52806
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
⁉️ Готов стать профи в разработке на Python?- или будешь довольствоваться средним уровнем?
Всего за 5 месяцев можно освоить широкий стек технологий на онлайн-курсе «Python Developer. Professional» и вырасти в доходе и должности.
➡️ Пройди тест по Python и проверь свои знания.
Ответишь — пройдешь на продвинутый курс "Python Developer. Professional" от OTUS по специальной цене
🔥 Выбери светлую сторону силы и приходи на курс.
🔤Вопрос: как работает распаковка (*) в Python?
Что происходит, скажем, в случае такого генераторного выражения?
gen = (num for num in range(10))
print(*gen)
*args и **kwargs — это способы передачи переменного количества аргументов в функцию. Другими словами, они "распаковывают" значения из массива/словаря/множества и т.п. и передают эти значения в функцию.def test(a, b): # Принимаем параметры a и b
print(a + b) # Выводим их сложение
array = [1, 2] # Создаём массив из двух чисел
test(*array) # Вывод: 3
*array значения для функции были преобразованы в test(1, 2)**kwargs:def test(a,b): # Принимаем параметры a и b
print(a + b) # Выводим их сложение
dct = {'a':1, 'b':2} # Создаём словарь и записываем ключ-значение
test(**dct) # Вывод: 3
**dct значения для функции были преобразованы в test(a=1, b=2)def test1(*var): # Принимаем параметры в виде множества
print(var)
test1(1, 2, 3) # Вывод: (1, 2, 3)
def test2(**var): # Принимаем параметры в виде словаря
print(var)
test2(a=1, b=2) # Вывод: {'a': 1, 'b': 2}
🖥 Hotpdf: a fast PDF parsing library to extract text and find text within PDF
hot pdf - это библиотека быстрого анализа PDF-файлов для извлечения текста и поиска текста в PDF-документах, созданная поверх pdfminer.sixpip install hotpdf
▪ Github
@pythonl
🌷 Happy Women's day!
Выводим поздравление с 8 марта.
@pythonl
🖥 `__init_subclass__` runs when your class is subclassed.
Если вы хотите получать уведомление, когда класс Python 🐍 становится подклассом.
Используйте: `__init_subclass__`.
Он запускается, когда ваш класс становится подклассом. 🚀
@pythonl
🖥 Довольно полезная либа для структурированных выводов для LLM - Instructor 🔥
⭐️Работает на API вызова функций OpenAI, разработанном для простоты и прозрачности
Метод instructor.patch() для класса OpenAI вводит несколько ключевых полезных вещей:
🟡Режим ответа: Укажите модель Pydantic, чтобы упростить извлечение выходных данных.
🟡Максимальное количество повторных попыток: Установите желаемое количество повторных попыток для запросов.
🟡Контекст валидации: Предоставьте объект контекста для расширенного доступа к валидатору.
🟡Используйте метод client.chat.completions.create для отправки запроса и извлечения данных в объект Pydantic. Параметр response_model указывает модель Pydantic, которую следует использовать для извлечения. Полезно аннотировать переменную типом модели ответа, что поможет вашей IDE обеспечить автозаполнение и проверку орфографии.
https://pypi.org/project/instructor/
@pythonl
🖥 You can use #Python and #Textual to create plots in your terminal? 🐍🔥
Знаете ли вы, что вы можете использовать #Python и #Textual для создания графиков в вашем терминале? 🐍 🔥
Это супер просто! Пример на картинке.
@pythonl
⚡️ UV: An extremely fast Python package installer and resolver, written in Rust.
Новейший инструмент для работы с зависимостями в Python
Создатели позиционируют его как замену pip, pip-tools и virtualenv, инстурмент написан на Rust.
На картинке вы видите сравнение uv с другими инструментами в разрешении зависимостей (слева) и установке (справа) зависимостей Trio с использованием прогретого кеша.
▪О проекте
▪GitHub
▪Docs
@pythonl
🖥 Build a typing assistant with Mistral 7B and Ollama - Python Tutorial
Невероятно — локальный AI чат-бот на основе Ollama и Mistral 7B всего в сотню строк Python кода (!)
💻 Туториал
🖥 GitHub
@pythonl
🖥 A little word cloud generator in Python
Создание облака слов на основе файла 'cl.txt'
Особенно полезно для задач NLP или при анализе соцсетей
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# Read text from a file
with open('cl.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
text = file.read()
# Generate word cloud
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)
# Display the generated word cloud using matplotlib
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
pip install wordcloud
🖥 Нереально полезные встроенные библиотеки Python
🔜Tempfile
Создаёт временный файл как папка tmp в linux:
import tempfile
with tempfile.NamedTemporaryFile() as tmp:
print(tmp.name)
tmp.write(...)
from io import BytesIO
imagefile = BytesIO()
animage.save(imagefile, format='PNG')
imagedata = imagefile.getvalue()
>> from struct import *
>> pack(">bhl", 1, 2, 3)
b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03'
>> unpack('>bhl', b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03')
(1, 2, 3)
>> calcsize('>bhl')
7
Welcome to the turtle shell. Type help or ? to list commands.
(turtle) ?
Documented commands (type help <topic>):
========================================
bye color goto home playback record right
circle forward heading left position reset undo
(turtle) help forward
Move the turtle forward by the specified distance: FORWARD 10
(turtle) record spiral.cmd
(turtle) position
Current position is 0 0
pip.
🔥 В карточках кратко рассказали, как парсить данные веб-сайтов с помощью Python. Пособие подойдет новичкам и продолжающим — сохраняйте пост в закладки и переходите на телеграм-канал @Selectel. Там ребята каждый день публикуют полезные материалы для тех, кто интересуется IT.
Читать полностью…
🖥 Question and Answer based on Anything:
QAnything (Question and Answer based on Anything) - это локальная система ответов на вопросы из базы знаний, разработанная для поддержки широкого спектра форматов файлов и баз данных, позволяющая устанавливать и использовать ее в автономном режиме.
С помощью QAnything вы можете просто бросить любой локально хранящийся файл любого формата и получить точные, быстрые и надежные ответы.
▪Github
▪Docs
@pythonl
🎉 Gemma in PyTorch
Gemma - это семейство легких, современных открытых моделей, созданных на основе исследований и технологий, использованных при создании моделей Google Gemini.
Это большие языковые модели, работающие только с декодером с открытыми весами, предварительно обученными моделями, настраиваемые по инструкции.
▪Github
▪Gemma
@pythonl
🖥 PyNest is a Python framework built on top of FastAPI that follows the modular architecture of NestJS
PyNest - это фреймворк для Python, построенный на основе FastAPI модульной архитектуры NestJS.
С помощью PyNest вы сможете с легкостью создавать масштабируемые и поддерживаемые API. Фреймворк поддерживает инъекции зависимостей, аннотации типов, декораторы и генерацию кода, что упрощает написание чистого и легко тестируемого кода.pip install pynest-api
▪Github
▪Docs
@pythonl
🖥 Language Detection using Python
Определение языка с помощью Python.
@pythonl
🚀 GPM AdTech Challenge
от «Газпром-Медиа» и Getintent
Когда: 18-30 марта
Формат: гибридный
Призовой фонд: 1 000 000 рублей
Ты можешь стать победителем независимо от своего технического бэкграунда. Выбирай один из трех треков, создавай прототип и выигрывай 1 000 000 рублей.
Регистрация до 13 марта: https://cnrlink.com/gpmpython
🎙 Frontend Мeetup от Росбанка
Когда: 22 марта
Формат: очный, Казань
Вас ждут доклады специалистов Росбанка, СберМаркета и VK Добра.
Авторы лучших вопросов получат мерч.
Регистрация до 18 марта: https://cnrlink.com/rbkazanpython
💢 «Халява, приди!» от Codenrock
Когда: весь март
Формат: онлайн
Реши несложные, но увлекательные задачи по программированию и получи возможность стать обладателем промокода на любой маркетплейс. Это ли не халява?
Регистрация до 20 марта: https://cnrlink.com/halyavapython
Реклама. ООО "ЦУКЕР СТУДИЯ". ИНН 7751071015. erid: LjN8JyexX
🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.
➡️ Делитесь с коллегами и cохраняйте себе, чтобы не потерять
🚀 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
#️⃣C#
С# академия
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа
⚡Машинное обучение
Ml Собеседование - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам, кодингу
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат
Machine Learning - полезные статьи новости гайды и разбор кода
⚡️ 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
🏆 Golang
Golang - подробные гайды, разбор кода, лучшие практики, заметки
Golang собеседование
Golang вакансии
Golang книги
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости go
🐍 Python
Python/django
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 вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги
🛢Базы данных
Sql базы данных
Библиотека баз данных
SQL чат
💻 C++
C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии
💥 Хакинг Kali Linux
Kali linux
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность
🐧 Linux
Linux academy
🦀 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
🖥 Получение мостов tor из GMail с помощью Python
Учите Python, он везде)
1 шаг — установка внешних библиотекpip install python-decouple opencv-python pyzbar IMAPClientdecouple — для чтения данных из файлаopencv — для чтения изображения с QR-кодом pyzbar — чтобы прочитать данные, закодированные в QR-кодеIMAPClient — с помощью неё будем работать с сообщениями на почтовом сервере
Так как мы будем использовать пароль приложений, а также логин от аккаунта Google, то в коде его желательно не использовать. Поэтому, необходимо создать файл «.env» с примерным содержимым:
login = "test@gmail.com"
pwd = "gffg sbbp jccj vhhi"
🖥 Как расширить возможности стандартного Enum
Иногда хочется, чтобы у констант были доп. параметры, хранящие прочие характеристики. Первое, что приходит на ум — это описать Enum, хранящий простые значения, и маппинг:
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class Color(Enum):
BLACK = 'black'
WHITE = 'white'
PURPLE = 'purple'
@dataclass(frozen=True)
class RGB:
red: int
green: int
blue: int
COLOR_TO_RGB = {
Color.BLACK: RGB(0, 0, 0),
Color.WHITE: RGB(255, 255, 255),
Color.PURPLE: RGB(128, 0, 128),
}
Color, никто не обновит маппинг, т.к. нет жёсткой и явной связи.tuple, то значит получится и с typing.NamedTuple. К тому же будут именованные параметры, что повысит читабельность.typing.NamedTuple. Теперь чтобы у нас происходило корректное сравнение объектов нам нужно переопределить методы __hash__ и __eq__. Сравниваться объекты будут по одному полю — value.typing.NamedTuple использовать dataclass? Вроде идея здравая. Появляется возможность наследования классов, хранящих доп. параметры. Плюс вспомогательные функции из dataclasses.dataclass.
😎Разработчик, управляй памятью эффективно!
👉Начните на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Программист С» — «Реализация динамических структур данных на Си и Python»: регистрация
Структура вебинара:
- Примеры динамических структур данных
- Схемы управления динамической памятью в С и Python
- Реализация бинарного дерева на С и Python
- Применение функций управления динамической памятью.
Вебинар будет полезен:
- Программистам, изучающим языки С и Python, для развития навыков в области эффективного управления памятью.
- Разработчикам в области больших данных.
🤝Понравится вебинар — продолжите обучение на курсе по специальной цене и даже в рассрочку!
Почему стоит зарегистрироваться на GitVerse?
Разработчикам теперь доступна GitVerse – новая российская платформа от СберТеха для работы с исходным кодом.
Сервис позволяет бесплатно создавать проекты с открытым и закрытым кодом, приглашать новых участников и общаться с единомышленниками в ИТ-сообществе.
- Привлекайте соавторов для разработки и развития своего проекта с открытым исходным кодом.
- Разрешайте вносить изменения в репозиторий, получайте запросы на слияние и объединяйте ветки.
- Проверяйте и комментируйте код, объединяйте изменения.
- Оптимизируйте рабочий процесс: назначайте ответственных за ревью и отслеживайте результат.
- Переносите репозитории с других платформ и храните код в надежном месте.
Переходите на новый уровень разработки с GitVerse.
Зарегистрируйтесь и начните совместную работу над проектом уже сейчас.
🖥 Latexify: Generates LaTeX math description from Python functions.
Крутая библиотека Python, которая позволяет отображать функции в формате LaTeXpip install latexify
То есть вы просто определяете функцию как обычно, например так:
def quadratic(a,b,c):
return (-b + math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a)
@latexify.function и печатаем имя функции quadratic в ячейке Google Colab. @latexify.function
def quadratic(a,b,c):
return (-b + math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a)
quadratic
⁉️ Ты не хочешь карьерного роста в IT?
Иначе почему ты все еще остаешься на среднем уровне в разработке? Когда всего за 5 месяцев можно освоить широкий стек технологий на онлайн-курсе «Python Developer. Professional» и вырасти в доходе и должности.
⬇️ Пройди тест по Python и проверь свои знания.
Ответишь — пройдешь на продвинутый курс "Python Developer. Professional" от OTUS по специальной цене/
🔥 Выбери светлую сторону силы и приходи на курс.
Программа бакалавриата в Центральном университете от Тинькофф с грантом до 100% для сильных и мотивированных абитуриентов!
Грант можно получить на одно из направлений бакалавриата по искусственному интеллекту, разработке и бизнес-аналитике. Помимо диплома и практико-ориентированного образования студенты получат:
Персонализацию учебной траектории;
Стажировку в одной из лучших ИТ-компании страны;
Личного ментора на все время обучения;
Доступ к современному кампусу в центре Москвы.
Получить полную информацию и оставить заявку можно здесь.
erid:2Vtzqw8FfJH
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673
Бывают задачи, когда нужно автоматизировать сбор и анализ данных из разных источников.
Этот процесс называют парсингом и его легко реализовать на Python. В карточках рассказываем, что для этого нужно ➡️
Подписывайтесь на телеграм-канал @Selectel, чтобы не пропускать новые материалы и подборки 🏢
🖥 Diagrams
Встречайте — Python-библиотека Diagrams для создания диаграмм и схем.
Отлично подойдёт для объяснения идеи продукта заказчикам партнёрам, напримерpip install diagrams
from diagrams import Cluster, Diagram
from diagrams.aws.compute import ECS
from diagrams.aws.database import ElastiCache, RDS
from diagrams.aws.network import ELB
from diagrams.aws.network import Route53
with Diagram("Clustered Web Services", show=False):
dns = Route53("dns")
lb = ELB("lb")
with Cluster("Services"):
svc_group = [ECS("web1"),
ECS("web2"),
ECS("web3")]
with Cluster("DB Cluster"):
db_primary = RDS("userdb")
db_primary - [RDS("userdb ro")]
memcached = ElastiCache("memcached")
dns >> lb >> svc_group
svc_group >> db_primary
svc_group >> memcached
diagrams
🖥 3D contour plot using Python
Контурный 3D график с помощью Python.
@pythonl
Кто из айтишников зарабатывает миллион в месяц?
Вы удивитесь, но дата-сайентист GigaChat. Он управляет массивами данных и выбирает, чем «кормить» нейросеть. И это все его обязанности.
Если хотите так же выйти на шестизначную зарплату, быстрее открывайте эти каналы:
— Data Science | Machinelearning;
— About Python.
Узнаете, как легко добиться оффера в Data Science. Получите готовые модели данных и гайды, как их тестировать.
Нейросети — мусор без дата-сайентистов. Используйте тренд на благо своей карьеры
👩💻 Как работать с паттернами проектирования в Python?
Расскажет Станислав Ступников — руководитель разработки в VK.
Встречаемся на бесплатном практическом уроке от OTUS, где мы:
▫️займемся классификацией паттернов;
▫️покажем, насколько хорошо и ровно они транслируются в мир Python-разработки;
▫️ обсудим, как с ними работать.
📢 Занятие пройдёт 28 февраля в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Python Developer. Professional». Доступна рассрочка на обучение!
⬇️ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы занять место на открытом уроке и получить запись: пройти тест