2341
Все о пайтон, новости, подборки на русском и английском.
Декораторы Python - как создавать и использовать декораторы в Python с примерами
В этой статье я рассмотрю следующие темы:
Когда использовать декоратор в Python
Строительные блоки, используемые для создания декоратора
Как создать декоратор в Python
Реальные примеры использования декораторов в Python
Декораторы классов в Python
https://www.freecodecamp.org/news/python-decorators-explained-with-examples/
👉 @python_real
Майские скидки!
Профессия «Python-разработчик» 🐍
🎁 Скидка до 30 000 р. Успейте до 14 мая получить специальное предложение!
Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django.
Уже во время обучения вы вступите в программу «Карьерный трек», чтобы найти свою первую работу в IT.
📌 Пройдите 5 бесплатных уроков и поймите, подходит ли вам профессия и стоит ли продолжать!
10 удивительных вещей, которые можно делать со списком в Python
Вам надоело писать объемный код, на чтение и выполнение которого уходит целая вечность? Обратите внимание на понимания списков в Python!
Осмысление списков - это мощный и эффективный способ преобразования и фильтрации данных в краткой и выразительной манере. Перебирая существующий список и применяя к нему преобразование или фильтрацию по условию, вы можете создавать новые списки, содержащие только нужные вам элементы.
https://blog.gopenai.com/10-amazing-things-you-can-do-with-list-comprehensions-in-python-d4f2f270a55f
👉 @python_real
❓ Хотите прокачать скиллы в автоматизации тестирования на Python?
Ждем вас на бесплатном вебинаре «Введение в PyTest» от OTUS
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/UreG/?erid=2VtzqwLJGun
☝ На вебинаре вы вместе с опытным экспертом:
- познакомитесь с фреймворком PyTest и посмотрите, как он используется для написания автоматизированных тестов;
- поработаете с основным инструментом PyTest — фикстурами;
- научитесь грамотно их писать, чтобы тесты были стабильными и легко поддерживаемыми.
⏰ Встречаемся 25 апреля в 20:00 мск в рамках курса «Python QA Engineer».
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
15 репозиториев Python на GitHub, которые должен знать каждый разработчик 2024
https://favtutor.com/articles/github-repositories-python/
👉 @python_real
DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки
Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы
https://github.com/IGLICT/DeepFaceDrawing-Jittor
👉 @python_real
Узнайте, как извлекать таблицы из PDF и загружать их как Pandas df
https://github.com/patchy631/machine-learning/blob/main/random/extracting_text_from_pdf.ipynb
👉 @python_real
Бесплатные курсы по Python
Начало: 1 апреля
Расписание: пн, чт в 20.15-21.00 по москве
Продолжительность: 8 лекций + 2 недели практики
Для записи вступите в следующий канал:
/channel/+8wzlnw2vrsIwODAy
Перед вами — книга-метод, книга-наставник, способная перевернуть мышление и помочь выработать осознанный подход к работе и жизни в целом путём высокоуровневого планирования.
В своей второй книге IT-архитектор, методолог, педагог Александр Бындю раскрывает наиболее эффективный на сегодняшний день метод стратегического планирования, получивший название «Карта гипотез». Карта учит, как достигать намеченной цели через гипотезы, и служит навигатором на этом пути. В основу книги легли годы практики, и с уверенностью можно сказать, что Карта гипотез позволяет создать стратегию достижения для самых амбициозных целей.
У Карты гипотез нет ограничений по области применения или роли пользователя — она будет полезна в самых разных ситуациях, от личного планирования до планирования работы огромной компании. Автор надеется, что его метод, которому посвящена эта книга, послужит вашему благополучию во всех сферах жизни.
Ознакомиться с книгой
A Gentle Introduction to Serialization for Python
https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-serialization-for-python/
👉 @python_real
10 удивительных способов использования словарей Python
Словари Python — невероятно полезная структура данных, позволяющая хранить пары ключ-значение. Они гибки, эффективны и просты в использовании и являются одной из наиболее часто используемых структур данных в Python. Хотя словари обычно используются для таких задач, как подсчет частоты, сопоставление значений или организация данных, существует ряд неожиданных и творческих способов использования словарей в Python. В этой статье мы рассмотрим 10 неожиданных способов использования словарей Python, о которых вы, возможно, раньше и не подозревали.
https://python.plainenglish.io/10-surprising-ways-to-use-python-dictionaries-5bbce1ba4d26
👉 @python_real
Начало работы с генераторами Python
В этом руководстве вы узнаете, как использовать генераторы в Python, определяя функции генератора и выражения генератора. Затем вы узнаете, как использование генераторов может быть эффективным выбором памяти.
https://www.kdnuggets.com/2023/02/getting-started-python-generators.html
👉 @python_real
20 функций Pandas для 80% ваших задач по науке о данных
Мы рассмотрим все, от базовых операций с данными до продвинутых методов анализа данных, и к концу этой статьи у вас будет четкое представление о том, как использовать Pandas, чтобы сделать ваш рабочий процесс обработки данных более эффективным.
https://levelup.gitconnected.com/20-pandas-functions-for-80-of-your-data-science-tasks-b610c8bfe63c
👉 @python_real
Как придать графическому интерфейсу Python потрясающий вид
Полное обновление вашего скучного пользовательского интерфейса Tkinter 😎
Большинство скриптов, которые я пишу, обычно выполняются через CLI (интерфейс командной строки), однако в определенный момент для простых приложений полезно иметь красивый GUI (графический интерфейс пользователя). В моем случае мои коллеги-сетевые инженеры, которые не очень хорошо знакомы с Python или только начали изучать его, всегда предпочитают иметь простой графический интерфейс для наших сценариев автоматизации.
SrvZ/how-to-make-your-python-gui-look-awesome-9372c42d7df4" rel="nofollow">https://medium.com/@SrvZ/how-to-make-your-python-gui-look-awesome-9372c42d7df4
👉 @python_real
9 встроенных декораторов Python, которые значительно оптимизируют ваш код
"Простое лучше сложного".
Лучшая функция Python, которая применяет эту философию "дзена Python", - декораторы.
Декораторы помогут вам написать меньше и проще кода для реализации сложной логики и повторно использовать его повсюду.
Более того, существует множество потрясающих встроенных декораторов Python, которые значительно облегчают нам жизнь, поскольку мы можем просто использовать одну строку кода для добавления сложного функционала к существующим функциям или классам.
https://medium.com/techtofreedom/9-python-built-in-decorators-that-optimize-your-code-significantly-bc3f661e9017
👉 @python_real
Write Unit Tests for Your Python Code With ChatGPT
Having a good battery of tests for your code may be a requirement for many Python projects. In practice, writing unit tests is hard and can take a lot of time and effort. Therefore, some developers don’t like to write them. However, with large language models (LLMs) and tools like ChatGPT, you can quickly create robust and complete sets of tests for your Python code.
In Python, you can use multiple different tools for writing tests. The most commonly used tools include doctest, unittest, and pytest. ChatGPT can be of great help in writing tests with any of these tools.
https://realpython.com/chatgpt-unit-tests-python/
👉 @python_real
Pandas AI - будущее анализа данных
Представьте, что вы можете разговаривать со своими данными так, будто они ваши лучшие друзья. Именно это и делает Pandas AI! Эта библиотека Python обладает возможностями генеративного искусственного интеллекта, который может превратить ваши фреймы данных в собеседников. Больше не нужно бесконечно смотреть на строки и столбцы.
fareedkhandev/pandas-ai-the-future-of-data-analysis-8f0be9b5ab6f" rel="nofollow">https://medium.com/@fareedkhandev/pandas-ai-the-future-of-data-analysis-8f0be9b5ab6f
👉 @python_real
What's Lazy Evaluation in Python?
Being lazy is not always a bad thing. Every line of code you write has at least one expression that Python needs to evaluate. Python lazy evaluation is when Python takes the lazy option and delays working out the value returned by an expression until that value is needed.
https://realpython.com/python-lazy-evaluation/
👉 @python_real
Введение в информатику и программирование на Python
6.0001 «Введение в информатику и программирование на Python» предназначен для студентов с небольшим опытом программирования или без него. Цель курса - дать студентам понимание роли вычислений в решении проблем и помочь студентам, независимо от их специализации, почувствовать обоснованную уверенность в своей способности писать небольшие программы, которые позволяют им достигать полезных целей. В классе используется язык программирования Python 3.5.
https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/
👉 @python_real
Установка и выполнение приложений Python с использованием pipx
В этом руководстве вы узнаете об инструменте pipx, который позволяет удобно устанавливать и запускать пакеты Python как автономные приложения командной строки в изолированных средах.
https://realpython.com/python-pipx/
👉 @python_real
Stable-Dreamfusion
Реализация pytorch модели Dreamfusion, основанной на модели Stable Diffusion text-to-2D.
Экспорт текста в 3D, изображения в 3D и сетки с NeRF + диффузия.
https://github.com/ashawkey/stable-dreamfusion
👉 @python_real
Taskiq
Это асинхронная распределенная очередь задач для python. Этот проект черпает вдохновение в таких крупных проектах, как Celery и Dramatiq. Но Taskiq может отправлять и выполнять как синхронные, так и асинхронные функции, имеет интеграцию с популярными асинхронными фреймворками, такими как FastAPI и AioHTTP.
https://github.com/taskiq-python/taskiq
👉 @python_real
Руководство по созданию интерактивных визуализаций на Python
Визуализация данных — один из важнейших этапов проекта в области науки о данных и аналитики данных. Она помогает как изучать и понимать данные, так и эффективно обмениваться результатами.
https://nuancesprog.ru/p/16222/
original https://levelup.gitconnected.com/guide-to-creating-interactive-visualizations-in-python-78f79ffc7d61
👉 @python_real
Pagination in Django
https://testdriven.io/blog/django-pagination/
👉 @python_real
ChatGPT в терминале!
GPTerminator предоставляет удобный способ взаимодействия с API OpenAI для создания изображений и добавления чатов, используя интерфейс командной строки.
https://github.com/AineeJames/ChatGPTerminator
👉 @python_real
Только 45 методов, которые вы должны освоить, чтобы стать профессионалом NumPy
NumPy (или Numeric Python) лежит в основе каждого проекта по науке о данных и машинному обучению.
Вся управляемая данными экосистема так или иначе зависит от NumPy и его основных функций. Это делает ее одной из самых важных и революционных библиотек, когда-либо созданных в Python.
В этом блоге я расскажу о своем более чем 3-летнем опыте использования NumPy и поделюсь теми 45 конкретными методами, которые я использовал почти все время.
https://medium.com/geekculture/the-only-45-methods-you-should-master-to-become-a-numpy-pro-6ea77a8638a6
👉 @python_real
50+ проектов Python с исходным кодом
В этой статье мы покажем более 50 проектов Python с исходным кодом . Эти проекты разработаны, чтобы помочь вам улучшить свои навыки программирования, получить практический опыт и развить практические знания в различных областях. Некоторые из этих проектов просты, а другие более сложны, но все они подходят для всех, кто хочет изучить программирование на Python.
inprogrammer/50-python-projects-with-source-code-336bd54fea11" rel="nofollow">https://medium.com/@inprogrammer/50-python-projects-with-source-code-336bd54fea11
👉 @python_real
Скрипты автоматизации Python, которые вы должны знать
В этой статье мы поговорим о некоторых сценариях автоматизации Python, которые вы можете легко использовать для выполнения задач автоматизации. Важно понимать, что все они представляют собой готовые коды, которые могут помочь нам справиться со многими из наших ежедневных повторяющихся задач.
Я настоятельно рекомендую вам иметь некоторый опыт работы с языком программирования Python, прежде чем продолжить эту статью.
https://www.freecodecamp.org/news/python-automation-scripts/
👉 @python_real
7 полезных библиотек Python, которые вы должны использовать в своем следующем проекте
Есть поговорка «Не нужно изобретать велосипед». Библиотеки — лучший тому пример. Это поможет вам написать сложные и трудоемкие функции простым способом. По моему мнению, хороший проект использует одни из лучших доступных библиотек.
https://medium.com/codex/7-useful-python-libraries-you-should-use-in-your-next-project-6b5159523ebc
👉 @python_real
Узнайте, как извлекать данные из SQL в Python и автоматизировать свои скрипты. Сначала мы рассмотрим, как автоматизировать импорт данных из CSV в SQL. Затем мы объясним, как создать соединение между SQL и Python. Затем мы получаем данные из таблицы. После этого мы запускаем модель машинного обучения и сохраняем результаты обратно в SQL. Надеюсь, вам понравится это видео!
https://github.com/Pitsillides91/Python-Tutorials/tree/master/Connecting%20SQL%20to%20Python
https://shly.link/ytZVEi
👉 @python_real