Python RU

Нужно проверить почту с помощью #Python? Если ваш почтовый провайдер предоставляет доступ к POP3, вы можете сделать это с помощью нескольких строк кода. @pro_python_code

Знаете ли вы, что в #Asyncio есть класс Semaphore? Он работает так же, как и #Pythons threading.Semaphore - ограничивает количество асинхронных рабочих, которые могут получить доступ к ресурсу!

💊 Определение диабета при помощи машинного обучения в 60 строк кода. 📌 Видео 📌 Код @data_analysis_ml

#Python поддерживает SQLite3 в своей стандартной библиотеке! 🐍❤ Вы можете создать новую базу данных примерно за 4 строки кода!

🖥 Управление количества потоков, одновременно обращающихся к одному ресурсу, с помощью семафора #Python! В примере каждый экземпляр класса "MyThread" представляет собой отдельный поток. Все эти экземпляры могут обращаться к общей переменной класса "semaphore". Эта переменная является экземпляром threading.Semaphore и инициализируется значением 1, что гарантирует, что только один поток может получить доступ к защищенному ресурсу в любой момент времени. Установка семафора, разрешающего доступ только одному потоку, аналогична потоковой блокировке. В реальном сценарии для максимизации его полезности, возможно, потребуется установить значение больше 1. @pro_python_code

🖥 Обучаем нейросеть угадывать, что изображено на картинке при помощи TensorFlow https://www.youtube.com/watch?v=pNrYjuKo8E8 @data_analysis_ml

🔥 Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю Почитать: — Как в 180 000 раз ускорить анализ данных с помощью Rust — Как мы заинжектили кнопку на Behance — “Ну и долго мне ещё до магазина?” Или пара слов о геоинформационном анализе с помощью Python — Борьба с несбалансированными данными — Головоломки на Python: Увлекательный Путь к Мастерству в Программировании — Celery: изучаем на реальных примерах ч.1 — Реализация консенсусного алгоритма Raft — Как написать новостной Телеграм-канал если ты не программист. Часть первая — Как получить полезную информацию из своих категориальных признаков? — Что выбрать новичку: Python или Java? — Exploring Random Number Generation with Different Distributions in Python — Cryptocurrency exchange development — What is Python Turtle Graphics? — The Django Project Folder and Files Structure and Architecture 1 — ⚔️ Poetry vs Pip — [Python] Project ideas for every level of advancement — Something I Learned This Week: The dev.to API — Placeholder Contributor! — Placeholder Contributor! — Beyond Observability: Modifying Syscall Behavior with eBPF - My Precious Secret Files Посмотреть: 🌐 Прогнозирование цены биткоина при помощи VAR, XGBoost, FB Prophet (⏱ 20:29) 🌐 Django настройка админки (⏱ 06:55) 🌐 Задача на палиндром строки на C++ (⏱ 00:59) 🌐 Django расширяем функционал! (⏱ 07:03) 🌐 Задание 26 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 07:28) 🌐 Решаем СтатГрад от 24.10.2023 | ЕГЭ-2024 по информатике (⏱ 02:12:59) 🌐 ИСПОЛЬЗУЕМ CHATGPT БЕСПЛАТНО С PYTHON (⏱ 05:15) Хорошего дня!

🖥 Django настройка админки https://www.youtube.com/watch?v=AZPuziTI6HE @pro_python_code

🐍 Совет по #Python: Хотите распечатать календарь на определенный месяц? Используйте встроенный в Python модуль календаря! @pro_python_code

🖥 Django расширяем функционал! https://www.youtube.com/watch?v=_NEbP5dOwsk @pro_python_code

🔥 Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю Почитать: — Событийное логирование для аналитики и мониторинга работы телеграм-бота — Что расскажут на PiterPy 2023: много питонов и немного ржавчины — Классификация текстов в spaCy: пошаговая инструкция — Как создать черный список для токенов JWT в Django — API от А до Я (теория и практика) — Распознавание речи (транскрибация) по аудиозаписям диалогов. Whisper. Личный опыт — Решение школьных задач по химии в Python — Мне пожизненно забанили рекламу в Meta**. Потому что я преподаю Python — Как Guidance выводит ИИ на новый уровень: инструмент для эффективного управления моделями — Упрощаем подключение линтеров в пайплайны Gitlab CI — Weekly Dev Findings 10 — How to Create a Django Project and Application. — Setting Sail with a CMS called 'Wagtail' — How-to Setup and Use Python with OBS on a Mac — Beautiful is better than ugly, but my beginner code is horrible — Consultation from Django experts — I knew a boy who made all the wrong choices — Your Face, Your Anime: Move Together 💫 — Elastic D&D - Week 9 - FastAPI — Introduction to Quantum Computing Посмотреть: 🌐 Пишем телеграм бота для скачивания #yotube видео (⏱ 20:41) 🌐 Алгоритм бинарного поиска на #C++ (⏱ 00:59) 🌐 Очередь с приоритетом разбор задачи на #C++ (⏱ 01:00) 🌐 Задача на поиск числа с leetcode на С++ (⏱ 01:00) 🌐 Задача с #leetcode решаем на #golang (⏱ 00:32) 🌐 Разбор задачи на содержание массива #С++ (⏱ 00:59) 🌐 Django гайд по формам (⏱ 10:32) 🌐 【コラボ配信】当たり前の行動が禁止される！？狂った世界でPVPバトル！ゲスト：えばそんさん、帆立さん、mmmさん (⏱ 02:04:45) 🌐 Python для начинающих. Урок 13 | Кортежи (⏱ 20:30) 🌐 Python Selenium | Новая фича Selenium | Где брать драйвера | Selenium manager #shorts (⏱ 01:01) 🌐 Как стать крутым разработчиком за 1 месяц и зарабатывать много денег? #shortsfeed #shorts (⏱ 00:10) Хорошего дня!

💸 Прогнозированию биткоина при помощи VAR (векторной авторегрессии), XGBoost и Facebook Prophet. ▪ Видео ▪ Код из видео @data_analysis_ml

🖥 Google Drive Uploader Telegram Bot Загружаем все файлы из мессенджера в облако. Интересный бот на Python , который автоматически выгружает пересланные ему файлы в Google Drive. git clone https://github.com/viperadnan-git/google-drive-telegram-bot • Github @pro_python_code

📒 GigaChat нового поколения. Разработчики @gigachat_bot изменили подход к обучению модели, а потому практически все умения модели были улучшены. В частности, речь идет о сокращении текстов, ответов на вопросы и генерации идей. Появился и бот GigaChat в социальной сети «ВКонтакте» — после активации, его можно использовать для самых разных целей: от создания текстов до генерации изображений (за счет интеграции с Kandinsky). Число уникальных пользователей GigaChat достигло 1 млн. • Попробовать @data_analysis_ml

Парсинг на Python 1. Быстрый Парсинг с библиотекой Polars на Python 2. Продвинутый парсинг. Обход блокировки 3. Полный Гайд по парсингу на Python: от азов до продвинутых техниик,. Часть 1 4. Полный Гайд по парсингу на Python: Практика. Часть 2 5. Практика парсинга Python 6. Большой гайд по парсингу на Python. Часть 3 Работаем с selenium 7. Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4 8. Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси 9. Многопоточный парсер на Python. ООП подход 10. Асинхронный парсинг сайтов на Python #video #python https://www.youtube.com/watch?v=dqEHY9zKc8M&list=PLysMDSbb9HcwWWhs1Cm9EF1sv0fo8kII5

📃 Генерация отчетов графовой аналитики в формате PDF с помощью Python Создание отчетов графовой аналитики является важной частью работы многих проектов и бизнес-процессов. Однако, процесс создания и настройки таких отчетов может быть сложным и требовать больших усилий. Рассмотрим, как использование языка программирования Python и его библиотек может значительно упростить генерацию отчетов графовой аналитики в формате PDF. Для работы с PDF в Python есть множество библиотек, самые популярные из них: PyPDF2, ReportLab, FPDF. Сравнение основных библиотек: в изображении. По совокупным критериям для дальнейшего разбора мной была выбрана библиотека ReportLab. Одной из самых популярных библиотек для работы с графами в Python является NetworkX. Она предоставляет широкий набор инструментов для создания и анализа графов. Ее и буду использовать для создания графа и анализа данных. В посте приведен код, необходимый для воспроизведения. Полный код доступен по ссылке. Данные сгенерирую с помощью Python. Пусть будет 500 операций, где будет информация об отправителе, получателе, сумме операции и флаг подозрительности операции. df_dict = {} count_operation = 500 for i in range(count_operation): df_dict[i] = {'reciver' : random.randint(1, count_operation/2), 'sender': random.randint(1, count_operation/2), 'sum_oper': random.randint(1000, 1000000), 'suspisios_transaction': random.randint(0, 1)} Добавлю 100 переводов, где получателем будет клиент 1, а отправителем- любой другой клиент из основного датасета: for i in range(100): df_dict[i] = {'reciver' : 1, 'sender': random.randint(1, count_operation/2), 'sum_oper': random.randint(1000, 1000000), 'suspisios_transaction': random.randint(0, 1)} df = pd.DataFrame().from_dict(df_dict).T Получится вот такой датасет: Смотреть

🥰 В ближайшем будущем работодатели будут искать Data Scientist. Сыграйте на опережение — начните учиться со Слёрмом уже в ноябре! Не требуется заглядывать во временную воронку, достаточно проанализировали актуальное положение вещей: 🔥 Работа с данными требуется и в небольших IT-стартапах, и в финтехе, и в бизнесе, и фармацевтике — везде, где требуются наиболее точные прогнозы. ⭐ Спрос на специалистов растет. По данным Всемирного экономического форума, количество вакансий по направлению выросло на 433%. ➕ Средняя зарплата Data Scientist зарабатывает от 50 000 рублей на уровне junior и от 250 000 рублей, когда он станет senior-специалистом. На профессию Data Scientist учат в Слёрме! Курс стартует с 13 ноября, вам потребуется около 4 месяцев, чтобы доучиться до уровня junior-специалиста. Вам помогут мощные эксперты: — Иван Аникин, Team Lead Yandex.Edadeal; — Владимир Бугаевский, Team Lead СберМаркет. Посмотреть подробную программу вы можете на сайте Слёрм. Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545

🔵 Пишем телеграм бота для скачивания #yotube видео 📌Видео • Папка отборных каналов для Python разработчиков -https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi • Cсылка на бота: t.me/Youtubedtg_bot • Полный код бота https://github.com/Develp10/telegramyoutubebot @pro_python_code

🐍 Mastering Financial Engineering: От моделирования на Python к интерактивным приложениям Финансовый инжиниринг включает в себя сложные вычисления и моделирование для анализа и решения финансовых проблем. Независимо от того, являетесь ли вы студентом или начинающим специалистом в области финансов, очень важно не только понимать концепции, но и профессионально представлять свою работу. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью Python превратить простой код моделирования цены опциона Монте-Карло в развернутое приложение. Это не только улучшит ваше понимание, но и поможет эффективно донести финансовые концепции с помощью визуализаций и пользовательских приложений. Предварительный вариант приложения, которое вы сможете создать к концу этого урока: в изображении. 1. Организуйте рабочее пространство Шаг 1.1: Создание выделенной папки Начните с создания специальной папки для вашего проекта по финансовой инженерии. Организация работы в структурированном виде необходима для эффективной разработки. Далее

🔥 Django гайд по формам https://www.youtube.com/watch?v=CwQx_s4jtpA @pro_python_code