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

Что такое регулярные выражения и как их использовать в Python Регулярные выражения являются мощным инструментом для работы с текстом. Они позволяют искать, заменять и манипулировать строками на основе определенных шаблонов. Некоторые основные символы и конструкции в регулярных выражениях: ▪️. (точка) — соответствует любому одному символу ▪️* (звездочка) — указывает, что предыдущий символ может повторяться 0 или более раз ▪️+ (плюс) — указывает, что предыдущий символ может повторяться 1 или более раз ▪️{n} — указывает, что предыдущий символ должен повториться ровно n раз ▪️[abc] — соответствует любому символу из указанных в квадратных скобках ▪️[^abc] — соответствует любому символу, кроме указанных в квадратных скобках ▪️\d — соответствует любой цифре ▪️\w — соответствует любому буквенно-цифровому символу ▪️\s — соответствует любому пробельному символу Регулярные выражения (или regex) — это последовательность символов, которая определяет шаблон поиска в тексте. Они используются в различных языках программирования, включая Python. В Python для работы с регулярными выражениями используется модуль re. Вот некоторые основные функции этого модуля: ▪️re.search(pattern, string) — ищет в строке первое совпадение с шаблоном и возвращает объект Match или None, если совпадений нет ▪️re.findall(pattern, string) — возвращает список всех непересекающихся совпадений с шаблоном в строке ▪️re.sub(pattern, replacement, string) — заменяет все совпадения с шаблоном в строке на указанную замену #theory // Just Python

⚡️ Айтишник из «VISION» скупил курсы айти школ и выложил гигабайты материалов к себе Каждый найдет что-то по душе: 1202 ГБ — Python 1811 ГБ — Frontend 1100 ГБ — C / C++ / C# 804 ГБ — Java 411 ГБ — SQL & БД 309 ГБ — DevOps 998 ГБ — ИБ & Хакинг 773 ГБ — Kotlin / Swift 189 ГБ — PHP 201 ГБ — GoLang 170 ГБ — Rust 167 ГБ — QA / Тестирование 310 ГБ — 1C + Лицензии 495 ГБ — Машинное обучение 704 ГБ — Аналитика Данных 991 ГБ — Дизайн Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻

Gensim - это библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов на Python. Она широко используется для таких задач, как обобщение текста, кластеризация документов и тематическое моделирование. Gensim обладает широким спектром инструментов для работы с текстовыми данными, включая word2vec и LDA (скрытое распределение Дирихле). Как использовать Gensim для обучения модели word2vec представлено на фото Ставится командой pip install --upgrade gensim Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

Бесплатный мини-курс по Java — начните программировать уже сегодня Java-разработчики востребованы и зарабатывают от 80 000 ₽. Хотите проверить свои силы? На мини-курсе вы создадите три проекта, освоите основы языка и поймете, подходит ли вам этот путь. Без опыта в IT, бесплатно и с поддержкой эксперта. А еще получите доступ к материалам и скидку на обучение. К тому же, каждый, кто посмотрит 1-е занятие, получит доступ к изучению английского языка на платформе Skillbox на год. Количество мест ограничено! Успейте записаться. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

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>). #theory // Just Python

Pandas - это библиотека для обработки и анализа данных на Python. Она широко используется для работы со структурированными данными и отлично подходит для очистки, преобразования и анализа данных. Pandas имеет широкий спектр инструментов для работы с данными, включая объекты dataframe и series, которые похожи на таблицы и столбцы в SQL. Как использовать Pandas для загрузки и изучения набора данных представлены на фотографии Ставится командой ⚙️ pip install cython Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

Keras - это высокоуровневая библиотека нейронных сетей для Python. Она создана поверх TensorFlow и предназначена для того, чтобы максимально упростить построение и обучение нейронных сетей. Keras отлично подходит для построения моделей глубокого обучения и обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей. Как использовать Keras для построения простой нейронной сети представлено на картинке Ставится командой ⚙️ pip install keras-core Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

Май готовит «приятный» сюрприз для каждого. Грядут события, который навсегда сотрут облик страны. Но большинство — снова не будут готовы к такому Сейчас важно держать руку на пульсе и читать тех, кто опирается только на факты. Например, канал Русская экономика. Там смогли предвидеть все «кровавые» события еще до их возникновения Еще в 2020 году там писали о зарождении СВО, а позже во все горло кричал про падение рубля и «сдачу» Сирии с руки Трампа — но тогда все смеялись А сейчас подробно объясняют, почему ключевая ставка под 30% — это еще «копейки», чем обернется перемирие некогда «братских стран» для обычных людей и к чему стоит заранее готовиться в 2025 году Подписывайтесь, пока канал в открытом доступе: @banki_economy

📌 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.

Беспощадный ритейл — здесь мы собрали самых идиотских клиентов с Wildberries и не только. Сохраняй, чтобы кидать друзьям актуальные приколы про работу. А еще на канале рассказывают, как покупателям отдают посылки с крысами, как на работу выходят больные сотрудники и как они из-за штрафов устраивают драки с начальством. Подписывайтесь, чтобы понять, что у вас не такая уж и плохая работа: @b_retail

Scikit-learn - это широко используемая библиотека для машинного обучения на Python. Она построена поверх NumPy и SciPy и предлагает широкий спектр инструментов для создания и оценки моделей машинного обучения. Scikit-learn отлично подходит для построения традиционных моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений и кластеризация k-средних. Как использовать scikit-learn, чтобы построить простую модель линейной регрессии представлено на картинке Ставится командой ⚙️ pip install -U scikit-learn Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

🔺 Как парсить данные из HTML и XML в Python Узнайте, как парсить данные из HTML и XML в Python с помощью популярных библиотек BeautifulSoup и lxml, с примерами кода! Парсинг данных из HTML и XML является распространенной задачей в области Python-разработки. Мы рассмотрим основные инструменты и подходы для решения этой задачи. BeautifulSoup BeautifulSoup — это популярная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет простой и удобный интерфейс для извлечения данных из веб-страниц. Установка Для установки библиотеки BeautifulSoup выполните следующую команду: ⚙️ pip install beautifulsoup4 lxml lxml — это еще одна мощная библиотека для парсинга HTML и XML документов. Она предоставляет быстрый и эффективный парсер, основанный на C-библиотеках libxml2 и libxslt. Установка Для установки библиотеки lxml выполните следующую команду: ⚙️ pip install lxml #theory // Just Python

Изучите азы работы Python, SQL, нейросетей и визуализации данных за 5 дней. Бесплатный мини-курс от Skillbox для любого уровня откроет вам дорогу к направлению Data Science, в котором зарплата только начинающего специалиста составляет 100.000₽+ После мини курса Вы: — Имеете собственное портфолио из 4 работ, которое можно показать работодателю — Находитесь в закрытом экспертном телеграмм сообществе — Получаете бессрочный доступ к видео-платформе — Пообщались со спикером и закрыли все вопросы, возникшие в момент обучения Регистрируйтесь по специальной ссылке и забирайте еще полезные подарки, один из которых: ПЕРСОНАЛЬНАЯ карьерная консультация. На мини-курс осталось 23 места.

TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для создания и развёртывания моделей машинного обучения. Это одна из самых популярных библиотек для искусственного интеллекта и машинного обучения, которая используется такими компаниями, как Airbnb, Intel и Twitter. TensorFlow отлично подходит для построения нейронных сетей и моделей глубокого обучения, а также обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей. Как использовать TensorFlow для построения простой нейронной сети представлено на картинке. Также у нас был часовой урок на ютубе про TensorFlow, — тык. Ставится командой ⚙️ pip install tensorflow Документация и примеры кода здесь #theory // Just Python

rembg - это библиотека для удаления фона у любого изображения. Работает с помощью нейронной сети. И также является консольной утилитой. Открыть изображение можно как массив байтов, либо через PIL. Оба варианта rembg понимает. А для удаления фона достаточно импортировать и вызвать метод remove(input). Ставится командой ⚙️ pip install rembg[gpu,cli] Документация и примеры кода здесь. #theory // Just Python

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 🖥 Базы Данных & SQL — t.me/sql_ready 🤔 Хакинг & ИБ — t.me/hacking_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 👩‍💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready 👩‍💻 Нейросети — t.me/neuro_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Всё IT — t.me/it_ready 📱 GitHub — t.me/github_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 👩‍💻 Backend — t.me/backend_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

Faker — полезная библиотека, которая поможет вам создавать реалистичные тестовые данные. Независимо от того, нужны ли вам данные для тестирования, заполнения базы данных или демонстрации функционала, Faker делает процесс генерации данных простым и эффективным. Faker предоставляет генераторы для различных типов данных, таких как имена, адреса, номера телефонов, электронные почты, даты, текст и многое другое. Это идеальное решение для тех, кто хочет ускорить процесс тестирования. На примере выше мы написали функцию generate_fake_user, которая использует различные методы Faker, чтобы создать случайные данные для имени, электронной почты, номера телефона и адреса. Затем мы выводим полученные данные о пользователе. Ставится командой ⚙️ pip3 install faker Документация и примеры кода здесь :3 #theory // Just Python

Мечтаете о работе из любой точки мира с высокой зарплатой, но боитесь сложностей? Тогда читайте это пост. Мы нашли комфортную в освоении IT-профессию, с адекватным доходом и востребованностью среди работодателей на ближайшие 20 лет. Разработчик на Python — идеальный старт! ✔️ Легче, чем Java — минимум «магии» в коде. ✔️Более востребован, чем JavaScript — 3900+ вакансий прямо сейчас. ✔️Универсальнее, чем Excel — от чат-ботов до нейросетей. Пройдите тест за две минуты, чтобы понять, подходит ли вам профессия → получите доступ мини-курсу → соберите портфолио из сильных проектов. 👉 Сделайте первый шаг к профессии Python-разработчика — пройдите тест и заберите подборку из четырех статей для комфортного старта в подарок. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

art — модуль, который предоставляет возможности для создания ASCII-текста из обычного текста. art позволяет превратить обычные строки в ASCII-арты, что может быть интересным способом оформления текстовых сообщений. В примере выше мы использовали модуль art, чтобы преобразовать текст "xo_py" в ASCII-арт. Функция text2art принимает текстовую строку и возвращает ASCII-арт, который представляет собой стилизованный вариант этого текста в виде символов. Ставится командой ⚙️ pip3 install art Документация и примеры кода здесь :3 #theory // Just Python