Aprende Python

🕸 Python Web Scraping Этот исчерпывающий список содержит библиотеки python, связанные с веб-парсингом и обработкой данных. Web Scraping: Frameworks scrapy - web-scraping framework (twisted based). •pyspider - A powerful spider system. •autoscraper - A smart, automatic and lightweight web scraper •grab - web-scraping framework (pycurl/multicurl based) •ruia - Async Python 3.6+ web scraping micro-framework based on asyncio •cola - A distributed crawling framework. •frontera - A scalable frontier for web crawlers •dude - A simple framework for writing web scrapers using decorators. •ioweb - Web scraping framework based on gevent and lxml Web Scraping : Tools •portia - Visual scraping for Scrapy. •restkit - HTTP resource kit for Python. It allows you to easily access to HTTP resource and build objects around it. •requests-html - Pythonic HTML Parsing for Humans. •ScrapydWeb - A full-featured web UI for Scrapyd cluster management, which supports Scrapy Log Analysis & Visualization, Auto Packaging, Timer Tasks, Email Notice and so on. •Starbelly - Starbelly is a user-friendly and highly configurable web crawler front end. •Gerapy - Distributed Crawler Management Framework Based on Scrapy, Scrapyd, Django and Vue.js Web Scraping : Bypass Protection •cloudscraper - A Python module to bypass Cloudflare's anti-bot page. ▪ GIthub @pythonl

Artículo que introduce a los conceptos de Manager y QuerySet en Django con un ejemplo donde muestra sus diferencias, virtudes y defectos. https://bit.ly/3D47Dyg #django #bd Apoyame, lo agradecería mucho y es un factor motivante muy importante. Ko-fi https://ko-fi.com/josjimenez Buy me Coffe https://buymeacoffee.com/jajt PayPal https://paypal.me/JoseAJimenez Amazon afiliados https://amzn.to/3s0zEk2

El siguiente artículo no es de desarrollo propiamente dicho, pero me ha parecido muy interesante, y desconocido para mi, lo que explica. Dentro de la librería estandar de Python tenemos un conjunto de módulo que se pueden utilizar como herramienta para terminal con python -m nombre_modulo. En el siguiente artículo muestra como ha descubierto todas esas herramientas y explica alguna de ellas. https://bit.ly/3pvLKoH #CLI Apoyame, lo agradecería mucho y es un factor motivante muy importante. Ko-fi https://ko-fi.com/josjimenez Buy me Coffe https://buymeacoffee.com/jajt PayPal https://paypal.me/JoseAJimenez Amazon afiliados https://amzn.to/3s0zEk2

El siguiente enlace es un repositorio de GitHub con una colección de scripts para automatizar tareas comunes, te puedes encontrar desde tareas para backup, desarrollo web(testing, despliegue o scraping), Data Science, seguridad y otras. https://github.com/Chamepp/Daily.py #automatizacion Apoyame, lo agradecería mucho y es un factor motivante muy importante. Ko-fi https://ko-fi.com/josjimenez Buy me Coffe https://buymeacoffee.com/jajt PayPal https://paypal.me/JoseAJimenez Amazon afiliados https://amzn.to/3s0zEk2

🖥 10 Advanced Python Scripts For Everyday Programming 10 полезных скриптов Python для повседневных задач 1. SpeedTest with Python # pip install pyspeedtest # pip install speedtest # pip install speedtest-cli #method 1 import speedtest speedTest = speedtest.Speedtest() print(speedTest.get_best_server()) #Check download speed print(speedTest.download()) #Check upload speed print(speedTest.upload()) # Method 2 import pyspeedtest st = pyspeedtest.SpeedTest() st.ping() st.download() st.upload() 2. Search on Google # pip install google from googlesearch import search query = "Medium.com" for url in search(query): print(url) 3. Make Web Bot # pip install selenium import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys bot = webdriver.Chrome("chromedriver.exe") bot.get('[http://www.google.com'](http://www.google.com')) search = bot.find_element_by_name('q') search.send_keys("@codedev101") search.send_keys(Keys.RETURN) time.sleep(5) bot.quit() 4. Fetch Song Lyrics # pip install lyricsgenius import lyricsgenius api_key = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" genius = lyricsgenius.Genius(api_key) artist = genius.search_artist("Pop Smoke", max_songs=5,sort="title") song = artist.song("100k On a Coupe") print(song.lyrics) 5. Get Exif Data of Photos # Get Exif of Photo # Method 1 # pip install pillow import PIL.Image import PIL.ExifTags img = PIL.Image.open("Img.jpg") exif_data = { PIL.ExifTags.TAGS[i]: j for i, j in img._getexif().items() if i in PIL.ExifTags.TAGS } print(exif_data) # Method 2 # pip install ExifRead import exifread filename = open(path_name, 'rb') tags = exifread.process_file(filename) print(tags) 6. OCR Text from Image # pip install pytesseract import pytesseract from PIL import Image pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' t=Image.open("img.png") text = pytesseract.image_to_string(t, config='') print(text) 7. Convert Photo into Cartonize # pip install opencv-python import cv2 img = cv2.imread('img.jpg') grayimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) grayimg = cv2.medianBlur(grayimg, 5) edges = cv2.Laplacian(grayimg , cv2.CV_8U, ksize=5) r,mask =cv2.threshold(edges,100,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) img2 = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) img2 = cv2.medianBlur(img2, 5) cv2.imwrite("cartooned.jpg", mask) 8. Empty Recycle Bin # pip install winshell import winshell try: winshell.recycle_bin().empty(confirm=False, /show_progress=False, sound=True) print("Recycle bin is emptied Now") except: print("Recycle bin already empty") 9. Python Image Enhancement # pip install pillow from PIL import Image,ImageFilter from PIL import ImageEnhance im = Image.open('img.jpg') # Choose your filter # add Hastag at start if you don't want to any filter below en = ImageEnhance.Color(im) en = ImageEnhance.Contrast(im) en = ImageEnhance.Brightness(im) en = ImageEnhance.Sharpness(im) # result en.enhance(1.5).show("enhanced") 10. Get Window Version # Window Version import wmi data = wmi.WMI() for os_name in data.Win32_OperatingSystem(): print(os_name.Caption) # Microsoft Windows 11 Home @pythonl

📽 Python for DataScience | Short Courses آموزش ویدیویی مقدمات پایتون برای علوم داده. 🔗 https://youtu.be/yGN28LY5VuA #Python #DataScience #Courses @ai_python

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Si quieres hacer una pequeña aportación para mejorar mis proyectos lo puedes hacer por los métodos que he descrito en el mensaje anterior, o por Telegram, os lo agradecería mucho.

El siguiente enlace tenemos un artículo donde explica como escribir código de calidad y como automatizar ese proceso. https://bit.ly/3r7P4qj #desarrollo #calidad Apoyame, lo agradecería mucho y es un factor motivante muy importante. Ko-fi https://ko-fi.com/josjimenez Buy me Coffe https://buymeacoffee.com/jajt PayPal https://paypal.me/JoseAJimenez Amazon afiliados https://amzn.to/3s0zEk2 Audio Curso Aprendiendo Telegram https://mumbler.io/aprendiendo-telegram

En el siguiente artículo es una reflexión sobre algo que los programadores se enfrentan a diario que es la depuración de ćodigo. El autor explica porque y como depurar código de forma eficiente. https://bit.ly/46vDGF6 #debug Apoyame, lo agradecería mucho y es un factor motivante muy importante. Ko-fi https://ko-fi.com/josjimenez Buy me Coffe https://buymeacoffee.com/jajt PayPal https://paypal.me/JoseAJimenez Amazon afiliados https://amzn.to/3s0zEk2 Audio Curso Aprendiendo Telegram https://mumbler.io/aprendiendo-telegram

Como configurar un sistema de cache utilizando Redis en Django, en el siguiente artículo te explica como hacerlo y con un ejemplo práctico. https://bit.ly/3CTfUoN #django #cache Apoyame, lo agradecería mucho y es un factor motivante muy importante. Ko-fi https://ko-fi.com/josjimenez Buy me Coffe https://buymeacoffee.com/jajt PayPal https://paypal.me/JoseAJimenez Amazon afiliados https://amzn.to/3s0zEk2 Audio Curso Aprendiendo Telegram https://mumbler.io/aprendiendo-telegram

Lo anterior esta en ruso, recordar que Telegram permite traducir texto y del Ruso a Español esta soportado.

🔥 10 Tips And Tricks To Write Better Python Code 10 советов и приемов для написания лучшего кода на Python 1) Iterate c enumerate() вместо range(len()) data = [1, 2, -3, -4] # плохо: for i in range(len(data)): if data[i] < 0: data[i] = 0 # хорошо: data = [1, 2, -3, -4] for idx, num in enumerate(data): if num < 0: data[idx] = 0 2) list comprehension вместо for-loops #плохо: squares = [] for i in range(10): squares.append(i*i) # хорошо: squares = [i*i for i in range(10)] 3) sorted() method data = (3, 5, 1, 10, 9) sorted_data = sorted(data, reverse=True) # [10, 9, 5, 3, 1] data = [{"name": "Max", "age": 6}, {"name": "Lisa", "age": 20}, {"name": "Ben", "age": 9} ] sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x["age"]) 4) Хранение данных в Sets my_list = [1,2,3,4,5,6,7,7,7] my_set = set(my_list) # removes duplicates primes = {2,3,5,7,11,13,17,19} 5) Экономьте память с помощью генераторов # list comprehension my_list = [i for i in range(10000)] print(sum(my_list)) # 49995000 # generator comprehension my_gen = (i for i in range(10000)) print(sum(my_gen)) # 49995000 import sys my_list = [i for i in range(10000)] print(sys.getsizeof(my_list), 'bytes') # 87616 bytes my_gen = (i for i in range(10000)) print(sys.getsizeof(my_gen), 'bytes') # 128 bytes 6) Определение значений по умолчанию в словарях с помощью .get() и .setdefault() my_dict = {'item': 'football', 'price': 10.00} count = my_dict['count'] # KeyError! # лучше: count = my_dict.get('count', 0) # optional default value count = my_dict.setdefault('count', 0) print(count) # 0 print(my_dict) # {'item': 'football', 'price': 10.00, 'count': 0} 7) Подсчет хэшируемых объектов с помощью collections.Counter from collections import Counter my_list = [10, 10, 10, 5, 5, 2, 9, 9, 9, 9, 9, 9] counter = Counter(my_list) print(counter) # Counter({9: 6, 10: 3, 5: 2, 2: 1}) print(counter[10]) # 3 from collections import Counter my_list = [10, 10, 10, 5, 5, 2, 9, 9, 9, 9, 9, 9] counter = Counter(my_list) most_common = counter.most_common(2) print(most_common) # [(9, 6), (10, 3)] print(most_common[0]) # (9, 6) print(most_common[0][0]) # 9 8 ) Форматирование строк с помощью f-Strings name = "Alex" my_string = f"Hello {name}" print(my_string) # Hello Alex i = 10 print(f"{i} squared is {i*i}") # 10 squared is 100 9) Конкатенация строк с помощью .join() list_of_strings = ["Hello", "my", "friend"] #плохо: my_string = "" for i in list_of_strings: my_string += i + " " #хорошо list_of_strings = ["Hello", "my", "friend"] my_string = " ".join(list_of_strings) 10) Слияние словарей с синтаксисом двойной звездочки **. d1 = {'name': 'Alex', 'age': 25} d2 = {'name': 'Alex', 'city': 'New York'} merged_dict = {**d1, **d2} @pythonl

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Como diseñar una API "pythonic", en el siguiente artículo explica las cualidades que debe tener una buena API. https://bit.ly/3pnYWvJ #API Apoyame, lo agradecería mucho y es un factor motivante muy importante. Buy me Coffe https://buymeacoffee.com/jajt PayPal https://paypal.me/JoseAJimenez Amazon afiliados https://amzn.to/3s0zEk2 Audio Curso Aprendiendo Telegram https://mumbler.io/aprendiendo-telegram

¿Sabes lo que es LoB "the location of Behaviour"? En caso negativo ,puedes aprenderlo en el siguiente artículo donde lo aplica a las URLs y vistas de Django. https://bit.ly/3pkxTS3 #django

El siguiente artículo es como dice "café para muy cafeteros" porque trata de como hacer con Python un hypervisor de KVM. https://www.devever.net/~hl/kvm #virtualizacion Apoyame, lo agradecería mucho y es un factor motivante muy importante. Buy me Coffe https://buymeacoffee.com/jajt PayPal https://paypal.me/JoseAJimenez Amazon afiliados https://amzn.to/3s0zEk2 Audio Curso Aprendiendo Telegram https://mumbler.io/aprendiendo-telegram