58174
Всё самое интересное из мира Python Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Совет по чистому коду на Python:
Когда модуль становится слишком большим, его можно реструктурировать в пакет, при этом сохранив все импорты из модуля без изменений.
Пример:
# views/__init__.py
from .book_views import BookList, BookDetail
from .library_views import LibraryList, LibraryDetail
from .author_views import AuthorList, AuthorDetail
__all__ = [
"BookList",
"BookDetail",
"LibraryList",
"LibraryDetail",
"AuthorList",
"AuthorDetail",
]
# импорты из модуля/пакета могут оставаться теми же
from views import BookList, BookDetail
🎯 Бот, в котором платят за логику
3 задачи — до 30 000 ₽ на обучение. За каждую правильную — по 10К. Даже если ошибёшься, — приз всё равно будет.
Не лотерея. Тест с реальными наградами.
15 минут. Никаких регистраций. Только Telegram.
🚀 Заходи — покажи класс: https://epic.st/c2pX0Q?erid=2VtzqxXhv9H
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880
Удобный интерфейс для скачивания видео и аудио
Если вы не любите работать с командной строкой, то youtube-dl-gui это именно то, что вам нужно.
Этот графический интерфейс для популярного инструмента youtube-dl позволяет скачивать видео и аудио с YouTube и других платформ без необходимости использовать терминал.
С помощью youtube-dl-gui вы сможете загружать видео и плейлисты с YouTube и сотен других сайтов, выбирать нужный формат и качество, включая только аудио. Поддерживается одновременная загрузка нескольких файлов, а прогресс загрузки отображается в реальном времени. Также через удобный GUI можно настроить параметры youtube-dl. 😎
Подробнее на GitHub
👉 @PythonPortal
Нашёл топовый опенсорс-тул
Он превращает любой JSON или YAML в интерактивную mind-map.
Удобно разбирать сложные структуры, сразу видно связи и вложенность.
Идеальный инструмент, чтобы не зарываться в «лес скобок» и быстрее понимать данные. Must-have для разработчиков 😧
confmap.com
👉 @PythonPortal
Нашёл мёд для тех, кто хочет освоить Git без нудных лекций. 🚨
Есть десктопное приложение под Mac, Windows и Linux, которое обучает работе с Git через практику.
Задания выполняются прямо в реальном Git и GitHub, репозитории создаются у вас в аккаунте и остаются навсегда.
Поддержка разных языков тоже в комплекте.
Ссылка: https://github.com/jlord/git-it-electron
👉 @PythonPortal
ПМ забирает разработчика на созвон с заказчиком
👉 @PythonPortal
Шпаргалка по NumPy для тех кто в DataScience и ML
Создание и ресейп массивов, статистика, индексация и работа с файлами NumPy остаётся основой численных вычислений в Python
1. Создание массивов и атрибуты
- np.array() — создать массив из списка/кортежа
- np.zeros() — массив из нулей
- np.ones() — массив из единиц
- np.arange() — последовательность с шагом
- np.shape() — размерность массива
- np.dtype() — тип данных массива
2. Манипуляции с массивами и ресейпинг
- np.reshape() — изменить размерность
- np.concatenate() — объединить массивы по оси
- np.vstack() — объединить по вертикали
- np.hstack() — объединить по горизонтали
- np.split() — разделить по индексам
- np.transpose() — транспонировать
- np.resize() — изменить размер
3. Статистический анализ
- np.sum() — сумма элементов
- np.mean() — среднее
- np.median() — медиана
- np.std() — стандартное отклонение
- np.var() — дисперсия
- np.cov() — ковариационная матрица
- np.corrcoef() — коэффициенты корреляции
- np.min() — минимум
- np.max() — максимум
- np.random.rand() — случайные числа 0–1
- np.random.randn() — нормальное распределение
- np.histogram() — гистограмма
4. Индексация и фильтрация
- np.extract() — выбрать по условию
- np.where() — вернуть элементы по условию
- np.isnan() — проверка NaN
- np.sort() — сортировка
- np.unique() — уникальные значения
5. Работа с файлами
- np.save() — сохранить в .npy
- np.load() — загрузить из .npy
Хочешь быстро выучить Python? Освой те 20 процентов тем, которые реально покрывают 80 процентов задач в реальной разработке.
Вот базовый список, без которого никуда:
- переменные, операции и базовые типы данных: строки и числа
- условные конструкции if/else
- основные методы для строк
- циклы for и while
- структуры данных: списки, словари, множества, кортежи
- функции и лямбды
- модули: установка и импорт
- базовая обработка ошибок try/except
- работа с файлами и форматами JSON, CSV
- основы ООП: классы, методы, наследование
Не трать время на метаклассы, декораторы и другие продвинутые фишки, пока не закрепишь базу. Сосредоточься на этих фундаментальных вещах, и сможешь писать реальные приложения. 🎩
👉 @PythonPortal
Яндекс Лицей готовит к будущему в IT: открывает осенний набор на обучение школьников и студентов колледжей, техникумов!
Какие программы тебя ждут:
— «Основы программирования на Python» для уверенного старта в IT: изучение синтаксиса языка и структуры данных, обучение тестированию и работе с библиотеками.
— «Промышленное программирование на Python» для знающих этот язык программирования: создание веб-приложения с Flask, разработка навыков для Алисы, чат-ботов и тестирование программы с unittest и pytest.
После обучение участники получат именные сертификаты, которые добавят баллов при поступлении в вузы-партнеры!
Успей подать заявку на отбор до 10 сентября на сайте Яндекс Лицея.
А об оплате обучение можно не переживать — курсы бесплатные!
Apple выкатил FastVLM и сразу сделал его опенсорс
Это сверхбыстрая vision-language модель, которая умеет одновременно понимать картинки и текст, при этом оптимизирована для работы прямо на устройстве. Полностью открытый код, бери и используй.
Отличная новость для разработчиков, которые хотят встраивать VLM в свои проекты без облаков и лишних затрат. 💯
Демо: https://huggingface.co/spaces/apple/fastvlm-webgpu
Github: https://github.com/apple/ml-fastvlm
👉 @PythonPortal
Объектно ориентированное программирование считается одним из самых популярных способов писать код на Python. 🥺
Для тех кто хочет разобраться в основах Tiago Capelo Monteiro подготовил практическое руководство.
В материале он показывает на примерах что такое объекты и классы как работает параметр self и метод init и сопровождает объяснения большим количеством кода
👉 @PythonPortal
Внимание: сделай код более профессиональным 😠
Используй тот факт, что в Python пустая строка, список, словарь и другие подобные объекты приводятся к False
Так лучше:
if not string:
...
if data:
...
if len(string) == 0:
...
if data != {}:
...
Нельзя просто так взять и уйти от Python
👉 @PythonPortal
Появился интерактивный инструмент, который наглядно показывает, как работает GPT-подобная LLM.
Вместо теории — 3D-визуализация процессов внутри модели
От преобразования текста в токены до выбора следующего слова. Отличный способ быстро разобраться, что происходит «под капотом» нейросетей. 😮
👉 @PythonPortal
Годная подборка из 20 Kubernetes-челленджей
Подойдут как хардовые вопросы на собес или для самостоятельной тренировки. Забирайте по ссылкам:
1. danielepolencic/kubernetes-challenge-1-counting-endpoints-9d9c49dac2aa">Подсчёт endpoints (как и сколько endpoints будет у Service)
2. danielepolencic/kubernetes-challenge-2-waiting-for-a-miracle-f8448c864397">Ждём чуда (как работает shutdown)
3. danielepolencic/kubernetes-challenge-3-i-said-stop-3323e74002ca">Я сказал стоп (как «оттянуть» время удаления Pod)
4. danielepolencic/kubernetes-challenge-4-designing-shared-clusters-dc836f087fb2">Проектирование shared-кластеров (какую архитектуру выбрать)
5. danielepolencic/kubernetes-challenge-5-kernel-panic-b5409d3db6e4">Kernel panic (время паниковать?)
6. danielepolencic/challenge-6-hop-little-bunny-b0748c3cd907">Прыгай, кролик
7. danielepolencic/kubernetes-challenge-7-how-many-is-too-many-217cbc2c2b63">Сколько — это слишком много
8. danielepolencic/kubernetes-challenge-8-keeping-the-lights-on-bb2826dba28b">Держим свет включённым
9. danielepolencic/kubernetes-challenge-9-greedy-etcd-ba0e395cac8a">Прожорливый etcd
10. danielepolencic/challenge-10-multiplying-pods-ebd2a65e0ac9">Умножение pod’ов
11. danielepolencic/kubernetes-challenge-11-going-indie-0a91d244b17f">В одиночку
12. danielepolencic/challenge-12-rollin-28abe367e76b">Rollin’
13. danielepolencic/challenge-13-all-you-can-eat-c93045d17388">All you can eat
14. danielepolencic/challenge-14-bounce-2ba683214e7b">Bounce
15. danielepolencic/challenge-15-down-the-rabbit-hole-d1d16121a835">В кроличью нору
16. danielepolencic/challenge-16-throttled-93133f8fd0ad">Throttled
17. danielepolencic/challenge-17-sticky-mess-7f7f00be2636">Липкий бардак
18. danielepolencic/challenge-18-dead-or-alive-16357e0b874e">Жив или мёртв
19. danielepolencic/challenge-19-tied-up-dc16a3786218">Связанный по рукам
20. danielepolencic/challenge-20-one-to-bind-them-all-ca83406d0296">Один, чтобы связать их всех
Совет по чистому коду Python:
Не разделяйте части кода с помощью комментариев — лучше извлекайте функции/методы.
Почему?
1. Улучшает читаемость.
2. При рефакторинге имя метода меняется везде (комментарии быстро становятся устаревшими).
Плохой пример:
# Чтение всех тикетов
class CloseAllTickets:
def execute(self):
session = sessionLocal()
# список всех тикетов
tickets = session.query(Ticket).all()
# закрытие тикетов
for ticket in tickets:
ticket.status = "CLOSED"
# сохранение тикетов
session.add_all(tickets)
session.commit()
class CloseAllTickets:
def execute(self):
session = sessionLocal()
tickets = self._list_tickets(session)
self._close_tickets(tickets)
self._save_tickets(session, tickets)
def _list_tickets(self, session):
return session.query(Ticket).all()
def _close_tickets(self, tickets):
for ticket in tickets:
ticket.status = "CLOSED"
def _save_tickets(self, session, tickets):
session.add_all(tickets)
session.commit()
Python это мощный инструмент для анализа и визуализации данных.
А если хочется углубиться, есть курс от FreeCodeCamp специально под это.
Он начинается с основ Python, потом переходит к работе с табличной и графической визуализацией, обработкой изображений и другим темам. Всё на примере астрономических данных. 🌟
👉 @PythonPortal
Для тех, кто пишет GUI на Python с использованием tkinter, есть интересная находка — библиотека tksheet
Она расширяет стандартные возможности tkinter и позволяет встроить в приложение полноценный табличный интерфейс, похожий на Excel. 🎩
С помощью tksheet можно работать с большими объёмами данных, редактировать ячейки прямо в таблице, сортировать, перетаскивать строки и столбцы, использовать undo и redo. Есть поддержка выпадающих меню, чекбоксов, прогресс-баров и встроенного поиска.
Всё это делает её отличным инструментом для создания интерактивных и удобных интерфейсов на базе Python.
👉 @PythonPortal
Запусти собственного AI-агента на Python в Telegram за 5 минут!
evi-run — это легкий и функциональный фреймворк для создания как продвинутых мультиагентных систем, так и обычных AI-ботов. Первая настройка и quick start через Docker Compose за несколько минут!
Для продвинутых пользователей: Настройте и запустите свой экземпляр evi-run без навыков программирования — для личного использования, для сообщества или с монетизацией.
Для разработчиков: Создавайте продвинутые ИИ-системы с модульной архитектурой и централизованной конфигурацией агентов.
Подходит для создания: AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизации саппорта, аналитиков данных, торговых агентов и многих других мультиагентных систем.
Вышло большое обновление на GitHub, добавился новый функционал и улучшена архитектура!
Присоединяйся к сообществу evi-run и участвуй в развитии проекта!
📁 Language: #Python (85.9%)
⭐️ Stars: 76
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Совет по Python
Чтобы получить полный список дат (включая день недели) для конкретного месяца, можно использовать функцию itermonthdays4.
Возвращаемые значения будут кортежами, где содержатся год, месяц, день месяца и номер дня недели.
👉 @PythonPortal
9 лучших практик Docker, которые стоит знать каждому разработчику
Docker давно стал стандартом для упаковки и запуска приложений. Но чтобы контейнеры были безопасными, быстрыми и удобными в поддержке, важно соблюдать проверенные практики.
Сохраняй этот список ключевых советов 🤝
👉 @PythonPortal
👨💻 Готовы к учебному году? Если нет, то вот вам заряд мотивации, почти из будущего
Яндекс Образование запустили проект, где можно придумать собственное видение технологий. Мечтаете о доставке еды до окна или о самокатах с автопилотом? Самое время визуализировать мечту.
Переходите по ссылке.
Pdf-extract-API
Python-проект, который уже давно используют для извлечения текста из PDF и изображений в удобных форматах Markdown и JSON.
Отличается высокой точностью и умеет работать даже с таблицами и формулами.
В основе FastAPI, асинхронные задачи на Celery и кэширование результатов OCR через Redis. Поддерживаются разные движки распознавания - Marker, Surya-OCR и Tesseract. Есть встроенная функция удаления персональных данных.
Инструмент всё ещё актуален для автоматизации обработки документов, подготовки датасетов и интеграции в RAG-системы. 🪑
Доки: ссылка
👉 @PythonPortal
Появился удобный инструмент для разработчиков, которым не хватало кнопки Copy as markdown
Теперь достаточно добавить into.md/ перед любым URL, чтобы получить чистый и читаемый markdown-вариант страницы или документации, идеально подходящий для работы с LLM.
http://into.md - попробуйте. Это бесплатно 🕺
👉 @PythonPortal