Python RU

🤖 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

Илон Маск, как и обещал, выложил на GitHub код Twitter — внутри исходники и алгоритмы ленты рекомендаций. Руководство Twitter'a обещает и дальше делиться данными, которые не представляют риска для соцсети. Также попросили сообщество GitHub делиться предложениями по улучшению кода — конечно, своих разрабов то поувольняли. @pro_python_code

F-строки в Python — подробное руководство Строковые литералы (f-strings) появились в Python 3.6. Эти строки не только улучшают читаемость кода, но и работают быстрее. Однако новичкам часто сложно разобраться, как и где использовать f-string. В этой статье собрано 73 примера работы со строковыми литералами, которые точно помогут стать мастером в этой теме любому программисту: https://miguendes.me/73-examples-to-help-you-master-pythons-f-strings #python

🖥 Как анимировать 3D-модель с помощью PyWeb3D Данное руководство научит вас анимировать 3D-модели с помощью pyWeb3D. Перед изучением предложенной темы вы можете предварительно ознакомиться с тем, как загружать 3D-модели, используя pyWeb3D. ▪ Читать ▪ Код @pro_python_code

🖥 Полезные приемы с кодом для аналитиков данных на Python 1. Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python - https://www.youtube.com/watch?v=1Mcy-uatp_c&t=14s 2. Полезные приемы в Pandas - https://www.youtube.com/watch?v=Sd2S5rXe8sY&t=165s 3. Раскройте потенциал Python Numpy: руководство для начинающих в науке о данных - https://www.youtube.com/watch?v=XX2XremQ0fg&t=12s 4. Data science c Python.Ускоряем Pandas в 120 раз- https://www.youtube.com/watch?v=-dAdaEv23vk&t=4s 5. 26 практических приёмов и хитростей Python - https://www.youtube.com/watch?v=vAMyfvtxxdQ&t=5s 6. 5 декораторов Python для Data Science проектов - https://www.youtube.com/watch?v=rxq11WHAlqU 7. ChatGPT + Midjouney на практике - https://www.youtube.com/watch?v=2gUqbc3Ikmo&t=5s 8. Разбор вопросов с собеседований Python - https://www.youtube.com/watch?v=4L1e-A3AOL4&t=5s 9. 15 полезных лайфхаков с кодом Машинного обучения на Python - https://www.youtube.com/watch?v=loOtlwcdiBA&t=4s 10. Декораторы Python, которые выведут ваш код на новый уровень - https://www.youtube.com/watch?v=qxrGAogl4iM 🎞 Все видео по анализу данных @data_analysis_ml

🖥 Декораторы Python, которые выведут ваш код на новый уровень 🎞 Видео @pro_python_code

💾 Огромная шпаргалка по консольным командам Git с пояснением на русском #git #cheatsheet #russian @pro_python_code

15 полезных лайфхаков с кодом Машинного обучения на Python. 🎞 Video @pythonl

🖥 5 декораторов Python для Data Science проектов. 🎞 Video @pro_python_code

🖥 12 Декораторов Python, которые выведут ваш код на новый уровень Если вы Python-разработчик, эта статья расширит ваш инструментарий полезными скриптами, поможет повысить производительность и избежать дублирования кода. ▪ Читать @pro_python_code