40055
Рассказываем о программировании в лёгкой и доступной форме. Сотрудничество: @workhouse_price Канал на бирже: https://telega.in/c/py_1000_prog Номер заявления № 4795795652
▶️ Списки - операторы и функции работы с ними
В видео будет рассказано что такое списки, зачем нужны и как их задавать в
Python.
Рассмотрим функции list(), len(), max(), min(), sum(), sorted () и операторы +, *, *, in, del для создания списков.
👀 Смотреть на YouTube
Изучите применение ChatGPT в рабочих целях, чтобы получить от этого прибыль. Сейчас самое время начать использовать искусственный интеллект.
Здесь вы узнаете, почему стоит освоить ChatGPT. Это поможет вам:
- Использовать ChatGPT в вашей профессиональной сфере.
- Предлагать компаниям разработку индивидуально дообученного ChatGPT по заказу.
- Увеличить свой доход, освоив навык создания индивидуально дообученного ChatGPT.
Зарегистрируйтесь на бесплатный вебинар, чтобы узнать больше деталей.
Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8KNbio
📣 Фоновые асинхронные задачи в FastAPI и их мониторинг
Сегодня расскажем, как в FastAPI эффективно работать с фоновыми задачами и настроить их мониторинг в Prometheus.
Также будет покажу, как в фоновых задачах использовать асинхронный код.
В статье опишу 5 вариантов: встроенный в FastAPI Background Tasks и 4 библиотеки – ARQ, SAQ, FastStream, адаптированный к асинхронному коду Celery
🖥 Читать подробнее
📣 Парсинг сайтов на Python: подробный видеокурс и программный код
В видеокурсе из семи уроков описывается парсинг сайтов с различной структурой при помощи Python третьей версии, библиотек requests и BeautifulSoup
Раскрываются особенности парсинга многостраничных ресурсов, использования прокси с различными User-Agent, сохранения изображений и распознавания простого текста, а также быстрый мультипроцессорный парсинг сайтов
Автор курса не преследует цели создать идеальный парсер, а лишь излагает определенные концепции и иллюстрирует их примерами
▶️ Python – полный курс для начинающих с нуля. Без воды
⏺ Задачи курса и анонс
⏺ О среде разработки Google Colab
⏺ Команда print
⏺ Переменные, комментарии и аннотации
⏺ Арифметические операции
⏺ Операции со строками
⏺ Массивы и циклы
⏺ Условные операторы
⏺ Функции Python
⏺ HTTP, GET, REST запросы
⏺ Парсер на Python и JSON
⏺ Сохранение txt файла
⏺ Чтение txt файла, string to json
👀 Смотреть на YouTube
▶️ Переменные, оператор присваивания, функции type и id
В видео рассмотрим оператор присваивания, каскадное и множественное присваивание и динамическую типизация.
Также разберем функции type() и id(), как правильно выбирать имена переменных и ограничения на определение имен переменных.
👀 Смотреть на YouTube
▶️ Логирование: оставь print позади
Логирование – это фиксация состояния вашего приложения в определенный момент времени. Оно позволяет понимать, что система работает как ожидается (и вообще работает), а также облегчает диагностику проблем
Минусы print:
- нет общего формата (дата)
- не ясно какой модуль в каком месте написал информацию, насколько она важна
- нужно выключать/включать, обязательно забудем удалить
- нельзя гибко настроить куда писать (файл/консоль)
Когда уместен print: в очень простых, маленьких приложениях и скриптах.
Чем больше и сложнее приложение тем важнее использовать специальные инструменты логирования
DIWEC = DEBUG - INFO - WARNING - ERROR - CRITICAL
DEBUG – самая подробная информация, нужна только разработчику и только для отладки, например значения переменных, какие данные получены и т.д.
INFO – информационные сообщения, как подтверждение работы, например запуск сервиса
WARNING – еще не ошибка, но уже надо посмотреть - мало места на диске, мало памяти, много созданных объектов и т.д
ERROR – приложение еще работает и может работать, но что-то пошло не так
CRITICAL – приложение не может работать дальше
logger = getLogger(__name__) – принятый подход для логирования с именем модуля
логеры с именами наследуют настройки от root, но могут быть настроены иначе
logger.debug("Get expression %s", exp) – для обратной совместимости используется старый формат через %
👀 Смотреть на YouTube
Участвуй в хакатоне ЛЕТС ХАК и реши кейс: Клиентский портал по исследованию защищенности внешнего периметра заказчика
Формат: онлайн
Регистрация до 23 мая
Общий призовой фонд: 300 тыс. рублей
Кейс от MTS STARTUP HUB и FUTURE CREW
Задача: Клиентский портал по исследованию защищенности внешнего периметра заказчика
Проблема: Компаниям требуется длительный ручной процесс согласования работ по проведению исследования внешнего периметра компании на предмет наличия уязвимостей, даже при разовом сканировании.
Цель: Автоматизировать и ускорить процесс сбора документации для старта исследования.
Описание: Необходимо создать клиентский портал самообслуживания для продукта платформа CICADA8. ВАЖНО! Зарегистрированный пользователь должен иметь юридически значимое подтверждение о возможности представлять компанию.
Внутри портала должен быть реализован функционал сканирования внешнего периметра инфраструктуры заказчика с последующим анализом специалистами ИБ по желанию.
ОБЯЗАТЕЛЬНО! Заявленное выше должно быть законным и юридически значимым на территории РФ.
Стек технологий: Python, Django, PostgreSQL
Подробная информация и регистрация: https://www.хакатоны.рус/letshackhack
Знакомьтесь с людьми, решайте реальные прикладные задачи, набирайтесь опыта и бейтесь за призы на хакатоне Лет'с Хак!
📣 Создание интерактивных панелей с Streamlit
В небольшом туториале мы расскажем, как за 12 простых шагов подготовить среду и создать интерактивную панель для визуализации данных
Панель мониторинга (dashboards) – это графический пользовательский интерфейс для интерактивного отображения информации, а также визуализации ключевых показателей и тенденций данных. Разработка таких панелей является довольно утомительной задачей
Streamlit – простая библиотека Python с открытым исходным кодом, которая стремительно набирает популярность в области машинного обучения и Data Science.
Она позволяет публиковать веб-приложения в открытом доступе, а также включает встроенный веб-сервер с возможностью развертывания в контейнере docker.
В этом обзоре вы найдете подробную инструкцию о том, как самостоятельно разработать и опубликовать интерактивную панель для визуализации данных
🖥 Читать подробнее
▶️ Словарь и множество (dict, set)
Немного копнем поглубже словари и сеты: как работают под капотом, почему такие быстрые при поиске, какие могут быть грабли и каверзные вопросы на собеседовании.
Самое важное:
⏺ dict – словарь, отображение, хеш-мап, ассоциативный массив, коллекция пар ключ-значение, где ключом может быть только hashable тип, доступ по ключу и проверка наличия ключа O(1), с питона 3.7 хранит порядок вставки
⏺ пустой словарь создавать лучше через {},а не dict(), под капотом сразу будет создано 8 элементов
⏺ set – множество, хешсет, неупорядоченный набор hashable объектов, доступ и проверка наличия O(1)
⏺ frozenset – неизменяемый брат множества
⏺ Hashable != Immutable, эти понятия часто путают, помните что это не одно и то же.
⏺ алгоритм работы словаря и сета: Получаем хеш -} высчитываем позицию в массиве -} если элемента нет то действуем соответственно задаче -} если элемент есть то сравниваем ключ == тому что ищем -} если ключ не равен искомому то ищем дополнительный бакет
⏺ По умолчанию самописные классы возвращают хеш основанный на id, если переопределяете хеш, то всегда проверяйте, что у равных объектов одинаковый хеш
⏺ Проверка на содержание тоже вызывает ошибку, если элемент не хешируем. Тапл можно положить в сет только если все его элементы хешируемы, frozenset без проблем кладется в сет. Словари и сеты нельзя положить в словари(как ключ) и сеты.
⏺ За скорость словаря и сета мы платим большей памятью и тем, что положить туда можно не любые элементы
👀 Смотреть на YouTube
📣 10 практик кода, ускоряющих выполнение программ
В статье сравниваем скорость выполнения распространенных (но не очень эффективных) решений и по-настоящему производительного кода на чистом Python без привлечения сторонних библиотек.
🖥 Читать подробнее
Программирование сейчас - один из немногих социальных лифтов, доступных всем!
Лучший способ начать свой путь в IT - изучать Python. Этот язык не такой сложный для изучения, однако на нем создают сайты, чат-боты и даже искусственный интеллект. Например, Netflix, YouTube и Google написаны на этом языке.
С нуля стать опытным разработчиком со средней зарплатой в 180 000 рублей можно в онлайн-школе Product Star на курсе “Профессия: Python-разработчик”. Курс создан специалистами из топовых компаний с реальным опытом в индустрии, благодаря чему в процессе обучения вы будете погружаться в реальные кейсы.
После обучения ваше портфолио пополнится проектами, которые будет не стыдно показать любому работодателю. И самое главное: Product Star гарантируют трудоустройство, а если в процессе поймете, что специальность не для вас, вам вернут деньги.
Станьте Python-разработчиком вместе с ProductStar. Скидка до 57% и техническое собеседование с топовым разработчиком в подарок - https://tglink.io/4915635bded5
Реклама. ООО "ТРИВИУМ". ИНН 7806297293.
▶️ Контекстный менеджер python. Менеджеры контекста python. Оператор with
В видео описывается 2 варианты выполнения кода на Python:
⏺ Интерактивный режим(консоль Python/ Shell)
⏺ Файловый режим(стандартный вариант)
⏺ Для запуска Интерактивного режима запускается
IDLE python.
Данный курс предназначен для новичков (начинающих) в программировании.
Курс подойдет для тех, кто хочет изучить язык
Python с нуля.
Также курс идеально подойдет школьникам, которые готовятся к сдаче ЕГЭ по информатике или ОГЭ по информатике.
👀 Смотреть на YouTube
▶️ Итератор и итерируемые объекты | Функции iter() и next()
В видео вы узнаете, как пользоваться итераторами для перебора значений итерируемых объектов, таких как списки, строки и др.
А также расскажем о работе функций iter() и next().
👀 Смотреть на YouTube
📣 Веб-скрапинг с Scrapy на Python
В статье сегодня мы поговорим о хорошем инструменте для веб-скрапинга, который зарекомендовал себя, библиотеке Scrapy для Python.
🖥 Читать подробнее
📣 Итерируем правильно: 20 приемов использования модуля itertools
В статье рассказываем с примерами кода о функциях модуля itertools – инструмента стандартной библиотеки Python, содержащего распространённые шаблоны итераторов.
Бесконечные счётчики, сочетания и размещения, итераторы среза и многое другое.
🖥 Читать подробнее
▶️ Введение в строки. Базовые операции над строками
В видео узнаете как задавать обычные и многострочные строки в Python. Рассмотрим символ переноса строки.
Соединение (конкатенация) строк, функция str() для преобразования аргумента в строку, дублирование строкового фрагмента
Разберем функцию len() для вычисления длины строки, оператор in для проверки вхождения подстроки в строку, операторы сравнения строк: ==, !=, больше, меньше, а также рассмотрим функцию ord().
👀 Смотреть на YouTube
▶️ Генераторы списков (List comprehensions)
Подробное объяснение работы генераторов списков языка Python.
Рассмотрим примеры, где
применяются List comprehensions.
👀 Смотреть на YouTube
Ну все! Теперь не нужно тратить деньги на топовые курсы и книги по программированию — их выложили в Telegram бесплатно
Все найденные курсы собирают тут — @portalToIT
По этим курсам выучить любой язык за 7 дней вообще не проблема, находка для начинающих программистов.
📣 Объектно-ориентированные пути файловой системы
pathlib – Этот модуль предлагает классы, представляющие пути файловой системы с семантикой, подходящей для различных операционных систем.
Классы путей делятся между чистыми путями, которые обеспечивают чисто вычислительные операции без ввода-вывода, и конкретными путями, которые наследуют от чистых путей, но также обеспечивают операции ввода-вывода.
Чистые пути полезны в некоторых особых случаях; например:
1. Если вы хотите манипулировать путями Windows на машине Unix (или наоборот). Вы не можете создать экземплярWindowsPathпри запуске на Unix, но вы можете создать экземпляр PureWindowsPath.
2. Вы хотите убедиться, что ваш код манипулирует только путями без фактического доступа к ОС. В этом случае создание экземпляров одного из чистых классов может быть полезным, так как они просто не имеют никаких операций доступа к ОС
🖥 Читать подробнее
📣 Python enumerate: упрощаем циклы с помощью счетчиков
Вместо самостоятельного создания и увеличения переменной, используйте enumerate() для получения одновременно счетчика и значения из итерационной функции.
🖥 Читать подробнее
📣 4 Python библиотеки для интерпретируемого машинного обучения
Хотите добиться лучшего объяснения моделей машинного обучения? Нужна хорошая визуализация? Используйте эти Python библиотеки.
⏺ Yellowbrick – эта Python библиотека и расширение пакета scikit-learn. Предоставляет некоторые полезные и симпатичные визуализации для моделей машинного обучения. Объекты визуализатора, основной интерфейс – оценки scikit-learn, поэтому если привыкли работать с scikit-learn, рабочий процесс покажется знакомым.
⏺ ELI5 – ещё одна библиотека визуализации, которая пригодится для отладки моделей машинного обучения и объяснения сделанных прогнозов. Работает с самыми распространёнными инструментами машинного обучения на Python, включая scikit-learn, XGBoost и Keras.
⏺ LIME – расшифровывается как локальные интерпретируемые, независимые от модели объяснения. Интерпретирует предсказания, сделанные алгоритмами машинного обучения. Lime поддерживает объяснение единичных прогнозов из диапазона классификаторов, а также взаимодействует с scikit-learn «из коробки»
⏺ MLxtend – этой библиотеке найдёте массу вспомогательных функций для машинного обучения. Она охватывает классификаторы стекинга и голосования, оценку модели, выделение признаков, а также проектирование и построение графиков. Дополнительно к документации в помощь с Python библиотекой рекомендуем почитать углублённый материал.
🖥 Читать подробнее
▶️ Знакомство с индексами и срезами строк
Строка, как упорядоченный набор символов.
Индексирование строк, обращение к символам по определенным индексам. Срезы строк – выделение групп символов из строки. Примеры и особенности работы.
👀 Смотреть на YouTube
Хотите тестировать приложения на Python быстрее?
Создайте пакет в Python и интегрируйте его с проектами Django.
О том, как это сделать, мы поговорим на открытом уроке «Как создать свою библиотеку и ускорить тестирование в Django REST framework».
Приглашаем веб-разработчиков, Python-разработчиков, бэкенд-разработчиков, девопс-инженеров.
Вы научитесь:
- Создавать пакет Python
- Пользоваться инструментами для тестирования приложений в Django REST Framework
- Писать тест-кейсы для юнит-тестов
- Интегрировать созданный пакет в проекты Django
Занятие проведёт Python-разработчик и опытный преподаватель OTUS – Леонид Орлов.
Бонус! Всем участникам – скидка 5% на любой курс OTUS
23 мая в 19:00 МСК
Записаться на воркшоп - https://otus.pw/443D/?erid=LjN8JzwYJ
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🔍Как существенно снизить вероятность утечки данных и осложнить злоумышленникам получение несанкционированного доступа в информационные системы?
🔥Такой вопрос сегодня применим буквально к каждой компании, сотрудники которой до сих пор используют слабые пароли. Не менее важной темой остается обеспечение проверки пользователей для безопасного подключения «удаленщиков».
Приглашаем на вебинар «Как минимизировать утечки данных с помощью многофакторной аутентификации»
Вместе разберемся в вопросах:
🔴Насколько надежны традиционные пароли и с какими основными уязвимостями можно столкнуться при однофакторной аутентификации?
🔴Сколько теряют компании при утечке корпоративных данных?
🔴Как надо защищать учетные записи?
🔴Какие технологии и продукты Рутокен можно использовать для многофакторной аутентификации и какова их роль для бизнеса?
🔴Какие готовые сценарии использования уже есть и какие из них проверены на практике?
Дата: 22 мая 2024 (среда)
Время: Начало 11:00 МСК
📌Регистрация на вебинар - https://www.rutoken.ru/press-center/events/2024-05-22.html?utm_source=tg&utm_medium=social&utm_campaign=tg_infosec_globe_webinar_220524
▶️ Аннотации Python
Зачем нужны аннотации?
Информативность исходного кода, и иметь возможность с помощью сторонних инструментов производить его анализ.
Одной из наиболее востребованных, в этом смысле, тем является контроль типов переменных
А также в видео ответим на вопрос что такое аннотации и когда использовать аннотации
👀 Смотреть на YouTube
📣 Декораторы в Python
В этой статье мы поговорим о декораторах в Python – мощном инструменте, который позволяет модифицировать или расширять поведение функций и классов, не изменяя их исходный код.
Декораторы представляют собой функции высшего порядка, способные принимать другие функции или классы в качестве аргументов и возвращать новые функции или классы с расширенной функциональностью.
Мы рассмотрим основы работы с декораторами, а также научимся создавать и применять их для улучшения кода.
🖥 Читать подробнее
📣 10 open source проектов на Python
В статье мы собрали 10 самых интересных и полезных проектов по Python
Идеи на любой вкус: от ретроигр до квантовых алгоритмов
1. Pyxel – среда для разработки ретроигр на Python
2. Photon – невероятно быстрая поисковая программа, которая может собирать URL-адреса, файлы, учетные записи веб-сайтов, адреса электронной почты и многое другое
3. Termgraph – инструмент командной строки на Python, который может рисовать простые графики прямо в терминале
4. Social_mapper – продукт с открытым исходным кодом, который использует искусственный интеллект для распознавания лиц и поиска взаимосвязей про
5. Cirq – Python-фреймворк для создания, редактирования и запуска квантовых алгоритмов промежуточного масштабирования (технология NISQ)
6. Raccoon – Высокопроизводительный инструмент безопасности для поиска и сканирования уязвимостей
7. Sclack – Лучший CLI-клиент для Slack
8. Twitter-cleanup – Вычищает неактивных аккаунтов и ботов из вашего Twitter с помощью Python
9. Videodownloader – Простой скрипт на python, который позволит вам загружать видео с youtube
10. Undictify – Библиотека Python, которая позволяет проверять типы параметров при вызове функций во время выполнения программы
🖥 Читать подробнее
🧠 Прокачай свои знания о Data Science! X5 Tech запускает хакатон X5 Tech AI Hack – узнай на практике больше об алгоритмах маскирования данных и избавлении нейросетей от галлюцинаций. Призовой фонд – 2 000 000 рублей.
🔔 Старт ML-соревнования – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас!
Приглашаем на хакатон Python-разработчиков и специалистов по машинному обучению вне зависимости от их опыта. На выбор – один из двух треков:
1️⃣ Маскирование. Предстоит разработать алгоритм, который будет заменять чувствительные данные в датасете без потери смысла. Ты научишься решать задачу Named Entity Recognition и обучать модели обработки естественного языка.
2️⃣ Детекция галлюцинаций. Задача конкурсантов – создать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в тексте, сгенерированном нейросетью. Решение поможет лучше понять, как работают языковые модели, разобраться, как анализировать и классифицировать большие данные.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить советы от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить задачи соревнования с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет 30 мая на X5 Future Night, где ты сможешь вживую пообщаться с представителями компании и коллегами по Data Science.
🔥 Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий
▶️ Вложенные условия и множественный выбор | Конструкция if-elif-else
В видео показано подробное объяснение работы вложенных условий (операторов if) на конкретных примерах.
А также узнаете об эффективной реализации множественного выбора с помощью оператора elif.
Рассмотрен пример реализации конструкции if-elif-else
👀 Смотреть на YouTube