PythonCamp
Открыть в Telegram
Лагерь Python-программистов! Обратная связь: @earlsky Copyright: @camprobot Perfluence
Больше9 074
Подписчики
Нет данных24 часа
-267 дней
-11330 день
Архив постов
9 074
Excel с Python и R: раскройте потенциал расширенной обработки и визуализации данных
Сандерсон Стивен
2025
Интеграция Python и R с Excel изменит ваш подход к анализу данных с использованием электронных таблиц. Вы сможете автоматизировать задачи статистического анализа и создавать мощные визуализации, научитесь выполнять разведочный анализ данных и анализ временных рядов и даже интегрировать различные API для максимальной эффективности. И новички, и эксперты найдут в этой книге все необходимое, чтобы раскрыть весь потенциал Excel и поднять навыки анализа данных на новый уровень.
#python #rus
9 074
Строка прогресса
При длительной обработке, пользователю важно знать, сколько ещё осталось ждать. Визуально показать результат работы можно с помощью progressbar2.
Установка:
pip install progressbar2
Он легко встраивается практически во все системы, ведь он может быть итератором, частью контекстного менеджера или обычным объектом.
Настройка идёт за счёт виджетов, которые описаны тут. Также поддерживаются анимации и множество других фич.
📌 Документация
#lesson9 074
Security Automation with Python: Practical Python solutions for automating and scaling security operations
Corey Charles
2025
Автор рассказывает, как автоматизировать задачи информационной безопасности с помощью Python, решая главную проблему безопасности — масштабируемость. Он делится своим опытом в управлении уязвимостями и объясняет, как автоматизация может упростить работу команд и повысить общий уровень защиты организации.
Книга выделяется практическим подходом: вместо сухой теориисразу применяйте Python для реальных задач. Автор показывает, как автоматизировать сканирование уязвимостей, управление брандмауэрами, реагирование на инциденты, используя библиотеки вроде Paramiko, Requests и PyAutoGUI.
#python #eng
9 074
Зачем нужна
__name__?
Эта переменная встречается во многих скриптах и, иногда, в модулях. Но зачем она нужна, если и без неё всё работает?
Расскажу на примере. Вот я написал условный код, который выводит hello world. Какому-то человеку понравился мой API и он захотел импортировать некоторые функции, но вместо этого получил вывод hello world.
Избежать этого помогает переменная __name__, которая меняет своё название, зависимо от способа запуска файла.
Во время импорта её значение будет равно названию модуля, а при прямом запуске (python3 file.py или python3 -m module) — "__main__".
📌 Документация
#theory9 074
Modern Statistics: Intuition, Math, Python, R
Mike Cohen
2023
«Современная статистика: интуиция, математика, Python, R» — авторитетный и всеобъемлющий учебник, призванный помочь студентам и профессионалам в сложном мире статистики, науки о данных и машинного обучения. Этот обширный том на 700 страниц с впечатляющим набором из 390 рисунков и более 35 000 строк кода (весь код и пример главы находятся в свободном доступе на github) предлагает уникальное сочетание теоретических и практических знаний, что делает его незаменимым ресурсом для тех, кто стремится углубить свое понимание статистических методологий и их приложений в современную цифровую эпоху.
#python #eng
9 074
__str__ vs __repr__
Оба метода переводят класс в строку, но у них есть небольшая разница.
__str__ — используется для красивого вывода информации об объекте. Вызывается, например, функциями print() и format().
__repr__ — выводит подробную об информацию об объекте, очень полезно при отладке. Бывает, можно получить такой же объект, если запихнуть результат в eval(str).
Если метод __str__ не определён, то используется __repr__ и наоборот.
#lesson9 074
Writing Secure and Maintainable Python Code
Larry Jones
2025
Раскройте секреты программирования на Python экспертного уровня с помощью книги “Написание безопасного и поддерживаемого кода на Python: раскройте секреты навыков экспертного уровня”. Это всеобъемлющее руководство знакомит опытных разработчиков с передовыми методами, необходимыми для повышения безопасности и удобства обслуживания их приложений на Python. От внедрения передовых протоколов безопасности до освоения надежных структур кода с проверенными шаблонами проектирования - в этом тексте вы найдете множество советов, которые помогут вам усовершенствовать свои методы программирования.
#python #eng
9 074
Почему менять списки во время итерации — плохая идея
С помощью итератора мы можем пройтись по элементам списка, так давайте напишем свой итератор и посмотрим, что там происходит внутри.
Как мы видим, после удаления все элементы сместились влево. На второй позиции будет тройка, а не двойка, как все ожидали.
Удаляем тройку, цикл завершается и мы получаем
[2, 4].
#lesson9 074
Python Machine Learning
Oliver Soranson
2020
Вы новичок в невероятном языке программирования Python? Вы ищете практическое введение для начинающих в мир машинного обучения, искусственного интеллекта и создания собственных нейронных сетей? Тогда самое время попробовать эту книгу!
#python #eng
9 074
Mastering Metaprogramming in Python
Larry Jones
2024
Повысьте свой уровень владения программированием с помощью книги “Осваиваем метапрограммирование на Python: раскройте секреты навыков экспертного уровня”. Это подробное руководство раскрывает сложный мир метапрограммирования, область, где код выходит за традиционные рамки и становится динамичным и осознанным. Предназначенная для опытных программистов и инженеров-программистов, эта книга предлагает обширное исследование возможностей метапрограммирования Python, предоставляя вам знания и навыки, необходимые для использования всего потенциала этой передовой парадигмы программирования.
#python #eng
9 074
Извлекаем данные из файла
Для получения данных из XML и HTML файлов нам нужен парсер, одним из которых является BeautifulSoup.
Установка:
pip install beautifulsoup4
Вернее, это интерфейс для работы с другими парсерами, такими как html5lib, lxml, html.parser, xml. Но он в разы упрощает разработку, чем напрямую с самим парсерами.
📌 Документация
#lesson9 074
Python - это просто. Пошаговое руководство по программированию и анализу дaнныx
Нисчал Н.
2023
Рассмотрены основы синтаксиса языка Python на примере дистрибутива Anaconda. Показаны приложения IPython, Spyder IDE, Jupyter Notebook. Описан синтаксис переменных, функций, циклов. Подробно изучаются структуры данных в Python: строки, списки, кортежи, множества и словари. Объясняется понятие классов и их применение в объектно-ориентированном программировании. Описаны возможности библиотеки обработки изображений Pillow, библиотеки Tkinter для создания приложений с графическим интерфейсом. Отдельный раздел посвящен обработке ошибок и исключений в программах. Рассматриваются библиотеки NumPy и Pandas, приводятся практические примеры их использования для анализа и обработки данных. Описана библиотека Matplotlib и ее возможности в сфере визуализации данных.
#python #rus
9 074
Получаем данные прямо из буфера обмена
В этом нам поможет модуль pyperclip. Он упростит работу с буфером обмена и позволит не думать о кроссплатформенности.
📌 Установка:
pip install pyperclip
Вот его основные возможности:
paste() — берёт текст из буфера обмена. На unix-подобных системах, в терминале, при выделении текста он копируется в другой буфер, так что для получение таких данных добавьте primary=True.
copy(text: str) — принимает строку и сохраняет её в буфер.
#lesson9 074
Geocomputation with Python
Michael Dorman
2025
Книга учит импортировать, обрабатывать, исследовать, преобразовывать, вычислять и экспортировать пространственные векторные и растровые наборы данных с помощью Python, самого распространенного языка для Data Science и многих других областей. Прочитав книгу и выполнив воспроизводимые фрагменты кода, вы станете опытным пользователем ключевых пакетов экосистемы, включая shapely, geopandas и rasterio. Книга также демонстрирует, как использовать десятки дополнительных пакетов для решения широкого круга задач, от создания интерактивных карт до моделирования рельефа. Geocomputation with Python обеспечивает прочную основу для более продвинутых тем, включая пространственную статистику, машинное обучение с использованием пространственных данных и анализ пространственных сетей, а также дает возможность войти в активное и поддерживающее сообщество разработчиков географических инструментов на Python и за его пределами.
#python #eng
