затем мы скомпилируем модель, используя метод стохастического градиентного спуска (SGD) и «categorical_crossentropy» (категориальную кросс-энтропию) в качестве функции потерь.

Категориальная кросс-энтропия используется почти для всех нейросетей, обученных выполнять классификацию. Единственное исключение — когда имеется только два класса и две возможные метки. В этом случае используется бинарная кросс-энтропия («binary_crossentropy«).

6. Обучение модели

Теперь, когда наша модель Keras скомпилирована, мы можем “подогнать” (fit) (т.е. обучить) её:

# обучаем нейросеть
H = model.fit(trainX, trainY, validation_data=(testX, testY),
    epochs=EPOCHS, batch_size=32)

Здесь нам известно обо всём, кроме batch_size (размер пакета). Параметр batch_size контролирует размер каждой группы данных для передачи по сети. Мощные GPU могут обрабатывать большие пакеты, но рекомендуется отталкиваться от размеров 32 и 64.

7. Оценка модели

Мы обучили модель, теперь нужно оценить её с помощью тестовой выборки.

Оценка модели очень важна, поскольку необходимо получить непредвзятое (или как можно более близкое к непредвзятому) представление о том, насколько хорошо наша модель работает с данными, на которых она никогда не обучалась.

Для оценки модели Keras можно использовать комбинацию методов .predict и classification_report из scikit-learn:

# оцениваем нейросеть
print("[INFO] evaluating network...")
predictions = model.predict(testX, batch_size=32)
print(classification_report(testY.argmax(axis=1),
    predictions.argmax(axis=1), target_names=lb.classes_))
 
# строим графики потерь и точности
N = np. arange(0, EPOCHS)
plt.style.use("ggplot")
plt.figure()
plt.plot(N, H.history["loss"], label="train_loss")
plt.plot(N, H.history["val_loss"], label="val_loss")
plt.plot(N, H.history["acc"], label="train_acc")
plt.plot(N, H.history["val_acc"], label="val_acc")
plt.title("Training Loss and Accuracy (Simple NN)")
plt.xlabel("Epoch #")
plt.ylabel("Loss/Accuracy")
plt.legend()
plt.savefig(args["plot"])

Запустив этот скрипт, вы увидите, что нейронная сеть начала обучаться, и теперь мы можем оценить модель на тестовых данных:

$ python train_simple_nn.py --dataset animals --model output/simple_nn.model \
	--label-bin output/simple_nn_lb.pickle --plot output/simple_nn_plot.png
Using TensorFlow backend.
[INFO] loading images...
[INFO] training network...
Train on 2250 samples, validate on 750 samples
Epoch 1/75
2250/2250 [==============================] - 1s - loss: 1.1033 - acc: 0.3636 - val_loss: 1.0811 - val_acc: 0.3707
Epoch 2/75
2250/2250 [==============================] - 0s - loss: 1. 0882 - acc: 0.3862 - val_loss: 1.1292 - val_acc: 0.3227
Epoch 3/75
2250/2250 [==============================] - 0s - loss: 1.0713 - acc: 0.4067 - val_loss: 1.0525 - val_acc: 0.3907
...
Epoch 73/75
2250/2250 [==============================] - 0s - loss: 0.7780 - acc: 0.6067 - val_loss: 0.8438 - val_acc: 0.5813
Epoch 74/75
2250/2250 [==============================] - 0s - loss: 0.7805 - acc: 0.5978 - val_loss: 0.8463 - val_acc: 0.5893
Epoch 75/75
2250/2250 [==============================] - 0s - loss: 0.7765 - acc: 0.6262 - val_loss: 0.8144 - val_acc: 0.6133
[INFO] evaluating network...
         	precision    recall  f1-score   support
 
   	cats   	0.58      0.50      0.54   	236
   	dogs   	0.49      0.50      0.49   	236
      panda   	0.73      0.81      0.77   	278
 
avg / total   	0.61      0.61      0.61   	750
 
[INFO] serializing network and label binarizer...

Поскольку сеть небольшая (как и набор данных), этот процесс в среднем занимает около двух секунд.

Можно увидеть, что наша нейросеть точна на 61%.

Так как шанс случайного выбора правильной метки для изображения равен 1/3, мы можем утверждать, что сеть фактически выучила шаблоны, которые могут использоваться для различения трёх классов.

Также мы сохранили следующие графики:

— потери при обучении

— потери при оценке

— точность обучения

— точность оценивания

С их помощью мы можем определить переобучение или недообучение модели.

Глядя на график, можно увидеть небольшое переобучение, начинающееся после шага ~45, когда между потерями при обучении и оценке появляется явный разрыв.

Наконец, мы можем сохранить нашу модель на диск, чтобы позже использовать её, не занимаясь обучением снова:

# сохраняем модель и бинаризатор меток на диск
print("[INFO] serializing network and label binarizer...")
model.save(args["model"])
f = open(args["label_bin"], "wb")
f.write(pickle.dumps(lb))
f.close()

8. Распознавание изображений с использованием обученной модели

Сейчас наша модель обучена — но что, если нам снова понадобится классифицировать новые изображения? Как загрузить модель с диска? Как обработать изображение для классификации?Для начала откроем скрипт predict.py и вставим туда следующий код:

# импортируем необходимые пакеты
from keras.models import load_model
import argparse
import pickle
import cv2
 
# создаём парсер аргументов и передаём их
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
    help="path to input image we are going to classify")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
    help="path to trained Keras model")
ap.add_argument("-l", "--label-bin", required=True,
    help="path to label binarizer")
ap.add_argument("-w", "--width", type=int, default=28,
    help="target spatial dimension width")
ap.add_argument("-e", "--height", type=int, default=28,
    help="target spatial dimension height")
ap.add_argument("-f", "--flatten", type=int, default=-1,
    help="whether or not we should flatten the image")
args = vars(ap.parse_args())

Сначала мы импортируем необходимые пакеты и модули.

load_model позволяет загрузить модель Keras с диска. OpenCV будет использоваться для вывода изображений. Модуль pickle загружает бинаризатор меток.

Далее снова разберём аргументы командной строки:

—image: путь к входному изображению.

—model: путь к нашей обученной и сериализованной модели.

—label-bin: путь к бинаризатору меток.

—width: ширина изображения для CNN. Помните, что вы не можете просто указать тут что-нибудь. Вам необходимо указать ширину, для которой предназначена модель.

—height: высота входного изображения. Также должна соответствовать конкретной модели.

—flatten: надо ли сглаживать изображение (по умолчанию мы не будем этого делать).

Загрузим изображение и изменим его размер, исходя из аргументов командной строки:

# загружаем входное изображение и меняем его размер на необходимый
image = cv2.imread(args["image"])
output = image.copy()
image = cv2.resize(image, (args["width"], args["height"]))
 
# масштабируем значения пикселей к диапазону [0, 1]
image = image.astype("float") / 255.0

Если необходимо, изображение можно сгладить:

# проверяем, необходимо ли сгладить изображение и добавить размер
# пакета
if args["flatten"] &gt; 0:
    image = image.flatten()
    image = image.reshape((1, image.shape[0]))
 
# в противном случае мы работаем с CNN -- не сглаживаем изображение
# и просто добавляем размер пакета
else:
    image = image.reshape((1, image.shape[0], image.shape[1],
        image.shape[2]))

В случае с CNN мы указываем размер пакета, но не выполняем сглаживание (строки 39-41). Пример с CNN рассматривается в следующем разделе.

Теперь загрузим нашу модель и бинаризатор меток в память и попробуем распознать изображение:

# загружаем модель и бинаризатор меток
print("[INFO] loading network and label binarizer...")
model = load_model(args["model"])
lb = pickle.loads(open(args["label_bin"], "rb").read())
 
# распознаём изображение
preds = model.predict(image)
 
# находим индекс метки класса с наибольшей вероятностью
# соответствия
i = preds.argmax(axis=1)[0]
label = lb.classes_[i]

Модель и бинаризатор загружаются в строках 45 и 46.

Распознавание изображений (прогнозирование принадлежности объекта к одному из классов) осуществляется с помощью метода model.predict (строка 49).

Как же выглядит массив preds?

(Pdb) preds
array([[5.4622066e-01, 4.5377851e-01, 7.7963534e-07]], dtype=float32)

Двумерный массив содержит (1) индекс изображения в пакете (здесь он только один, поскольку было передано одно изображение) и (2) проценты, соответствующие возможной принадлежности изображения к каждой метке класса:

— cats: 54.6%

— dogs: 45.4%

— panda: ~0%

То есть наша нейросеть «думает», что, вероятнее всего, видит кошку, и определённо не видит панду.

В строке 53 мы находим индекс наибольшего значения (в данном случае нулевой).

И в строке 54 извлекаем строковую метку “cats” из бинаризатора меток.

Легко, правда?

Теперь отобразим результаты:

# рисуем метку класса + вероятность на выходном изображении
text = "{}: {:.2f}%".format(label, preds[0][i] * 100)
cv2.putText(output, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7,
    (0, 0, 255), 2)
 
# показываем выходное изображение
cv2.imshow("Image", output)
cv2.waitKey(0)

Мы форматируем текстовый вывод в строке 57 (метку класса и прогнозируемое значение в процентах).

Затем помещаем текст на выходное изображение (строки 58 и 59).

Наконец, выводим картинку на экран и ждём, пока пользователь не нажмёт какую-либо клавишу (строки 62 и 63).

Наш скрипт для распознавания изображений оказался довольно простым.

Теперь вы можете открыть терминал и попробовать запустить обученную нейросеть на собственных снимках:

$ python predict.py --image images/cat.jpg --model output/simple_nn.model \
	--label-bin output/simple_nn_lb.pickle --width 32 --height 32 --flatten 1
Using TensorFlow backend.
[INFO] loading network and label binarizer...

Убедитесь, что вы скопировали/вставили команду целиком (включая аргументы командной строки) из папки со скриптом.

Наша простая нейросеть классифицировала входное изображение как кота с вероятностью 55.87%, несмотря на то, что его морда частично скрыта куском хлеба.

Примечание:

Обратите внимание, что полученные вами результаты могут отличаться от приведённых в этой статье. Скорее всего, это происходит из-за того, что процесс обучения каждый раз может проходить по-разному даже на одних и тех же исходных данных. Например, в нашем эксперименте точность нейросети снизилась до 60%, и изображение с котом классифицировалось как “dogs” с вероятностью 45.34%. Можете поделиться своими результатами и предположениями, с чем это может быть связано.

9. БОНУС: Обучение свёрточной нейронной сети с Keras

На самом деле, использование стандартной нейронной сети прямого распространения для классификации изображений — не лучшее решение.

Вместо этого разумнее использовать свёрточные нейронные сети (CNN), предназначенные для работы с интенсивностями пикселей и изучения различающих фильтров, что позволяет классифицировать изображения с высокой точностью.

В этом разделе будет использоваться уменьшенный вариант VGGNet (назовём её “SmallVGGNet”).

VGGNet-подобные модели имеют две общие особенности:

Используются только свёрточные фильтры 3х3
Свёрточные слои (“convolution layers”) чередуются со слоями подвыборки (“pooling layers”).

Приступим к реализации SmallVGGNet.

Откройте файл smallvggnet.py и вставьте туда следующий код:

# импортируем необходимые пакеты
from keras.models import Sequential
from keras.layers.normalization import BatchNormalization
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D
from keras.layers.core import Activation
from keras.layers.core import Flatten
from keras.layers.core import Dropout
from keras.layers.core import Dense
from keras import backend as K

Как вы могли заметить, всё, что необходимо для SmallVGGNet, импортируется из Keras. С каждым из модулей можно ознакомиться в документации Keras.

Теперь определим наш класс SmallVGGNet (строка 12) и метод сборки (build) (строка 14):

class SmallVGGNet:
    @staticmethod
    def build(width, height, depth, classes):
        # инициализируем модель и размер входного изображения
        # для порядка каналов “channel_last” и размер канала
        model = Sequential()
        inputShape = (height, width, depth)
        chanDim = -1
 
        # если мы используем порядок "channels first", обновляем
        # входное изображение и размер канала
        if K.image_data_format() == "channels_first":
            inputShape = (depth, height, width)
            chanDim = 1

Для сборки требуется 4 параметра: ширина входных изображений (width), высота (height), глубина (depth) и число классов (classes).

Глубина также может интерпретироваться как число каналов. Поскольку мы используем RGB-изображения, то при вызове метода build будем передавать глубину = 3.

Сначала инициализируем последовательную (Sequential) модель (строка 17).

Затем определяем порядок каналов. Keras поддерживает «channels_last» (TensorFlow) и «channels_first» (Theano). Строки 18-25 позволяют использовать любой из них.

Теперь добавим несколько слоёв в сеть:

            # слои CONV =&gt; RELU =&gt; POOL
            model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding="same",
            input_shape=inputShape))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
            model.add(Dropout(0.25))

В этом блоке добавляются слои CONV => RELU => POOL.

Первый слой CONV имеет 32 фильтра размером 3х3.

Важно, чтобы мы указали inputShape для первого слоя, так как все последующие размеры слоёв будут рассчитываться с использованием метода “просачивания” (trickle-down).

В этой архитектуре сети мы будем использовать функцию активации ReLU (Rectified Linear Unit). Также будут использованы: пакетная нормализация (Batch Normalization), функция максимума (MaxPooling) и метод исключения (Dropout).

Пакетная нормализация позволяет масштабировать входные данные для передачи их на следующий слой сети. Доказано, что метод эффективно стабилизирует и уменьшает количество шагов обучения CNN.

К слоям POOL применяется функция постепенного уменьшения размера (т.е. ширины и высоты) входного слоя. Обычно в архитектуре CNN слои POOL вставляются между последовательно идущими слоями CONV.

Метод исключения деактивирует случайные нейроны между слоями. В результате процесс становится более устойчивым: уменьшается переобучение, повышается точность; и нейросеть лучше сможет распознавать незнакомые изображения. В нашем случае (строка 33) 25% нейронных соединений случайным образом деактивируются между слоями для каждой итерации обучения.

Переходим к следующим слоям:

            # слои (CONV =&gt; RELU) * 2 =&gt; POOL
            model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding="same"))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding="same"))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
            model.add(Dropout(0.25))

Обратите внимание, что размеры фильтра остаются прежними (3х3), а общее число фильтров увеличивается с 32 до 64.

Затем идёт набор слоёв (CONV => RELU) * 3 => POOL:

            # слои (CONV =&gt; RELU) * 3 =&gt; POOL
            model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding="same"))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding="same"))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding="same"))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
            model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
            model.add(Dropout(0.25))

Опять же, число фильтров удвоилось с 64 до 128, а размер остался прежним. Увеличение общего количества фильтров при уменьшении размера входных данных в CNN — обычная практика.

И, наконец, последний набор слоёв:

            # первый (и единственный) набор слоев FC =&gt; RELU
            model.add(Flatten())
            model.add(Dense(512))
            model.add(Activation("relu"))
            model.add(BatchNormalization())
            model.add(Dropout(0.5))
 
            # классификатор softmax
            model.add(Dense(classes))
            model.add(Activation("softmax"))
 
            # возвращаем собранную архитектуру нейронной сети
            return model

Полностью связанные слои в Keras обозначаются как Dense. Последний слой соединён с тремя выходами (так как в нашем наборе данных три класса). Слой softmax возвращает вероятность принадлежности к определённому классу для каждой метки.

Теперь, когда мы реализовали нейросеть SmallVGGNet, давайте напишем скрипт для её обучения на наборе данных Animals.

Большая часть кода такая же, как и в предыдущем примере. Откройте скрипт train_vgg.py:

# импортируем бэкенд Agg из matplotlib для сохранения графиков на диск
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
 
# подключаем необходимые пакеты
from pyimagesearch.smallvggnet import SmallVGGNet
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.optimizers import SGD
from imutils import paths
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import argparse
import random
import pickle
import cv2 
import os

Все import-ы те же, но с двумя отличиями:

Вместо from keras.models import Sequential мы загружаем модель SmallVGGNet: from pyimagesearch.smallvggnet import SmallVGGNet
Данные будут дополняться с помощью ImageDataGenerator.

Теперь аргументы командной строки:

# создаём парсер аргументов и передаём их
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-d", "--dataset", required=True,
    help="path to input dataset of images")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
    help="path to output trained model")
ap.add_argument("-l", "--label-bin", required=True,
    help="path to output label binarizer")
ap.add_argument("-p", "--plot", required=True,
    help="path to output accuracy/loss plot")
args = vars(ap.parse_args())

Видим, что аргументы такие же, как и в предыдущем примере.

Загружаем и предварительно обрабатываем данные:

# инициализируем данные и метки
print("[INFO] loading images...")
data = []
labels = []
 
# берём пути к изображениям и рандомно перемешиваем
imagePaths = sorted(list(paths.list_images(args["dataset"])))
random.seed(42)
random.shuffle(imagePaths)
 
# цикл по изображениям
for imagePath in imagePaths:
    # загружаем изображение, меняем размер на 64x64 пикселей
    # (требуемые размеры для SmallVGGNet), изменённое изображение
    # добавляем в список
    image = cv2.imread(imagePath)
    image = cv2.resize(image, (64, 64))
    data.append(image)
 
    # извлекаем метку класса из пути к изображению и обновляем
    # список меток
    label = imagePath.split(os.path.sep)[-2]
    labels.append(label)

# масштабируем интенсивности пикселей в диапазон [0, 1]
data = np.array(data, dtype="float") / 255.0
labels = np.array(labels)

Снова почти никаких отличий.

Разделяем данные на обучающую и тестовую выборки и бинаризуем метки:

# разбиваем данные на обучающую и тестовую выборки, используя 75% 
# данных для обучения и оставшиеся 25% для тестирования
(trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(data,
    labels, test_size=0.25, random_state=42)
 
# конвертируем метки из целых чисел в векторы (для 2х классов при 
# бинарной классификации вам следует использовать функцию Keras 
# “to_categorical” вместо “LabelBinarizer” из scikit-learn, которая
# не возвращает вектор)
lb = LabelBinarizer()
trainY = lb.fit_transform(trainY)
testY = lb.transform(testY)

Теперь дополняем данные:

# создаём генератор для добавления изображений
aug = ImageDataGenerator(rotation_range=30, width_shift_range=0.1,
    height_shift_range=0.1, shear_range=0.2, zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True, fill_mode="nearest")
 
# инициализируем нашу VGG-подобную свёрточную нейросеть
model = SmallVGGNet.build(width=64, height=64, depth=3,
    classes=len(lb.classes_))

В строках 75-77 мы инициализируем генератор для добавления изображений.

Это позволит нам создать дополнительные обучающие данные из уже существующих путём поворота, сдвига, обрезания и увеличения изображений.

Дополнение данных позволит избежать переобучения и повысит эффективность модели. Рекомендуется всегда выполнять эту операцию, если нет явных причин этого не делать.

Чтобы собрать нашу SmallVGGNet, просто вызовем метод SmallVGGNet.build в процессе передачи необходимых параметров (строки 80 и 81).

Скомпилируем и обучим модель:

# инициализируем скорость обучения, общее число шагов
# и размер пакета
INIT_LR = 0.01
EPOCHS = 75
BS = 32
 
# компилируем модель с помощью SGD (для бинарной классификации 
# следует использовать binary_crossentropy)
print("[INFO] training network...")
opt = SGD(lr=INIT_LR, decay=INIT_LR / EPOCHS)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt,
    metrics=["accuracy"])
 
# обучаем нейросеть
H = model.fit_generator(aug.flow(trainX, trainY, batch_size=BS),
    validation_data=(testX, testY), steps_per_epoch=len(trainX) // BS,
    epochs=EPOCHS)

Процесс почти не отличается от предыдущего примера, за исключением того, что, поскольку мы дополняем входные данные, вместо model.fit вызывается метод model.fit_generator. Генератор будет создавать партии дополнительных данных для обучения в соответствии с заданными ранее настройками.

Наконец, оценим модель, построив кривые потерь/точности и сохраним её:

# оцениваем нейросеть
print("[INFO] evaluating network...")
predictions = model.predict(testX, batch_size=32)
print(classification_report(testY.argmax(axis=1),
     predictions.argmax(axis=1), target_names=lb.classes_))
 
# строим графики потерь и точности
N = np.arange(0, EPOCHS)
plt.style.use("ggplot")
plt.figure()
plt.plot(N, H.history["loss"], label="train_loss")
plt.plot(N, H.history["val_loss"], label="val_loss")
plt.plot(N, H.history["acc"], label="train_acc")
plt.plot(N, H.history["val_acc"], label="val_acc")
plt.title("Training Loss and Accuracy (SmallVGGNet)")
plt.xlabel("Epoch #")
plt.ylabel("Loss/Accuracy")
plt.legend()
plt.savefig(args["plot"])
 
# сохраняем модель и бинаризатор меток на диск
print("[INFO] serializing network and label binarizer...")
model.save(args["model"])
f = open(args["label_bin"], "wb")
f.write(pickle.dumps(lb))
f.close()

Мы делаем прогнозы на тестовой выборке, а затем оцениваем точность классификации (строки 103-105).

Построение и сохранение на диск графиков, модели и меток аналогично предыдущему примеру.

Продолжим обучать нашу модель. Откройте терминал и выполните следующую команду:

$ python train_vgg.py --dataset animals --model output/smallvggnet.model \
	--label-bin output/smallvggnet_lb.pickle \
	--plot output/smallvggnet_plot.png
Using TensorFlow backend.
[INFO] loading images...
[INFO] training network...
Epoch 1/75
70/70 [==============================] - 3s - loss: 1.3783 - acc: 0.5165 - val_loss: 2.3654 - val_acc: 0.3133
Epoch 2/75
70/70 [==============================] - 2s - loss: 1.0382 - acc: 0.5998 - val_loss: 2.7962 - val_acc: 0.3173
Epoch 3/75
70/70 [==============================] - 2s - loss: 0.9366 - acc: 0.6018 - val_loss: 2.2790 - val_acc: 0.3173
...
Epoch 73/75
70/70 [==============================] - 2s - loss: 0.4402 - acc: 0.8044 - val_loss: 0.4975 - val_acc: 0.7880
Epoch 74/75
70/70 [==============================] - 2s - loss: 0.4306 - acc: 0.8055 - val_loss: 0.6150 - val_acc: 0.7520
Epoch 75/75
70/70 [==============================] - 2s - loss: 0.4179 - acc: 0.8110 - val_loss: 0.5624 - val_acc: 0.7653
[INFO] evaluating network...
         	precision    recall  f1-score   support
 
   	cats   	0.62      0.84      0.71   	236
   	dogs   	0.75      0.50      0.60   	236
      panda   	0.95      0.92      0.93   	278
 
avg / total   	0.78      0.77      0.76   	750
 
[INFO] serializing network and label binarizer...

Убедитесь, что вы ввели все аргументы командной строки.

Обучение на CPU займёт довольно продолжительное время — каждый из 75 шагов требует более минуты, и процесс будет длиться около полутора часов.

GPU завершит процесс гораздо быстрее — каждый шаг выполняется всего за 2 секунды, как и продемонстрировано.

Посмотрим на итоговый график обучения в каталоге output/:

Как можно увидеть, мы достигли точности в 78% на наборе изображений Animals с использованием свёрточной нейронной сети — значительно выше, чем предыдущее значение в 60%.

Теперь мы можем применить нашу обученную CNN к новым изображениям:

$ python predict.py --image images/panda.jpg --model output/smallvggnet.model \
	--label-bin output/smallvggnet_lb.pickle --width 64 --height 64
Using TensorFlow backend.
[INFO] loading network and label binarizer...

CNN полностью уверена, что это панда.

Алгоритмы CNN используются для поиска изображений, например, в Google Photo, но распознавание и классификация фотографий — не единственный пример использования свёрточных нейросетей: они также хорошо себя показали, например, в задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP).

Исходный код

Код и датасет к статье можно загрузить отсюда (размер архива 246 МБ).

Дерзайте и делитесь своими результатами, а если что-то непонятно — задавайте вопросы в комментариях, мы ответим и поможем разобраться. Также будем рады услышать от вас предложения тем следующих статей — пишите, о чём хотели бы почитать.

С оригинальной статьёй можно ознакомиться на сайте pyimagesearch.com.

NIT for You | Python: подборка ресурсов для самостоятельного изучения

Предлагаем подборку книг и интернет-статей о веб -программировании на языке Python для начинающих.

КНИГИ в pdf

Федоров, Д. Ю. Программирование на языке высокого уровня Python: учеб. пособие для прикладного бакалавриата / Д. Ю. Федоров. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2019. — 161 с. — (Серия : Бакалавр.Прикладной курс).

Swaroop C H. A Byte of Python (Russian). Версия 2.01 (Translated by Vladimir Smolyar)

Бриггс, Джейсон. Python для детей. Самоучитель по программированию / Джейсон Бриггс ; пер. с англ. Станислава Ломакина ; [науч. ред. Д. Абрамова]. — М. : Манн, Иванов и Фербер, 2017. — 320 с.

Лутц М. Изучаем Python, 3-е издание – Пер. с англ. – СПб.СимволПлюс, 2009. –848 с., ил

Сысоева М. В., Сысоев И. В. Программирование для «нормальных» с нуля на языке Python: Учебник. В двух частях. Часть 1/Ответственный редактор: В. Л. Черный : — М.: Базальт СПО; МАКС Пресс, 2018. — 176 с. [+4 с. вкл]: ил. — (Библиотека ALT).

Г. Россум, Ф.Л.Дж. Дрейк, Д.С. Откидач, М. Задка, М. Левис, С. Монтаро, Э.С. Реймонд, А.М. Кучлинг, М.-А. Лембург, К.-П. Йи, Д. Ксиллаг, Х.Г. Петрилли, Б.А. Варсав, Дж.К. Ахлстром, Дж. Роскинд, Н.Шеменор, С. Мулендер. Язык программирования Python. / 2001 — 454 c.

Доусон М. Программируем на Python. – СПб.: Питер, 2014. – 416 с.: ил.

Курс по информатике “Основы программирования на Python”

Иван Хахаев. Практикум по алгоритмизации и программированию на Python.- 2009.

ИНТЕРНЕТ-СТАТЬИ

https://www.python.org/about/

Работает прямо в браузере. – https://pythontutor.ru/

Сообщество программистов – https://python-scripts.com/

Самоучитель Python

Подборка онлайн компиляторов: запускаем и тестируем код прямо в браузере

Краткое руководство. Создание первого веб-приложения Python с помощью Visual Studio

Учебник. Работа с Python в Visual Studio

Разработка под iOS и Android: рейтинг языков программирования

Kivy — современный фреймворк для написания мобильных и десктопных приложений на Python. Поговорим об особенностях мобильной разработки на Питоне.

Kivy. От создания до production один шаг.

Мобильное приложение на Python c kivy/buildozer — ключ к успеху

Мобильное приложение на Python c kivy/buildozer. Лекция в Яндексе

Шаблоны проекта веб-приложений Python

Мобильная разработка на Python: обзор двух фреймворков

Python — OneCompiler — Написание, запуск и совместное использование кода Python в Интернете

Написание, запуск и совместное использование кода Python в Интернете с помощью онлайн-компилятора Python OneCompiler бесплатно. Это один из надежных, многофункциональных онлайн-компиляторов для языка Python, поддерживающий обе версии — Python 3 и Python 2.7. Начать работу с редактором Python OneCompiler легко и быстро. Редактор показывает образец шаблонного кода, когда вы выбираете язык как Python или Python2. OneCompiler также имеет справочные программы, где вы можете найти образец кода и начать обучение.

Онлайн-редактор Python OneCompiler поддерживает стандартный ввод, и пользователи могут вводить данные в программы, используя текстовое поле STDIN на вкладке ввода-вывода. Ниже приведен пример программы на Python, которая принимает имя в качестве входных данных и выводит ваше имя с приветствием.

  импортная система
имя = sys.stdin.readline ()
print ("Hello" + name)

Python — очень популярный язык программирования общего назначения, созданный Гвидо ван Россумом и выпущенный в 1991 году. Он очень популярен для веб-разработки, и вы можете создавать почти все, что угодно, например мобильные приложения. , веб-приложения, инструменты, аналитика данных, машинное обучение и т. д.Он разработан, чтобы быть простым и легким, как английский язык. Это очень продуктивный и эффективный язык, что делает его очень популярным языком.

Циклы

1. If-Else:

Если когда-либо вы хотите выполнить набор операций на основе условия, используется IF-ELSE.

  если условное выражение
    #код
условное выражение elif
    #код
еще:
    #code

Примечание:

Отступы очень важны в Python, убедитесь, что отступы соблюдены правильно

2.For:

Цикл For используется для перебора массивов (список, кортеж, набор, словарь) или строк.

Пример:

  mylist = («Iphone», «Pixel», «Samsung»)
для i в моем списке:
    print (i)

3. While:

Пока также используется для итерации набора операторов на основе условия. Обычно while является предпочтительным, когда количество итераций заранее не известно.

  при условии
    #code

Коллекции

В Python есть четыре типа коллекций.

1. Список:

Список — это упорядоченная коллекция, которую можно изменять. Списки указаны в квадратных скобках.

Пример:

  mylist = ["iPhone", "Pixel", "Samsung"]
print (mylist)

2. Tuple:

Tuple — это упорядоченная коллекция, которую нельзя изменить. Кортежи указаны в круглых скобках.

Пример:

  myTuple = («iPhone», «Pixel», «Samsung»)
print (myTuple)

Ниже выдается ошибка, если вы снова присваиваете кортежу другое значение.

  myTuple = («iPhone», «Pixel», «Samsung»)
печать (myTuple)
myTuple [1] = "onePlus"
print (myTuple)

3. Набор:

Набор — это неупорядоченная и неиндексированная коллекция. Наборы указаны в фигурных скобках.

Пример:

  myset {"iPhone", "Pixel", "Samsung"}
print {myset}

4. Словарь:

Словарь — это неупорядоченный набор пар ключ-значение, который можно изменять и индексировать. Они написаны в фигурных скобках парами ключ-значение.

Пример:

  mydict = {
    "бренд": "iPhone",
    «модель»: «iPhone 11»
}
print (mydict)

Онлайн-компилятор Python для запуска кода в браузере

Мы должны установить Python на нашу машину, чтобы практиковать Python. Но что, если вам не нравится это делать?

Обязательно ли устанавливать Python на нашу машину для его изучения?

Может и не нужно.

Посмотрим как.

Допустим, на вашем компьютере недостаточно ресурсов для установки, но вам нужно изучить Python или выполнить код, чтобы что-то протестировать.Или вы не хотите выполнять настройку на своем ПК, но вам нужно изучить ее для работы в офисе. Тогда вам может быть интересно, как это вообще возможно?

Что, если есть способ запустить Python в Интернете в вашем браузере?

Да, вот о чем эта статья — онлайн-интерпретаторе Python для запуска кода Python в вашем браузере.

Звучит круто. Не правда ли?

Вам нужен браузер, который у вас все равно будет. Использование онлайн-среды IDE экономит время настройки. Вы можете сразу перейти к изучению Python за секунду.Однако, если вы профессиональный разработчик и тратите больше времени на кодирование, вам следует приобрести специализированное программное обеспечение Python IDE для разработки и отладки.

Давайте рассмотрим различные онлайн-интерпретаторы Python.

Заменяемый комплект

Repl.it — это платформа, которая предоставляет различные IDE в браузере, которые поддерживают около 50+ языков программирования для кодирования.

Что такого особенного в Repl.it?

После создания учетной записи на платформе вам будет предоставлено отдельное пространство для хранения всех файлов и папок, над которыми вы работаете.После входа в учетную запись вы увидите экран, похожий на следующий.

REP означает Read-Eval-Print-Loop, интерактивную консольную среду программирования. Repl.it предоставляет другой тип ответов. Вы можете выбрать ответ в результатах поиска.

Вы можете увидеть, что ответ открыт, как показано ниже. Напишем небольшую программу и запустим ее.

Он автоматически предлагает язык, который вы пишете, аналогично программному обеспечению IDE.Напишите следующий код в свой основной файл и нажмите кнопку «Выполнить». Вы увидите результат в консоли под редактором.

Если вы исследуете боковую панель, у вас есть различные варианты для создания папки, файла и т. Д., Чтобы организовать проект, если хотите. Все ответы являются общедоступными, что означает, что вы можете поделиться ими с кем угодно в Интернете.

Учебное пособие

Tutorialspoint предоставляет более 75 онлайн-интерпретаторов и компиляторов для различных языков программирования.Вы можете увидеть онлайн-интерпретатор Python здесь. Вы увидите интерпретатор Python следующим образом.

Удалите оператор печати по умолчанию и напишите свой код Python. Чтобы выполнить код, нажмите кнопку «Выполнить» в верхнем левом углу заголовка.

Напишите код и нажмите кнопку «Выполнить». Вы увидите следующий результат на правой консоли.

Вы можете сохранить код как проект, но для этого вам необходимо создать учетную запись.

Он поддерживает Python 2.x и 3.x.

Programiz

Programiz — еще одна платформа, которая предоставляет онлайн-интерпретатор Python. Вы не можете сохранить код, который вы пишете на этой платформе. Это просто интерпретатор Python для одновременного запуска кода онлайн.

Как вы видите на изображении выше, вы можете написать код в редакторе и выполнить его, нажав кнопку «Выполнить». Вы получите результат в правильной оболочке.

Они также предлагают компилятор кода C и C ++.

Python.org

На официальном веб-сайте

Python есть интерактивная онлайн-оболочка Python, предоставляемая PythonAnyWhere. Мы можем выполнить код Python в интерактивной оболочке.

Давайте посмотрим на пример выполнения кода.

Поскольку это интерактивная оболочка, мы получим вывод, как только введем его.

OneCompiler

Компилируйте более 40 языков, включая NodeJS, PHP, Ruby, Go, Fortran, R, Perl и, разумеется, Python.

Существует еще один онлайн-компилятор python, как показано ниже.Более или менее они предлагают одно и то же, так что выбирайте любую для своего обучения.

Заключение

Я надеюсь, что вышеуказанная онлайн-среда разработки Python поможет вам запустить ваш код через браузер. Затем вам также следует изучить многоязычное программное обеспечение IDE.

Happy Online Coding 🙂

ethanchewy / PythonBuddy: онлайн-редактор Python с проверкой и выполнением синтаксиса в реальном времени

Онлайн-программирование на Python 3 с проверкой синтаксиса Pylint!

Использование

Получить из репо:

  git clone https: // github.com / ethanchewy / PythonBuddy.git

Перейти в каталог PythonBuddy

  компакт-диск PythonBuddy

Создайте virtualenv на основе вашей собственной системы:

  python3 -m venv venv

Активировать виртуальную среду:

  источник venv / bin / активировать

Укажите, что ваш virtualenv использует Python 3.7.6 с помощью этой команды:

  python - версия

Если вы не используете Python Python 3.7.6, некоторые библиотеки Python, которые использует PythonBuddy , могут не работать . Пожалуйста, обратитесь к этой документации, чтобы узнать, как создать конкретную версию Python с помощью vitualenv, в этом сообщении StackOverflow.

Требования к трубам для папки venv:

  pip install -r requirements.txt

Перейдите в папку приложения PythonBuddy. Теперь вы должны быть в PythonBuddy / PythonBuddy / .

  компакт-диск PythonBuddy

Установить переменную FLASK_APP:

  экспорт FLASK_APP = app.ру

Запустить приложение flask:

  колба пробег

Откройте в браузере адрес localhost: 5000. Вуаля! 🎉

Текущие характеристики:

Проверка синтаксиса в реальном времени
Использует Pylint в качестве средства проверки (распечатывает только ошибки и предупреждения)
Подсветка синтаксиса

Python Execution
Компиляция Python
Базовая песочница

Таблица текущих ошибок с предложениями дополнительной помощи

Безопасная (изолированная) версия с использованием Docker

Пожалуйста, ознакомьтесь с PythonBuddySandboxed, чтобы узнать о полностью работающей веб-реализации, которая использует докерированную версию PythonBuddy под названием PythonBuddySandbox.

Он основан на docker-python-sandbox christophetd и просто модифицирует его так, что он запускает pylint в фоновом режиме и обрабатывает сообщения pylint на стороне клиента.

Чтобы увидеть, как он реализует это на веб-стороне, посетите https://github.com/christophetd/code-execution-api-demo

Это все еще на стадии альфа-тестирования, поэтому могут быть некоторые ошибки. Если вы хотите реализовать это, проверьте 4 ссылки выше, поскольку документация — это WIP.

Параметры настройки

Редактировать приложение.py для изменения любых параметров pylint (например, отображения / скрытия предупреждений о подсказках)
Безопасность
Чтобы создать гораздо более безопасную среду Python, рассмотрите возможность использования моей реализации Docker + Node.js: https://github.com/ethanchewy/PythonBuddy#secure-sandboxed-version-using-docker
Для версий, которые использовали Python 2, или для просмотра более старых версий, проверьте: https://github.com/ethanchewy/PythonBuddy/releases

Единичные испытания

Чтобы запустить тесты, запустите это в корневом каталоге:

  pytest

Для покрытия выполните следующую команду в корневом каталоге:

  pytest --cov-report html --cov = PythonBuddy tests /

Целей на будущее:

Сделать легко встраиваемым для МООК, таких как edX и других образовательных платформ
Создайте аналитическую систему, которая моделирует обучение студентов на языке Python и сообщает им, где они нуждаются в улучшении (многие студенты-программисты учатся путем копирования и вставки и на самом деле не понимают нюансов языка Python).
Более строгая песочница Python через решение для песочницы Pypy
Более низкая загрузка ЦП
Разрешить пользователям создавать ссылку на уникальный фрагмент кода, похожий на JSBin
Модульные тесты для клиентской части JS

Часто задаваемые вопросы:

Зачем ты это сделал?
В 2014 году я был членом сообщества TA на курсе MIT edX 6.00.1x, где помог обучать более 1000 студентов. Через год после того, как я начал исследования под руководством профессора Эни Мустафарадж. У нее был набор данных из этого курса, и мы увидели высокий уровень отсева студентов в течение первых 2 недель.Покопавшись в учебной программе и данных, я понял, что студенты ушли из-за трудностей с настройкой среды Python и сложных сообщений об ошибках, которые они не могли решить при запуске своего кода (например, у некоторых студентов были проблемы с путями).

Итак, я создал PythonBuddy для решения этой проблемы, чтобы учащимся не приходилось мучиться при настройке среды Python и сталкиваться с кажущимися «случайными» ошибками. PythonBuddy позволяет пользователям сразу перейти к программированию на Python с поддержкой проверки и выделения синтаксиса в реальном времени.Кроме того, профессора и преподаватели могут легко настроить сервер и позволить студентам быстро протестировать свой код с помощью PythonBuddy в Интернете.

Кто-нибудь создавал что-нибудь подобное раньше?
В сети никогда не было живой программы проверки синтаксиса для Python. Аналогичные проекты, которые не являются «живыми»: http://pep8online.com/ и http://antares.sip.ucm.es/cesar/pylint/

Как я могу внести свой вклад?
Вы можете 🌟 пометить мое репо, форкнуть мое репо, отправить запрос на вытягивание и / или открыть проблемы!

Где код для встраивания его в MOOC?
Я сейчас работаю над этим здесь (специально для edx): https: // github.com / ethanchewy / pybuddy2.0. Если вы хотите встроить этот проект прямо на свой сайт, вы должны использовать iframe:

Я хочу, чтобы код действительно компилировался и запускался определенным образом?
Чтобы безопасно запустить PythonBuddy, вы можете проверить мою реализацию PythonBuddy с Docker и Node.js: https://github.com/ethanchewy/PythonBuddy#secure-sandboxed-version-using-docker. По сути, он докеризует каждый сеанс пользователя (аналогично созданию виртуальной машины для каждого пользователя) и уничтожает его, если он использует слишком много памяти или запускает вредоносный код.
Если вы действительно хотите запустить python ограниченным образом в моей ветке Restricted Python: https://github.com/ethanchewy/PythonBuddy/tree/restrictedpython.

Как запустить собственный сервер?
Обычный: https://github.com/ethanchewy/OnlinePythonLinterSyntaxChecker/wiki

в песочнице: https://github.com/ethanchewy/PythonBuddy/wiki/Running-Sandboxed-PythonBuddy

Пресс:

Представлено на FlaskCon 2020, Python Weekly, CSS Author и Talk Python Podcast

Кредиты:

Это было сделано Итаном Чиу в рамках исследовательского проекта под руководством профессора колледжа Уэллсли Эни Мустафарадж.

Другое:

С октября 2020 года PythonBuddy.com больше не будет демонстрационным сервером для этого проекта с открытым исходным кодом из-за увеличения затрат на его хостинг для 80 000+ человек в месяц. Вместо этого этот URL-адрес будет перенаправлять обратно в репозиторий GitHub.

Как я могу поддерживать PythonBuddy?

Если вам понравился этот проект с открытым исходным кодом, подумайте о том, чтобы пожертвовать все, что вы можете, этим организациям, которые решают проблемы, которые мне очень нравятся:

Если у вас нет средств сделать пожертвование на перечисленное выше, рассмотрите возможность ознакомления с некоторыми из этих бесплатных действий и информации:

Интерпретатор программирования Python в App Store

Напишите код Python прямо на вашем iPhone, iPad и iPod Touch! Это приложение идеально подходит для изучения и тестирования фрагментов кода!

Python — это интерпретируемый язык программирования общего назначения высокого уровня.Философия дизайна Python, созданная Гвидо ван Россумом и впервые выпущенная в 1991 году, подчеркивает удобочитаемость кода с заметным использованием значительных пробелов. Его языковые конструкции и объектно-ориентированный подход призваны помочь программистам писать понятный, логичный код для небольших и крупномасштабных проектов.

Характеристики:
— Скомпилируйте и запустите вашу программу
— Поддерживает построение графиков и графиков
— Просмотр вывода программы или подробных сведений об ошибке
— Выбор и запуск фрагмента кодов
— Пользовательская клавиатура для легкого ввода часто используемых символов
— Оптимизирована для соединения с внешняя физическая / bluetooth-клавиатура
— Расширенный редактор исходного кода с подсветкой синтаксиса, завершением кода и номерами строк
— Открытие, сохранение, импорт и совместное использование файлов Python
— Справочник по языку
— Поддержка различных версий компилятора Python, а именно: 2.7, 3.5, 3.6, 3.7 и 3.8
— Доступ к тысячам пакетов
— Установка дополнительных пакетов

Ограничения:
— Требуется подключение к Интернету для компиляции
— Максимальное время работы программы составляет 20 с
— Некоторые функции файловой системы, сети и графики может быть ограничено
— Это пакетный компилятор; интерактивные программы не поддерживаются. Например, если ваша программа предоставляет подсказку для ввода, введите ввод на вкладке «Ввод» перед компиляцией.

ПОЛУЧИТЬ ПОЛНЫЙ ДОСТУП
Обновите членство до премиум-класса и получите следующую текущую стоимость:
• Без рекламы
• Неограниченное количество участков
• Установите пакеты
• Последние переводчики

Если вы решите приобрести подписку, оплата будет снята с вашего Учетная запись iTunes, и с вашей учетной записи будет снята оплата в течение 24 часов до окончания бесплатной пробной версии или текущего периода.Подписка с бесплатным пробным периодом автоматически обновляется до платной подписки. Любая неиспользованная часть бесплатного пробного периода (если предлагается) будет аннулирована при покупке премиальной подписки в течение бесплатного пробного периода. Вы можете отменить автоматическое продление подписки в любое время, перейдя в настройки в магазине iTunes после покупки. Отмена вступит в силу на следующий день после последнего дня текущего периода подписки, и вы будете переведены на бесплатную услугу.

Условия использования: https://kappsmart.com/pythoncompiler/terms.html
Политика конфиденциальности: https://kappsmart.com/pythoncompiler/privacy_policy.html

python-компилятор · PyPI

Это WIP-порт Python2 stdlib
пакет компилятора
в Python3.

Мотивация: иметь легко взломанный компилятор Python для экспериментов
(например, различные оптимизации, инструменты, семантические варианты и т. д.)

Проект портирования концентрируется на преобразовании AST (как предусмотрено
встроенный модуль «ast») для байт-кода и объектов кода.Оригинальный Python2
пакет включал еще одну важную часть: преобразование конкретного дерева разбора
в абстрактное синтаксическое дерево (AST). Хотя было бы интересно в конечном итоге
иметь полный замкнутый цикл на чистом Python для компиляции Python, чтобы
поддержка конкретного проекта, лексика, парсинг, построение AST находятся вне
своего объема. Другие проекты могут предоставлять интегрированные поддерживаемые
решения для этих областей (действительно, общие / неинтегрированные решения для них
определенно существуют).

Краткосрочные цели:

Перенести исходный пакет «компилятор» для работы с AST, созданный
Модуль «ast» Python3.
Первоначально реализовать поддержку синтаксиса и байт-кода Python3.5.
Очистите исходный код.

История пакета «компилятор» Python2:

Код основан на более ранней работе, выполненной Грегом Штайном и Биллом Туттом.
для проекта Python2C (он же Py2C или p2c) около 1997-1999 гг. Однако этот код
не включал компилятор байт-кода, а только модуль transformer.py, который
преобразованное низкоуровневое дерево синтаксического анализа Python, созданное встроенным «синтаксическим анализатором»
модуль в абстрактное синтаксическое дерево более высокого уровня (AST).Python2C
сам проект сгенерировал код C из этого AST.
Фактический компилятор байт-кода был запущен и в значительной степени написан Джереми
Хилтон. Первоначальная фиксация импорта файлов Python2C и запуск pycodegen.py
были произведены 04.02.2000.

В 2000 г. было совершено

66 коммитов, в 2001 г. — 73, в 2002 г. — 10, в 2003 г. — 6,
15 в 2004 г., 9 в 2005 г., 51 в 2006 г., 16 в 2007 г.
В мае 2007 года поступают жалобы на то, что сложно поддерживать и регулярно
не работает: https://mail.python.org/pipermail/python-3000/2007-May/007575.HTML
Преобразованные в запись в PEP3108
для его удаления.
Удалено в ветке 3.x в ревизии a8add0ec5ef05c26e1641b8310b65ddd75c0fec3
на 2007-05-14.
Функциональность не исчезла полностью, вместо нее функциональность внутреннего
Компилятор на основе C был представлен аналогичным образом (хотя и с измененным / очищенным
вверх API). Например, compiler.ast и compiler.transformer были заменены на
встроенный модуль «_ast» (другими словами, определения типов узлов AST и
преобразование дерева синтаксического анализа в AST теперь выполняется на уровне C).compiler.visitor
был заменен на модуль «ast» уровня Python. Компиляция AST в байт-код
обрабатывается с помощью встроенной функции compile () с подходящими параметрами.

Использование

В настоящее время пакет предназначен только для работы с CPython3.5.

  python3.5 -m компилятор --help
python3.5 -m компилятор

По умолчанию приведенная выше команда компилирует исходный код в объекты кода в памяти.
и выполняет его. Если передан ключ -c , вместо выполнения он будет
сохраниться на .pyc файл. Если --dis передано, код будет дизассемблирован
перед выполнением / сохранением.

Ходовые испытания

Проект включает встроенный тестовый корпус различных синтаксических конструкций.
для проверки генерации кода относительно эталонного вывода, созданного CPython3.5.
В настоящее время в проект не входит оптимизатор глазок, включенный как
проход постобработки в CPython. Это означает, что тестирование должно произойти
против модифицированной сборки CPython3.5 с отключенным оптимизатором глазка.

Патч доступен по адресу https://github.com/pfalcon/cpython/tree/3.5-noopt.
Этот репозиторий включает вспомогательный скрипт build-cpython-compiler.sh для
скачать и собрать. Будет создана символическая ссылка python3.5-nopeephole .
в каталоге верхнего уровня, где его ожидают найти сценарии ниже.

Чтобы произвести вывод генерации ссылочного кода из python3.5-nopeephole, запустите:

  ./test_testcorpus_prepare.py

Это нужно сделать один раз.После этого вы можете запустить

  ./test_testcorpus_run.py

, чтобы сравнить выходные данные этого пакета компилятора с
ссылка.

Информация об авторстве и лицензировании

Исходный код основан на пакете «компилятор» стандарта Python2.
библиотека. Он находится под лицензией Python Software Foundation License v2.
См. Полные условия лицензирования и подробную информацию в файле ЛИЦЕНЗИИ.

Пакет «компилятор» является результатом самоотверженной работы ряда
лиц, перечисленных ниже (на основе истории git официального
Репозиторий CPython).Автор | sed -e ‘s /<.*>//’ | сортировать | uniq -c | сортировать -n -r
# Адреса электронной почты не включены для минимизации спама
143 Автор: Джереми Хилтон
18 Автор: Нил Норвиц
18 Автор: Гвидо ван Россум
17 Автор: Георг Брандл
11 Автор: Тим Питерс
9 Автор: Томас Воутерс
7 Автор: Нил Шеменауэр
6 Автор: Майкл В. Хадсон
6 Автор: Мартин фон Лёвис
4 Автор: Бретт Кэннон
3 Автор: Ник Коглан
3 Автор: Антуан Питру
2 Автор: Раймонд Хеттингер
2 Автор: Эцио Мелотти
2 Автор: Кристиан Хеймс
2 Автор: Бенджамин Петерсон
2 Автор: Энтони Бакстер
2 Автор: Эндрю М.Kuchling
2 Автор: Александр Вассалотти
1 Автор: Сергей Сторчака
1 Автор: Филлип Дж. Эби
1 Автор: Джеффри Яскин
1 Автор: Густаво Нимейер
1 Автор: Грег Штайн
1 Автор: Факундо Батиста
1 Автор: Эрик Смит
1 Автор: Коллин Винтер
1 Автор: Барри Варшава
1 Автор: Амори Форжео д’Арк

Родственные проекты

Ака «почему я взял пакет компилятора Python2 и потратил на него все эти усилия
вместо того, чтобы использовать что-то другое «.

PyPy — очевидное направление мысли.
PyPy — очень продвинутый и большой проект. Где-то там маленький адрон
коллайдер может скрываться. Но что, если вам нужен простой компилятор Python
без адронного коллайдера? Возможно, вам не повезло извлечь его, или
по крайней мере, я был.
YaPyPy — выглядит отлично, но
в документации отсутствует объяснение, как его запустить. Я имею в виду эту маленькую часть
документов (README), написанных на английском языке. Есть еще документы на китайском,
но, к сожалению, я не могу это прочитать.
tailbiter — отличный проект
показывает, как разработать компилятор байт-кода Python с нуля, и
настоятельно рекомендуется для этой цели. Но я хотел получить «постановку»
готов «(читай: ведет себя так же, как компилятор CPython) в разумных
время с разумными усилиями, а не писать с нуля.

Transcrypt — Python в браузере

Последний стабильный выпуск: 3.7.16 ‘London’ — ежемесячных загрузок: 13 286

Четкий стандартный синтаксис

Transcrypt имеет точно такой же ясный и мощный синтаксис, которым славится Python, без необходимости в каких-либо проприетарных расширениях.

Он поддерживает нарезку строк с помощью [i: j: k], матричные и векторные операции с помощью +, -, *, / и т.д. прямо из коробки.

Он предварительно компилируется в быстрый, читаемый JavaScript, который можно отлаживать из исходного кода Python с помощью исходных карт.

Превосходная масштабируемость

Python был разработан для крупномасштабных программ с нуля.

Иерархические модули, локальные классы и множественное наследование поддерживаются Transcrypt, обеспечивая гибкую, но стабильную общую структуру.

Transcrypt интегрирован с валидатором статического типа, линтером и минификатором, что обеспечивает эффективное сотрудничество больших команд над масштабными проектами.

Один проект, один язык

Python используется везде, от веб-серверов до научных вычислений.Теперь вы можете использовать его и во внешнем интерфейсе.

Transcrypt предлагает беспрепятственный доступ к любой библиотеке JavaScript, а также работает поверх Node.js.

Исходный код Python и целевой код JavaScript примерно одинакового размера, поэтому ваши страницы загружаются как никогда быстро.

Начать: Привет, солнечная система…

Загрузите Python 3.7 с www.python.org
Установите Transcrypt из командной строки, набрав python -m pip install transcrypt
Создайте новую папку hello , содержащую hello.html и hello.py
Перейдите в эту новую папку и введите python -m transcrypt -b -m -n hello.py
В той же новой папке запустите HTTP-сервер, набрав python -m http.server
В браузере перейдите по адресу localhost: 8000 / hello.html , чтобы увидеть результат.

В системах Windows вам может потребоваться ввести python37 или python3 вместо python
В системах Linux и MacOS вам может потребоваться ввести python3.7 или python3 , а не python
В некоторых системах вы можете просто ввести transcrypt -b -m -n hello.py , чтобы скомпилировать тестовую программу

Запустите пример ‘hello’

Код в hello / hello.html:
& ltscript type = «module» & gtimport * как привет от ‘./__target__/hello.js ‘; window.hello = привет; & lt / script & gt
& lth3 & gtПривет, демо & lt / h3 & gt

& ltp & gt
& ltdiv id = «приветствовать» & gt … & lt / div & gt
& ltbutton & gtНажмите меня несколько раз! & lt / button & gt

& ltp & gt
& ltdiv id = «объяснить» & gt … & lt / div & gt
& ltbutton & gtИ еще раз нажимайте меня! & lt / button & gt

Код в hello / hello.py:
из цепочки импорта itertools

класс SolarSystem:
planets = [list (chain (planet, (index + 1,))) для индекса, планета в enumerate ((
(‘Меркурий’, ‘горячий’, 2240),
(‘Венера’, ‘сернистая’, 6052),
(‘Земля’, ‘плодородная’, 6378),
(‘Марс’, ‘красноватый’, 3397),
(‘Юпитер’, ‘буря’, 71492),
(‘Сатурн’, ‘окольцованный’, 60268),
(‘Уран’, ‘холодный’, 25559),
(«Нептун», «очень холодно», 24766)
))]

линии = (
‘{} — это {} планета’,
‘Радиус {} равен {} км’,
‘{} — это планета номер.{} считая от солнца »
)

def __init__ (сам):
self.lineIndex = 0

def greet (сам):
self.planet = self.planets [int (Math.random () * len (self.planets))]
document.getElementById (‘приветствовать’) .innerHTML = ‘Привет {}’. формат (self.planet [0])
self.explain ()

def объяснять (сам):
document.getElementById (‘объяснять’). innerHTML = (
self.lines [self.lineIndex] .format (self.planet [0], self.planet [self.lineIndex + 1])
)
себя.lineIndex = (self.lineIndex + 1)% 3

solarSystem = Солнечная система ()

Если у вас возникнут проблемы с установкой Transcrypt или компиляцией этого примера, вы найдете дополнительную информацию в главе документации, посвященной началу работы.

Используйте возможности Python для создания все более сложных веб-приложений

Все, что вы можете делать в JavaScript, вы можете делать в Transcrypt .У вас всегда будет немедленный доступ к новейшим библиотекам JavaScript, вы сможете использовать новейшие функции DOM, взаимодействовать с новейшими HTML или CSS. Вызов функций JavaScript из Python, встраивание кода JavaScript в исходный код Python, присоединение обработчиков событий Python к элементам DOM, передача собственных данных между Python и JavaScript — все это происходит без какого-либо преобразования или специального синтаксиса. Просто присоединяйтесь к вечеринке без ограничений.

Transcrypt предварительно скомпилирован для скорости, а не интерпретируется в браузере.Он производит небольшой, быстрый, но читаемый код. Уменьшенные загрузок измеряются в кБ, а не в МБ.

Transcrypt максимально приближен к оригиналу Python без ущерба для производительности. Множественное наследование, рекурсивное присвоение кортежей, понимание вложенных списков с несколькими циклами, расширенные срезы LHS и RHS, назначение связанных функций, лямбда-выражения, именованные, параметры по умолчанию, * args и ** kwargs, свойства, необязательная перегрузка оператора, итераторы, генераторы, async / await , выборочная обработка исключений и иерархическая модульная система — вот лишь некоторые из его характеристик, которые проясняют это.Transcrypt анализируется модулем AST CPython, поэтому никаких сюрпризов.

Transcrypt содержит многоуровневых исходных карт , поэтому вы можете удобно отлаживать свое приложение, работая с исходным кодом Python в вашем браузере, даже если сгенерированный JavaScript минимизирован. Он также имеет уникальную функцию автотеста, которая упрощает обратное регрессионное тестирование с помощью CPython.

Transcrypt поставляется со сторонними инструментами для дополнительной проверки статического типа , упрощенных проверок согласованности и минификации, все это на кончике переключателя командной строки.Он генерирует код для JavaScript 6. Все инструменты полностью интегрированы в дистрибутив, установка одного пакета предоставит их в ваше распоряжение.

Даже при множественном наследовании между Python и JavaScript существует простое соответствие.

Способность точно понимать, что происходит под капотом, позволяет выполнять мелкую оптимизацию.Ускорить внутренний цикл? Используйте __pragma __ (‘js’, …) , чтобы свободно смешивать Python с собственным JavaScript. Не то чтобы вам это было нужно часто … Выражение типа i + = 1 компилируется в i ++ , а дополнительное кеширование вызовов обходит цепочку прототипов, делая повторные вызовы функций даже быстрее, чем рукописный JavaScript.

Transcrypt подходит для широкого спектра приложений

Transcrypt поддерживает настройку с помощью прагм .Прагмы — это вызовы функций, которые позволяют вам включать и выключать средства компилятора локально, для условной компиляции кода, что сравнимо с использованием #ifdef … # endif и #ifndef … # endif в C ++ и для включения собственный код JavaScript в любом месте вашей программы. Они также позволяют эффективно и избирательно перегружать оператора.

Многие люди знают Python из интернет-программирования, особенно из веб-сервера Django. Но он также чрезвычайно популярен в мире научных вычислений и образования.Селективная перегрузка операторов позволяет использовать элегантную нотацию для математических выражений, что делает Transcrypt привлекательным выбором для написания небольших и средних числовых приложений, которые должны запускаться в браузере.

Возможность записать умножение матриц и сложение векторов как

v3 = M3 * (M1 * v1 + M2 * v2)

скорее, чем

v3 = умножить (M3, добавить (умножить (M1, v1, умножить (M2, v2))))

— большое преимущество, если формулы усложняются.

Умение писать

с = (3 + 5j) * (-4 — 2j) + (1 + 1j)

скорее, чем

c = добавить (умножить (комплекс (3, 5), комплекс (-4, -2)), комплекс (1, 1)

когда задействованы комплексные числа, одинаково удобно.

Хотя перегрузка операторов очень эффективна, при компиляции в JavaScript важно иметь возможность включать и выключать ее выборочно, чтобы предотвратить такие простые вещи, как

х = 3 * 4 + 5 * 6

от перевода на

x = сложить (умножить (3, 4), умножить (5, 6)

везде в вашей программе.

Пример эффективного использования перегрузки операторов — Numscrypt. Numscrypt — это перенос небольшой части Numpy на Transcrypt. В настоящее время он поддерживает вещественное и комплексное матричное и векторное умножение, деление, сложение, вычитание, скалярное произведение, обратное, транспонирование, БПФ, ОБПФ, БПФ2 и ОБПФ2, используя знакомую нотацию Numpy, включая нарезку массива. Для достижения скорости Numscrypt использует под капотом JavaScript TypedArray. Хотя он такой же быстрый и компактный, как и сопоставимые нативные числовые библиотеки JavaScript, его нотация намного проще и лаконичнее, очень напоминающая математическую нотацию.

Это бесплатно. Открыто. Это ваше.

Transcrypt находится под лицензией Apache 2.0 с открытым исходным кодом. Вы можете загрузить исходный код, изменить его, хранить в шкафчике, вырезать и вставить из него, внести свой вклад в него или сделать его частью вашего продукта.

атом-питон-запуск

Запустите свой файл python (.py) исходный файл, используя F5 или F6 !

Текстовый редактор Atom (ночная или последняя стабильная версия)
Python 2 и / или 3
Добавьте Python (и любые другие интерпретаторы) в переменную среды PATH .

Использование python
Практически такая же консоль с python IDLE, которая выдает сообщения об ошибках синтаксиса и времени выполнения.
Стиль консоли отладки CodeBlocks
Показывает возвращаемое значение и время выполнения
Это приблизительное время, основанное на реальном времени, а не на ядре процессора / времени пользователя

Этот проект был задокументирован с большим количеством деталей с течением времени.Эту документацию можно найти в Wiki.

Каждый должен найти время, чтобы ознакомиться с Wiki README как минимум. Он содержит подробный обзор того, как решать проблемы, использовать разные версии, и включает ссылки на основные разделы Wiki.

Каждому следует также найти время, чтобы просмотреть раздел Wiki Как мне использовать atom-python-run ?. Он охватывает все, от установки до настройки, ведения журнала и многого другого. Вы можете быть удивлены тем, что вы можете сделать с помощью atom-python-run.

У вас должны быть основы после изучения как README, , так и . Как мне использовать atom-python-run? раздела. Большинство часто задаваемых вопросов можно решить, просто прочитав их. Предоставляемые руководства должны позволить нам помочь вам с любой проблемой, с которой вы столкнулись.

ПРИМЕЧАНИЕ : Обязательно прочтите Wiki и Wiki README, прежде чем сообщать о проблеме или делать запрос на вытягивание. На это было потрачено много времени, чтобы помочь пользователю (или разработчику) начать работу и продолжить свой путь.

Прежде чем сообщать о проблеме, проверьте, не возникает ли у кого-нибудь еще какие-либо связанные проблемы.
Проверьте, не похожи ли какие-либо из закрытых проблем на вашу проблему, и откройте ее повторно, указав, что у вас возникла аналогичная проблема.
Предоставьте подробную информацию о вашей проблеме, например об ошибках и / или журналах.
Предоставьте шаги по воспроизведению (мы не сможем вам помочь, если не знаем, как воспроизвести ошибку!).

Если вы разработчик и заинтересованы в этом проекте, вы можете найти API репозиториев в Wiki.Более конкретно, вы захотите взглянуть на Как работает модуль cp? и как работает модуль terminal.js? разделы Wiki.

Вы также можете просто прочитать ключевые исходные файлы

Это пакет для Atom

Апрель 2024
Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
1	2	3	4	5	6	7
8	9	10	11	12	13	14
15	16	17	18	19	20	21
22	23	24	25	26	27	28
29	30

Онлайн компилятор python 3: Online Python Compiler — online editor

7 лучших интерпретаторов Python

Как запускать Python в сети?

7 лучших интерпретаторов Python для исполнения Python онлайн

1. Интерпретатор Python с сайта Python.Org

2. PythonAnyWhere онлайн переводчик Python

3. Python 2.X / 3.X Интерпретатор из REPL.It

4. Простой в использовании интерпретатор Python от SymPy.Org

5. RexTester’s Python Interpreter

6. Интерпретатор IPython из TutorialsPoint.Com

7. Ideone’s Python Interpreter

Подводим итог

Как я могу запустить онлайн-код python, который требует набора модулей?

2 ответа

Похожие вопросы:

Защита Python приложений

Примеры защиты

Для Windows

Для Linux

Процесс защиты

Сборка приложения и зависимостей в *.py модуль

Шифрование *.py модулей

Защита интерпретатора Python

Примеры защиты

Для Windows

Для Linux

Процесс защиты

Трансляция *.py модулей в C-Code с использованием Cython

Сборка C-Файлов в нативное Python приложение (исполняемый файл)

Защита нативного Python приложения (исполняемого файла) с помощью утилиты Envelope

Школьный сайт — Расписание уроков

Попробуйте Python в вашем браузере с помощью этих бесплатных интерактивных оболочек онлайн

1. Python Anywhere

2. Python Fiddle

3. Repl.it

4. Брелок

5. Идео

Бонус: Python Tutor

Советы для продолжения вашего путешествия на Python

Как начать работу с Keras, Deep Learning и Python

NIT for You | Python: подборка ресурсов для самостоятельного изучения

КНИГИ в pdf

ИНТЕРНЕТ-СТАТЬИ

Python — OneCompiler — Написание, запуск и совместное использование кода Python в Интернете

Циклы

1. If-Else:

Примечание:

2.For:

Пример:

3. While:

Коллекции

1. Список:

Пример:

2. Tuple:

Пример:

3. Набор:

Пример:

4. Словарь:

Пример:

Онлайн-компилятор Python для запуска кода в браузере

Заменяемый комплект

Учебное пособие

Programiz

Python.org

OneCompiler

Заключение

ethanchewy / PythonBuddy: онлайн-редактор Python с проверкой и выполнением синтаксиса в реальном времени

Использование

Текущие характеристики:

Безопасная (изолированная) версия с использованием Docker

Параметры настройки

Единичные испытания

Целей на будущее:

Часто задаваемые вопросы:

Пресс:

Кредиты:

Другое:

Как я могу поддерживать PythonBuddy?

Интерпретатор программирования Python в App Store

python-компилятор · PyPI

Сборка приложения и зависимостей в .py модуль*

Шифрование .py модулей*

Трансляция .py модулей в C-Code с использованием Cython*