Немного Python

​Learn-python – игровая площадка и одновременно шпаргалка для изучения Python с огромным количеством примеров кода и объяснением Доступны такие возможности как операторы,типы данных,условия,функции, классы,работа с файлами и многое другое ⤷ Ссылка на проект GitHub | #Interesting #Python

👨‍💻 Шпаргалка по Python библиотекам 🌵 Аналитика и анализ данных 🌵 Скрапинг/парсинг 🌵 Визуализация 🌵 Машинное обучение и другие задачи #doc #python

Парсинг JSON в Python с библиотекой ujson Сегодня мы поговорим о библиотеке ujson, которая предоставляет эффективные инструменты для работы с данными в формате JSON в Python. JSON (JavaScript Object Notation) - это популярный формат для обмена данными между приложениями, и ujson позволяет эффективно парсить JSON-данные и создавать JSON-объекты. Что такое ujson? ujson - это модуль Python, который предоставляет более быструю альтернативу стандартному модулю json в стандартной библиотеке Python. Благодаря оптимизациям, ujson может значительно ускорить парсинг и создание JSON-данных. Преимущества ujson перед обычным json: 1. Скорость: ujson известен своей высокой производительностью, что делает его отличным выбором для приложений, где важна скорость обработки JSON-данных. 2. Легкость использования: Интерфейс библиотеки очень похож на стандартный модуль json, поэтому переключение на ujson не требует больших изменений в коде. 3. Совместимость: ujson совместим с большинством современных версий Python. 4. Эффективность: Парсер ujson создан с акцентом на эффективность и оптимизацию, что позволяет экономить ресурсы при обработке JSON-данных. P.S. Автор этого поста вдохновился идеей, предложенной одним из наших подписчиков. Если и у вас есть свои предложения, не стесняйтесь делиться ими в комментариях! #python #ujson #json #библиотеки

⚠️ Дорожная карта Python разработчика #python #cheatsheet

⚡️ Что такое веб-скрапинг и как его использовать в Python Изучите основы веб-скрапинга и примеры его использования в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и Scrapy. Веб-скрапинг — это процесс извлечения данных из веб-страниц путем скачивания и анализа их содержимого. В Python для этого используются различные библиотеки, такие как BeautifulSoup и Scrapy. В этой статье мы рассмотрим основы веб-скрапинга и примеры его использования на языке Python. Зачем нужен веб-скрапинг? Веб-скрапинг может использоваться для различных целей, таких как: 💖сбор данных для анализа (например, статистика посещаемости сайтов) 💖мониторинг цен на товары и услуги 💖создание баз данных контента для исследований 💖автоматизация рутинных задач, связанных с работой в интернете Основные библиотеки для веб-скрапинга в Python 💖BeautifulSoup: удобная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Позволяет извлекать данные из веб-страницы с помощью селекторов, таких как CSS и XPath. 💖Scrapy: мощный фреймворк для веб-скрапинга, который позволяет создавать и настраивать «пауков» (специальные программы для автоматического обхода и скачивания веб-страниц). Веб-скрапинг — это мощный инструмент для работы с данными в интернете. Python предлагает множество библиотек для упрощения этого процесса, таких как BeautifulSoup и Scrapy. Начните с изучения основ и постепенно переходите к более сложным задачам, чтобы стать опытным веб-скрапером. В примере на картинке мы используем requests для скачивания HTML-кода страницы, затем передаем его в BeautifulSoup для парсинга. После этого мы находим все элементы <article> и извлекаем из них текст заголовка (элемент <h2>).

👨‍💻 Полезные библиотеки Python SAHI — библиотека машинного зрения для обнаружения крупномасштабных объектов и сегментации экземпляров. Установка:

$ pip install sahi

On Windows, Shapely needs to be installed via Conda:

$ conda install -c conda-forge shapely

Install your desired version of pytorch and torchvision (cuda 11.3 for detectron2, cuda 11.7 for rest):

$ conda install pytorch=1.10.2 torchvision=0.11.3 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
$ conda install pytorch=1.13.1 torchvision=0.14.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

Install your desired detection framework (yolov5):

$ pip install yolov5==7.0.4

Install your desired detection framework (mmdet):

$ pip install mmcv-full==1.7.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu117/torch1.13.0/index.html
$ pip install mmdet==2.26.0

Install your desired detection framework (detectron2):

$ pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu113/torch1.10/index.html

Install your desired detection framework (huggingface): $ pip install transformers timm ⚙️ GitHub/Инструкция #python #github #soft

Кстати, напоминаю вам про свой репозиторий aicapturebase. Это готовый шаблон для производительного захвата изображения с любого окна (в том числе с игр). С последующей обработкой, инференсом или чем угодно вообще. Причем он покрывает если не все, то как минимум все самые популярные библиотеки для граббинга с экрана в Python. В список входят: — d3dshot — dxcam (в двух режимах) — mss — screengear — win32 А вам в коде достаточно написать from utils.grabbers.<нужный-граббер> import Grabber И дальше работать с универсальным классом Grabber. Все детали работы с либами остаются под капотом. А в файлике main.py уже показан пример как это всё делается.

📌 Что такое асинхронное программирование в Python Асинхронное программирование является подходом в разработке программного обеспечения, который позволяет одновременно выполнять несколько задач без блокирования основного потока выполнения. В Python это достигается с помощью асинхронной библиотеки asyncio и ключевых слов async и await. Преимущества асинхронного программирования Асинхронное программирование позволяет улучшить производительность приложения, особенно при работе с вводом-выводом (I/O), таким как чтение и запись файлов, обращение к базам данных и веб-сервисам. Преимущества асинхронного программирования включают: 💖 Более эффективное использование ресурсов 💖 Улучшенная отзывчивость приложений 💖 Упрощение кода для параллельного выполнения задач Основы асинхронного программирования в Python Для использования асинхронного программирования в Python, необходимо знакомство с ключевыми словами async и await: 💖 async используется для объявления асинхронной функции. Это означает, что функция будет возвращать объект coroutine, который можно выполнить асинхронно. 💖 await используется внутри асинхронной функции для ожидания результата другой асинхронной операции. Это позволяет основному потоку продолжить выполнение других задач, пока ожидается результат.

⚙️ GitHub/Исходный код модуля #python #soft #github