Константин Нагибович

Админ панель - такой же набор функций не более, просто доступ не у всех. Я больше года занимался разработкой тг ботов и просто делал доступ в админ панель по команде. То есть такие же кнопки и так далее. Отправку постов реализовать тоже не трудно. Bot API в помощь

Ладно

a = 'af' Инициализируем ПЕРВУЮ переменную А = АФ  идентиф=1
b = 'a' Инициализируем ВТОРУЮ переменную Б= А     идентиф=2
b += 'f' Инициализируем ТРЕТЬЮ переменную Б = А + Ф  идентиф=3
# А все почему? Строка - НЕИЗМЕНЯЕМЫЙ ТИП
print(a is b)
>>> False
a = 5
b = 2
b += 3
# Тоже самое но, в питоне числа до 255 КЕШИРУЮТСЯ и 50 is 50 и 255 is 255
print(a is b)
>>> True

А тут,

a = 'af'       #Инициализируем ПЕРВУЮ (ОНА ИДЕТ В КЕШ) А = АФ
b = 'a' + 'f'  #Инициализируем ВТОРУЮ интерпретатор не тупой и Б = ТОЖЕ АФ (а так как аф есть в кеше Б получает ссылку на ту же память)

print(a is b)
>>> True

Где читать? Гугл-
Изменяемые неизменяемые типы,

Книга - величайшее достижение человечества.

Книгу ты можешь читать в том темпе, который тебе удобен. ОЧЕНЬ легко в книге вернуться и перечитать слово или фразу или предложение или абзац. С видео это гораздо проблематичнее.

Какие-то вещи в видео нагляднее, но процент таких вещей несмотря на развитие технологий визуализации, все еще невелик.

Само по себе оформление знаний в книге может быть гораздо более плотным чем в любом видео.

Но.
Самым эффективным является практика.
Поэтому просто чтение книг или просмотр роликов - должны быть только подсказкой как нужно делать. Эффективным для получения навыков является исключительно практика. А в этом случае чтение книг, статей, документации - является гораздо более удобным, чем видеоролики.

В принципе видеоролики могут быть более эффективными для для художников, спортсменов, и так далее.
Для разработчиков - только отдельные моменты.

1. Вынести отправку следующего вопроса в отдельную функцию.
2. Если я правильно понимаю декоратор "@bot.callback_query_handler(func=lambda call: True)" будет отрабатывать по правильному ответу, а он у Вас над функцией которая проверяет нажал ли пользователькнопку "begin". Здесь значится нужно изменить декоратор на что-то типа "@bot.callback_query_handler(func=lambda c: c.data == 'begin')" и должен произойти первый вызов функции отправки нового вопроса.
3. Далее две функции с декораторами "@bot.callback_query_handler(func=lambda c: c.data == 'False')" и "@bot.callback_query_handler(func=lambda c: c.data == 'True')" коорые соотвественно возвращают пользователю или сообщение что он ответил неверно или новый вопрос(под декоратором True вызов функции отправки следующего вопроса).

Надеюсь понятно написал.

Не претендую на правду. Просто несколько мыслей.

В чем минусы событийно ориентированного подхода?
Насколько я понимаю, Алан Кей (тот кто придумал термин Объекто-ориентированный) старался придерживаться именно этого подхода. т.е. кто-то отправляет сообщение, а объекты в системе на него реагируют, каждый по-своему.
По сути у нас есть message bus, в который добавляется сообщение, а объекты системы слушают этот самый message bus.

Мысль первая. Наследие.

Когда мы говорим о наследии Алана Кея - надо просто глянуть что он создал практически.
А создал он язык Smalltalk. Поэтому логично изучать минусы событийного подхода на
примере софта который написан с использованием Smalltalk. Кто из коллег в топике
знает примеры такого софта? Я - к сожалению не знаю.

По ссылкам википедии https://en.wikipedia.org/wiki/Smalltalk можно видеть в категории
influenced мы просто видим что Smalltalk
влиял на Java, Go, Swift. Но я здесь не согласен потому что мы не можем измерить глубину
этого влияния. Это все равно что сказать что Сталин влиял на Черчилля. Как влиял? На 10%?
Или более чем половину? Сложно. Насчет Java я тут сказал-бы что сомнительно. ООП? Может быть.
Акторы? Нет. В Java изначально нет акторов. Они существуют позже в виде фреймворков но
языком не поддерживаются.

По поводу MessageBus. Если брать технологию акторов которая используется в Erlang.
то там скорее не message bus а очереди сообщений между потоками-акторами.
Если про Smalltalk сказать нечего то про Erlang я могу сказать что на нем написаны
две единицы софта такие как RabbitMq (очень надежная и неубиваемая система MQ).
Может не супер-производительная. И CouchDb которая выделяется своей
устойчивостью ко всяким сетевым сбоям. Реклама говорит что Кауч работает
практически при мигающей сети, при обрывах и т.п. лучше чем аналогичый TCP-IP совт.

Мысль вторая. Что Кей говорил про ООП.

У меня есть цитатник. Я туда собираю некоторые слова на лытни. И иногда слова Кнута, Дейкстры
и прочих it-академиков. Вот из цитатника Кея:

I made up the term "object-oriented," and I can tell you
I did not have C++ in mind.

Что в этой прямой речи можно понять. Что господин Кей открещивается от современного ООП.
А фактически все современное ООП зеркалит то что есть в С++. Здесь вы можете со мной спорить
о первенстве (я не буду спорить я не знаю). Но абсолютно очевиден факт что мир пошел по пути
жесткой синхронщины в 80х. И пока все еще идет. Будут ли примитивные типы int/double обьектами
не суть важно. Тут важно что Кей постулирует среду в которой двигаются сообщения. Как сеть в миниатюре.
А классическое ООП С++ - лишает нас этой среды и заменяет ее вызовом метода. Никакого сообщения
в С++ нет и быть не может потому что сообщение НЕ существует в отрыве от основного потока который
инициировал вычисления. Умрет поток - развалится весь стек и параметры и все. В противоположность
в языке Erlang поток (процесс) приёмник может дохнуть много раз но стек сохраняет свою живучесть
просто повторяя вычисления заново. И здесь мне кажется и идет развилка путей.

И здесь как-раз мы может говорить о недостатках. Очевидно что у нас появляется лаг приемки-передачи
сообщения. У нас появляются мягкие гарантии времени обработки. И многое другое.

Интересно почему в 80х Алан Кей проигрывал. Я думаю что победил прагматизм. В те далекие 80-е
комьютеры были еще слабыми. Частота мерялась сотнями килогерц и мегагерцами. И в расчетах
каждый такт был важен. И красивые и академические языки такие как Lisp, Prolog, Smalltalk
просто проигрывали языку С в силу оверинжинеринга. А поскольку С++ был вначале действительно
ООП-надстройкой над С - то он предлагал и ООП-подход и скорость портабельного ассемблера.
И хотя я лично не люблю С++ (я считаю его перегруженным техническими долгами прошлого)
я признаю что бизнес выбирая С++ выбирал просто скорость вычислений. Академизм и красивые
доказательства правоты программ были тогда не нужны. Нужно чтоб банковское приложение
быстро считало кредиты и выдавало зарплаты и пенсии.

Сегодня, когда мы нежемся в сладкой неге мощных процессоров и даже (!) облаков - мы можем
себе позволить любого уровня парадигмы и абстракции. Цена 1 абстракции стала настолько дешево
стоить что нам дешевле в банках запускать Java/Net приложения и на ходу фиксить ошибки
чем долго разрабатывать на С++ и иметь неопредленнное поведение и тяжелый анализ
в случае падения. Даже такой уродец как Python взлетел как язык интеграции а не разработки.

Мысль третья. Нестандартные и асинхронные архитектуры реализованные в железе.

Недавно смотрел анонс нового процессора от Чака Мура (это тот самый Мур который создал закон имени себя).
Мне кажется это пример той самой асинхронной клетки о которой мечтал Алан Кей.

Мысль четвертая. На кого похож Алан Кей?

Не знаю как вам. :) А мне он уж очень напоминает Боливара Траска из Люди Икс Дни Минувшего будущего.

Мысль 5. Что делает Алан Кей на фото?

Бренчит на музыкальных инструментах. Наверное блюз. Блюз потерянных архитектур :)

def search(text, word):
    if text in word:
        print("word found")
    else:
        print("word not found")

Не изобретайте велосипеды, а пользуйтесь существующими механизмами языка.

Скрипт, скорее всего, завершается немедленно, потому что вы пропустили вызов функции main() в конце скрипта. Функция main() содержит всю логику для бота, но если ее не вызвать, скрипт запустится без выполнения этой логики и немедленно завершится. Чтобы решить эту проблему, добавьте следующую строку в конец скрипта:

if __name__ == '__main__':
    main()

Как создать свой язык программирования?

Точно так же, как и любую другую программу: сначала спроектировать, а потом реализовать.

Без другого языка программирования! Полностью с нуля.

В самом низу находится машинный код. Выглядит примерно вот так:
08 04 83 fa 08 04 83 fb 08 04 83 fd 08 04 84 00
У каждого процессора есть свой набор инструкций, которые кодируются машинным кодом. Открываем справочник и пишем нужный код для нужной ОС/железа. Ничего сложного, правда же? =)

Ведь как-то создали первый ЯП.

Достаточно почитать историю появления первых ЭВМ. Они представляли из себя набор переключателей отдельных битов, которые позже эволюционировали в перфокарты, которые в свою очередь представляли из себя прообраз современных исполняемых файлов. С увеличением количества доступных команд, усложнением техники и появлением накопителей программы так же становились все сложнее и сложнее: поэтому решили упростить запись и придумали первый ассемблер. Дальнейшее развитие привело к появлению первого ЯП высокого уровня и далее более высокие уровни абстракции, используя которые сегодня пишутся все программы.

Так что в вашем случае вам надо пройти весь этот путь самостоятельно. Примерно так:

1. На машинном коде реализовать минимальный ассемблер
   
2. Используя свой минимальный ассемблер реализовать простейший компилятор этого ассемблера
   
3. Расширить компилятор ассемблера до стандартного набора инструкций
   
4. На ассемблере реализовать транслятор и компилятор ЯП высокого уровня
   
5. Реализовать необходимый набор инструкций для написания компилятора этого же ЯП
   
6. Написать этот самый компилятор своего ЯП на нём же и далее уже скомпилировать первую самостоятельную версию своего ЯП без использования других ЯП
   

через тестирование на разных платформах с разными характеристиками.
Профессия тестировщика в том числе и для этого существует

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