Python RU

🖥 11 Полезных функций Pandas, которые вы, возможно, упустили из виду Я совершенно уверен, что Pandas не нуждается в представлении. В этой статье мы продолжим изучать некоторые полезные функции pandas, о которых вы, возможно, не слышали. Давайте начинать! ▪Читать @pro_python_code

🎞 Как скачать видео ютуб на питон? from pytube import YouTube yt = YouTube('https://www.youtube.com/watch?v=vAMyfvtxxdQ&t=18s') #ссылка на видео. # yt.stream показывает какое видео ты можешь скачать # (mp4(720) + audio или только mp4(1080) без звука). # Сейчас стоит фильтр по mp4. print(yt.streams.filter(file_extension='mp4')) stream = yt.streams.get_by_itag(22) #выбираем по тегу, в каком формате будем скачивать. stream.download() #загружаем видео. @pro_python_code

python-benedict — улучшенный словарь Словари являются важной структурой данных в Python, но работа со сложными словарями может оказаться непростой задачей. Встроенный тип dict является мощным, но ему не хватает многих функций, облегчающих доступ и работу с вложенными значениями или преобразование словарей в различные форматы данных и обратно. Если вы столкнулись с трудностями при работе со словарями в Python, python-benedict может стать тем решением, которое вы искали. Одной из ключевых особенностей benedict является поддержка keylists и keypaths. Это упрощает доступ к значениям в сложных словарях и работу с ними без необходимости вручную копаться во вложенных уровнях. Документацию можно почитать здесь.

Станьте специалистом широкого профиля в работе с данными — научитесь разрабатывать архитектуру данных на курсе Яндекс Практикума. За 6,5 месяцев мы научим: ◾️ проектировать хранилища и пайплайны; ◾️ использовать инструменты DE: оркестраторы, контейнеры и не только; ◾️ работать со стриминговой обработкой данных и облачными хранилищами; ◾️ создавать хранилища Data Warehouse и Data Lake. → Курс для специалистов с опытом. Пройдите вводное тестирование бесплатно.

Скрипт на питоне, который позволяет рисовать SD в реальном времени. GitHub Reddit

🖥 9 встроенных декораторов Python, которые помогут оптимизировать код “Лучше проще, чем сложнее” — оптимальным примером использования этого философского положения “Python-дзена” являются декораторы. Важно помнить, что существует много функциональных встроенных декораторов Python, которые значительно облегчают жизнь разработчику. С их помощью можно использовать всего одну строку кода для добавления сложных функций к существующим функциям и классам. Представляю вашему вниманию топ-9 декораторов, которые покажут, насколько элегантным может быть Python. ▪ Читать @pro_python_code

🖥 Создание Трейдинг-бота на Python Этот проект не выходил у меня из головы уже довольно давно. Вот как я сформулировал задачу для себя , перед написанием кода: Что мне нужно знать, чтобы создавать прибыльные алгоритмы автоматической торговли, разворачивать их в облаке и отслеживать результат во время их работы? ▪Читать @pro_python_code

🔥 Top it channels 🖥 Linux @linux -топ фишки, гайды, уроки по работе  с Linux. @linux_read - бесплатные книги linux @linux chat - чат linux для обучения и помощи. @linuxacadd - linux с нуля 🖥 SQL базы данных @sqllib - библиотека баз данных @sqlhub - повышение эффективности кода с грамотным использованием бд. @chat_sql - чат изучения бд. databooks - лучшие бесплатные книги по базам данных 🖥 Python @pythonl - гайды по Python. @pro_python_code – Python практика. @python_job_interview – подготовка к Python собеседованию. @python_testit - проверочные тесты на python @pythonlbooks - современные книги Python @python_djangojobs - работа для Python программистов @python_django_work - чат обсуждения вакансий 🖥 Java @javatg - выучить Java с senior разработчиком по профессиональной методике. @javachats - чат для ответов на вопросы по Java @java_library - библиотека книг Java @android_its - Android разработка @java_quizes - тесты Java @Java_workit - работа Java @progersit - шпаргалки ит 👣 Golang @Golang_google - восхитительный язык от Google, мощный и перспективный. @golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков. @golangtests - интересные тесты и задачи GO @golangl - чат изучающих Go @GolangJobsit - отборные вакансии и работа GO @golang_jobsgo - чат для ищущих работу. @golang_books - полезные книги Golang @golang_speak - обсуждение языка Go ⭐️ Нейронные сети @data_analysis_ml - data science @vistehno - chatgpt ведет блог, решает любые задачи и отвечает на любые ваши вопросы. @aigen - сети для генерации картинок. видео, музыки и многого другого. @neural – погружение в нейросети. 🖥 Machine learning @ai_ml – погружение в нейросети, ai, Chatgpt, midjourney, машинное обучение. @machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала. @machinelearning_interview – подготовка к собеседованию. @datascienceiot – бесплатные книги Machine learning @ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте @machinee_learning – чат о машинном обучении @datascienceml_jobs - работа ds, ml @Machinelearning_Jobs - чат работы мл 🖥 Javascript / front @react_tg - - 40,14% разработчиков сайтов использовали React в 2022 году - это самая популярная библиотека для создания сайтов. @javascript -канал для JS и FrontEnd разработчиков. Лучшие практики и примеры кода. Туториалы и фишки JS @Js Tests - каверзные тесты JS @hashdev - погружение в web разработку. @javascriptjobjs - отборные вакансии и работа FrontEnd. @jsspeak - чат поиска FrontEnd работы. 👷‍♂️ IT работа @hr_itwork - кураторский список актуальных ит-ваканнсии 🤡It memes @memes_prog - ит-мемы ⚙️ Rust @rust_code - Rust избавлен от болевых точек, которые есть во многих современных яп @rust_chats - чат rust #️⃣ c# c++ C# - объединяет лучшие идеи современных языков программирования @csharp_cplus чат С++ - Универсальность. Возможно, этот главный плюс C++. 📓 Книги @programming_books_it - большая библиотека. программиста @datascienceiot -ds книги @pythonlbooks - python библиотека. @golang_books - книги Golang @frontendbooksit - front книги @progersit - ит-шпаргалки @linux_read - Linux books @java_library - Java books 🖥 Github @github_code - лучшие проекты с github @bigdatai - инструменты по работе с данными 🍏🖥Mobile dev @mobdevelop 🖥 Android @android_its 🖥 Devops Devops - специалист общего профиля, которому нужны обширные знания в области разработки. 📢 English for coders @english_forprogrammers - Английский для программистов 🔢 Math @dsmath - математика программиста 💡 ChatGpt bot @Chatgpturbobot - бесплатный бот ChatGpt

🤖 Создайте своего собственного чат-бота с искусственным интеллектом на Python В этом пошаговом руководстве я покажу вам, как создать чат-бота с искусственным интеллектом с помощью Python. Не волнуйтесь, если вы ничего не смыслите в программировании – я объясню всё на понятном языке, а примеры кода будут очень простыми. ▪ Читать @pro_python_code

🖥 5 интересных пасхалок на Python! Пасхальные яйца (пасхалки) Python – это скрытые функции в языке программирования. Они могут сделать программирование более увлекательным. В этой статье мы рассмотрим 5 пасхальных яиц, с помощью которых вы можете произвести впечатление на других. Давайте начнём! ▪ Читать @pro_python_code

Дзен Python. ООП лучшие практики и шаблоны проектирования. https://www.youtube.com/watch?v=_MtX6QFJBRU @pro_python_code

Кортежи и операции над ними с примерами кода #doc #python #cheatsheet

​Аутентификация с помощью Django и SPA Используя Django для создания одностраничных приложений у вас может возникнуть резонный вопрос: «Как мне настроить аутентификацию?». Что ж, если есть вопрос, то найдётся и ответ. В этой статье вы узнаете, как без лишних заморочек настроить аутентификацию, используя возможности Django: https://www.mikesukmanowsky.com/blog/authentication-with-django-and-spas #django #python #бэкенд

🖥 19 советов для улучшения вашего синтаксиса в Python Заставить функцию работать – это одно. Другое дело – реализовать это с помощью точного и элегантного кода. Как упоминалось в “The Zen of Python”: “красивое лучше, чем уродливое”. Хороший язык программирования, такой как Python, всегда предоставит соответствующий синтаксический сахар, который поможет разработчикам легко писать элегантный код. В этой статье освещаются 19 важнейших синтаксических ошибок в Python. Путь к мастерству предполагает их понимание и умелое использование. ▪ Читать @pro_python_code

🖥 Улучшите свой следующий проект с помощью этих 7 библиотек Python Вы когда-нибудь обнаруживали, что застряли в середине проекта, пытаясь решить сложную проблему? Что ж, вы не одиноки. Многие разработчики сталкиваются с такими проблемами при создании программного обеспечения, и именно в данных ситуациях пригождаются библиотеки. Они помогают вам легко создавать сложные и трудоёмкие ПО, экономя ваше время и усилия. С таким количеством библиотек может быть трудно решить, какую из них использовать. Итак, я составил список из 7 библиотек Python, которые обязательно помогут вам на вашем пути разработчика. 1. Dash (https://github.com/plotly/dash) Это самый загружаемый и надёжный Python-фреймворк для создания веб-приложений в сферах ML и data science. Эта библиотека связывает современные элементы пользовательского интерфейса, такие как выпадающие списки, ползунки и графики, непосредственно с вашим аналитическим кодом на Python. На GitHub у неё более 18 тысяч звёзд. Вы можете ознакомиться с данной библиотекой здесь. 2. PyWhatKit (https://github.com/Ankit404butfound/PyWhatKit) В настоящее время это одна из самых популярных библиотек для автоматизации WhatsApp и YouTube. Она проста в использовании и не требует от вас каких-либо дополнительных настроек. Библиотека PyWhatKit включает в себя множество функций, таких как отправка изображения группе WhatsApp или контакту, преобразование изображения в формат ASCII, отправка писем с HTML-кодом и многое другое. У неё более 1 тысячи звёзд на GitHub. Вы можете ознакомиться с данной библиотекой здесь. 3. Alive-progress (https://github.com/rsalmei/alive-progress) Отображение экрана загрузки или индикатора выполнения во время вычисления или загрузки данных является одной из распространённых практик при разработке программного обеспечения для улучшения пользовательского интерфейса. Как вы уже догадались по названию, эта библиотека предоставляет красивый индикатор выполнения. Она также включает в себя множество функций, таких как настройка, live spinner, ETA, классная анимация и многое другое. У неё более 4 тысяч звёзд на GitHub. Вы можете ознакомиться с данной библиотекой здесь. 4. TextBlob (https://github.com/sloria/TextBlob) Если вам приходится работать с обработкой текста, то это хороший ресурс для вас. Эта библиотека предоставляет простой API для погружения в обычные задачи обработки естественного языка (NLP), такие как пометка частей речи, извлечение именных фраз, анализ настроений, классификация, перевод и многое другое. Она обладает множеством функций, таких как извлечение именных фраз, анализ настроений, исправление орфографии и многое другое. У неё более 8 тысяч звезд на GitHub. Вы можете ознакомиться с данной библиотекой здесь. 5. Pdfplumber (https://github.com/jsvine/pdfplumber) Как следует из названия, если вам приходится работать с pdf, то это хороший ресурс для вас. Эта библиотека поможет вам извлекать текст и таблицы из PDF-файлов, упрощая точную обработку больших объёмов PDF-данных. У неё более 3,5 тысяч звезд на GitHub. Вы можете ознакомиться с данной библиотекой здесь. 6. Pdoc (https://github.com/mitmproxy/pdoc) Документация – один из важнейших этапов разработки программного обеспечения. Как вы уже догадались, эта библиотека поможет вам с документацией API вашего проекта. Она включает в себя множество функций, таких как Documentation is plain Markdown, первоклассную поддержку аннотаций типов, все другие современные функции Python 3, встроенный веб-сервер с оперативной перезагрузкой и многое другое. Эта библиотека имеет более 1,5 тысяч звёзд на GitHub. Вы можете ознакомиться с данной библиотекой здесь. 7. Pyrogram (https://github.com/pyrogram/pyrogram) Эта библиотека позволяет создавать Telegram-ботов и приложения на Python, включая поддержку асинхронного программирования и зашифрованных сообщений. Она также позволяет вам легко взаимодействовать с основным Telegram API через учётную запись пользователя (пользовательский клиент) или идентификатор бота (альтернатива bot API). У неё более 3 тысяч звёзд на GitHub. Вы можете ознакомиться с данной библиотекой здесь.

7 инструментов Python, который должен знать каждый специалист машинного обучения 🎞 Смотреть @machinelearning_ru