Максим Припадчев

from sqlite import db_start, create_profile, edit_profile
from main import balance

main импортирует sqlite, который импортирует main, который импортирует sqlite, который импортирует main, который импортирует sqlite, который импортирует main, который импортирует sqlite, который импортирует main, который импортирует sqlite, который импортирует main, который импортирует sqlite, который импортирует main, который импортирует sqlite, который импортирует main, который импортирует sqlite, который импортирует main, который импортирует sqlite, который импортирует main, который импортирует sqlite, который импортирует main, который ...
Ну ты понял.

Быстрого волшебного решения тут нет. Разбирайся с областями видимости, избавляйся от глобальных переменных.
Например, почему у тебя при создании нового профиля используется balance? Т.е. новый пользователь получает столько денег, сколько было у последнего активного?
Почему вообще у тебя вещи, специфичные для одного пользователя, лежат то в глобальных переменных, то в данных машины состояний (state)? Бери их из БД , когда они потребуются.

Просто укажите True в значении нужного атрибута, если ожидаете, что он должен присутствовать у элемента:

from bs4 import BeautifulSoup

document = """<tag a="1" b="2"/>
<tag a="2"/>
<tag a="3" b="4"/>
<tag a="4"/>
<tag a="5"/>
<tag a="6" b="6"/>
"""
soup = BeautifulSoup(document, 'html.parser')
for element in soup.find_all('tag', b=True):
    print(element.get('b'))

Документация: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/...

Эта задача решается алгоритмом "сканирующая прямая".

Представьте что у есть вертикальная линия, которая двигатеся слева-направо непрерывно. В каждый момент времени на прямой могут появиться какие-то прямоугольники, могут закончиться какие-то прямоугольники или ничего не поменяется - в этот момент прямая какие-то прямоугольники пересекает.

Надо взять какую-то хитрую структуру данных, чтобы хранить все открытые (в данном случае - последние закрытые) прямоугольники на прямой. В моменты открытия/закрытия прямоугольников надо структуру данных обновлять или опрашивать.

Тут подойдет что-нибудь вроде std::set в C++ - структура хранящая упорядоченное множество объектов, с доступом и изменением за логарифм, умеющая искать ближайший к заданному значению слева и справа (lower_bound, upper_bound). Хранить в ней мы будем вертикальные отрезки, помеченные номерами их прямоугольникв. Не знаю ее аналоги в других языках - нужно что-то реализованное или на binary search tree, или на skip list.

Когда прямоугольник открывается надо посмотреть, с какими отрезками в set данный отрезок пересекается. Все эти отрезки надо добавить в ответ, удалить полностью покрываемые новым отрезком, а торчащие из него укоротить. Таким образом мы будем поддерживать множество "видимых" отрезков с прямой - ближайших к ней слева.

В этой задаче можно забить на правые границы прямоугольников и на их ширину (раз нет пересечений). Соседями каждого отрезка - левого края будут ближайшие к нему левые края каких-то прямоугольников.
Поэтому вам надо получить все отрезки заданные в виде {x, y1, y2, id} и отсортировать их (сначала по x, потом по y). Потом в этом порядке их обходите и применяйте новый отрезок к структуре данных. Все удаляемые отрезки + 2 пересекающихся сверху и снизу пойдут в список соседних для нового отрезка.

Этот алгоритм за O(n log n) получит всех соседей для всех прямоугольников.
Это что-то похожее вот на эту задачку с leetcode

Координаты частиц и вектора направлений умножаешь на матрицу поворота. Все.

Разобрался. tgx имеет точки разрыва при pi/2 и 3pi/2, поэтому надо было разбить на несколько интегралов и для каждого из них отдельно найти предел

create table public.profiles (
  id uuid not null,
  username text default concat('Пользователь #', random()*100000),

  primary key (id)
);

result = numpy.zeros(mask.shape + (3,), dtype=numpy.uint8)
result[mask > 0] = (255, 255, 255)

циклы в питоне - штука медленная. Если есть возможность, лучше использовать индексные операции numpy. Они заметно быстрее, чем тот же цикл в питоне.

Матрицы используются для записи преобразований. Надо домножать на них вектор из координат точки - получится новый вектор, который и будет результатом преобразования. Любое линейное преобразование можно записать в виде матрицы.

Четвертая координата позволяет записывать одной матрицей повороты/растяжения и сдвиги. Если у вас матрица 3x3 (не "трехмерная" - у нее все так же есть только ширина и высота), то точка (0, 0, 0) всегда останется (0, 0, 0). Ведь на что 0 не домножай - останется 0. Поэтому матрицами 3x3 можно записать только повороты и сжатия, но не сдвиги.

Поэтому вводят фиктивное четвертое измерение w. При этом удобно считать, что координаты точки (x, y, z, w) - Это (x/w, y/w, z/w). Это еще иногда называют однородными координатами. Еще один плюс этого объекта в том, что им можно описать точки на бесконечности (когда w = 0).

Вот тут уже можно составить линейное преобразование (т.е. взять матрицу), которое оставляет w нетронутым, но использует его для сдвига:

x' = a11*x + a12*y + a13*z + a14*w
...
w' = w

Вот в a14 - как раз и находится сдвиг по оси X.

Используйте метод строк .splitlines() либо укажите для метода .split() параметр разделитель ”\n”

Ну так все логично:

for line in lines:
        try:
            q = requests.get(line, headers=headers)
        except requests.ConnectionError as e:
            continue

result = q.content

Значение q меняется каждую итерацию а получение значения q.content и вся дальнейшая работа происходит после завершения всего цикла и очевидно, что берется значение q, полученное последним.

Скорее всего, вам подойдёт реализация с помощью "тредов" (они же "потоки", модуль Threading).
Это будет действительно "в фоне" и вы сможете послать сообщение (через Queue, например) в этот поток, которое затем обработать внутри бесконечного цикла.

Прямая формула что-то не вырисовывается, а вот рекуррентная - вполне.

Покажу сразу на примере: N бросков, М = 4, т.е. считаем F4(N)
Неважно, что выпало первым броском, пусть, например, 0. Теперь есть следующие варианты:

1) Вторым броском выпадает 1 (т.е. не то, что в первом броске). Вероятность такого дела 1/2, и задача сводится к F4(N-1) - первый бросок прошел впустую, но ещё "не всё потеряно".
2) Вторым и третьим выпадает 0, 1. Вероятность 1/4, задача сводится к F4(N-2)
3) Вторым, третьим и четвертым выпадает 0, 0 ,1. Вероятность 1/8, задача сводится к F4(N-3)
4) Вторым, третьим и четвертым выпадает 0, 0 ,0. Ура!!! Вероятность 1/8, дальше смотреть не надо.

Итого, по полной вероятности, F4(N) = F4(N-1)/2 + F4(N-2)/4 + F4(N-3)/8 + 1/8

Ну и конечно, база рекурсии: Fm(N) = 0, если N < M

Как обобщить, думаю, очевидно (в знаменателях - степени двойки). Для маленьких M можно нарисовать формулу, например,
Для М = 2, будет F2(N) = F2(N-1)/2 + 1/2, тут прямо сразу выскакивает F2(N) = 1 - 1/(2^(N-1))

Для М = 3, получаем F3(N) = F3(N-1)/2 + F3(N-2)/4 + 1/4, тут кури вот это

и т.д.

Программно вычисляется с помощью "динамического программирования". С правильным подходом - за O(N) по времени и O(M) памяти, навскидку тут хорошо зайдет кольцевой буфер. Если надо, могу расписать, но там ничего сложного.

Согласно рейтингам tiobe и renmonk Java стабильно кувыркается где-то на 4 месте в рейтинге популярных языков разработки. Рейтинг Редмонка собирается из двух рейтов популярности (кажется количество вопросов в стековер и количество проектов на гитхабе. Ну или может как-то сложнее ХЗ).

Первым трем местам в этом анализе я-бы не сильно доверял. Там постоянно идет ротация то JavaScript выскакиевает то C то Swift но ситуация каждый год - новая. Вот сейчас там висит Python... Наверное девопсы подсуетились. И сайентисты.

В чем сила Java сегодня? Ну во первых в большом объеме легаси кода который уже написан и работает. Java сегодня занимает нишу COBOL в банках и финансовых организациях. И если вы хотите средний достаток, (машина дом, vacation) - то идите спокойно в java и будет кусок хлеба.

Во вторых в толстом репозитарии бесплатных библиотек на все случаи жизни.
Например я уже 2 года не пишу на Java ничего ради денег. Но в некоторых скриптах на Scala/Databricks я спокойно подключаю Java-библиотекие (всякие sftp клиенты, json/xml парсеры) и все это нормально интегрируется и работает. И слоган про wrote-once - это не шутка. Это правда работает и в доказательство - целый репозитарий таких либ на mvnrepository.com. Они будут совместимы c Kotlin/Groovy/Scala короче со всеми JVM-based языками.

Лично я считаю Java как язык слишком многословным. Многие вещи можно короче запрограммировать. Но это просто моё ИМХО. При игры - ничего не скажу. Не знаю. Но вот на Kotlin что-то пишут под Андроид.

И вообще программист должен больше выбирать род деятельности (фронт или back или железо и микро-контроллеры) а языки учить всю жизнь. Вот так. Вы всю жизнь - студент.

Да, в Python можно сгенерировать сразу 4 цифры от 1 до 9 без повторения и присвоить их разным переменным. Один из способов сделать это — использовать функцию random.sample из модуля random. Вот пример:

import random

# generate 4 random digits from 1 to 9 without repetition
random_digits = random.sample(range(1, 10), 4)

# assign them to different variables
a, b, c, d = random_digits

print(a, b, c, d)

Это сгенерирует 4 случайных цифры от 1 до 9 и назначит их 4 различным переменным a, b, c, d соответственно