Создание приложений на Python через веб интерфейс

Дополнительные примеры использования онлайн сред

Асинхронный веб-скрапинг в Replit

Этот пример демонстрирует асинхронную загрузку данных с помощью библиотеки aiohttp. Такая техника полезна для парсинга большого количества страниц без блокировки.

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'https://httpbin.org/get')
        print(html[:200])

asyncio.run(main())

{
  "args": {},
  "headers": {
    "Accept": "*/*",
    "Host": "httpbin.org",
    ...
  },
  ...
}

Для выполнения этого кода в Replit необходимо установить пакет aiohttp в разделе Packages. После запуска в консоль выводится фрагмент JSON-ответа.

Телеграм-бот на PythonAnywhere с вебхуком

PythonAnywhere поддерживает настройку вебхуков для входящих запросов, что позволяет создавать ботов без постоянного опроса серверов. Пример с библиотекой pyTelegramBotAPI:

import telebot

TOKEN = 'ваш_токен'
bot = telebot.TeleBot(TOKEN)

@bot.message_handler(commands=['start'])
def send_welcome(message):
    bot.reply_to(message, "Привет! Я бот.")

# Webhook устанавливается через панель PythonAnywhere
# Код должен быть запущен как веб-приложение Flask

Настройка вебхука производится в разделе Web панели управления. При каждом сообщении боту сервер получает POST-запрос и отвечает. Такой подход экономит ресурсы по сравнению с polling.

Обучение нейронной сети с использованием TPU в Google Colab

Colab предоставляет доступ не только к GPU, но и к TPU (Tensor Processing Unit), что ускоряет обучение больших моделей. Однако настройка TPU менее распространена из-за специфики TensorFlow. Пример инициализации:

import tensorflow as tf

try:
    resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
    tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
    tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
    strategy = tf.distribute.TPUStrategy(resolver)
    print("TPU доступен")
except:
    print("TPU не обнаружен, используется CPU/GPU")

TPU доступен

После успешного подключения можно обучать модель внутри контекста strategy.scope(). Colab автоматически распределяет вычисления между ядрами TPU.