Python Community

📞 bpytop (https://github.com/aristocratos/bpytop) — это современный инструмент для мониторинга ресурсов, который работает на Linux, macOS и FreeBSD. 💡 Он показывает информацию о загрузке процессора, использовании памяти, дисках, сетевых подключениях и запущенных процессах в удобном и привлекательном интерфейсе. Написанный на Python, bpytop предлагает гибкие возможности настройки и простоту использования, включая полную поддержку управления с помощью мыши. 🌟 Этот инструмент отличается быстрым откликом, интуитивно понятным управлением и визуализацией системных данных в реальном времени. Пользователи могут настраивать интерфейс, выбирая цветовые схемы, управлять процессами прямо из меню, отслеживать сетевые подключения и даже работать с несколькими устройствами одновременно. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github (https://github.com/aristocratos/bpytop) @Python_Community_ru

🖥 Метод, как создать изображение бабочки в консоли, используя Python! @Python_Community_ru

🖥 Flask-Moment (https://github.com/miguelgrinberg/Flask-Moment) — это расширение для Flask, которое добавляет возможность использовать Moment.js для форматирования дат и времени в шаблонах Jinja2. 🌟 С помощью этого инструмента можно легко отображать даты и время в удобном формате, включая поддержку локализации, временных зон и обновлений времени в реальном времени. 🌟 Основное применение заключается в улучшении отображения временных данных в веб-приложениях Flask. Flask-Moment позволяет использовать Moment.js прямо в шаблонах, избавляя разработчиков от необходимости самостоятельно писать сложный код JavaScript для обработки времени. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github (https://github.com/miguelgrinberg/Flask-Moment?tab=readme-ov-file) @Python_Community_ru

🖥 Authentik (https://github.com/goauthentik/authentik) — это система управления удостоверениями с открытым исходным кодом, предназначенная для аутентификации и авторизации пользователей в различных приложениях. 🌟 Она поддерживает единый вход, многофакторную аутентификацию и интеграцию с популярными протоколами, такими как OAuth2, SAML и LDAP. Authentik используется для защиты веб-приложений и управления доступом на основе ролей. 🔐 Лицензия: CC BY-SA 4.0 🖥 Github (https://github.com/goauthentik/authentik?tab=readme-ov-file) @Python_Community_ru

🔥 IronCalc (https://github.com/ironcalc/IronCalc) — это движок для работы с электронными таблицами! 🌟 Он предлагает инструменты для чтения и записи файлов в формате .xlsx и может интегрироваться с различными языками программирования, такими как Python и JavaScript. Проект ориентирован на создание более открытой и функциональной инфраструктуры для работы с таблицами, предоставляя разработчикам гибкость в использовании как для веб-приложений, так и для десктопных приложений. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github (https://github.com/ironcalc/IronCalc) @Python_Community_ru

❓Хотите освоить алгоритмы, которые лежат в основе многих IT-решений? Время познакомиться с магией оптимизации! На открытом уроке «Поиск кратчайшего пути во взвешенном графе» мы разберём алгоритм Дейкстры: от теории до практической реализации. Узнайте, как находить решения быстрее, надёжнее и эффективнее. Алгоритмы — это как GPS для программирования. После урока вы сможете уверенно строить маршруты в графах, прокачаете свои навыки и сделаете шаг к профессиональному уровню. ⏰ Встречаемся 3 февраля в 20:00 мск, участники получат скидку на большое обучение «Алгоритмы и структуры данных». 👉 Регистрация открыта: https://clck.ru/3G559T Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🖥 Vanna Это фреймворк на Python с открытым исходным кодом, который использует LLM для генерации SQL-запросов на основе обычного языка. ✔️ Всё очень просто: сначала необходимо обучить модель на ваших данных, а затем можно задавать вопросы на естественном языке. В ответ модель предоставляет готовые SQL-запросы, которые можно сразу применять в своей базе данных. ⚡️ Установка: pip install vanna ▪GitHub: https://github.com/vanna-ai/vanna @ai_machinelearning_big_data #python #sql #opensource #vanna #llm @Python_Community_ru

⭐️ Pandera — это библиотека на Python, которая облегчает валидацию датафреймов pandas. Она также совместима с быстрой и легкой библиотекой Polars. Используя Pandera, вы можете быть уверены, что ваши датафреймы Polars имеют правильную структуру и будут работать корректно. Установить можно с помощью команды: pip install pandera ▪ Github (https://github.com/unionai-oss/pandera) ▪ Документация (https://pandera.readthedocs.io/) #Pandera #python #opensource #Polars @Python_Community_ru

🖥 pysimdjson (https://github.com/TkTech/pysimdjson?tab=readme-ov-file) — это библиотека для Python, которая является оберткой для C-библиотеки simdjson, предназначенной для быстрого разбора JSON-данных. 🌟 Эта библиотека использует технологии SIMD (Single Instruction, Multiple Data), которые позволяют значительно ускорить обработку JSON по сравнению с обычными методами, особенно при работе с большими объемами данных. pysimdjson обеспечивает высокую производительность, делая разбор JSON быстрее и эффективнее, чем стандартные решения в Python. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github (https://github.com/TkTech/pysimdjson) @Python_Community_ru

🖥 Hickle — это библиотека для Python, которая позволяет сериализовать объекты в формате HDF5. Это делает возможным эффективное хранение и обмен большими объемами данных. 💡 Hickle является альтернативой стандартным методам сериализации, таким как pickle, и демонстрирует лучшую производительность при работе с большими наборами данных. Она применяется в научных и аналитических задачах для сохранения сложных структур данных, например, массивов и матриц, в компактном и эффективном формате. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @Python_Community_ru

⭐️ Использование браузера Создайте собственного оператора OpenAI с помощью инструментов с открытым исходным кодом! Использование браузера - это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет агентам искусственного интеллекта работать с браузером всего лишь с несколькими строками кода на Python. Ключевые функции: 🆓 100% Открытый исходный код ✅ Интеграция с Gradio для создания веб-интерфейса ✅ Совместимость с Claude, gpt-4o и Llama 3 ✅ Пользовательское управление в цикле для безопасной работы Вы просто указываете компьютеру, что делать, и это выполняется при использовании браузера. ▪ Github (https://github.com/browser-use/browser-use) @Python_Community_ru

🖥 orjson (https://github.com/ijl/orjson) — это библиотека для работы с JSON в Python, которая отличается высокой производительностью! 🌟 Она позволяет быстро сериализовать и десериализовать JSON, а также обрабатывать даты, таймстампы и numpy-массивы. Библиотека совместима с стандартным API Python и отлично подходит для высоконагруженных приложений, нуждающихся в эффективной обработке JSON-данных. 🖥 Github (https://github.com/ijl/orjson) @Python_Community_ru

‍Minima — это решение с открытым исходным кодом для RAG, которое можно развернуть в контейнерах на любых ресурсах, будь то облачные или локальные, с возможностью интеграции с ChatGPT и MCP. Minima также может функционировать как RAG на вашем компьютере. Minima поддерживает три режима работы: 1. Изолированная установка — работа в контейнерах без внешних зависимостей, таких как ChatGPT или Claude. Все нейронные сети (LLM, ранкер, эмбеддинг) и векторное хранилище работают на вашем сервере или ПК, что обеспечивает безопасность ваших данных. 2. Кастомный GPT — возможность делать запросы к вашим локальным документам через приложение или веб-версию ChatGPT с использованием кастомных GPT. Индексатор работает на вашем сервере или локальном ПК, а основная LLM остается ChatGPT. 3. Anthropic Claude — использование приложения Anthropic Claude для запросов к вашим локальным документам. Индексатор функционирует на вашем локальном ПК, а основная LLM — это Anthropic Claude. На данный момент Minima решает задачу RAG on-premises и приглашает всех ставить звезды и форкать репозиторий, а также активно участвовать в разработке. Лицензия MPL-2.0 GitHub (https://github.com/dmayboroda/minima) @Python_Community_ru

🖥 Pydantic имеет встроенную функцию для проверки данных, но она использует много памяти. Attrs не имеет встроенной проверки данных, но обеспечивает лучшую производительность и меньшее потребление памяти, что делает его идеальным для внутренних структур данных и простого создания классов в Python. ```python from attrs import define, field @define class UserAttrs: name: str age: int = field() @age.validator def check_age(self, attribute, value): if value < 0: raise ValueError("Возраст не может быть отрицательным") return value # принимает любой положительный возраст try: user = UserAttrs(name="Bob", age=-1) except ValueError as e: print("ValueError:", e) ``` 📌 Пример (https://codecut.ai/python-data-models-pydantic-or-attrs) @Python_Community_ru

🖥 TinyTroupe (https://github.com/microsoft/TinyTroupe) — это экспериментальная библиотека на Python, предназначенная для моделирования взаимодействия искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями. 🌟 Благодаря возможностям больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт правдоподобные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться между собой, реагировать на внешние воздействия и существовать в созданных мирах. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github (https://github.com/microsoft/TinyTroupe?tab=readme-ov-file) @Python_Community_ru

🖥 Manim (https://github.com/ManimCommunity/manim) — это мощная библиотека на Python, предназначенная для создания анимаций математических и научных концепций. 💡 Она дает возможность визуализировать сложные идеи с высокой точностью и гибкостью, позволяя использовать код для определения сцен, объектов и их взаимодействий. Manim активно применяют в образовательных целях и для создания объясняющих видео. Библиотека поддерживает анимацию графиков, формул, геометрических фигур и других визуальных элементов. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github (https://github.com/ManimCommunity/manim) @Python_Community_ru

🖥 Ai-gradio Это новый пакет на Python, который облегчает разработку приложений машинного обучения с использованием различных искусственных интеллектов. Он основан на Gradio и предлагает единый интерфейс для множества моделей и ИИ-сервисов. Особенности - Поддержка нескольких провайдеров: интеграция с более чем 15 крупнейшими ИИ, включая OpenAI, Google Gemini, Anthropic и другие. - Встроенные интерактивные интерфейсы чата для всех текстовых моделей. - Голосовой чат: возможность голосового взаимодействия в реальном времени с моделями OpenAI. - Видеочат: функции обработки видео с моделями Gemini. - Генерация кода: специализированные интерфейсы для помощи в программировании. - Мультимодальность: поддержка ввода текста, изображений и видео. - Интеграция CrewAI для совместных задач ИИ. - Автоматизация браузера: встроенные агенты ИИ, способные выполнять веб-задачи. ▪ Github (https://github.com/AK391/ai-gradio) @Python_Community_ru

🖥 Эта статья объясняет, как применять сложные фильтры в Django ORM с использованием подзапросов и различных связанных методов. 🌟 Автор демонстрирует, как с их помощью эффективно обрабатывать сложные запросы, включая фильтрацию по вложенным отношениям и исключения. Рассматриваются примеры работы с моделями, такими как пользователи, категории, публикации и комментарии. Также обсуждается реализация SQL-логики через Python-код для решения конкретных задач, например, поиска пользователей, оставлявших комментарии под определёнными публикациями. 🔗 Ссылка: *клик* @Python_Community_ru

🖥 RealtimeSTT (https://github.com/KoljaB/RealtimeSTT) — это библиотека, которая позволяет преобразовывать речь в текст с минимальной задержкой в реальном времени. 🌟 Она обладает функциями обнаружения голосовой активности, активации по ключевому слову и моментальной транскрипции, что делает её отличным выбором для голосовых ассистентов или приложений, где требуется быстрое и точное распознавание речи. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github (https://github.com/KoljaB/RealtimeSTT) @Python_Community_ru

📹 yt-dlp (https://github.com/yt-dlp/yt-dlp) — это мощный инструмент командной строки для скачивания видео и аудио с различных платформ, таких как YouTube, Twitch, Vimeo и других. 💡 Это форк известного youtube-dl, созданный для исправления недостатков оригинальной версии и добавления новых функций. yt-dlp поддерживает гибкий выбор форматов видео и аудио, работу с DASH/HLSe потоками, обработку субтитров, обход возрастных ограничений и защиту от DRM. Благодаря множеству опций, он позволяет пользователям настроить загрузку в соответствии с их потребностями. 🔐 Лицензия: Unlicense 🖥 Github (https://github.com/yt-dlp/yt-dlp?tab=readme-ov-file) @Python_Community_ru