Справочник Программиста

Курс по frontend-разработке с junior до middle Стань специалистом по frontend-разработке с помощью менторов. Оставь заявку! Узнать больше #реклама 16+ ykul.ru О рекламодателе

👀 Библиотека tkVideoPlayer в Python Библиотека tkVideoPlayer позволяет воспроизводить видео в графических интерфейсах, созданных с помощью библиотеки tkinter. Упрощает интеграцию видеоплееров в приложения. Основные возможности библиотеки: 🔵Поддержка различных форматов: Поддерживает воспроизведение видеофайлов в различных форматах (например, MP4, AVI и т.д.), в зависимости от установленного кодека. 🔵Простота использования: Имеет простой интерфейс, который легко интегрируется в приложение на tkinter. 🔵Управление воспроизведением: Предоставляет методы для управления воспроизведением видео, такие как воспроизведение, пауза, остановка и перемотка. 🔵События: Возможность обрабатывать события, такие как окончание воспроизведения видео, что позволяет вам реагировать на эти события в приложении. ➡️Установка библиотеки: pip install tkvideoplayer 📱 Репозиторий ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Помощь в трудоустройстве в IT-сфере! В России из-за дефицита айтишников запустили бесплатную программу по обучению IT-специалистов. Теперь любой желающий может попробовать себя в IT с полного нуля и начать обучение бесплатно! Узнайте про дальнейшее трудоустройство в ведущие IT-компании для восполнения кадрового дефицита. Для этого нужно: - Перейти по ссылке - Заполнить анкету и ответить на вопросы (занимает менее 3 минут) - На основании ваших ответов вы сразу узнаете, подходит ли вам сфера IT и сможете ли вы в ней работать Перейти на сайт #реклама 16+ urban-university.ru О рекламодателе

👀 Библиотека Pare в Python Библиотека Pare предназначена для упрощения развертывания серверных функций (AWS Lambda) вместе с веб-приложениями. Позволяет разработчикам выделять задачи, требующие много ресурсов, и автоматически масштабировать их. Основные возможности библиотеки: 🔵Модульность: Поддерживает модульную архитектуру, что позволяет разработчикам легко интегрировать её в существующие проекты и использовать только необходимые компоненты. 🔵Гибкость: Предоставляет возможность масштабирования отдельных функций, что делает её идеальной для приложений с переменной нагрузкой. ➡️Установка библиотеки: pip install pare 📱 Репозиторий ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Вебинар от вендора "АНТ - Цифровые Сервисы" MES-система для нефтегазовой отрасли - переход к индустрии 4.0. Из этого вебинара вы узнаете: ⚡Что такое MES-система ИМУС и для чего она необходима; ⚡Какой функционал предлагает MES-система ИМУС; ⚡Какие преимущества у MES-системы ИМУС относительно конкурентов на рынке. Вебинар будет полезен: ✨Руководителям высшего и среднего звена ✨Аналитикам и специалистам технической направленности. Зарегистрироваться #реклама 16+ antds.ru О рекламодателе

👀 Библиотека Langflow в Python Langflow — это open-source проект, который предоставляет интерактивную среду для создания и настройки различных систем обработки естественного языка на основе LLM (Large Language Models), таких как GPT и другие. Этот инструмент создан с целью упростить разработку и настройку сложных языковых моделей и их интеграцию в разнообразные проекты. Основные особенности проекта: 🔵Графический интерфейс: предлагает интуитивно понятный графический интерфейс, который позволяет пользователям визуально проектировать системы взаимодействия с языковыми моделями. 🔵Поддержка LLM (Large Language Models): предоставляет возможности для работы с различными крупными языковыми моделями, включая GPT и их производные. 🔵Конфигурация и кастомизация: пользователи могут настраивать параметры моделей, такие как температура, длина генерируемого текста и другие гиперпараметры, что дает большую гибкость при решении специфических задач. 🔵Интеграция с API: легко интегрируется с различными API, что позволяет разработчикам быстро подключать внешние сервисы, базы данных и другие источники данных для обогащения контекста обработки запросов. 🔵Платформа для обучения и тестирования: инструмент поддерживает интерактивное тестирование и обучение моделей в реальном времени, что позволяет сразу видеть результаты работы системы и при необходимости вносить изменения. ➡️Установка библиотеки: python -m pip install langflow -U 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

ТОП-4 Курса по Программированию ⚡Tutortop — маркетплейс курсов №1 по количеству школ-партнеров, курсов и реальных отзывов студентов. ✅Хотите стать программистом, но не знаете с какого языка начать? Помогаем разобраться в самых популярных и востребованных языках программирования. Подарок в конце подборки! Выбрать #реклама 16+ tutortop.ru О рекламодателе

⌨️Код для конвертации CSV в JSON на Python Для конвертации CSV в JSON в коде используются стандартные модули csv и json.

import csv
import json


def csv_to_json(csv_file_path, json_file_path):
    # Открываем CSV файл
    with open(csv_file_path, mode='r', encoding='utf-8') as csv_file:
        # Считываем данные из CSV
        csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
        # Преобразуем в список словарей
        data = [row for row in csv_reader]

    # Записываем данные в JSON файл
    with open(json_file_path, mode='w', encoding='utf-8') as json_file:
        json.dump(data, json_file, indent=4, ensure_ascii=False)


# Пример использования
csv_file_path = 'data.csv'  # Указываем путь к CSV файлу
json_file_path = 'data.json'  # Указываем путь для сохранения JSON файла
csv_to_json(csv_file_path, json_file_path)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Обучение на Frontend-разработчика. С нуля за 9 месяцев. На курсе вы получите все навыки, необходимые для старта в профессии Frontend-разработчика. Персональный наставник middle/senior уровня. 14 проектов, лайвкодинг, хакатоны, репетиции техсобеседования. Освоите JavaScript, React, TypeScript Официальный диплом и сертификат школы. Поддержка наставника по JS в течение 3-х месяцев после диплома. Гарантия трудоустройства. Если вы не устроитесь, вернём деньги. Это закреплено в договоре п. 6.14 Узнать больше #реклама 16+ result.school О рекламодателе

👀 Библиотека emval в Python Библиотека emval — это высокопроизводительный валидатор email-адресов для Python, написанный на языке Rust. Основное преимущество библиотеки заключается в её скорости, которая в 100-1000 раз выше, чем у традиционных валидаторов. Основные характеристики библиотеки: 🔵Высокая производительность: Обещает значительное ускорение по сравнению с традиционными валидаторами email. 🔵Поддержка стандартов: Проверяет синтаксис адресов на соответствие стандартам RFC 5322 (синтаксис email-адресов) и RFC 6531 (поддержка международных символов). 🔵Международные адреса: Поддерживает адреса с международными символами (IDN) и позволяет использовать нестандартные символы в локальной части адреса. 🔵Нормализация адресов: Автоматически нормализует адреса, что включает: 🟢Приведение доменных имен к нижнему регистру. 🟢Нормализацию символов Unicode в предкомпозированные формы. 🟢Удаление лишних символов, таких как кавычки и обратные слэши. 🔵Проверка на недопустимые символы: Отклоняет недопустимые и небезопасные символы, что помогает избежать проблем с отображением и интерпретацией. ➡️Установка библиотеки: pip install emval 📱 Репозиторий ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Лицензионные решения Microsoft доступные в России Доступные решения к продаже на территории России со сроком подписки 12 месяцев: - Microsoft Office 365 для бизнеса (Basic, Standard, Premium) - Office E1, E3, E5, Microsoft F1, F3, F5 - Project Plan 5 - Microsoft Power BI - Microsoft Dynamics 365 Заполните заявку, чтобы подключить продукт Microsoft Попробовать #реклама 16+ cloud4y.ru О рекламодателе

Код для преобразования изображений из указанной папки в один PDF-файл на Python Для преобразования изображений из указанной папки в один PDF-файл в коде используются библиотеки pathlib, Pillow и fpdf. ➡️Установка библиотек: pip install Pillow fpdf2

from pathlib import Path
from PIL import Image, UnidentifiedImageError
from fpdf import FPDF


def images_to_pdf(image_folder, output_pdf):
    # Создаем объект пути к папке с изображениями
    image_folder_path = Path(image_folder)
    # Создаем новый объект PDF
    pdf = FPDF()

    # Проверяем, существует ли указанная папка и является ли она директорией
    if not image_folder_path.exists() or not image_folder_path.is_dir():
        raise FileNotFoundError(f"Папка '{image_folder}' не найдена или не является директорией.")

    # Проходимся по каждому файлу в папке
    for image_file in image_folder_path.iterdir():
        # Проверяем, является ли элемент файлом и имеет ли он нужное расширение
        if image_file.is_file() and image_file.suffix.lower() in {'.jpg', '.jpeg', '.png'}:
            try:
                # Пытаемся открыть изображение
                with Image.open(image_file) as img:
                    img_width, img_height = img.size  # Получаем размеры изображения

                    # Рассчитываем масштабирование для страницы
                    pdf.add_page()  # Добавляем новую страницу в PDF
                    # Вставляем изображение в PDF с подогнанными размерами
                    pdf.image(str(image_file), x=0, y=0, w=210, h=(210 * img_height / img_width))
            except UnidentifiedImageError:
                # Предупреждение, если файл не является изображением
                print(f"Предупреждение: Файл {image_file} не является допустимым изображением и будет пропущен.")
            except Exception as e:
                # Обрабатываем любые другие ошибки при обработке файла
                print(f"Ошибка при обработке файла {image_file}: {e}")

    # Если ни одной страницы не было добавлено, выводим ошибку
    if pdf.page_no() == 0:
        raise ValueError("Не удалось найти ни одного изображения для добавления в PDF.")

    # Сохраняем PDF-файл с указанным именем
    pdf.output(str(output_pdf))
    print(f"PDF-файл успешно создан: {output_pdf}")


# Пример использования функции
image_folder = 'images'  # Папка с изображениями
output_pdf = 'output.pdf'  # Имя выходного PDF-файла

try:
    images_to_pdf(image_folder, output_pdf)
except (FileNotFoundError, ValueError) as e:
    # Обработка ошибок: если папка не найдена или нет изображений для обработки
    print(f"Ошибка: {e}")

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека Piccolo в Python Piccolo — это легковесный ORM (Object-Relational Mapper) для Python, который упрощает работу с базами данных. Был разработан для того, чтобы предоставлять интуитивно понятный и быстрый интерфейс для взаимодействия с базами данных, при этом оставаясь производительным и гибким. Основные особенности: 🔵Асинхронность: Поддерживает асинхронное выполнение запросов, что делает его идеальным для использования в современных веб-приложениях, особенно с библиотеками, такими как FastAPI и Starlette, которые также поддерживают асинхронные вызовы. 🔵Простота использования: Ориентирован на простоту. Создание моделей и выполнение запросов интуитивно понятно. Он предлагает лаконичный синтаксис для работы с моделями данных. 🔵Миграции: Поддерживает систему миграций, что позволяет легко изменять структуру базы данных (добавлять или изменять таблицы, поля и т.д.) и отслеживать изменения в базе. 🔵Интеграция с другими библиотеками: Легко интегрируется с популярными библиотеками и фреймворками Python для разработки веб-приложений, такими как FastAPI, Sanic, Tornado, и может использоваться с библиотеками для тестирования, например, pytest. 🔵Реактивные API: Позволяет создавать модели и быстро настраивать эндпоинты для CRUD-операций через автоматические API. ➡️Установка с помощью драйвера PostgreSQL: pip install 'piccolo[postgres]' ➡️Установка с помощью драйвера SQLite: pip install 'piccolo[sqlite]' ➡️Установка со всеми необязательными зависимостями (самая простая): pip install 'piccolo[all]' 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

👀 Библиотека stumpy в Python Библиотека stumpy предназначена для вычисления матричных профилей и анализа временных рядов с использованием алгоритмов, оптимизированных для высокой производительности. Особенно полезна для обнаружения паттернов, аномалий и сегментации временных рядов. Основные функции библиотеки: 🔵Matrix Profile (матричный профиль): Матричный профиль - это вектор минимальных расстояний между подокнами временного ряда. Данный метод позволяет обнаруживать повторяющиеся шаблоны (мотивы) и аномалии в данных. 🔵MOTIF Discovery (поиск мотивов): Помогает находить повторяющиеся структуры (мотивы) в данных временных рядов. 🔵Discord Detection (обнаружение аномалий): Discords - это подстроки временных рядов, которые сильно отличаются от всех остальных. stumpy эффективно ищет такие уникальные аномалии, что важно для задач мониторинга и прогнозирования. 🔵Segment Discovery (сегментация): Используется для разбивки временного ряда на сегменты на основе структурных изменений в данных. ➡️Установка библиотеки: pip install stumpy 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

" Frontend-разработчик". Курс с нуля до трудоустройства. Профессия Frontend-разработчик это: ✅ Быстрый старт в IT без технического образования ✅ Зарплата от 140 000 ₽ после обучения ✅ Возможность работать удаленно из любой точки мира ✅ Высокий спрос на рынке труда – 4000+ вакансий прямо сейчас Наш курс создан специально для новичков: - Обучение с нуля – никаких предварительных знаний не требуется - 9 месяцев пошагового обучения - Простой язык без сложных терминов - Персональный наставник, который поддержит на каждом этапе - 14 проектов для вашего будущего портфолио Гибкий график, дастанционное обучение. Практика с первых дней. Групповые проекты – почувствуйте атмосферу реальной команды разработчиков Помощь в составлении резюме и репетиция собеседований Гарантия трудоустройства или возврат денег! Узнать больше #реклама 16+ result.school О рекламодателе

👀 Библиотека fpdf2 в Python Библиотека fpdf2 — это инструмент для создания PDF-документов программным способом. Является обновлённой и расширенной версией оригинальной библиотеки FPDF, которая долгое время использовалась для тех же целей. В отличие от других библиотек, таких как ReportLab, fpdf2 фокусируется на простоте использования и лёгкости в освоении. Основные возможности библиотеки: 🔵Создание PDF с нуля: позволяет легко создавать новые PDF-документы с текстом, изображениями, таблицами и графикой. 🔵Поддержка различных форматов шрифтов: TrueType, OpenType, CID-encoded шрифты и другие. 🔵Многостраничные документы: можно добавлять множество страниц и контролировать их параметры (размер, ориентацию и т. д.). 🔵Создание таблиц и графиков: упрощает генерацию таблиц и добавление диаграмм. 🔵Встраивание изображений: поддержка различных форматов изображений, включая JPEG, PNG и GIF. 🔵Международные символы: поддержка Юникода позволяет легко работать с текстами на разных языках. 🔵Гибкость настройки: позволяет точно контролировать внешний вид документа — размер страниц, поля, выравнивание текста, цвета и так далее. ✅Пример использования библиотеки:

from fpdf import FPDF

# Создаём PDF-документ
pdf = FPDF()
pdf.add_page()

# Устанавливаем шрифт
pdf.set_font("helvetica", size=12)

# Добавляем текст
pdf.cell(200, 10, text="Hello, World!", align='C')

# Сохраняем PDF
pdf.output("hello_world.pdf")

➡️Установка библиотеки: pip install fpdf2 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Выделенная команда разработки Закажите готовую команду разработчиков для проекта любой сложности в компании Nord Clan. Варианты сотрудничества: 1. ИТ-специалисты для вашего проекта: предоставляем специалистов с подходящим стеком для задач вашего проекта 2. Команда для разработки под ключ: выделяем команду с тимлидом для разработки модуля или микросервиса под ключ 3. Возьмем сложные задачи на себя: берем на себя выделенную задачу (аналитика, тестирование, отладка) Вы платите за результат. Услуги выделенной команды оплачиваются ежемесячно по факту выполненных работ. Сумма затрат зависит от состава команды, ее размера и навыков. Вы получаете счет после согласования отчета о проделанных работах и демонстрации результата. Оставьте заявку на сайте. Перейти на сайт #реклама nordclan.com О рекламодателе

📂 Код для автоматического создания и удаления временных файлов на Python В программировании часто возникает необходимость в создании временных файлов, которые используются для промежуточного хранения данных, а затем автоматически удаляются после завершения работы. В Python мы можем упростить эту задачу с помощью контекстных менеджеров. Для создания временных файлов в коде используется модуль tempfile, для создания контекстного менеджера - contextlib, а для работы с файловой системой и удаления файла - pathlib.

import tempfile
from contextlib import contextmanager
from pathlib import Path
import time


@contextmanager
def temporary_file(suffix='', prefix='tmp', dir=None):
    temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=suffix, prefix=prefix, dir=dir, delete=False)
    try:
        # Возвращаем имя временного файла
        yield temp_file.name
    finally:
        # Закрываем файл перед удалением
        temp_file.close()
        time.sleep(5)
        try:
            # Используем unlink() для удаления файла
            Path(temp_file.name).unlink()
        except OSError as e:
            print(f"Ошибка при удалении файла {temp_file.name}: {e}")


# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    with temporary_file(suffix='.txt') as temp_file_name:
        print(f"Создан временный файл: {temp_file_name}")
        # Работа с временным файлом
        try:
            with open(temp_file_name, 'w', encoding='utf-8') as f:
                f.write("Привет, мир!")
        except Exception as e:
            print(f"Ошибка при записи в файл {temp_file_name}: {e}")

    print("Временный файл удалён автоматически.")

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Сообщество IT-специалистов в Telegram от Selectel. Канал крупнейшего независимого провайдера IT-инфраструктуры и облаков. Шесть причин подписаться на канал: - железные новости; - обзоры продуктов; - разборы кейсов; - актуальные IT-статьи; - анонсы митапов; - бесплатные курсы. Подписаться #реклама О рекламодателе

👀 Библиотека logfire в Python Библиотека logfire разработана для удобного и структурированного логирования. Предназначена для работы с библиотекой Pydantic и позволяет автоматически генерировать лог-сообщения из классов Pydantic. Основные возможности библиотеки: 🔵Автоматическое логирование: Позволяет автоматически добавлять контекстные данные в логи, используя модели Pydantic. Это упрощает процесс логирования, поскольку вам не нужно вручную добавлять поля в каждое сообщение. 🔵Структурированные логи: Поддерживает структурированные логи, что позволяет лучше анализировать данные. 🔵Интеграция с существующими библиотеками: Может быть интегрирован с другими библиотеками для логирования, такими как logging, что позволяет использовать его в уже существующих проектах без необходимости полной переработки логирования. 🔵Гибкая конфигурация: Пользователи могут настраивать, какие поля и данные будут включены в логи, а также управлять форматом сообщений. 🔵Поддержка типов: Благодаря Pydantic, logfire обеспечивает строгую типизацию данных, что помогает избежать ошибок и улучшает читаемость кода. ➡️Установка библиотеки: pip install logfire 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться