Python/ django

🖥 Pyre — отличная библиотека для добавления статической типизации в Python (а вернее проверки типов)

sudo apt-get install python3 python3-pip python3-venv watchman
pip install pyre-check

Особенности Pyre: — эффективно работает на больших кодовых базах с миллионами строк Python. — может отмечать ошибки типов интерактивно в терминале или в рантайме в IDE — следует стандартам PEPs 484, 526, 612, активно развивается и постоянно улучшается — Pyre поставляется с Pysa, инструментом статического анализа, ориентированным на безопасность 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

🖥 Как легко вырезать фон на изображении с помощью Python

# pip install rembg pillow

from rembg import remove
from PIL import Image

input_path = "in.png"
output_path = "out.png"

input = Image.open(input_path)
output = remove(input)
output.save(output_path)

Перед началом ставим rembg и pillow, конечно же В процессе подтянется моделька https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2net.onnx @pythonl

🖥 Dataherald — движок для преобразования естественного языка в запросы SQL Позволяет создать API, чтобы получать ответы на вопросы по БД; при этом вопросы можно будет задавать на простом английском языке. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

🖥 PyRIT — библиотека Python для оценивания безопасности LLM

conda create -y -n <environment-name> python=3.11
pip install pyrit

PyRIT автоматизирует задачи AI Red Team, помогает выявлять такие нарушения безопасности, как неправомерное использование LLM, нарушение конфиденциальности — в общем позволяет проактивно находить риски в ИИ-системах. 🖥 GitHub 🟡 How-to гайд для PyRIT @pythonl

⭐️ LM-Studio. Запускаем у себя на ПК АНАЛОГ GPT. Генерируем Flask приложение с помощью ИИ. https://www.youtube.com/watch?v=bsbW8UoA0zA @data_analysis_ml

🖥 Celery — open-source распределенная очередь задач, написанная на Python — pip install -U Celery Celery — это гибкая и надежная распределенная система для обработки огромного количества сообщений. Ориентирована на обработку в реальном времени, а также поддерживающает планирование задач. Для отправки и получения сообщений Celery требуется решения типо RabbitMQ и Redis. Помимо полноценной поддержки RabbitMQ и Redis есть и поддержка множества других экспериментальных решений, включая использование SQLite для локальной разработки. Celery может работать на одной машине, на нескольких машинах или даже в разных ЦОДах. В дополнение к Python-версии существуют node-celery и node-celery-ts для Node.js, а также PHP-клиент. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

🖥 Rich — библиотека Python для отображения текста в терминале с поддержкой цвета, разных стилей и форматирования — pip install rich Rich позволяет сделать CLI-утилиты более информативными и удобными в использовании. Также поддерживает подсветку синтаксиса структур данных. Rich работает везде — в macOS, Linux и Windows. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

🖥 Python-скрипт для озвучивания PDF

# Importing necessary libraries
import PyPDF2
import pyttsx3

# Prompt user for the PDF file name
pdf_filename = input("Enter the PDF file name (including extension): ").strip()                        

# Open the PDF file
try:
    with open(pdf_filename, 'rb') as pdf_file:

        # Create a PdfFileReader object
        pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)

        # Get an engine instance for the speech synthesis
        speak = pyttsx3.init()        

        # Iterate through each page and read the text
        for page_num in range(len(pdf_reader.pages)):
            page = pdf_reader.pages[page_num]
            text = page.extract_text()
            if text:
                speak.say(text)
                speak.runAndWait()       

        # Stop the speech engine
        speak.stop()      
        print("Audiobook creation completed.")

except FileNotFoundError:
    print("The specified file was not found.")

except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

@pythonl

🖥 fabric — Python фреймворк с открытым исходным кодом для извлечения максимальной пользы из AI

git clone https://github.com/danielmiessler/fabric.git
cd fabric
sudo apt install pipx
pipx install .
fabric --setup

fabric представляет собой модульную структуру для решения конкретных задач с помощью продвинутого набора промптов ИИ. 🖥 GitHub 🟡 Обзор fabric от создателя @pythonl

Хотите тестировать приложения на Python быстрее? Создайте пакет в Python и интегрируйте его с проектами Django. О том, как это сделать, мы поговорим на открытом уроке «Как создать свою библиотеку и ускорить тестирование в Django REST framework». Приглашаем веб-разработчиков, Python-разработчиков, бэкенд-разработчиков, девопс-инженеров. Вы научитесь: - Создавать пакет Python - Пользоваться инструментами для тестирования приложений в Django REST Framework - Писать тест-кейсы для юнит-тестов - Интегрировать созданный пакет в проекты Django Занятие проведёт Python-разработчик и опытный преподаватель OTUS – Леонид Орлов. Бонус! Всем участникам – скидка 5% на любой курс OTUS 23 мая в 19:00 МСК Записаться на воркшоп - https://otus.pw/Hd3T/?erid=LjN8KbHTL Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🖥 IconMatch IconMatch — это библиотека на языке Python, созданная на основе OpenCV. Она позволяет пользователям легко выбирать значки на экране в любой среде, что упрощает добавление данной функциональности в ваши программы. Основные особенности библиотеки включают обнаружение областей с высокой вероятностью наличия значков, на которые можно нажимать, и определение ближайшего к ним прямоугольника — точки интереса. • Github @pro_python_code

Блокчейн TON ищет талантливых разработчиков! Стартует масштабный хакатон “The Open League Hackathon” с призовым пулом $2,000,000 от команды блокчейна TON. В поддержку хакатона все Web3-энтузиасты приглашаются на трёхдневные оффлайн встречи для нетворкинга в 13 городах мира: 📍Прага, Берлин, Киев, Варшава, Тбилиси, Белград, Сеул, Тайбэй (Тайвань), Гуруграм (Индия), Гонг-Конг, Минск, Москва и Санкт-Петербург. Первые встречи начнутся уже 24 мая. Ищи свой город и регистрируйся здесь 👈 тык Что вас ждет: — 3 дня нетворка, лекций, конкурсов и работы над собственными проектами с поддержкой представителей TON Foundation и команд экосистемы TON — Призовые $5.000 для трех лучших проектов на каждом оффлайн ивенте + много мерча и других бонусов Не упусти возможность представить свое приложение 900 миллионам активных пользователей Telegram вместе с TON. Регистрируйся — https://society.ton.org/activities/open-league

🖥 Qlib — платформа для количественных инвестиций — pip install pyqlib Qlib — это платформа для количественных (quantitative) инвестиций, которая стремится раскрыть потенциал AI и смежных технологий в количественных инвестициях. Позволяет легко испытывать свои идеи для создания более эффективных стратегий инвестирования. На изображении приведены различные компоненты, из которых состоит Qlib. Компоненты разработаны как свободно соединенные модули, и каждый из них может быть использован отдельно. 🖥 GitHub 🟡 Доки @pythonl

⚡️У нас Большой Розыгрыш! ПОЛУЧИ Steam Deck, наши обучающие курсы, 2 топовые книги по Python и машинному обучению и Premium подписки телеграм. Для участия необходимо быть 1. 1.Подписаться на @ai_machinelearning_big_data 2. Подписаться на канал наших друзей @postypashki_old; 3. Нажать на кнопку «Участвовать». Итоги подведём 10 июня в 19:00 случайным образом будут выбраны 8 победителей при помощи бота. Призы отправим в зоне работы СДЭК, доставка с нас. ⚠️ Если кнопка подвисла — не переживайте, просто выполните условия и нажмите «Участвовать».

#вакансия #backend #senior #remote "Hello, Doc!" (hellodoc.app) — активно развивающаяся компания в сфере онлайн медицины.С начала 2019 года мы занимаемся развитием online медицины, чтобы сделать общение врачей и пациентов эффективным и удобным, а доступ к медицинским услугам доступным и понятным. Сегодня это уже более 400 000 пациентов и более 30 000 профи. Мы ищем активного, целеустремлённого разработчики, который хочет расти и развивать online медицину вмести с нами. 🔎Мы ищем активного, целеустремлённого сотрудника, который хочет расти и развиваться вместе с нами. 🔬Почему мы: - Мы являемся резидентами Сколково и участниками Московского интонационного кластера (МИК); - Компания аккредитована в минцифры; - Наше ПО зарегистрировано в реестре отечественного ПО; - Удалённый формат работы; - Социально-значимый проект; - Быстрое принятие решений; - Мы продуктовая компания, которая делает проект для людей, а не для заказчика. Стэк: Python 3.9, Django 4.2, PostrgeSQL 16, Docker. 🚧Обязанности: - Разработка нового функционала и поддержка старого в рамках своей команды; - Отвечать за качество: покрывать код unittest, codereview, разбирать ошибки, troubleshooting; - Документирование реализованного функционала, если требуется; - Взаимодействие с frontend разработчиками и QA инженерами. 📚Необходимые знания: - Умения писать чистый и понятный код; - Твердое знание Python , Django (DRF), Celery, SQL; - Опыт проектирования БД и REST API; - Опыт написания юнит-тестов (у нас их много); - Опыт работы с системами контроля версий (git); - Опыт разработки бекенда на Python не менее 4х лет. ➕Будет плюсом: - Опыт работы с нагруженным ETL системами; - Опыт проектирвания микросервесной архитектуры; - Опыт работы с k8s. 🤝Условия: - Удалённая занятость ( 5/2 с 10 до 19). - Уровень дохода 300 000 - 350 000 руб. Контакт для связи tg @fedosovaAS

🌟 Checkov — инструмент статического анализа кода для инфраструктуры как кода (IaaC) — brew install checkov Также Checkov — это инструмент анализа состава программного обеспечения (SCA) для образов и пакетов с открытым исходным кодом. Сканирует облачную инфраструктуру, созданную с помощью Terraform, Terraform plan, Cloudformation, AWS SAM, Kubernetes, Helm charts, Kustomize, Dockerfile, Serverless, Bicep, OpenAPI или ARM Templates, и обнаруживает ошибки в безопасности и соответствии требованиям. Checkov также использует Prisma Cloud Application Security — платформу, ориентированную на разработчиков, которая упрощает безопасность облачных сред на протяжении всего жизненного цикла разработки. Prisma Cloud выявляет, исправляет и предотвращает неправильные конфигурации в облачных ресурсах и файлах инфраструктуры как кода. 🖥 GitHub @pythonl

Хотите тестировать приложения на Python быстрее? Создайте пакет в Python и интегрируйте его с проектами Django. О том, как это сделать, мы поговорим на открытом уроке «Как создать свою библиотеку и ускорить тестирование в Django REST framework». Приглашаем веб-разработчиков, Python-разработчиков, бэкенд-разработчиков, девопс-инженеров. Вы научитесь: - Создавать пакет Python - Пользоваться инструментами для тестирования приложений в Django REST Framework - Писать тест-кейсы для юнит-тестов - Интегрировать созданный пакет в проекты Django Занятие проведёт Python-разработчик и опытный преподаватель OTUS – Леонид Орлов. Бонус! Всем участникам – скидка 5% на любой курс OTUS 23 мая в 19:00 МСК Записаться на воркшоп - https://otus.pw/k37Mr/?erid=LjN8Jyw6W Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🖥 Помощник на Python для работы с видео, использующий CrewAI и GPT-4o

git clone https://github.com/alexfazio/viral-clips-crew.git
pip install poetry
poetry install

Этот помощник выбирает самые интересные фрагменты подкастов и выступлений и полностью самостоятельно добавляет к ним субтитры. Для его работы помимо Python потребуется CrewAI и ключ OpenAI API. 🖥 GitHub @pythonl

Изучите применение ChatGPT в рабочих целях, чтобы получить от этого прибыль. Сейчас самое время начать использовать искусственный интеллект. Здесь вы узнаете, почему стоит освоить ChatGPT. Это поможет вам: - Использовать ChatGPT в вашей профессиональной сфере. - Предлагать компаниям разработку индивидуально дообученного ChatGPT по заказу. - Увеличить свой доход, освоив навык создания индивидуально дообученного ChatGPT. Зарегистрируйтесь на бесплатный вебинар, чтобы узнать больше деталей. Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8K1Nof

🖥 Реализация модели Llama 3 на чистом NumPy Держите подробный гайд по созданию Llama 3 только средствами Python и библиотеки NumPy. В качестве источников вдохновения и примеров использовались такие реализации: — llama2.c — llama.np — modeling_llama.py — с Hugging Face

$ python llama3.py "I have a dream"
"""
I have a dream. He dream of a big, beautiful garden full of flower and tree. He dream of playing with hi friend and eating yummy snack.
One day, he wa walking in the garden when he saw

Token count: 50, elapsed: 1.53s, 33 tokens/s
"""

🖥 GitHub 🟡 Подробное описание реализации @pythonl