Python RU

Пост для https://t.me/pro_python_code на 15 сентября Подборка инструментов инженера данных под разные задачи. Взгляните, вдруг всё это время вы забивали гвозди микроскопом? А если вы хотите сделать архитектуру данных на работе ещё мощнее — обратите внимание на курс Яндекс Практикума. Пройдите тест, чтобы понять, подходит ли вам курс.

​PySnooper – инструмент для дебаггинга проектов на Python без использования print Вы просто добавляете декоратор к интересующей вас функции и вы получите целый журнал «воспроизведения» вашей функции, включая то, какие строки выполнялись и когда, и когда именно были изменены локальные переменные ⤷ Ссылка на проект GitHub | #Interesting #Python #Debug #Useful

​Rich – библиотека Python для богатого(rich) текста и красивого форматирования в терминале. Rich API позволяет легко добавлять цвет и стиль в вывод терминала. Rich также может отображать красивые таблицы, индикаторы выполнения, markdown, выделенный синтаксисом исходный код, трассировки и многое другое - из коробки. #GitHub #Python #Terminal 👉 @Githublib

PyArmor: как запутать код, чтобы защитить программное обеспечение Все еще не шифруете свой скрипт? Тогда самое время изучить обфускацию. Сегодня познакомлю с полезной библиотекой PyArmor, расскажу о двух методах работы модуля и на собственном примере покажу как запутать код от нежелательного просмотра третьими лицами. В повседневной работе существуют ситуации, когда по очевидным причинам необходимо предоставить скрипты заказчику, но, пересылая собственные разработки, в полном объеме можно потерять контроль над ними, включая авторские права на реализованные коды. В таких случаях целесообразно защитить собственные коды, зашифровав их (защитить/сохранить/добавить условия для управления зависимостями внутри кода), точно также, как если бы стояла задача предоставления кода для пользования клиенту в течение какого-либо определенного периода времени. Разработчики скриптов знают, что код на Python поддерживает анализ байт-кода, позволяющий ускорять работу интерпретатора и сам код на Python очень сложно защитить от нежелательного просмотра третьими лицами. Даже новички в разработке скриптов на Python могут заполучить исходный скрипт .py из файла .exe. Для этого случая на Python существует очень полезная библиотека pyarmor с помощью которой можно воспользоваться всеми вышеизложенными функциями защиты скрипта от нежелательного взлома и метод, который позволяет защитить код называется обфускация. Библиотека PyArmor имеет несколько вариантов работы – через консоль, а также с использованием localhost GUI – графического пользовательского интерфейса. pip install pyarmor Читать дальше @pro_python_code

Как превратить Google Таблицы в базу данных с помощью Python Знаете ли вы, что Google Таблицы можно использовать в качестве упрощенной базы данных? Google Таблицы  —  это облачное приложение для работы с электронными таблицами, которое может хранить данные в структурированном виде, как и большинство систем управления базами данных. Вы также можете редактировать и удалять данные парой щелчков мыши, а также получать доступ к ним в режиме онлайн. Хотя Google Таблицы имеют ограничения, например количество предлагаемых ячеек (до 10 миллионов) и вызовов API в минуту, можно рассматривать этот сервис как вариант бесплатной базы данных. В данном руководстве будет рассказано и показано, как использовать Google Таблицы с помощью Python. Вы узнаете, как создать электронную таблицу и сохранить в ней данные с помощью Python, чтобы превратить Google Таблицы в собственную базу данных. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

🖼 ​Present Инструмент для создания terminal-based презентаций на Python с возможностями добавления различных эффектов ⚙️ Github GitHub | #Interesting #Python #Useful @pro_python_code

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ и СНГ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? 👉Классификация марок молока 👉Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса 👉Обнаружение возгораний 👉Оценка стоимости квартир 👉Классификация отзывов на Teslа 👉Оценка резюме соискателей 👉Прогнозирование стоимости полиметаллов 👉Сегментация изображений самолетов 👉Распознавание команд умного дома⠀ Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напиши искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрируемся тут

💻 Изучаем квантовые вычисления на Python и Q# Квантовые компьютеры обеспечивают радикальный скачок в скорости и вычислительной мощи. Совсем скоро могут появиться усовершенствованные научные модели и новые рубежи в криптографии, которые были немыслимы при использовании классических вычислений. Комплект инструментов для квантовой разработки от компании Microsoft и язык Q# предоставляют вам возможность поупражняться в квантовых вычислениях, даже если вы не знаете математику или физику на продвинутом уровне. В этой книге квантовые технологии обсуждаются с практической точки зрения. Используя Python, вы сможете создать собственный квантовый симулятор, а задействуя инструменты с открытым исходным кодом от Microsoft – тонко настроить квантовые алгоритмы. Авторы покажут, как применять квантовые методы для решения практических задач, в том числе для отправки секретных сообщений. 📖 Книга @pro_python_code

🐍📊 Графики в Python: 9 видов визуализации, привлекающих внимание лучше, чем гистограмма. Инструкция по визуализации данных. Гистограмма – это двухмерный график с прямоугольными столбцами по оси X или Y. Мы используем эти столбцы для сравнения значений, принадлежащих дискретным категориям, сравнивая высоту или ширину соответствующих столбцов. Такие графики часто используются для визуализации данных, поскольку их нетрудно создать и просто понять. Однако в некоторых ситуациях, таких, как создание инфографики или когда необходимо привлечь внимание публики к данным, гистограмма может быть недостаточно привлекательной. Иногда слишком большое количество гистограмм может сделать презентацию скучной. Визуализация данных включает множество видов графиков. Эта статья продемонстрирует девять идей, которые можно использовать не только для разнообразия, но и для улучшения внешнего вида полученных результатов. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

Изучить основы Python за 14 дней? За 990 рублей? Это реально! Подключайтесь к нашему подготовительному курсу по Python-разработке! Не важно, сколько вам лет, какое у вас образование и кем вы работаете сейчас. Для начала обучения не нужен опыт в разработке! Даём только мясную и прикладную информацию. Никакой воды и траты вашего времени. Всего за 2 недели вы изучите основы языка под руководством опытного наставника, пройдете 69 урока с практикой в браузере и напишите свою первую программу. Торопитесь. Стартуем 14 сентября!

​Awesome Python Books – Различные книги по Python, собранные в одном репозитории. ¡ В этом списке большинство платных книг, почти все ссылки ведут на amazon. Впрочем, многие из них есть в открытом доступе Содержание: • Учебные книги • Структуры и алгоритмы данных • Разработка игр • Hardware • Машинное обучение • Глубокое обучение • Обработка естественного языка • Сети • Data Analysis • Безопасность • SQL и ORM • Системное администрирование • Тестирование • Веб-разработка • Web Scraping GitHub | #Python #Books #Archive

👁 Почему ваша функция не работает? Область видимости переменных в Python Представим ситуацию. Вы написали функцию, инициализировали переменные где-то и собираетесь сделать тест вашего кода. У вас все получилось, код запускается без ошибок, хотя, вот незадача, функция делает не то, что надо, а точнее — возвращает не желаемое вами значение. Ко всему этому, вы еще и не знаете, как это происходит. Переменные на месте, структура функции в порядке, в чем причина? Возможно, вы неграмотно воспользовались областью видимости. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

🐍⛩️🥤 Руководство для начинающих по шаблонам Jinja в Flask В этом уроке вы узнаете, как: - Установить обработчик шаблонов Jinja. - Создать свой первый шаблон Jinja. - Провести рендеринг шаблона Jinja в Flask. - Использовать for-циклы и условные операторы с Jinja. - Создать вложенную структуру шаблонов Jinja. - Модифицировать переменные в Jinja с помощью фильтров. - Использовать макросы для добавления функциональных возможностей интерфейсу. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

💽 Поврежден жесткий диск? Python спешит на помощь! В современном мире, где активно используются облачные сервисы и бесконечно совершенствуются решения для резервного копирования, хранить дорогие сердцу проекты на простом внешнем жестком диске становится уже неактуально. Но недавно я узнала, правда, не по своей воле, что музыканты все еще предпочитают именно такой способ. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с реальных Python собеседований. @golang_interview - пройти Golang собеседование. @machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению и алгоритмам . @data_analysis_ml - самая востребованная Python профессия.

⏱ ​Advanced Python Scheduler APScheduler это библиотека Python, которая позволяет планировать выполнение кода позже, единожды или периодически. Вы можете добавлять новые «вакансии» или удалять старые на лету по своему усмотрению. Если вы сохраните свои задания в базе данных, они также переживут перезапуск программы и сохранят свое состояние. ⚙️ GitHub 📖 Документация 👉 @Githublib

📈 Различные варианты визуализации данных с примерами кода. Визуализация данных — это большая часть работы специалистов в области data science. На ранних стадиях развития проекта часто необходимо выполнять разведочный анализ данных (РАД, Exploratory data analysis (EDA)), чтобы выявить закономерности, которые обнаруживают данные. Визуализация данных помогает представить большие и сложные наборы данных в простом и наглядном виде. На этапе окончания проекта важно суметь отчитаться о его результатах так, чтобы даже непрофессионалам, не обладающим техническими знаниями, всё стало ясно и понятно. Matplotlib — это популярная библиотека для визуализации данных, написанная на языке Python. Хоть пользоваться ей очень просто, настройка данных, параметров, графиков и отрисовки для каждого нового проекта — занятие нудное и утомительное. В этом посте мы разберем 6 способов визуализации данных и напишем быстрые и простые функции для их реализации с помощью питоновской библиотеки Matplotlib. А пока взгляните на прекрасный график, который поможет вам выбрать правильный тип визуализации данных! Алгоритм выбора техники визуализации в зависимости от задачи ➡️ Читать дальше @data_analysis_ml

👨‍💻 Просто Python - первый канал, в котором действительно просто говорят о Python. Проводи время с пользой даже в телеграм -> @prosto_python P.S В закрепе висят ссылки на бесплатные курсы по Python

💻 Как быстро и легко создавать прототипы датасайенс-проектов Проект в области науки о данных можно успешно реализовать при наличии минимального стека технологий. Более того, чем меньше стек, тем лучше проект! Jupyter Notebook — неотъемлемая часть повседневной работы специалистов по данным. Большинство проектов в этой области также нуждаются в интерактивном дашборде. А что если превратить ноутбуки в многофункциональные дашборды? Это возможно! Как правило, для разработки дашборда требуются знания HTML, JavaScript и CSS. Такие инструменты, как Streamlit и Dash, позволяют обойтись без этих знаний. Тем не менее преобразовывать ноутбуки в функциональные приложения все равно нужно вручную, для чего потребуется копировать множество фрагментов. Однако с помощью Mercury можно мгновенно превратить Jupyter Notebook в интерактивный дашборд, онлайн-слайд-шоу или веб-сервис. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

Станьте Python-разработчиком на Хекслете ✔ Пройдите бесплатные вводные курсы, чтобы познакомиться с профессией. ✔ Если понравится — присоединяйтесь к обучению в группе с наставником ✔ Развивайте нетворкинг в 26-тысячном сообществе айтишников ✔ Выполняйте проекты, участвуйте в Open Source, готовьтесь к трудоустройству P.S. Вводные курсы профессии доступны бесплатно сразу после регистрации. Оцените формат и решите, стоит ли продолжать! Начните прямо сейчас!