Python RU

1 мощный Совет Python как сделать КОД ЛУЧШЕ 💪 https://youtube.com/shorts/OLG-bXzYk0U?feature=share

Нейросеть от Mozilla СОЗДАТ вам Любой сайт за минуту. https://youtube.com/shorts/UK6PofMD7ic?si=LHc0YUO_9diiZnTW @pro_python_code

🖥 Вышел NumPy 2.0.0. Самые значительные обновления с 2006 года для Python разработчиков Вышла новая версия Python-библиотеки для научных вычислений NumPy 2.0.0, предназначенная для работы с многомерными массивами и матрицами. Она включает обширную коллекцию функций, реализующих различные алгоритмы, связанные с использованием матриц. NumPy считается одной из самых популярных библиотек для научных расчетов. Код библиотеки написан на Python с применением оптимизаций на языке C и распространяется под лицензией BSD. NumPy 2.0.0 является первым значительным обновлением с 2006 года. В новой версии добавлены новые функции и улучшена производительность, а также внесены изменения в ABI, Python API и C-API, нарушающие обратную совместимость. Например, библиотека SciPy, собранная с NumPy 1.x, потребует перекомпиляции для работы с NumPy 2.0. В некоторых случаях для использования NumPy 2.0 в приложениях потребуется внести изменения в код. Одно из наиболее значимых изменений связано с сохранением точности скалярных выражений. Например, выражение “np.float32(3) + 3” теперь вернет значение типа float32, а не float64. В выражениях с несколькими типами для результата будет использоваться тип с наивысшей точностью, например, “np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3)” вернет значение типа float64. Также изменены целочисленные типы по умолчанию на платформе Windows: на 64-разрядных системах теперь используется 64-разрядный целый тип, а на 32-разрядных – 32-разрядный (ранее использовался аналог типа long из C, теперь это эквивалент np.intp). Некоторые определения в C-API были изменены или удалены, например, структура PyArray_Descr. Максимальное число измерений и аргументов, выставляемое через макросы NPY_MAXDIMS и NPY_MAXARGS, увеличено до 64. Все комплексные типы переведены на использование стандартных типов из спецификации C99 (cfloat_t, cdouble_t, clongdouble_t). Добавлен новый C API для создания собственных dtype. Также предложены новые упрощённые функции инициализации PyArray_ImportNumPyAPI и PyUFunc_ImportUFuncAPI. В Python API обеспечено более четкое разделение между публичными и приватными API, представлена новая структура модулей. Около 100 функций, модулей и констант вынесены из основного пространства имен “np”, объявлены устаревшими или удалены. Пространство имен np.lib было очищено. Число объектов в основном пространстве имен сокращено на 10%, а в пространстве имен numpy.lib – на 80%. Пространство имен numpy.core переведено в разряд приватных. Удалены некоторые методы из классов np.ndarray и np.generic. Создано новое пространство имен numpy.stringsf со строковыми операциями. https://uproger.com/vyshel-numpy-2-0-0-samye-znachitelnye-obnovleniya-s-2006-goda-dlya-python-razrabotchikov/ @machinelearning_ru

🖥🖥 Дроиды и питоны: как работать с ADB быстрее и проще У нас вышла новая статья, в которой рассматривается как работать с ADB через python. Если вы — разработчик или тестировщик приложений для Android, просто обычный программист или юзер — то вы попали по адресу. Перед тем как начать, стоит понять, почему именно Python. Python — один из моих любимых языков программирования. Простой и читаемый синтаксис, в последних версиях наблюдается увеличение оптимизации и производительности, а также добавления разных фич — например в Python 3.10 была добавления конструкция match-case. https://habr.com/ru/articles/821781/ @pro_python_code

Трафик в Telegram выходит на новый уровень! Фаудеры крупной игры Fanton запустили рекламную платформу @Adsgram_ai, которая позволяет монетизировать Telegram Mini Apps, а также получать качественный трафик для проектов в Телеграм. Всем владельцев Mini Apps теперь можно подключить свое приложение к рекламной площадке, тем самым получать высокие выплаты за открут рекламы в своем приложении. Например, арбузный кликер заработал 1000 TON за 10 дней рекламы в Adsgram Для рекламодателей — это прекрасная возможность получать качественный таргетированный трафик с учетом интересов пользователей. 📊Также доступна прозрачная аналитика и отслеживание эффективности рекламных кампаний. Для подключения своего приложения к рекламной площадке @Adsgram_ai, или для запроса на трафик с Telegram Mini Apps — пишите напрямую на акк поддержки: @adsgramsupport

⚡️ Taipy | Веб-приложения для ML Отличная альтернатива Streamlit, если вам нужно эффектно визуализировать результаты работы модеелй машинного обучения. В этом руководстве подробно рассматривается, как визуализировать результаты моделей scikit-learn и как связать визуализацию с выбранной моделью. https://taipy.io/blog/build-interactive-data-apps-of-scikit-learn-models-using-taipy @pro_python_code

⚡️ Топовые курсы теперь можно смотреть бесплатно! 😎 IT Syndicate — собрали весь свежак от популярных онлайн школ и выложили у себя на канале. 📁 Полный курс разработки игр на Python [1.03 Гб] 📁 Fullstack-программист за 2 месяца [7.99 Гб] 📁 OSINT и профессиональное использование поисковых систем [2.92 Гб] 📁 И многое другое! 🔥 Заходи прямо сейчас, чтобы не потерять — IT Syndicate!

🔥 ПЕРВАЯ ОТКРЫТАЯ НЕЙРОСЕТЬ Для Генерации Видео. https://www.youtube.com/shorts/AEtu_rJ1WrU Попробовать можно здесь. @pro_python_code

🖥 👣 Вызов функций Go из Python с помощью ctypes У нас вышла новая статья на хабре, в которой поговорим о том, как можно запускать программу, написанную на Go из Python. Зачем? При работе на Python иногда имеет смысл реализовать отдельные функции на статичном, высокопроизводительном языке. Go может стать отличным выбором для этого, потому что он быстрый, простой и кроссплатформенный. Поехали! https://habr.com/ru/articles/821007/ @pro_python_code

🌀 Tornado: веб-фреймворк для асинхронных сетевых операций Tornado — это веб-фреймворк и библиотека Python, предназначенные для обработки сетевых операций в асинхронном режиме. Особенности Tornado: * Неблокирующая обработка ввода/вывода, позволяющая масштабироваться до десятков тысяч активных подключений. * Независимость от стандарта WSGI, что отличает его от большинства веб-фреймворков Python. * Интеграция с модулем asyncio из стандартной библиотеки Python, обеспечивая тот же цикл событий. * Поддержка long polling и веб-сокетов. Ссылка: https://www.tornadoweb.org/en/stable/ @pro_python_code

⚡️ DEVOPS ЛУЧШИЕ Бесплатные КУРСЫ Ресурсы, Книги для обучения 2024! https://www.youtube.com/watch?v=IVk6WYgWwMs @DevOPSitsec

🕷️ scrapegraphai — эта библиотека Python предназначена для парсинга. Она использует языковые модели и логику графов для проектирования конвейеров парсинга веб-страниц и локальных документов (XML, HTML, JSON и т. д.). Просто укажите данные, которые вы хотите извлечь, а библиотека сделает это за вас. pip install scrapegraphai Github

Lambda функции за 40 секунд ! https://youtube.com/shorts/xUnEYd3yfjs?si=fBb79DGKbiQ56MbN

Основы Docker: Ваш Путеводитель по Контейнерам Хотите узнать, как Docker революционизировал разработку и развертывание приложений? Наша статья раскрывает ключевые концепции, преимущества и инструменты Docker, обеспечивая глубокое понимание этой мощной технологии. Подробнее: https://yatindra4.hashnode.dev/docker-basics-an-introductory-guide Docker

Основы Docker: Ваш Путеводитель по Контейнерам Хотите узнать, как Docker революционизировал разработку и развертывание приложений? Наша статья раскрывает ключевые концепции, преимущества и инструменты Docker, обеспечивая глубокое понимание этой мощной технологии. Подробнее: https://yatindra4.hashnode.dev/docker-basics-an-introductory-guide Docker

Хотите попробовать себя в роли аналитика и попрактиковаться на реальных задачах? Приходите на бесплатный курс-симулятор Нетологии и Yandex Cloud «Основы анализа данных в SQL, Python, Power BI, DataLens». В этой профессии много разных направлений — аналитик данных, BI-аналитик, продуктовый аналитик, Data Scientist. Но везде пригодится навык работы с инструментами-помощниками, которые вы и освоите на курсе. Эксперты-практики расскажут, как делать простые отчёты, исследовать данные и строить интерактивные дашборды. А чтобы понять, что анализ данных — это точно ваше, вместе решите практические задачи из реальных кейсов. Воспользуйтесь шансом попробовать новые инструменты и запишитесь на бесплатный курс Нетологии. Регистрация: https://netolo.gy/dbfP Реклама ООО "Нетология" 2VSb5z2JT5S

Yandex DEVent PRO в Питере Это серия офлайн-митапов для опытных бэкендеров от команды Поиска и Рекламных технологий. Здесь можно в закрытом формате познакомиться с лидами из других команд, обменяться опытом и пообщаться. В этот раз митап пройдёт в Санкт-Петербурге 19 июня: будет настоящее раздолье для нетворкинга, а ещё обсуждение горячих и спорных тем по разработке в формате speed dating. Спикеры и доклады: 🟡Константин Гудков, руководитель группы разработки Feature store. Расскажет о процессе создания Feature Store — интерфейса для работы с данными, который используется ML-моделями в Рекламе 🟡Сергей Скворцов, руководитель службы поискового райнтайма. Обсудит, как анализировать производительность нативных программ под Linux под нагрузкой с помощью Perforator 🟡Николай Савушкин, руководитель службы рекомендательных технологий. Расскажет о Real-time processing в рекомендательных системах Яндекса А после докладов вас ждёт афтерпати: кальяны, аэрохоккей и прочие активности! Узнать подробную информацию и зарегистрироваться можно по ссылке. Ждём вас! Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

Лучшие редакторы кода для начинающих программистов! #shots https://youtube.com/shorts/FjLo0ZO7Ps4?si=Idq3p8ud0vM5ture @pro_python_code

🖥 3 КРУТЕЙШИХ PYTHON Особеностей! Ты не знал Об ЭТОМ? #shorts #python #выучитьpython #питон https://www.youtube.com/shorts/wx2q7adoQgw @pro_python_code

⭐️ Сравниваем DBSCAN и OPTICS Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним Поехали! https://habr.com/ru/articles/818889/ @machinelearning_interview