Pythoner

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка для вас и 3-х ваших близких 30 дней бесплатно. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте сейчас❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

✈️Когда мы говорим о космических технологиях, первое, что приходит на ум — это сложные системы управления и анализа данных. Однако не многие знают, что Python, один из самых популярных языков программирования, играет ключевую роль в современных космических миссиях. Давайте разберёмся, где и как этот язык применяется в NASA, SpaceX и других проектах. ➡️1. NASA и Python: анализ данных и моделирование NASA активно использует Python для обработки данных с различных спутников и зондов. Одним из примеров является проект PDS (Planetary Data System) , который хранит и предоставляет доступ к данным, собранным во время миссий по исследованию планет Солнечной системы. Платформа PDS написана на Python и позволяет учёным легко анализировать данные, полученные от аппаратов, таких как марсоходы Curiosity и Perseverance. Также Python используется в системе управления полётами и моделирования траекторий космических аппаратов. Например, библиотека SPICE (Spacecraft Planet Instrument C-matrix Events) широко применяется для расчёта траекторий и ориентации спутников. 💡В сочетании с Python она позволяет быстро и эффективно создавать модели движения космических объектов. ➡️2. SpaceX и автоматизация процессов SpaceX, известная своими инновационными подходами к космическим исследованиям, также использует Python для автоматизации различных процессов. Например, управление тестированием ракет и их компонентов часто осуществляется с помощью скриптов на Python. Это позволяет командам быстрее и точнее выполнять тестирование, а также анализировать огромные объёмы данных, которые генерируются в ходе испытаний. Важным аспектом использования Python в SpaceX является его применение в системах управления полётами. Хотя основные системы управления ракетами написаны на более низкоуровневых языках, таких как C++, Python используется для создания вспомогательных систем, которые помогают координировать работу основных систем и предоставлять информацию операторам в режиме реального времени. ➡️3. Моделирование и управление спутниками Python активно используется в проектах, связанных с управлением спутниками и другими космическими аппаратами. Например, платформа SatPy позволяет обрабатывать данные со спутников дистанционного зондирования Земли. Она предоставляет мощные инструменты для анализа изображений и данных, что делает её незаменимой для метеорологических и научных миссий. Также Python используется в системах управления спутниками, таких как Kubos , которая предлагает набор инструментов для разработки и управления малыми спутниками. Kubos позволяет разработчикам быстро создавать и протестировать программное обеспечение для спутников, используя Python как основной язык программирования. ➡️4. Открытые проекты и сообщество Одним из главных преимуществ Python является его открытость и наличие большого количества библиотек и инструментов, которые могут быть использованы в космической индустрии. Например, проект Astropy предоставляет множество инструментов для работы с астрономическими данными, а библиотека SciPy используется для научных вычислений и анализа данных. Эти проекты поддерживаются сообществом разработчиков, что делает Python ещё более привлекательным для использования в космических миссиях. Благодаря этому, даже небольшие компании и университетские лаборатории могут использовать Python для проведения своих исследований и разработок. 🐍 Pythoner

Крупнейший университет искусственного интеллекта Учим использовать ChatGPT в профессиональных целях, создавать нейро-сотрудников и зарабатывать на искусственном интеллекте. ✨ 8 000+ студентов со всего мира ✨ 600+ AI-проектов, созданных студентами ✨ Сборная Университета — победители крупнейших AI-хакатонов России ✨ Стажировки в крупнейших компаниях России (РЖД, Ростелеком, РУДН, Совкомбанк, Самолет и другие) ✨ Трудоустраиваем выпускников в крупнейшие компании (Яндекс, ВТБ, Сбербанк, Роскосмос и другие) Будем рады видеть тебя в наших рядах! Узнать больше #реклама 16+ neural-university.ru О рекламодателе

✈️Сегодня поговорим о том, как CRM (Customer Relationship Management) системы могут сделать вашу жизнь проще и эффективнее, особенно если вы работаете с Python. ➡️Что такое CRM? CRM — это система для управления взаимоотношениями с клиентами. Она помогает компаниям улучшить взаимодействие с клиентами, автоматизировать процессы продаж и маркетинга, а также анализировать данные для принятия более обоснованных решений. ➡️Для чего нужны CRM системы? 1. Автоматизация процессов: CRM берет на себя рутинные задачи, такие как отправка электронных писем, напоминания о встречах и отслеживание статусов сделок. 2. Управление контактами: Все данные о клиентах хранятся в одном месте, что упрощает доступ к информации и её обновление. 3. Анализ данных: С помощью CRM можно легко собирать и анализировать данные о клиентах, что помогает принимать стратегические решения. 4. Совместная работа: Команды могут совместно работать над проектами, делиться информацией и отслеживать прогресс. ➡️Какие CRM отлично взаимодействуют с Python? 1. Salesforce - Salesforce предлагает мощный API, который позволяет интегрироваться с Python через REST или SOAP. - Благодаря библиотекам, таким как simple-salesforce, разработчики могут легко взаимодействовать с системой. 2. HubSpot - HubSpot предоставляет удобный API для работы с данными клиентов, сделками и контактами. - Используйте библиотеку hubspot-api-client для Python, чтобы интегрировать HubSpot в свои приложения. 3. Zoho CRM - Zoho CRM поддерживает интеграцию через REST API, что делает его отличным выбором для Python-разработчиков. - Библиотека zcrmsdk поможет вам быстро начать работу с Zoho CRM. 4. Pipedrive - Pipedrive предлагает простой и понятный API, который можно использовать для автоматизации процессов продаж. - Используйте библиотеку pipedrive-python-lib для упрощенной интеграции. ⚡️Пример интеграции с Python Давайте рассмотрим пример простого запроса к API Salesforce:

from simple_salesforce import Salesforce

# Авторизация
sf = Salesforce(username='your_username', password='your_password', security_token='your_token')

# Получение данных
accounts = sf.query("SELECT Name, Industry FROM Account")
print(accounts)

⬆️Этот код позволяет получить список аккаунтов из Salesforce и вывести их на экран. Просто и эффективно! 🔥Заключение CRM системы — это мощный инструмент для улучшения бизнес-процессов, и их интеграция с Python открывает новые горизонты для автоматизации и анализа данных. Независимо от того, используете ли вы Salesforce, HubSpot, Zoho или Pipedrive, Python поможет вам создать эффективные и гибкие решения. 🐍 Pythoner

Ну не умею я красиво одеваться! Давай научу стильно одеваться, выбирай свой возраст: Мне 18-25 лет - t.me/+jVxNL8DmXWFlZDE6 Мне 26-35 лет - t.me/+ROzrU94Ejnk2ODdi Мне 36-45 лет - t.me/+bXkTG-pz6Eo2Zjk6 Мне 46-55 лет - t.me/+zw5GucY-1J9mZmYy Мне 56-65 лет - t.me/+09swsvijeqBlYWEy Мне 70+ лет - t.me/+h8SET4pYzPJlMWIy Тут нет моего возраста - t.me/+IrzSnvKpkPNiNTBi Узнать больше #реклама О рекламодателе

🤔Разбор '2' + '2' —> '22' текстовый формат. При умножении текста на число, текст дублируется столько раз, чему равно число. В нашем случае '22' * 3 —> '222222' Если было бы, например 'hello' * 3 —> 'hellohellohello' 🐍 Pythoner

✈️Argcomplete — это библиотека для автодополнения аргументов командной строки. Она позволяет легко добавить автодополнение для argparse в интерактивных оболочках (например, bash, zsh). 💡Библиотека работает в разных оболочках (bash, zsh и др.) без изменения кода и обладает простой интеграцией — достаточно декорировать функцию argparse декоратором @argcomplete.register. ➡️Основные возможности argcomplete: — Автоматическое дополнение имен файлов и каталогов при вводе путей. — Предложение вариантов для аргументов на основе возможных значений, описанных через argparse. — Дополнение для подкоманд в приложениях с вложенной структурой команд. 🐍 Pythoner

Сложные темы — простым языком 😎 Каналы, которые научат программировать без зубрежки и воды. Бери и внедряй 🚀 🖥 Indigo Python - улучши навыки кодинга на python 😬 Indigo Hack - погрузись в мир информационной безопасности 🤓 Indigo Web - самый имбовый контент по веб-разработке 🖥 Indigo Архив - платные бесплатные ресурсы по всем направлениям Не упусти шанс стать частью нашего сообщества!

✈️Встроенные функции all() и any(), которые применяются к последовательностям (спискам, кортежам и т. д.) и возвращают bool значение. 💬 all(iterable) — возвращает True, если все элементы iterable истинны (или iterable пуст). 💬 any(iterable) — возвращает True, если хотя бы один элемент iterable истинен. ⬆️Эти функции могут использоваться для проверки каких-либо условий на всём наборе данных. Например, проверить, что все числа больше нуля, или что хотя бы одно число больше 10. ➡️Важные моменты: — Для пустых iterable all() вернёт True, а any() — False. — Элемент считается ложным, если его bool() равен False. — Функции останавливаются при первом ложном (для all) или истинном (для any) элементе. 🐍 Pythoner

Кто-то должен выявить все эти баги... Это сообщество тестировщиков, мы тут чтобы обмениваться опытом, шутками и лайфхаками. Так что если вы хотите узнать, как протестировать свою жизнь на наличие ошибок или просто посмеяться над очередным фейлом в коде — присоединяйтесь к нам!

Помните: тестировщики — это не просто профессия, это стиль жизни.

P.S. И да, если кто-то найдет баг в этом посте — мы с удовольствием его обсудим!

😈 IT memer

Большая кладовая онлайн-курсов Stepik – незаменимый спутник для тех, кто работает удаленно и любит путешествовать, так как помогает учиться в любой точке мира. Это отличная альтернатива чтению книги и просмотру фильма: позволит вам скоротать время в дороге, осваивая полезный навык или подтягивая иностранный язык, особенно удобно это делать в мобильном приложении. У Stepik есть свой телеграм-канал, в котором они рассказывают об авторских курсах (как платных, так и бесплатных), а также публикует полезные статьи и ссылки. У них есть такие подборки курсов: - Разработка на Python - Дизайн и графика - Тестирование ПО - Работа с данными Подпишитесь на stepik_courses и найдите интересующий курс для себя! Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

✈️Streamlit – инструмент, который заставил многих воскликнуть "Вау!" прямо посреди рабочего дня. ➡️Представьте: вы написали крутую модель машинного обучения для определения пород собак. Раньше вам бы пришлось неделями возиться с Flask, HTML-шаблонами и CSS. А со Streamlit? Смотрите, как это делается:

import streamlit as st
from PIL import Image
import model  # ваша ML модель

st.title("🐕 Определитель пород собак")
uploaded_file = st.file_uploader("Загрузите фото собаки")

if uploaded_file:
    image = Image.open(uploaded_file)
    st.image(image, caption="Загруженное фото")
    prediction = model.predict(image)
    st.success(f"Это {prediction} с вероятностью 95%!")

⬆️Буквально 10 строк кода – и у вас готово полноценное веб-приложение с загрузкой файлов и красивым интерфейсом. ➡️Вот ещё один пример:

import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px

st.title("📊 Анализ продаж")
data = pd.read_csv("sales.csv")

# Интерактивный фильтр по датам
date_range = st.date_input("Выберите период")

# Динамический график
fig = px.line(data, x="date", y="sales")
st.plotly_chart(fig)

➡️Что особенно крутого в Streamlit: — Интерактивность из коробки! Добавьте st.slider() – и у вас уже есть полноценный интерактивный элемент управления — Адаптивный дизайн без единой строчки CSS. Приложение одинаково круто выглядит и на десктопе, и на мобильном — Live-reload, который реально работает. Сохранили файл – изменения тут же видны в браузере — Встроенная поддержка всех популярных библиотек визуализации: matplotlib, plotly, altair. Просто передаёте график в st.plotly_chart() – и готово! ➡️Конечно, есть и подводные камни: — На больших датасетах может подтормаживать – всё-таки это не продакшн-решение для миллионов пользователей — Если нужен сильно кастомный дизайн – придётся повозиться — Каждое действие пользователя перезагружает приложение – это может раздражать в сложных интерфейсах ➡️Но для чего Streamlit просто идеален: — Data Science прототипы и MVP – показать заказчику результаты анализа? Легко! — Демо ML-моделей – загрузил файл, получил предсказание, красота! — Внутренние инструменты для команды – мониторинг, анализ данных, всё что угодно ➡️А теперь самое вкусное – установка занимает 30 секунд:

pip install streamlit
streamlit hello  # запустит демо-приложение

🐍 Pythoner

Кибербезопасность в России в 2025 году. Вебинар 06.02.25 Российский кибербез стремительно меняется. Как именно — разберем на ежегодном вебинаре «Солара», опираясь на аналитику от Центра противодействия кибератакам Solar JSOC. Обсудим ключевые вызовы 2025 года, рассмотрим практические кейсы, в том числе внутренний пентест Solar JSOС, и поделимся ценными советами по защите от киберугроз. Не пропустите. Зарегистрироваться #реклама 16+ rt-solar.ru О рекламодателе

✈️PyStan — это интерфейс для работы с популярной библиотекой Stan, для статистического моделирования и программирования. С помощью PyStan можно легко строить и оценивать сложные статистические модели с использованием методов. ➡️Основные возможности Pystan: — Простой интерфейс для задания байесовских моделей на языке Stan. — Автоматическая компиляция моделей в высокооптимизированный код на C++. — Выполнение статистического вывода с использованием методов Монте-Карло (MCMC). — Возможность задавать сложные иерархические модели. — Удобные инструменты для анализа результатов моделирования. — Интеграция со многими библиотеками данных и визуализации в Python. 💡Pystan используется везде, где нужно решать задачи статистического моделирования и анализа данных с помощью байесовских методов. Так как PyStan позволяет удобно и эффективно работать с байесовскими моделями в Python. 🐍 Pythoner

⚡️ Море IT-информации, а полезное найти все сложнее? Мы собрали лучшие Telegram-ресурсы, которые помогут тебе развиваться: 📱 Python — от фишек языка и уроков, до практических примеров и готовых скриптов. 👩‍💻 Linux\DevOps — всё для админов и разработчиков, которые хотят совмещать Linux и программирование. 📱 GitHub — лучшие находки с гитхаба и просторов open-source. 📱 IT Курсы — более 2ТБ проверенных курсов по Python, Devops, Backend, Frontend и др... 🗂 CodeVault — книги, скрипты, гайды и шпаргалки для разработки. 🔥 Не стоит ждать, заходи прямо сейчас, чтобы не упустить!

Новые бесплатные курсы в канале Selectel Newsfeed. Подойдут всем: от новичков до продвинутых айтишников. Вас ждут обзоры, инструкции и статьи, которые помогут разобраться в темах структурно и последовательно. Вступайте в сообщество IT-специалистов в Telegram от Selectel. Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

✈️PyBrain — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий набор алгоритмов и инструментов для обучения нейросетей и других задач машинного обучения. ➡️PyBrain имеет ряд преимуществ, которые делают его привлекательным для разработчиков машинного обучения: — Простота использования: PyBrain имеет простой и понятный синтаксис, который делает его удобным для изучения. — Модульность: PyBrain является модульной библиотекой, что позволяет разработчикам создавать собственные алгоритмы и инструменты. — Производительность: PyBrain написан на Python, который является высокопроизводительным языком. ➡️PyBrain может использоваться для решения широкого спектра задач машинного обучения, включая: — Классификация: обучение нейронной сети для классификации входных данных в один из нескольких классов. — Регрессия: обучение нейронной сети для прогнозирования непрерывных значений. — Обнаружение аномалий: обучение нейронной сети для обнаружения аномальных входных данных. ➡️Простой пример создания и обучения нейронной сети с использованием PyBrain:

from pybrain.datasets import ClassificationDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybrain.tools.shortcuts import BuildNetwork

# Создание выборки данных
data = ClassificationDataSet(2, 1)

# Добавление данных (x1, x2, label)
data.addSample((0, 0), (0,))
data.addSample((0, 1), (1,))
data.addSample((1, 0), (1,))
data.addSample((1, 1), (0,))

# Создание нейронной сети
network = BuildNetwork(2, 3, 1)

# Обучение нейронной сети
trainer = BackpropTrainer(network, data)
for _ in range(1000):
    trainer.train()

# Проверка результатов
for sample in [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]:
    output = network.activate(sample)
    print(f'Input: {sample}, Output: {output}')

⬆️В этом примере создается простая нейронная сеть для решения задачи логического И-Иксор (XOR). Данные добавляются в выборку, затем сеть обучается, и, наконец, результаты выводятся для разных входных значений. 🐍 Pythoner