Python Portal

Как создавать красивые карты в Python с помощью библиотеки Prettymaps Если нужно сгенерировать наглядные карты из данных OpenStreetMap в Python — используй prettymaps Для начала установи необходимые зависимости через pip:

pip install -U prettymaps "osmnx>=1.9.3,<2.0" "git+https://github.com/abey79/vsketch@1.0.0"

После установки можно отрисовать карту всего парой строк:

import prettymaps

plot = prettymaps.plot('Stad van de Zon, Heerhugowaard, Netherlands')

Функция plot() принимает один из следующих вариантов запроса: 🔹Адрес (например, "Porto Alegre") 🔹Координаты (например, (-30.0324999, -51.2303767)) 🔹Границы в формате GeoDataFrame Кроме того, есть возможность кастомизации и использование пресетов. Подробнее на GitHub 👉 @PythonPortal

Ловите крутейший ресурс для изучения нейронных сетей Материал подан чётко и поэтапно, с динамической визуализацией и доступными объяснениями (хоть и на английском) Плюс, на сайте ещё куча других годных разборов по машинному обучению Сохраняй и делись с другом 🍯 👉 @PythonPortal

Модификаторы доступа в Python Разбираем, как public, protected и private переменные и методы управляют доступом внутри классов Понимание этих уровней доступа —> ключ к надёжной и читаемой архитектуре 👉 @PythonPortal

Откопал шикарную штуку — Python Tutor Пишете код на Python, Java, C, C++ или JavaScript прямо в браузере, а этот сервис пошагово показывает, что происходит под капотом. Видно каждую переменную, каждую строчку кода в действии Плюс, тут есть AI-репетитор для разъяснений Годный инструмент для обучения или разборов: https://pythontutor.com/ 👉 @PythonPortal

Шпаргалка по визуализации данных на Python для EDA 1. Одновариативный анализ df.hist() — гистограмма числовых колонок sns.boxplot(data=df, y='col') — боксплот распределения sns.kdeplot(data=df['col']) — график плотности df['col'].value_counts().plot(kind='bar') — столбчатая диаграмма частот 2. Двухвариативный анализ sns.scatterplot(data=df, x, y) — диаграмма рассеяния sns.regplot(data=df, x, y) — рассеяние + линия регрессии sns.barplot(x, y, data=df) — сравнение категорий по значениям sns.violinplot(data=df, x, y) — распределение по категориям sns.boxplot(x, y, data=df) — сравнение распределений 3. Многовариативный анализ sns.pairplot(df) — матрица scatter-графиков sns.heatmap(df.corr(), annot=True) — тепловая карта корреляций sns.jointplot(data=df, x='x', y='y') — scatter + распределение plt.scatter(x, y, c=z) — scatter с цветом по переменной sns.scatterplot(data=df, x=x, y=y, hue='z') — scatter с цветовой категорией 4. Временные ряды df.plot(x='date', y='value') — базовый временной график df.rolling(window).mean().plot() — скользящее среднее seasonal_decompose(df['col']) — разложение временного ряда sns.lineplot(data=df, x='date', y='value') — временной ряд с интервалами 5. Текстовый анализ WordCloud().generate(text) — облако слов FreqDist(words).plot() — частотный график sns.barplot(x=words, y=frequencies) — частоты слов в столбиках 6. Кастомизация plt.title('Заголовок') — заголовок plt.xlabel('ось X') / plt.ylabel('ось Y') — подписи осей plt.xticks(rotation=45) — поворот подписей plt.tight_layout() — авторасстановка plt.figure(figsize=(10, 6)) — размер графика 7. Сохранение и показ plt.show() — показать график plt.savefig('график.png') — сохранить plt.close() — закрыть окно графика 👉 @PythonPortal

• infosec - это один из самых ламповых каналов по информационной безопасности, где говорят об истории ИТ, публикуют актуальные новости и пишут технический материал на разные темы: - Что из себя представляет официально взломанный iPhone от Apple? - Кому и для чего выдавалось разрешение на ношение сотового телефона? - Бесплатные курсы для ИБ специалистов на различные темы; - Бесплатный бот, который проверит файлы на предмет угроз более чем 70 антивирусами одновременно. • Присоединяйся, у нас интересно: @it_secur

10 популярных методов множеств в Python Эти методы должен знать каждый питонист 👉 @PythonPortal

Принёс шпаргалку с 12 командами Git, которые «должен знать каждый разраб» Сохраняем и пользуемся К слову, Git на днях отметил своё 20-летие — 7 апреля 2005 года Линус Торвальдс написал его всего за пару недель, чтобы заменить BitKeeper при разработке ядра Linux С тех пор без Git не обходится почти ни один проект ✌️ 👉 @PythonPortal

Прокачай Python с lambda и однострочниками От простых выражений до продвинутых приёмов с map, filter, reduce, условными операторами и даже словарными включениями Сохрани себе и используй как шпаргалку 👉 @PythonPortal

Генерируем QR-код для подключения к Wi-Fi Давай мы покажем, как создать QR-код, с помощью которого моментально можно будет подключиться к Wi-Fi Нам понадобится всего одна библиотека питона. Открой консоль и запусти там вот этот код:

pip install wifi_qrcode_generator

Теперь у тебя есть всё необходимое. Сам код довольно прост и состоит из трёх шагов: 🔹Импортировать wifi_qrcode_generator 🔹Сгенерировать QR-код 🔹Сохранить QR-код как изображение

import wifi_qrcode_generator as qr

qrCode = qr.wifi_qrcode('название WIFI', False, 'WPA', 'пароль')  
qrCode.show()

qrCode.save("my_wifi_qr.png")

Больше не нужно будет диктовать пароль каждому гостю – просто сохрани или распечатай сгенерированную этим скриптом картинку и удивляй всех ✌️ 👉 @PythonPortal

👉 @PythonPortal

Python vs R для анализа данных Сравнение популярных команд в pandas и dplyr. Удобно, когда нужно быстро перейти с одного языка на другой или работать в смешанной среде Сохраняй, чтобы не искать второй раз 🤔 👉 @PythonPortal

⚡ Совет на 2025 год — не трать деньги на дорогие IT-курсы! Обучение стоит дорого, но в Telegram слили топовый контент по программированию: курсы, статьи, видео и гайды — всё бесплатно: 👩‍💻 JavaScript 👩‍💻 React 👩‍💻 Python 👩‍💻 Docker 👩‍💻 Java 🖼️ Spring 👩‍💻 C# 👩‍💻 Game Dev 👩‍💻 С/С++ 👩‍💻 DevOps 👣 GoLang 🖼️ Redis 👩‍💻 Kotlin 👩‍💻 Mob Dev 🖼️ PHP 🖥 SQL 🖼️ Swift 👩‍💻 Kubernetes Не плати за то, что можно получить бесплатно — подписывайся и учись👆

ТОП-20 Python однострочников — списки, словари, строки — файловый ввод — HTTP-сервер — палиндромы, факториалы и многое другое Сохрани себе, чтобы не забыть 🔨 👉 @PythonPortal

Памятка для питонистов: самые часто используемые функции NumPy с примерами Сохраняй — чтобы держать под рукой 🤨 👉 @PythonPortal

Python для всего 👉 @PythonPortal

Мои коллеги из Яндекса создали сильнейшие IT каналы 🔥

Наше кредо — программирование не сложно, просто никто не объяснял нормально.

🐍 Ghostly Python - Разбираем код, автоматизируем рутину, пишем ботов, скрипты и полезные утилиты. Все что нужно для уверенного старта в программировании на Python. ☕️ Easy Java - вскрываем Java изнутри. Все тонкости этого универсального языка в одном канале, врывайся! 😎 IT Syndicate - гигабайты свежего материала по всем направлениям. GameDev, InfoSec, Frontend - и это лишь малая часть..

Нашёл для вас классный инструмент для анализа кода — Radon Он помогает понять, где функции становятся слишком сложными и сколько тестов на них реально нужно В отличие от обычных линтеров, Radon даёт численные метрики и чёткую картину перегруженности кода.❤️ Работает с Python 2.7–3.12, не требует зависимостей, можно запускать в терминале или интегрировать в CI/CD 👉 @PythonPortal

Топ-50 важных функций Python Самая нужная подборка для разработчиков — с краткими описаниями, в таблице, удобно и понятно ⏩Скачать PDF 👉 @PythonPortal

Манипуляции с PDF с помощью Python 1. Извлечь текст из PDF 2. Извлечь изображения из PDF 3. Объединить несколько PDF в один 4. Разделить PDF на отдельные страницы 👉 @PythonPortal