L’Italia è nota per la sua burocrazia complessa, con innumerevoli norme e regolamenti spesso in contraddizione tra loro. Questi vengono interpretati da diverse autorità decisionali, ciascuna con il proprio potere di veto. Il risultato è un sistema frammentato e autoreferenziale, in cui le valutazioni di costi e benefici per la collettività sono spesso trascurate.
Burocrati e potere dominano la scena, parlando del popolo ma agendo in termini astratti e ideologici. Questo approccio genera ammirazione nei contesti internazionali, ma non si traduce in miglioramenti concreti per i cittadini.
La fitta rete di norme e interpretazioni ostacola l’innovazione, a meno che questa non provenga dal potere stesso. Se un’innovazione è vicina al potere, come nel caso del telemarketing, il sistema la favorirà a scapito dei cittadini.
Il calcolo della velocità vera (TAS) e della ground speed (GS) di un aereo è un problema importante nella navigazione aerea. La velocità vera (True Air Speed, TAS) è la velocità effettiva del vento che incontra l’aereo, mentre la ground speed (GS) è la velocità dell’aereo rispetto al terreno, tenendo conto del vento. In questo articolo, introdurremo i concetti generali e analizzeremo in dettaglio un codice scritto in Python che permette di calcolare queste velocità.
Il codice è composto da diverse funzioni che svolgono compiti specifici. La funzione true_air_speed calcola la velocità vera a partire dalla velocità indicata (Indicated Air Speed, IAS) e dalla quota. Questo viene fatto utilizzando la relazione tra densità dell’aria e quota, che a sua volta dipende dalle proprietà dell’atmosfera standard. La funzione ground_speed calcola la ground speed a partire dalla velocità vera, dal modulo e dalla direzione del vento e dall’angolo di rotta dell’aereo. Questi ultimi due valori sono inseriti come input dall’utente. La funzione mach_number calcola il Mach number, che è il rapporto tra la velocità vera e la velocità del suono alla quota data.
Infine, il codice rappresenta i risultati sotto forma di diagrammi che mostrano come variano la velocità vera e la ground speed con la quota, da 0 a 11000 metri. Inoltre, su ogni diagramma viene visualizzato un riquadro che mostra i valori calcolati di velocità vera, Mach number e ground speed.
Per quanto riguarda la parte di codice che riguarda la rappresentazione dei diagrammi, utilizza la libreria matplotlib per creare due diagrammi, uno per la velocità vera e l’altro per la ground speed. La funzione plot viene utilizzata per tracciare le curve, mentre la funzione scatter viene utilizzata per visualizzare un punto sul diagramma corrispondente alla quota data. La funzione annotate viene utilizzata per stampare i valori all’interno dei diagrammi.
Nell’articolo di oggi, esploreremo come creare un’applicazione semplice ma utile utilizzando PyQt5 per visualizzare lo spazio libero sui dischi del sistema. PyQt5 è una libreria Python che consente di creare interfacce utente grafiche (GUI) per le applicazioni desktop. Il nostro obiettivo è creare una finestra che mostri le informazioni sullo spazio libero sui dischi e includa un pulsante “Exit” per chiudere l’applicazione. Prima di iniziare, assicurati di avere installato Python sul tuo sistema e di aver installato i pacchetti PyQt5 e psutil. Per installarli, esegui il seguente comando:
pip install PyQt5 psutil
Importazione dei moduli: All’inizio del codice, importiamo i moduli necessari, tra cui os, sys, psutil e alcuni widget specifici da PyQt5.QtWidgets.
Funzione get_disk_space_info: Questa funzione raccoglie informazioni sullo spazio libero sui dischi utilizzando la libreria psutil. La funzione itera su tutte le partizioni e raccoglie informazioni su dispositivo, punto di montaggio, spazio totale, spazio libero e spazio utilizzato. Restituisce una lista di stringhe con queste informazioni.
Classe DiskSpaceApp: Questa classe estende QWidget e contiene la logica per creare l’interfaccia utente dell’applicazione.
Metodo __init__: Il costruttore chiama il costruttore della classe base e inizializza l’interfaccia utente.
Metodo init_ui: Questo metodo crea l’interfaccia utente dell’applicazione. Imposta il titolo della finestra e crea un layout verticale (QVBoxLayout). Aggiunge le informazioni sullo spazio libero sui dischi (ottenute dalla funzione get_disk_space_info) come etichette (QLabel) al layout. Infine, crea un pulsante “Exit” (QPushButton) e lo collega al metodo close per chiudere l’applicazione. Il pulsante viene aggiunto al layout e il layout viene impostato come layout della finestra.
Alla fine del codice, creiamo un’istanza dell’applicazione QApplication e un’istanza della nostra classe DiskSpaceApp. Quindi, avviamo l’applicazione con il metodo exec_().
Il Game of Life, concepito dal matematico britannico John Horton Conway nel 1970, è un automa cellulare a due dimensioni che ha catturato l’immaginazione di matematici, informatici e appassionati di giochi per oltre cinquant’anni. Con le sue semplici regole che governano la nascita, la morte e la sopravvivenza delle cellule su una griglia, il Game of Life genera una sorprendente varietà di pattern e comportamenti complessi. In questo articolo, esploreremo le regole del gioco, alcuni dei suoi pattern più noti e come implementarlo in Python.
Le regole del Game of Life
Il Game of Life si svolge su una griglia bidimensionale di celle quadrate, ognuna delle quali può essere “viva” (1) o “morta” (0). Le celle interagiscono con i loro otto vicini, che sono le celle direttamente adiacenti orizzontalmente, verticalmente e diagonalmente. A ogni passo temporale, o generazione, le seguenti quattro regole vengono applicate simultaneamente a tutte le celle:
Una cella viva con meno di due vicini vivi muore per isolamento.
Una cella viva con due o tre vicini vivi sopravvive alla generazione successiva.
Una cella viva con più di tre vicini vivi muore per sovraffollamento.
Una cella morta con esattamente tre vicini vivi diventa viva per riproduzione.
Pattern interessanti nel Game of Life
Le semplici regole del Game of Life danno origine a una vasta gamma di pattern e comportamenti. Alcuni dei più noti sono:
Configurazioni oscillanti: pattern che si ripetono periodicamente dopo un certo numero di generazioni, come il Blinker, il Toad, il Beacon e il Pulsar.
Navi spaziali: pattern che si spostano attraverso la griglia mentre oscillano, come il Glider e il Lightweight Spaceship (LWSS).
Pattern stabili: configurazioni che non cambiano nel tempo, come il Block e la Beehive.
Cannoni: pattern che producono navi spaziali o altri pattern in modo periodico, come il Glider Gun di Gosper.
Implementazione del Game of Life in Python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
def inizializza_griglia(n):
griglia = np.random.choice([0, 1], n*n, p=[0.5, 0.5]).reshape(n, n)
return griglia
def conta_vicini_vivi(griglia):
vicini_vivi = np.zeros(griglia.shape, dtype=int)
for x in range(-1, 2):
for y in range(-1, 2):
if x == 0 and y == 0:
continue
vicini_vivi += np.roll(np.roll(griglia, y, axis=0), x, axis=1)
return vicini_vivi
def aggiorna_griglia(griglia):
nuova_griglia = griglia.copy()
vicini_vivi = conta_vicini_vivi(griglia)
nuova_griglia[(griglia == 1) & (vicini_vivi < 2)] = 0
nuova_griglia[(griglia == 1) & (vicini_vivi > 3)] = 0
nuova_griglia[(griglia == 0) & (vicini_vivi == 3)] = 1
return nuova_griglia
def aggiorna_frame(*args):
global griglia
griglia = aggiorna_griglia(griglia)
img.set_array(griglia)
return [img]
def main():
global griglia, img
n = 50 # Dimensione della griglia
generazioni = 100 # Numero di generazioni
griglia = inizializza_griglia(n)
fig, ax = plt.subplots()
img = ax.imshow(griglia, cmap='binary')
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
anim = FuncAnimation(fig, aggiorna_frame, frames=generazioni, interval=200, blit=True)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
main()
Per implementare il Game of Life in Python, è possibile utilizzare la libreria numpy per rappresentare e manipolare la griglia e la libreria matplotlib per visualizzare l’evoluzione del gioco nel tempo. Il codice può essere organizzato nelle seguenti funzioni:
inizializza_griglia: crea una griglia iniziale con celle viventi e morte casuali.
conta_vicini_vivi: calcola il numero di vicini vivi per ogni cella della griglia.
aggiorna_griglia: applica le regole del Game of Life alla griglia corrente per ottenere la griglia della generazione successiva.
visualizza: mostra la griglia corrente con matplotlib
Recitando un rosario di ambizioni meschine di millenarie paure di inesauribili astuzie Coltivando tranquilla l’orribile varietà delle proprie superbie la maggioranza sta
Fabrizio De André, da Smisurata Preghiera
Per incontrare i familiari delle vittime o i superstiti del naufragio non c’era tempo, ché avevano da canta’ a un compleanno la storia di una ragazza morta annegata in un fiume…
Inoltre gli studenti delle Superiori possono acquisire competenze per la vita (life skills) essenziali grazie alla programmazione con Phyton. Per esempio, lo sviluppo del pensiero logico, la capacità di risoluzione dei problemi e l’abilità nell’analisi dei compiti.
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