2 python keys remix что за язык

Содержание

ИТ База знаний

Полезно

— Онлайн генератор устойчивых паролей

— Онлайн калькулятор подсетей

— Руководство администратора FreePBX на русском языке

— Руководство администратора Cisco UCM/CME на русском языке

— Руководство администратора по Linux/Unix

Серверные решения

Телефония

FreePBX и Asterisk

Настройка программных телефонов

Корпоративные сети

Протоколы и стандарты

Популярное и похожее

Курс по сетям

Redis – что это и для чего?

Разбираемся с Jenkins. Что это?

Настройка и использование Docker Compose

Как стать веб разработчиком?

Утилиты для прокачки Kubernetes

5 лучших средств автоматизации для среднего бизнеса

Еженедельный дайджест

Руководство по изучению Python с нуля с примерами

Питон для новичков

В этом руководстве мы расскажем про основы языка Python, расскажем как его установить, как запускать программы и на примерах разберем все основные темы.

Обучайся в Merion Academy

Пройди курс по сетевым технологиям

Мы можем использовать кодирование на Python по-разному: здесь блистают наука о данных, автоматизация задач, написание скриптов, веб-разработка и машинное обучение. Quora, Pinterest и Spotify используют Python для своей внутренней веб-разработки. Итак, давайте немного узнаем об этом языке и разберем его основы.

О языке

Что умеет Python?

Почему Python?

Хорошо знать

Синтаксис Python по сравнению с другими языками программирования

Подготовка

Установка Python

На многих ПК и Mac уже установлен Python.

Чтобы проверить, установлен ли у вас Python на ПК с Windows, выполните поиск Python на панели запуска или выполните в командной строке cmd.exe следующее:

Чтобы проверить, установлен ли у вас python на Linux или Mac, то на Linux откройте командную строку или на Mac откройте Терминал и введите:

Если вы обнаружите, что на вашем компьютере не установлен python, вы можете бесплатно загрузить его со следующего веб-сайта: https://www.python.org/

Быстрый старт

Способ запуска файла Python в командной строке выглядит следующим образом:

Сохраните ваш файл. Откройте командную строку, перейдите в каталог, в котором вы сохранили файл, и запустите:

Результат должен быть таким:

Поздравляем, вы написали и выполнили свою первую программу на Python.

Командная строка Python

Чтобы протестировать небольшой объем кода на Python, иногда проще и быстрее всего не записывать код в файл. Это стало возможным, потому что Python можно запускать из командной строки.

Введите в командной строке Windows, Mac или Linux следующее:

Или, если команда python не сработала, вы можете попробовать py :

Оттуда вы можете написать любой Python, включая наш пример hello world из ранее в руководстве:

Которая напишет “Hello, World!” в командной строке:

Когда вы закончите в командной строке Python, вы можете просто ввести следующее, чтобы выйти из интерфейса командной строки Python:

Основы

1. Переменные

Вы можете думать о переменных как о словах, хранящих значение. Вот так просто.

В Python действительно легко определить переменную и присвоить ей значение. Представьте, что вы хотите сохранить номер 1 в переменной под названием one (единица). Давай сделаем это:

Помимо целых чисел, мы также можем использовать булевые логические значения (True или False), строки, числа с плавающей запятой и многие другие типы данных.

2. Поток управления: условные операторы

Обратите внимание, что на после строк с if у нас стоит отступ. Если в других языках программирования отступы в коде предназначены только для удобства чтения, отступы в Python очень важны. Python использует отступ для обозначения блока кода. Тут должен стоять хотя бы один пробел, иначе мы получим ошибку.

Функция print () выводит указанное сообщение на экран.

3. Цикл / Итератор

Еще один базовый фрагмент кода, чтобы лучше его понять:

List: коллекция, массив, cтруктура данных

Представьте, что вы хотите сохранить целое число 1 в переменной. Но, может быть, теперь вы захотите сохранить 2. И 3, 4, 5…

Чтобы было понятнее, мы можем представить массив и каждый элемент с его индексом.

Используя синтаксис Python, также просто понять:

Представьте, что вы не хотите хранить целые числа. Вы просто хотите хранить строки, например, список имен. Он бы выглядел примерно так:

Он работает так же, как и для целых чисел. Отлично.

append делать очень просто. Вам просто нужно применить элемент (например, «The Effective Engineer») в качестве параметра добавления.

Ну хватит о списках. Поговорим о другой структуре данных.

Dictionary: структура данных “ключ-значение”

Теперь мы знаем, что списки List индексируются целыми числами. Но что, если мы не хотим использовать целые числа в качестве индексов? Некоторые структуры данных, которые мы можем использовать, являются числовыми, строковыми или другими типами индексов.

Dictionary иногда ещё называют ассоциативными массивами или хеш-таблицами.

Также как мы узнали, как получить доступ к списку с помощью индекса, мы также используем индексы (ключи в контексте словаря) для доступа к значению, хранящемуся в словаре.

Читайте также:  Subjonctif plus que parfait во французском языке

Нам просто нужно присвоить значение ключу словаря. Ничего сложного здесь нет, правда?

Итерация: цикл по структурам данных

Это пример того, как его использовать. Для каждого ключа в словаре мы печатаем ключ и соответствующее ему значение.

Мы видим, что мы использовали атрибут в качестве параметра для ключа словаря, и он работает правильно. Отлично!

Функции

В Python функция определяется с помощью ключевого слова def :

Чтобы вызвать функцию, используйте имя функции, за которым следует скобка:

По умолчанию функция должна вызываться с правильным количеством аргументов. Это означает, что если ваша функция ожидает 2 аргумента, вы должны вызвать функцию с 2 аргументами, не больше и не меньше. Если вы попытаетесь вызвать функцию с 1 или 3 аргументами, то получите ошибку.

Если вы не знаете, сколько аргументов будет передано вашей функции, добавьте * перед именем параметра в определении функции.

Мы можем использовать значение параметра по умолчанию. Если мы вызываем функцию без аргументов, то она не сломается и будет использовать значение по умолчанию:

Вы можете отправить любой тип данных аргумента функции (строка, число, список, словарь), И он будет обрабатываться как тот же тип данных внутри функции.

Например если вы отправите список в качестве аргумента, он все равно будет списком, когда достигнет функции:

Ну и чтобы позволить функции вернуть значение, используйте оператор return :

Пользовательский ввод Python

Python позволяет вводить данные пользователем. Это означает, что мы можем попросить пользователя ввести данные.

Python прекращает выполнение, когда доходит до функции input (), и продолжает выполнение, когда пользователь ввел некоторый ввод.

Обработка ошибок Python

Блок try позволяет вам проверить блок кода на наличие ошибок.

Блок except позволяет вам обрабатывать ошибку.

Обработка исключений

Когда возникает ошибка или исключение, как мы это называем, Python обычно останавливается и генерирует сообщение об ошибке.

Эти исключения можно обрабатывать с помощью оператора try :

Блок try сгенерирует исключение, потому что x не определен.

Поскольку блок try вызывает ошибку, блок except будет выполнен. Без блока try программа выйдет из строя и выдаст ошибку.

Вы можете определить столько блоков исключений, сколько захотите, например если вы хотите выполнить специальный блок кода для особого типа ошибки.

Как разработчик Python сами вы можете создать исключение при возникновении условия.

Вы можете определить, какую ошибку выдавать, и текст, который будет выводить пользователь.

Классы и объекты

Немного теории:

Объекты представляют собой объекты реального мира, таких как автомобили, собаки или велосипеды. У объектов есть две основные характеристики: данные и поведение.

У автомобилей есть данные, такие как количество колес, количество дверей и вместимость. Они также демонстрируют поведение: они могут ускоряться, останавливаться, показывать, сколько топлива осталось, и многое другое.

Мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы в объектно-ориентированном программировании.

Объектно-ориентированное программирование Python

Python как объектно-ориентированный язык программирования имеет следующие концепции: класс и объект.

Имея это в виду, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

pass это оператор-заглушка, равноценный отсутствию операции. Тут мы используем его потому что еще не указали атрибуты.

Помните, что у нашего класса транспортных средств есть четыре атрибута: количество колес, тип бака, вместимость и максимальная скорость. Мы устанавливаем все эти атрибуты при создании объекта транспортного средства. Итак, здесь мы определяем наш класс для получения данных, когда он их инициирует:

Переменная self представляет текущий объект класса.

Четыре колеса + электробанк + пять сидений + максимальная скорость 250 км/час.

Все атрибуты установлены. Но как мы можем получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы отправляем объекту сообщение с вопросом о них. Мы называем это методом. Это поведение объекта. Давайте применим это это:

В Python мы можем сделать это, используя @property (декораторы) для определения геттеров и сеттеров. Посмотрим на код:

И мы можем использовать эти методы как атрибуты, вызывав их через точку:

Но мы также можем использовать методы для других вещей, например, метод make_noise. Давай увидим это:

Когда мы вызываем этот метод, он просто возвращает строку «VRRRRUUUUM».

Инкапсуляция: скрытие информации

Все внутреннее представление объекта скрыто снаружи. Только объект может взаимодействовать со своими внутренними данными.

Переменные общедоступного экземпляра

Для класса Python мы можем инициализировать общедоступную переменную экземпляра в нашем методе конструктора.

Здесь мы применяем значение first_name в качестве аргумента к общедоступной переменной экземпляра (public instance variable).

Непубличная переменная экземпляра

В качестве общедоступной переменной экземпляра мы можем определить непубличную (non-public) переменную экземпляра как внутри метода конструктора, так и внутри класса. Разница в синтаксисе: для закрытых переменных экземпляра используйте символ подчеркивания _ перед именем переменной.

«Частные» переменные экземпляра, к которым нельзя получить доступ, кроме как изнутри объекта, в Python не существует. Однако существует соглашение, которому следует большая часть кода Python: имя с префиксом подчеркивания (например, _spam ) должно рассматриваться как закрытая часть API (будь то функция, метод или член данных).

Итак, мы используем метод, который позволяет нам делать это внутри определения нашего класса. Давайте реализуем два метода ( emali и update_email ), чтобы понять это:

Теперь мы можем обновлять непубличные переменные и обращаться к ним с помощью этих методов. Давайте посмотрим:

Публичный метод

С общедоступными методами мы также можем использовать их вне нашего класса:

Давайте проверим это:

Непубличный метод

А теперь мы попробуем вызвать этот непубличный метод с нашим объектом:

Вот пример того, как мы можем это использовать:

Сводка по инкапсуляции

С помощью инкапсуляции мы можем гарантировать, что внутреннее представление объекта скрыто снаружи.

Наследование: поведение и характеристики

У некоторых объектов есть общие черты: их поведение и характеристики.

В объектно-ориентированном программировании классы могут наследовать общие характеристики (данные) и поведение (методы) от другого класса.

Давайте посмотрим на другой пример и реализуем его на Python.

В нашем классе Car реализованы:

После запуска мы можем использовать все созданные переменные экземпляра. Отлично.

Вот так просто. Нам не нужно реализовывать какой-либо другой метод, потому что он уже есть в этом классе (унаследованный от класса Car). Докажем это:

Модули в Python

Сохраните этот код в файле с именем mymodule.py

Теперь мы можем использовать только что созданный модуль, используя оператор import :

Вы можете создать псевдоним при импорте модуля, используя ключевое слово as :

Встроенные модули

В Python есть несколько встроенных модулей, которые вы можете импортировать в любое время.

Существует встроенная функция для отображения всех имен функций (или имен переменных) в модуле. Это функция dir() :

Получим такой вывод:

Работа с файлами в Python

Обработка файлов

Существует четыре различных метода (режима) открытия файла:

Кроме того, вы можете указать, следует ли обрабатывать файл в двоичном или текстовом режиме.

Читайте также:  Глагол machen в немецком языке таблица

Чтобы открыть файл для чтения, достаточно указать имя файла:

Код выше по сути такой же, как:

Поскольку r для чтения и t для текста являются значениями по умолчанию, вам не нужно их указывать.

Открыть файл на сервере

Предположим, у нас есть следующий файл, расположенный в той же папке, что и Python:

Если файл находится в другом месте, вам нужно будет указать путь к файлу, например:

Вы можете вывести одну строку, используя метод readline() :

Рекомендуется всегда закрывать файл по окончании работы с ним. В некоторых случаях из-за буферизации изменения, внесенные в файл, могут не отображаться, пока вы не закроете файл.

Запись в существующий файл

Для записи в существующий файл необходимо добавить параметр к функции open() :

Откройте файл “demofile2.txt” и добавьте содержимое в файл:

Откройте файл “demofile3.txt” и перезапишите его содержимое:

Создать новый файл

Чтобы создать новый файл в Python, используйте метод open() с одним из следующих параметров:

Создайте файл с именем myfile.txt :

Результат: создан новый пустой файл!

Удалить файл

Чтобы удалить файл, вы должны импортировать модуль os и запустить его функцию os.remove() :

Чтобы избежать появления ошибки, вы можете проверить, существует ли файл, прежде чем пытаться удалить его:

Удалить папку

Чтобы удалить всю папку, используйте метод os.rmdir() :

Удалить можно только пустые папки.

Python PIP

Примечание. Если у вас Python версии 3.4 или новее, PIP включен по умолчанию.

Проверьте, установлен ли PIP

Перейдите в командной строке к каталогу скриптов Python и введите следующее:

Установить PIP

Если у вас не установлен PIP, вы можете загрузить и установить его с этой страницы: https://pypi.org/project/pip/

Скачать пакет

Загрузить пакет очень просто. Откройте интерфейс командной строки и скажите PIP загрузить нужный пакет. Перейдите в командной строке к каталогу сценариев Python и введите следующее:

Мы скачали пакет camelcase

Использование пакета

Дополнительные пакеты можно найти на https://pypi.org/.

Удалить пакет

Диспетчер пакетов PIP попросит вас подтвердить, что вы хотите удалить пакет:

Список пакетов

Вот и все!

Мы узнали много нового об основах Python:

Источник

Python, основы | что читать/смотреть | как правильно использовать уч.материалы

Учебные материалы разделены на 3 разных подхода, деление это весьма условное, но с ним будет удобнее объяснить какие то моменты. Чтобы не расписывать одно и тоже(из-за чего сильно растет размер поста), я буду ссылаться на прошлые свои посты.

1. Автоматизация рутины

Кроме того, что это, рациональный способ изучения python(язык позволяет быстро сделать что то интересное/полезное/работающие, почему бы не использовать эту приятную, и довольно впечатляющую возможность). Это в принципе, правильный способ изучения программирования, именно программирования, а не просто синтаксиса языка(я делал пару постов об этой проблеме).

1.3 Огромное кол-во туториалов по автоматизации. Книга Свейгарта породила целую волну материалов по “автоматизации”. Если вбить на ютубе “python automation”, то темы роликов будут от работы в Excel до знакомств в Tinder(десяток подобных видео, и алгоритм рекомендаций избавит от нехватки новых идей).

2. Более классический подход

2.1. Книги, которые мне кажутся наиболее удачными представителями ‘классического’ подхода:

Лутц, Изучаем Python. Наверно самая рекомендуемая и популярная книга по питону. Может оказаться несколько перегруженной для начинающих(в этом нет ничего страшного), в таком случае стоит выбрать один из вариантов ниже.

3 замечательные книги, немного разные по стилю(можно выбрать что ближе), во всех 3 очень хорошая подача, именно для начинающих

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения, Мэтиз Эрик

Программирование на Python 3. Подробное руководство, Марк Саммерфилд

Программируем на Python, Доусон Майкл

3. Академический подход

Два замечательных курса(МФТИ) Тимофея Хирьянова. Одни из лучших лекции по Python, и скорее всего, лучшие на русском.

3.2. Если все хорошо с английским, довольно интересный вариант:

4. Что с этим всем делать?

4.2. Но можно и оптимизировать процесс, предугадав какие то проблемы, и решив их до наступления. Вариант который кажется, наиболее удачным:

После Свейгарта, можно, как минимум, научится с помощью кода закрывать, как говорит книга, свою рутину. Мб не столь впечатляющий круг задач, но это уже настоящее программирование. К тому же, если будет принято решение дропнуть процесс(будем реалистами, это случается часто), то как минимум, останется очень полезный навык.

4.3. Существует куча других отличных книг/курсов, и далеко не 2 вуза выкладывают свои лекции, более того, можно выдумать, куда более сложный способ изучения, и он может быть вполне рабочим. Но нужно ли все это? Меня смущает обилие списков с кучей учебных материалов, которые забывают упомянуть одну важную штуку: для того, чтобы выучить основы программирования, и мочь что-то сделать используя определенный яп, всего пары названий из подобного списка будет достаточно.

5. После основ(не зависит от выбранного подхода)

Ряд учебных материалов, изучение которых, на раннем этапе, сильно поднимет уровень.

5.1. Уникальный пример, где автор показывает процесс мышления при написании программы. Будет позитивной практикой, время от времени пересматривать и отмечать что-то новое, трекать свой прогресс. Можно считать видео ориентиром, когда подобный способ понят, понят и сам процесс программирования.

Этот Гарвардский курс полезно посмотреть всем начинающим программистам. Делал отдельный большой пост, о том, как его вписать в изучение питона, и почему это хорошая идея.

5.5. Один из лучших каналов для изучающих python Ссылка на видео, где разбирают исходники одной python библиотеки. Думаю очевидно, насколько это ценный и редкий(тем более на русском) контент. Отдельно стоит отметить стримы с code review.

Нет никакого смысла, искать правильный способ начать учить язык(тратить на это кучу времени), нужно просто подобрать самый удобный инструмент, сосредоточится на практике, если после, знаний категорически не хватает для реализации практики, нужно снова подобрать самый удобный инструмент и получить их.

Найдены возможные дубликаты

Программирование на python

179 постов 6.4K подписчиков

Правила сообщества

Публиковать могут пользователи с любым рейтингом. Однако!

• уважение к читателям и авторам

• простота и информативность повествования

• тег python2 или python3, если актуально

• код публиковать в виде цитаты, либо ссылкой на специализированный сайт

• допускать оскорбления и провокации

• распространять вредоносное ПО

• просить решить вашу полноценную задачу за вас

Нет никакого смысла, искать правильный способ начать учить язык

Новые знания окрыляли меня, я бросился писать (что бы вы подумали?) очередную имиджборду. Я не писал раньше имиджборд, эта была моей первой. По пути пришлось освоить азы вёрстки на html и css, но там всё оказалось совсем не сложно.

Я плавно двигался вперёд, наращивая функционал. И знаете что? Я упёрся в недостаток производительности. Ну, так мне показалось. Я делал замеры, устранял места с тяжёлым кодом. Тысячи раз запускал ab, но так и не сумел перейти порог в 300 запросов в секунду. Я как-то ожидал большего и был немного разочарован.

Читайте также:  My heart will go on на разных языках

Исходники в ведро, всё переписать! Меня переполняло новое знание, поток мыслей ровно ложился в строчки кода. Я просто не мог остановиться. Чашка кофе. Ещё чашка. Мой небольшой кусочек софта приобретал кристалльную чистоту, я смертельно устал, но продолжал в умилении полировать его зудящими руками, нанося последние штрихи.

Пять тысяч. Я получил производительность в пять тысяч запросов в секунду. В ту ночь я так и не смог заснуть.

Наиувлекательнейший мир хай-лоада открылся передо мной. Позже я изучил ещё много классных вещей типа сверхбыстрых асинхронных key-value-хранилищ, или, например, такого необычного подхода к обработке данных, как map-reduce.

Это уже был другой я, новый, обновлённый. С незашоренным взглядом, с жаждой новых знаний и незнакомых концепций. Я летел вперёд, оставляя за спиной ступень за ступенью.

За пол-года я сменил несколько мест работы, и моя зарплата взлетела до умопомрачительных сумм. Сотни замечательных мест открыли передо мной свои двери. Любые, самые изысканные девушки проявляли просто чудеса изобретательности, чтобы находиться рядом со мной.

А ещё, я никогда не забуду тот момент, когда на одной из конференций я впервые в жизни поймал на себе завистливый взгляд. Это был взгляд какого-то сливающегося с толпой неудачника, взгляд преисполненный ненависти, презрения и желчного вожделения, направленного на мой Олимп. Наверное, он всю свою никчёмную жизнь писал на каком-нибудь си-шарпе или там на джаве, проводя долгие дни в одиночестве. И теперь начинал подсознательно догадываться, что долгие годы безуспешно пытался построить замок из навоза.

Против “Погружения”, стандартной библиотеки и PEP8 ничего не имею. А вот советовать не самые мощные веб-серверы я бы не стал [1]. Рекомендую uWSGI позади nginx.

А чего хорошего в канале под номером 5.5? Автор весьма неприятным сленгом рассказывает очевидные вещи местами без понимания того о чем говорит.

мне в свое время понравился pythonchallenge.com

Спасибо за пост, вопрос, пожалуй, довольно частый, но вот по практике, через какое время можно пытаться начать что-то зарабатывать? Тема интересна, но ушел с работы и сейчас кроме изучения нужно думать о том, на что жить. Потому вопрос актуальный, куда-то устраиваться и изучать в свободное время, или поднажать и всё внимание уделить изучению. Уже начал, прочел по html/css, думаю, куда дальше копать

5. После основ(не зависит от выбранного подхода)
Ряд учебных материалов, изучение которых, на раннем этапе, сильно поднимет уровень.

Весьма полезная информация, сохранил.

Мне понравилась подборка

Захотелось писать ПО на питоне. Но не знаю какой конкретно и где этот питон и библиотеки для него скачать. Не подскажите?

Нельзя так просто взять и выбрать что-то одно.

Полёт будет длиться вечно

Мой код, когда решил в 3 часа ночи, что сейчас он заработает:

Сколько нашли «багов» на последней картинке?

Ну так можно быть экспертом в любом языке

Интервьюер: Тогда напишите на нём «Hello World»

Ответ на пост «Отличная психотерапия»

Держите более правильную, православную версию этой картинки. О как же у меня горит от кривых платформ и конфигураций 1С. Почти ничто типовое, что они делают, без напильника не работает.

Отличная психотерапия

«Но я должен разобраться!»

А машина это сама IDE

Хорошо, что не кот Шрёдингера

Python, основы | что читать/смотреть(видео)

Приветствую, перевел еще один пост в видеоформат. Для меня эти видео в рамках такого, скорее эксперимента, поэтому критика очень приветствуется.

Как программисты на Python видят другие языки:

Когда случайно вместо «&&» написал «||»

Блогерохвостый питон

Специально для Telegram-канала @zen_of_python

Список бесплатных курсов, чтобы стать python-разработчиком (по направлениям)

Для тех, кто хотел стать программистом на python “с нуля”, но не мог найти список курсов с более-менее внятной структурой. Мы попытались такой составить: ссылка на гугл документ.

Если коротко и одной картинкой, то получается примерно так (ссылки доступны в оригинальном гугл документе):

Предложенный план не говорит о том, что вы должны пройти все курсы, чтобы успешно устроиться в компанию. Вполне вероятно, что если вы отлично выучите язык и фреймворк (к примеру, Django), то вас с удовольствием возьмут в какую-либо фирму, однако в yandex вы вряд ли устроитесь. Таким образом, этот документ является скорее опорным планом для получения базовых знаний по своему направлению.

Материал подготовили админы и участники нашей группы изучения питон вк. В будущем материал будет дополняться.

От продавца до Big Data Scientist #13

Всем привет! Я живой 🙂 Честно говоря, мне очень стыдно писать спустя 3 месяца после последнего поста. Ща расскажу что случилось.

За пару присестов я написал логическую часть с ручным вводом данных, но программа предполагала наличие интерфейса. Когда базовые функции заработали я принялся к знакомству с TKinter. Всё оказалось достаточно просто и доступно. Ещё через недельку появился простенький неказистый интерфейс. Далее привязал логическую часть, переписав дофига всего, что бы это заработало. Скинул другу видосик с примером работы. Друг похвалил и озадачил новой темой: нужно прилепить коэффициенты в зависимости от агрохимического анализа почвы, если такой имеется. Подумалось, что это на час делов, но вникнув в суть вопроса я приуныл. Нужно было как-то связать ещё 3 таблицы для просчёта коэффициентов. Я пошёл по самому тупому пути и просто накидал 150 строк If’ов. Сделав половину я понял, что можно было загрузить эти таблицы и потом сделать обход по этим таблицам, но к тому времени я чот прям устал и решил просто доделать как есть. К тому же вторая таблица повторяла коэффициенты, просто для них были другие диапазоны. Поэтому CTRL+C, CTRL+V, плюс час на исправление диапазонов. И всё заработало 🙂 После допилил некоторые вещи и всё стало работать как часики.

В общем допиливание этой программки до рабочего состояния и побудило меня к написанию этого поста. Мол, ребятки, я не сдался, я тут, я ещё что-то пишу!

Если кому интересно, могу в следующий раз сделать подробное описание логики программы 🙂

Собственно у меня остались вопросы. Как, например мне теперь сие чудо сделать экзешником и скинуть другу на пробу? Программа подтягивает инфу со сторонних файлов, можно ли сделать так что бы будучи скомпиленной она так же их и подтягивала, а не добавлять их в тело экзешника, как было у меня со скриптом для автоматического копирования. В общем, как сделать моё творение рабочим инструментом? Подскажите, если кто шарит 🙂

Источник

Интересные факты из жизни