12637
Все для python разработчиков админ - @notxxx1 @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
⚡ Data Structures Reference
Если вы собираетесь на техническое собеседование, то не забудьте повторить структуры данных и алгоритмы.
Здесь собраны все структуры данных с краткими определениями и красивой визуализацией.
Помимо всего прочего, в гайде перечислены сильные и слабые стороны каждой структуры, трюки и связанные алгоритмы.
Поэтому держите годную статью, для подготовки.
🔗 Гайд
@machinelearning_interview
Все алгоритмы на Python
Репозиторий TheAlgorithms/Python представляет собой обширную коллекцию алгоритмов и структур данных, реализованных на Python.
В нем вы найдете алгоритмы сортировки, поиска, криптографические, математические, графы и другие.
Авторы репозитория отмечают, что эти материалы предназначены исключительно для обучения. Некоторые алгоритмы могут быть менее эффективны, чем их реализации в стандартной библиотеке Python.
▪ Github
▪ Cайт
@pro_python_code
🔥 SDV - это библиотека, созданная исследователями из MIT, которая использует алгоритмы машинного обучения для создания разнообразных таблиц путем анализа реальных данных и генерации синтетических данных на их основе с использованием языка программирования Python.
Эта библиотека позволяет создавать отдельные таблицы, объединенные таблицы и последовательные таблицы.pip install sdv
🔗 Github
@pro_python_code
Знаете ли вы, что в #Python встроен пакет для создания хэшей MD5 и SHA?
@pro_python_code
🔥 BrowserBruter - это мощный инструмент фаззинга веб-форм, предназначенный для специалистов в области кибербезопасности и пентестеров.
Этот инструмент на базе Python использует Selenium и Selenium-Wire для автоматизации работы с веб-формами.
Он упрощает выявление потенциальных уязвимостей в веб-приложениях.
⚡️Github: 🔗 https://github.com/netsquare/BrowserBruter
📖 Документация: 🔗 https://net-square.com/browserbruter/
📥 Скачать: 🔗 https://github.com/netsquare/BrowserBruter/releases/tag/v2024.4-BrowserBruter
@pro_python_code
🚀 Полезная Шпаргалка по библиотеке BeautifulSoup
BeautifulSoup предназначена для извлечения данных из веб-страниц.
Шпаргалка по ней довольно обширна и затрагивает такие аспекты, как установка, создание объекта BeautifulSoup, работа с разными типами объектов, поиск по дереву разбора и др.
📌 шпаргалка
@pro_python_code
🖥 Ограничения в телеграм-бот (Bot API), о которых никто не расскажет
Супер полезная статья, особенно для тех, кто пишет телеграм-ботов на Python.
Рассказывается о проблемах, с которыми столкнулся автор, разбирается ошибка 429 (Too Many Requests) и лимиты на доступ к API.
📎 Статья
@pro_python_code
🖥 Всегда делайте ЭТО в своих Python проектах, ЭТО спасет ваш проект #программирование #python #код
https://www.youtube.com/shorts/D7iDPyzvqQQ
@pro_python_code
🌊 LaVague: automate automation with Large Action Model framework
Модель для генерации selenium скриптов для автоматизации интернет-серфинга, действий на сайтах и парсинга🔥
▪Github: https://github.com/lavague-ai/LaVague
▪Docs: https://docs.lavague.ai/en/latest/docs/
▪Colab: https://colab.research.google.com/github/lavague-ai/LaVague/blob/main/docs/docs/get-
started/quick-tour.ipynb
@ai_machinelearning_big_data
🛠SDV — это библиотека, которая использует реальные данные для создания синтетических данных.
Ученые из MIT разработали инструмент, основанный на алгоритмах машинного обучения, способный анализировать шаблоны в реальных данных и генерировать на их основе новые синтетические данные.
▫️ SDV специализируется на работе с табличными данными.
▫️ Обеспечивает конфиденциальность: использование синтетических данных предотвращает утечку чувствительной информации на тестовых наборах.
▫️ Библиотека проста и удобна в использовании.
применении.pip install sdv
🔝 GitHub
@pro_python_code
👉 Awesome Python
Большой куратором список потрясающих фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов на Python.
🔗 https://github.com/vinta/awesome-python
@pro_python_code
📌Всё про сортировку веток Git
Запустив git branch в репозитории, вы обычно получаете список веток в алфавитном порядке. Это может раздражать, когда у вас много веток (если только у вас нет очень жесткой системы именования по номеру тикета или чего-то подобного).
⏩Не проблема, это можно изменить. Выполните в вашем репозитории следующую команду:
git branch --sort=-committerdate
authordatecommitterdatecreatordateobjectsizetaggerdategit config --global branch.sort -committerdate
git config --global alias.brcd "branch --sort=-committerdate".
🖥 SQL в Фокусе: Полное Руководство. 100 ключевых Вопросов с собеседований
▪Часть 1
▪Часть2
@pro_python_code
Создайте приложение с искусственным интеллектом всего из 4 строк кода!
Colab
@pro_python_code
⚡️ Vosk-api - инструмент для распознавания речи с открытым исходным кодом
Поддерживает модели распознавания речи для 18 языков включая русский
Используется для распознавание речи в чат-ботах, умной бытовой техники и виртуальных помощниках. С помощью модуля также можно создавать субтитры для фильмов, транскрипцию для лекций и интервью.
▪Github
@pro_python_code
🖥 Выпущен Python 3.12.3 и 3.13.0a6
https://pythoninsider.blogspot.com/2024/04/python-3123-and-3130a6-released.html
@pro_python_code
🖥 Cкрипт, показывающий, как вы могли бы использовать его для работы с их API.
В этом примере используется серверная часть Openal и задается вопрос по API.
Однако AI/ML API работает и со многими другими API.
@pro_python_code
🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.
➡️ Делитесь с коллегами и сохраняйте себе, чтобы не потерять
⚡Машинное обучение
Machine Learning - запускаем лучшие ИИ модели, пишем код, погружаемся в нейросети
Ml Собеседование - подготовка к собесу по мл, алгоритмам, коду
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат
🏆 Golang
Golang - изучи один из самых перспективных языков на ит-рынке
Golang собеседование - разбор задач и вопросов с собесов
Golang вакансии -работа для Go разработчика
Golang книги библиотека книг
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости из мира go
Golang дайджест
💥 Linux /Этичный хакинг
Linux Academy - гайды, секреты и лучшие материалы по Linux
Kali linux - погрузись в мир этичного хакинга и кибербезопасности
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность
🚀 Data Science
Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data
🛢Базы данных
Sql базы данных - научим работе с базами данных профессионально
Библиотека баз данных
SQL чат
Вакансии Sql аналитик данных
#️⃣C#
С# академия - лучший канал по c#
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа
🐍 Python
Python/django - самый крупный обучающий канал по Python
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги
☕ Java
Java академия - java от Senior разработчика
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги
💻 C++
C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии
⚡️ Frontend
Javascript академия - крупнейший js канал
React - лучшие гайды и советы по работе с react
Frontend - тутрориалы, уроки, гайды, код
PHP
Книги frontend
Задачи frontend
🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
Rust книги для программистов
📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки
🇬🇧 Английский для программистов
🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
Artificial Intelligence
🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops
🌟 Docker/Kubernets
Docker
Kubernets
📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов
💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
Папка Frontend
🖥 Полезный справочник по Python
Возможно, это самая исчерпывающая шпаргалка из всех, что мы видели.
Она сделана в форме веб-страницы с удобными гиперссылками по разделам. Кроме того, её можно загрузить в формате PDF.
Здесь также есть пометки, указывающие на версию Python, в которой была добавлена та или иная функция.
🔗 Github
Не знал, что такое вообще возможно в #Python #код
https://www.youtube.com/shorts/uEU9u6xrzWA
@pro_python_code
🎉 Пререлиз Pedantic V2.7
Вот некоторые из лучших обновлений:
🚀 производительность улучшена примерно на 50% благодаря работе над PyO3
🚀добавлен синтаксический анализ SIMD JSON и некоторой связанной с этим очистке
🚀поддержка синтаксического анализа JSON, в частности, для проверки выходных данных Lms на лету
https://github.com/pydantic/pydantic/releases/tag/v2.7.0b1
@pro_python_code
Cемантика языков программирования
1. Семантика и её значение
2. Введение в Coq
3. Семантика большого шага для императивного языка
4. Множественные цели в Coq. Д-во корректности Constant Folding
5. Coq. Разбор д-ва терминируемости алгоритма Евклида
6. Семантика малого шага, логика Хоара
7. Coq. Семантика малого шага, логика Хоара
8. Введение в слабые модели памяти
9. Декларативные модели памяти (1/2)
10. Декларативные модели памяти (2/2)
#video
https://www.youtube.com/playlist?list=PLlb7e2G7aSpTA0aT2M1CvIWof3Osslo7Z
@pro_python_code
💡 Совет #Python: Знаете ли вы, что вы можете помещать функции в словари?
Что ж, вы можете, и это очень мощный инструмент. Вот пример использования лямбд в словарях.
@pro_python_code
⭐️ Пособие для технических интервью.
Здесь представлены бесплатные и курируемые материалы по подготовке к техническим собеседованиям для занятых инженеро. Более 500 000 человек воспользовались этим пособием!
🖥 https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook
@pro_python_code
📌20 полезных, но малоиспользуемых команд Git
Держите, это кликабельный список:
⏩ Git Web — открыть встроенный графический интерфейс
⏩ Git Notes — прикрепить дополнительную информацию к коммитам
⏩ Git Bisect — дебажить как про
⏩ Git Grep — найти что угодно
⏩ Git Archive — сжать проект для шеринга
⏩ Git Submodules — импортировать другие репозитории в ваш
⏩ Git Bugreport — скомпилировать баг-репорт с информацией о системе
⏩ Git Fsck — проверить и восстановить недоступные объекты
⏩ Git Stripspace — удалить пробелы в конце текста
⏩ Git Diff — сравнить изменения между двумя файлами
⏩ Git Hooks — выполнить скрипт при запуске команды git
⏩ Git Blame — показать, кто написал данную строку
⏩ Git Large File Storage — сохранить большие файлы в git
⏩ Git Garbage Collection — оптимизировать git-репо
⏩ Git Show — легко просмотреть любой объект git
⏩ Git Describe — дать читаемое имя на основе последнего тега
⏩ Git Tag — создать метки версий в определенных точках
⏩ Git Reflog — список всех действий, выполненных над репозиторием
⏩ Git Log — просмотреть журнал коммитов и диаграммы ветвей
⏩ Git Cherry Pick — вытащить фичу в вашу ветку
⏩ Git Switch — быстро переключиться между ветками
Пользуйтесь)
@DevOPSitsec
🖥 Selenium отлично подходит для задач веб-автоматизации.
Helium еще больше расширяет эти возможности, упрощая сложные задачи, выполнение которых может быть затруднительным при использовании Selenium.
Под капотом Helium перенаправляет каждый вызов в Selenium. Разница в том, что API Helium гораздо более высокоуровневый. В Selenium вам нужно использовать HTML-идентификаторы, XPaths и селекторы CSS для идентификации элементов веб-страницы.
Helium позволяет ссылаться на элементы с помощью видимых пользователю меток. В результате скрипты Helium обычно на 30-50% короче аналогичных скриптов Selenium. Более того, они легче читаются и более стабильны по отношению к изменениям на веб-странице.
Поскольку Helium - это просто оболочка для Selenium, вы можете свободно смешивать две библиотеки. Например:
# A Selenium API:
driver.execute_script("alert('Hi!');
Знаете ли вы, что вы можете преобразовать датафрейм 🐼 #pandas в HTML?
@pro_python_code
🖥 Новая версия PyViz3D 🚀 - прямой рендеринг 3D облаков точек, графиков и многого другого в Blender
👩 💻 Код+примеры: http://github.com/francisengelmann/PyViz3D
🛠️ Установка: pip3 install pyviz3d
@pro_python_code
🖥 Свежая бурно развивающаяся Python библиотека yarl
Позволяет распарсить URL на отдельные компоненты — имя сервера, хост, запрос и т.д.
Особенно актуально будет для разных парсеров, веб-приложений, краулеров, если не очень хочется ковыряться с regexpip install yarl
🖥 GitHub 1.2K ⭐️
@pro_python_code
1️⃣0️⃣ Полезных инструментов специалиста Data Science
➖Lazy Predict позволяет быстро создавать прототипы для анализа данных и сравнивать несколько базовых моделей без необходимости вручную писать код или настраивать параметры.
➖fastparquet – библиотека, ускоряющая ввод-вывод Pandas в 5 раз. fastparquet – это высокопроизводительная реализация формата Parquet на Python, предназначенная для бесперебойной работы с фреймами данных Pandas. Она обеспечивает быструю производительность чтения и записи, эффективное сжатие и поддержку широкого спектра типов данных.
➖DataDreamer – это мощная библиотека Python с открытым исходным кодом для легкого создания промптов, синтетических данных и рабочих моделей машинного обучения.
➖SciencePlots – полезная библиотека для быстрого создания графиков matplotlib для презентаций, исследовательских работ.
➖Tensorflow-GNN. Новая библиотека Tensorflow-GNN для работы с графовыми нейросетями. Эта крутая библиотека ориентирована на гетерогенные графы, то есть те, у которых узлы и рёбра могут быть различных типов.
➖PyGWalker – инструмент, который упрощает рабочий процесс анализа и визуализации данных в Jupyter Notebook, превращая фрейм данных pandas в пользовательский интерфейс в стиле Tableau для визуального исследования.
➖Feather – библиотека, которая предназначена для чтения и записи данных с устройств. Данная библиотека отлично подходит для перевода данных из одного языка в другой. Также она способна достаточно быстро считывать большие массивы данных
➖Ibis – обеспечивает доступ между локальным окружение в Python и удаленными хранилищами данных (например, Hadoop)
➖Dask – эта библиотека позволяет эффективно организовывать параллельные вычисления. Коллекции больших данных хранятся здесь как параллельные массивы/списки и позволяют работать с ними через Numpy/Pandas.
➖Jless — полезный инструмент для просмотра JSON-файлов в командной строке. Отображение данных в удобном виде — с подсветкой синтаксиса для отдельных элементов объекта.
@pro_python_code