Just Python

БИТКОЙН по 200 000 $ уже в этом году - реально? Пока все вокруг кричали про крах криптовалюты, один трейдер давал людям объективные прогнозы и помог сделать нереальные иксы в 2024 году и продолжает это делать в 2025! ▪️Он первым объяснил почему мы увидим ATH битка [3 причины] ▪️Публично откупал BTC по 15.947 $, SOL по 9.05 $. А также успел сорвать куш: 7 иксов на недавнем росте ETH и SOL [ссылка на сделки] ▪️Спрогнозировал колебания курса доллара и монет на основании заявлений Трампа [точный прогноз] Сейчас он подробно объясняет, что будет с рынком и куда нужно вложить деньги, чтобы заработать в 2025! ❗️Бесплатный доступ - https://t.me/+miCJL8HlWb4wYmE8 Держите этот канал в закрепленных и читайте по 10 минут в день, если хотите всегда быть с прибылью.

PyDantic v2 - легкая и эффективная библиотека для валидации данных в Python. Думаю не надо объяснять, как важно валидировать любой инпут от пользователя в приложениях/вебсайтах. Что интересно, ядро PyDantic написано на языке Rust. А значит библиотека работает очень производительно и никак не тормозит ваш код. Ставится командой ⚙️ pip install -U pydantic Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

Новый тренд заработка на нейросетях: создание нейрофотосессий! Фото — это не просто картинка, это возможность выделиться, показать себя миру и привлечь внимание. Сегодня все конкурируют в онлайн-пространстве, и качественные фото — это must-have для каждого. Но что делать, если фотосессия — это дорого, неудобно или просто страшно? Встречайте новый тренд — нейрофотосессии! Это уникальная технология, которая позволяет создавать потрясающие фото, не выходя из дома. Никаких фотографов, студий и долгих съемок. Только вы, нейросеть и результат, который превзойдет все ожидания. Почему это выгодно? - Дешевле в 10 раз, чем традиционная фотосессия. - Удобно: не нужно никуда ехать или позировать перед камерой. - Тренд: пока немногие умеют это делать, а спрос уже огромный. Зарабатывайте на нейросетях! Вы можете стать одним из первых, кто освоит эту технологию и начнет зарабатывать на ней. Решайте острую боль многих людей, создавая для них крутые фото, и получайте за это деньги. Хотите узнать, как это делать? Приходите на бесплатный мастер-класс, где мы расскажем: - Как создавать нейрофотосессии. - Как находить клиентов и зарабатывать на этом. - Как стать первым в этом новом и перспективном направлении. Не упустите шанс освоить навык будущего и начать зарабатывать уже сегодня! Регистрируйтесь на мастер-класс по ссылке https://vid4.ru/neirofoto-mk1-t и сделайте первый шаг к успеху! P.S. Пока другие только думают, вы уже можете действовать. Успейте занять свою нишу!

Dora — это библиотека для очистки и разведочного анализа данных, которая значительно упрощает решение задач Data Science. С ее помощью можно преобразовывать категориальные данные в порядковые, менять и удалять столбцы, выделять, извлекать и визуализировать признаки и решать много других задач. Библиотека содержит удобные функции для очистки данных, выбора и извлечения признаков, визуализации, секционирования данных для проверки модели и версионных преобразований данных. Библиотека использует и предназначена для того, чтобы стать полезным дополнением к распространенным инструментам анализа данных Python, таким как pandas, scikit-learn и matplotlib. Ставится командой ⚙️ pip install dora Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

Что такое парадигмы программирования Есть две основные парадигмы программирования: императивная (1 фото) и декларативная (2 фото) Парадигмы программирования — это свод требований, которые используются в разных языках программирования. Их нельзя назвать статичным стоп-листом: это, скорее, варианты решения определенных задач. Парадигма — это набор взаимосвязанных требований и принципов, которые используют в процессе разработки программного обеспечения для ПК. Именно она регулирует и влияет на стилистику будущей программы, но при этом не влияет на выбор языка программирования. Императивное программирование Главное отличие этого типа — последовательное выполнение задач. Большая часть языков заточена именно под него. Раньше процедурные языки были популярными и востребованными у разработчиков ПО. Сейчас распространено объектно-ориентированное программирование (ООП). Декларативное программирование На контрасте с императивным стилем развивался и декларативный. В нём собирали лучшие практики, которые со временем стали парадигмами. Примеры использования парадигм программирования: 💖 Процедурная — для написания кода микрочипа 💖 Объектно-ориентированная 💖 Декларативная — для описания внешнего вида сайтов 💖 Функциональная — для криптовалюты и блокчейна Если писать код на декларативном языке проще, зачем тогда выбирают императивное программирование? Есть три причины: 💖 Декларативное программирование не работает без императивного. 💖 На декларативном языке нельзя работать с задачами, для решения которых нужен доступ к состоянию программы. 💖 У императивного программирования меньше ограничений. #theory // Just Python

Зарплата до ₽900 тыс. на руки: на каких дата-специалистов сейчас высокий спрос Сегодня практически любой бизнес не может работать без сбора, обработки, анализа данных — всё это подвиды задач Data Scientist. Чем крупнее компания, тем сильнее различаются задачи, стоящие перед этими специалистами, а также заработная плата. С целью удовлетворить растущий мировой спрос на этих специалистов онлайн-университет Skillfactory создал бесплатный "мини-курс дата-сайентист". Он нацелен на обучение начинающих специалистов в кратчайшие сроки. Попробовать мини-курс, и выйти на стартовый доход 100 тыс.руб. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Vega-Altair — декларативная библиотека статистической визуализации для Python. С Vega-Altair вы можете потратить больше времени на понимание своих данных и их значения. Вега-Альтаир API прост, дружелюбен и согласован и построен на основе мощной спецификации Vega-Lite JSON. Простота позволяет создавать красивые и эффективные визуализации с минимальным количеством кода. Vega-Altair был первоначально разработан Джейком Вандерпласом и Брайаном Грейнджер в тесном сотрудничестве с UW Интерактивная лаборатория данных. Проект с открытым исходным кодом Vega-Altair не связан с Altair Engineering, Inc. Ставится командой ⚙️ pip install altair Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

⚡️Совсем скоро трое из вас получат по новому iPhone 16! Чтобы не упустить свой шанс, подпишитесь на @economica, @ruble30 и @trendswhat и нажмите «Участвую!» под этим постом, если ещё этого не сделали. Результаты уже 2 июня в 18:00!

🔺 Что такое декораторы в Python Декораторы в Python — это мощный инструмент, который позволяет модифицировать поведение функций или классов без изменения их кода. Они представляют собой функции высшего порядка, то есть функции, которые принимают другие функции в качестве аргументов и возвращают новые функции. В Python декораторы обычно применяются с помощью синтаксиса @decorator перед определением функции или класса. В примере на фото декоратор timing_decorator измеряет время выполнения функции some_long_running_function и выводит результат на экран. Декораторы в Python являются удобным способом добавления нового поведения к функциям или классам без изменения их кода. Они используются для решения множества задач, таких как логирование, кеширование, проверка прав доступа и других. Важно понимать основы работы с декораторами, чтобы эффективно использовать их в своих проектах. Освоив принципы работы с декораторами, вы сможете значительно улучшить структуру своего кода и упростить его поддержку.

Requests - одна из самых популярных общедоступных библиотек Python. Ее цель – сделать HTTP-запросы более простыми и удобными для восприятия. Библиотека Requests имеет лицензию Apache2 и написана на Python. Она является фактическим стандартом, который используют разработчики для выполнения HTTP-запросов в Python. Помимо того, что библиотека Requests может использоваться для отправки HTTP-запросов на сервер, она также позволяет добавлять в них данные формы, содержимое, заголовок, файлы, состоящие из нескольких частей, и т.д. С этой библиотекой разработчикам не нужно добавлять запрос к URL-адресу или кодировать данные POST вручную. Библиотека Requests абстрагируется от многочисленных сложностей создания HTTP-запросов в простом API, поэтому разработчики могут больше сосредоточится на взаимодействии со службами. Библиотека поддерживает Python 2.7, 3.4 и выше, а также отлично работает с PyPy. Ставится командой ⚙️ $ pipenv install requests-html Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

ByBit заблокировал 2.567.219 $ трейдеру из России Скандал произошёл, когда он купил ETH и SOL, на которых заработал 716 % роста за двое суток, а площадка заморозила средства на 3 месяца. Ситуация разрешилась в пользу трейдера. Теперь его общий баланс составляет 18 381 288 $. Он ведёт свой блог, где зафиксирован весь путь от первых 750 $ до состояния в 18 млн $, которые он заработал своим трудом на трейдинге. Он был одним из немногих, кто публично откупал BTC по 15.947 $, SOL по 9.05 $. А также успел сорвать куш: 7 иксов на недавнем росте ETH и SOL. Сейчас этот трейдер пишет о проектах, которые готовит Трамп, какие монеты дадут от 5 иксов и почему этим летом будет сильнейший памп криптовалюты за всё время. Забирайте список лучших идей, которые помогут заработать капитал в короткие сроки: https://t.me/+eDhWatYp4XsyYjdk

Turtle - библиотека в Python, предоставляет простой и интуитивно понятный способ рисования графики и создания простых анимаций с помощью черепашьей графики (turtle graphics). Она включает различные функции для управления черепашкой и рисования различных графических фигур. В библиотеке turtle есть возможность изменять цвет линий и заливки для черепашьего рисунка с помощью методов color() и fillcolor(). Это эффективный и хорошо зарекомендовавший себя способ взаимодействия с учащимися концепций программирования и взаимодействия с программным обеспечением, так как оно обеспечивает мгновенное, Видимая обратная связь. Он также обеспечивает удобный доступ к графическому выводу вообще. Звёздочка на Python Turtle в 10 строк кода - тык Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

Celery - Celery нужна для работы с фоновыми задачами. Она позволяет выстраивать их в очередь и распределять выполнение между разными процессорами и устройствами. Это помогает уменьшить нагрузку на процессор и выполнять трудоемкие задачи без ущерба производительности. Больше всего Celery полезна для разработчиков приложений. Очереди задач используются в качестве механизма для распределения работы между потоками или машины. Celery общается через сообщения, обычно через брокера для посредничества между клиентами и работниками. Чтобы инициировать задачу, клиент ставит message в очереди, затем брокер доставляет сообщение рабочему процессу. Ставится командой ⚙️ pip install celery Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

Scrapy - это быстрый высокоуровневый фреймворк для веб-сканирования и веб-скрейпинга. Сканируйте веб-сайты и извлекайте структурированные данные с их страниц. Его можно использовать для: широкий спектр целей, от интеллектуального анализа данных до мониторинга и автоматизированного тестирования. Основными возможностями Scrapy являются: 🔴 автоматическая обработка запросов и ответов с использованием асинхронности; 🔴 извлечение данных из HTML и XML документов с помощью XPath и CSS-селекторов; 🔴 эффективная обработка веб-форм и управление сессиями; 🔴 расширяемость за счёт огромного количества плагинов, упрощающих разработку и настройку веб-пауков. Ставится командой ⚙️ pip install scrapy Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

Opyrator — инструмент, позволяющий превратить любую вашу Python функцию в полноценный микросервис с веб API, статистикой обращений, графиками и тд. Это позволяет пользователям развертывать сервисы и получать к ним доступ через HTTP API или интерактивный пользовательский интерфейс Ставится командой ⚙️ pip install opyrator Документация и примеры кода здесь. #theory // Just Python

⚡️Дарим сразу три новеньких iPhone 16 за подписку! Для участия в розыгрыше нужно: 1. Быть подписанным на The Экономист, Доллар по тридцать и Чё по трендам? 2. Нажать «Участвую!» под этим постом Бот случайным образом выберет победителей 2 июня в 18:00. Айфоны за свой счёт застрахуем и отправим в любую точку мира. Всем удачи!

NEAT-Python — это библиотека, реализующая NEAT на языке программирования Python. Она обеспечивает легкую и гибкую возможность использования эволюционного подхода NEAT для разнообразных задач, включая классификацию. NEAT также позволяет удобно определять морфологические модели нейронов. Эти модели могут быть смоделированы с помощью интерфейса с симулятором NEURON [Carnevale2004] или могут быть проанализированы двумя классическими методами: ▫️(i) метод разделения переменных [Major1993] для получения ядер импеданса в виде суперпозиция экспоненциальных величин ▫️(ii) метод Коха для вычисления импедансов с линеаризованными ионными каналами аналитически в частотной области [Koch1985]. Кроме того, NEAT реализует фреймворк нейронного дерева оценки [Wybo2019] и связанный с ним симулятор C++ для анализа независимости от субъединиц. Ставится командой pip install neatdend Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

Как работать с наследованием в Python? Наследование — одна из основных концепций объектно-ориентированного программирования, которая позволяет создавать новые классы на основе существующих, переиспользуя их свойства и методы. В Python наследование реализуется довольно просто и интуитивно. В этой статье мы разберем основы наследования в Python на примерах. Основная идея наследования заключается в том, что один класс (потомок) может наследовать атрибуты и методы другого класса (родителя). Это позволяет избежать дублирования кода и упрощает изменения и обновления. Python поддерживает множественное наследование, то есть один класс может наследовать свойства и методы сразу от нескольких классов-родителей. Для этого достаточно указать их имена через запятую в скобках после имени класса-потомка. Важные функции и атрибуты В контексте наследования в Python есть несколько важных функций и атрибутов, которые могут пригодиться: 💖isinstance(obj, class) — проверяет, является ли объект экземпляром указанного класса или его потомка; 💖issubclass(class1, class2) — проверяет, является ли class1 подклассом class2; 💖super() — позволяет вызывать методы родительского класса из класса-потомка. Наследование в Python — мощный инструмент, который позволяет создавать гибкие и масштабируемые программы. #theory // Just Python

PrettyTable – это Python-модуль, который облегчает создание таблиц в коде. На его основе можно легко создавать таблицы из результатов запросов или из любых других данных. Библиотека была разработана Дайвом Льюисом и имеет удобный и понятный синтаксис, который позволяет создавать с помощью пары строк кода красивые таблицы. PrettyTable позволяет форматировать таблицы, выравнивать данные, добавлять заголовки и многое другое. Это делает эту библиотеку полезным инструментом для анализа, презентации и отображения данных на экране. PrettyTable позволяет очень просто и быстро настраивать таблицы в Python. Библиотека отлично подходит для работы с большим объемом данных, которые необходимо представить в удобочитаемом формате. Она позволяет легко форматировать таблицы и менять их визуальное отображение. Вместе с тем PrettyTable предоставляет дополнительные функции, такие как сортировка, фильтрация и настройка цвета, которые сохраняются при переносе данных в другие программы. Ставится командой ⚙️ pip install prettytable Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

🔥 Что такое Django и Flask Django и Flask являются двумя популярными веб-фреймворками на языке программирования Python. Они используются для создания веб-приложений и сайтов различной сложности. Django – это высокоуровневый веб-фреймворк Python, который придерживается принципа «batteries included» (все в комплекте). Это значит, что Django предоставляет множество инструментов и компонентов прямо из коробки, таких как административный интерфейс, систему аутентификации пользователей, поддержку работы с базами данных и многое другое. Flask – это микро-фреймворк для создания веб-приложений на Python. В отличие от Django, Flask является более легковесным и гибким решением, которое предоставляет минимальный набор функциональности из коробки. Расширение функционала возможно с помощью внешних модулей и библиотек. Сравнение Django и Flask 🔸Скорость разработки: Django предоставляет больше готовых решений, что может ускорить процесс разработки, особенно для сложных проектов. Flask же предлагает большую гибкость и контроль над кодом, что может быть важно для создания небольших и средних приложений. 🔸Обучение: Flask имеет более низкий порог вхождения для новичков благодаря своей простоте и минимализму. Django может потребовать больше времени на изучение из-за обилия компонентов и настроек. 🔸Производительность: Flask обычно предпочтителен для проектов с высокими требованиями к производительности из-за своей легковесности. Однако, оба фреймворка могут быть оптимизированы для достижения высокой производительности при правильной настройке. Выбор между Django и Flask во многом зависит от ваших предпочтений, опыта и требований к проекту. Если вам нужен мощный, всеобъемлющий фреймворк с большим количеством готовых решений, то Django может быть вашим выбором. Если же вам важна гибкость, простота и возможность контролировать каждый аспект вашего приложения, то Flask будет лучшим решением. #theory // Just Python