Разъяснивший Python

Я не люблю NumPy В статье рассказывают о противоречивой любви к NumPy: мощный инструмент для работы с массивами, который иногда сводит с ума своей непредсказуемостью и странностями Читать... Разъяснивший 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.

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. Разъяснивший Python

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 Разъяснивший 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!

Ускоряем Python в сто раз при помощи менее чем ста строк на Rust Статья описывает проблему с производительностью большой и сложной Python-библиотеки для 3D-обработки и рассказывает, как её удалось ускорить в сто раз при помощи Rust. Автор представляет несколько итераций оптимизации, которые могут помочь в решении подобных проблем с производительностью. Читать... Разъяснивший 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.

Как элегантно объединять словари с приоритетом значений Часто нужно объединить два словаря, где значения из второго имеют приоритет. Это можно сделать просто и читаемо. Итог: Синтаксис {**dict1, **dict2} объединяет словари, давая приоритет второму. Удобен для настройки конфигураций, параметров и всего, что связано с override'ами. Разъяснивший Python

collections — встроенный модуль, который предоставляет удобные и эффективные инструменты для обработки и работы с различными типами данных. collections включает в себя специализированные контейнеры, которые расширяют функциональность встроенных типов данных и позволяют более эффективно решать различные задачи. Недавно мы показывали некоторые классы из модуля collections, однако про сам модуль не рассказали. Подробнее тут Разъяснивший Python

pynacl — библиотека, обеспечивающая простой и безопасный доступ к криптографическим функциям, основанным на библиотеке Networking and Cryptography (NaCl). pynacl предоставляет надежные инструменты для решения задач, связанных с криптографией, такие как шифрование, подпись сообщений, хэширование и генерация случайных чисел. Она обеспечивает высокий уровень безопасности и надежности, что делает ее идеальным выбором для приложений, требующих защиты данных и обеспечения целостности информации. На примере выше у нас есть два скрипта: один для шифрования сообщения, а другой для его расшифровки. Используя pynacl, мы можем безопасно передать зашифрованное сообщение от отправителя к получателю. Разъяснивший Python

Найден годный конспект по LLM на русском языке Авторы реально постарались, потому что раскрыто буквально все, что нужно, чтобы понять принцип работы современных моделей. Что внутри, если кратко: – Необходимая математика: линал и матанализ на пальцах – Все про механизм внимания и трансформеры – Детальное объяснение процесса предобучения – RL – с нуля до обучения ризонинг-моделей типа o3 – И даже полноценный гайд по тому, как самостоятельно зафайнтюнить модель. Все – в иллюстрациях, схемах и интуитивно понятных примерах. Для наглядности прикладываю несколько страниц. Забрать полную pdf-версию абсолютно бесплатно можно здесь

Как замерить время выполнения кода элегантно Иногда нужно узнать, сколько времени занял блок кода — для отладки, оптимизации или просто интереса. Вместо громоздких решений можно использовать контекстный менеджер. Итог: Контекстный менеджер timeit позволяет быстро замерять производительность без лишнего шума. Особенно полезен при профилировании отдельных участков кода. Разъяснивший Python

ffmpeg — это свободное и открытое программное обеспечение, предоставляющее набор инструментов для записи, преобразования и манипулирования аудио и видео файлами. С помощью ffmpeg вы можете выполнять различные операции над аудио и видео файлами, такие как конвертация форматов, изменение разрешения, наложение фильтров, обрезка, склеивание и многое другое. Благодаря своей гибкости и мощности, ffmpeg является популярным выбором для разработчиков, работающих с мультимедиа В примере выше мы используем модуль subprocess для вызова команды ffmpeg из Python. Мы указываем входной файл input.mp4 и желаемый выходной файл output.avi. После этого мы создаем команду ffmpeg и передаем ее в subprocess.call(). Таким образом, при выполнении этого кода ffmpeg сконвертирует входной видеофайл input.mp4 в формат AVI и сохранит его как output.avi. Подробнее тут Разъяснивший Python

🔥Data Science — ваш билет в топ-10% IT по зарплатам. Но как войти без ошибок? Сегодня даже средний бизнес не может обойтись без Data Science — прогнозирование, автоматизация решений, работа с нейросетями. Но чем крупнее компания, тем выше требования... и зарплаты. Skillfactory запускает бесплатный 3-дневный мини-курс, где вы погрузитесь в реальную работу дата-сайентиста. Вот что вас ждёт: ☑️ День 1: Вы сразу пишете код на Python — не теория, а разбор реального датасета. ☑️ День 2: Строите ML-модель для прогнозирования — такую же, как используют в Сбере и Яндекс. ☑️ День 3: Разбираете ваш персональный сценарий в DS: анализ, ML или инженерия? Запускайте курс. 🎁 После мини-курса у вас будет 3 проекта в портфолио, и вы получите в подарок: "Гайд «25 нейросетей для работы» (включая ChatGPT и Midjourney)". А также скидку 45% на полный курс, переходите по ссылке и научитесь ТОП-профессии будущего.

range() — встроенная функция, которая создает последовательность чисел в заданном диапазоне. range() используется для создания последовательности чисел. Она принимает три параметра: начальное значение(по умолчанию 0), конечное значение и шаг(по умолчанию 1). При вызове функции range() она возвращает объект типа range, который можно использовать в циклах или для создания списков. В примере выше мы используем функцию range() для создания последовательности чисел от 1 до 10 с шагом 2. Цикл for проходит по каждому элементу этой последовательности и выводит его значение. Подробнее тут Разъяснивший Python

Как объединять цепочки условий красиво и читаемо Иногда логика с множеством if становится громоздкой. В таких случаях удобно использовать словарь как аналог switch-case. Итог: Словарь заменяет кучу if-elif-else, делает код чище и облегчает добавление новых случаев. Особенно полезно, когда условия связаны с конкретными значениями (например, кодами, командами или ролями). Разъяснивший Python

Создание видео из изображений В этот раз мы сделаем скрипт для создания видео. Он будет объединять набор изображений в видеоролик, добавлять фоновую музыку, а также позволит настроить скорость смены кадров. В результате получится готовое MP4-видео! Ссылка на код Разъяснивший Python

Узнай подходящую тебе карьеру за 5 минут. Онлайн-школа участник проекта "Сколково" создала уникальный инструмент профориентации, который раскроет ваш потенциал. Простой тест с вариантами ответа, менее чем из 20 вопросов. В конечный результат вошли только самые востребованные профессии для 2025 года, большинство специальностей из сферы IT и Дизайна, именно в них на сегодня наибольшие доходы. Переходите по специальной ссылке, получите карьерную консультацию в подарок, и разберите индивидуально ваш комфортный переход в новую профессию. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

dataclasses — это модуль в стандартной библиотеке, предназначенный для упрощения создания классов данных. Он предоставляет декоратор и набор инструментов, которые автоматически генерируют основные методы класса, такие как __init__(), __repr__(), __eq__(), и другие. Это упрощает создание классов, которые служат простым хранилищем данных, без необходимости вручную определять все методы В примере выше мы используем декоратор @dataclass, чтобы автоматически сгенерировать методы класса Point. Мы определяем поля x, y и z, которые представляют координаты точки. После создания экземпляра класса Point с помощью аргументов конструктора, мы можем напрямую выводить информацию о точке, таreprтод __repr__() автоматически сгенерирован. Это делает код более лаконичным и удобным для использования. Подробнее здесь Разъяснивший Python

Как один раз инициализировать ресурс при первом использовании Допустим, у тебя есть тяжёлая операция (например, подключение к БД, загрузка модели и т.д.), которую нужно выполнить только один раз при первом вызове. Для этого идеально подходит functools.lru_cache. Итог: @lru_cache — простой способ ленивой инициализации: функция выполнится один раз, а результат будет использоваться повторно. Идеально для кэширования настроек, соединений и других «разовых» данных. Разъяснивший Python