Machine Learning with Python
Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers. Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machine Learning with Python
Канал Machine Learning with Python (@codeprogrammer) у мовному сегменті Англійська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 68 136 підписників, посідаючи 2 365 місце в категорії Освіта та 4 731 місце у регіоні Індія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 68 136 підписників.
За останніми даними від 31 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 80, а за останні 24 години на 1, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 4.09%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 1.54% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 784 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 052 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 5.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як insidead, learning, degree, evaluation, algorithm.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Learn Machine Learning with hands-on Python tutorials, real-world code examples, and clear explanations for researchers and developers.
Admin: @HusseinSheikho || @Hussein_Sheikho”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 01 вересня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Освіта.
import easyocr
reader = easyocr.Reader(['en', 'ru']) # Choose supported languages
result = reader.readtext('image.png')
### 📌 Ideal For:
✅ Text extraction from photos, scans, and documents
✅ Embedding OCR capabilities in apps (e.g. automated data entry)
🔗 GitHub: https://github.com/JaidedAI/EasyOCR
👉 Follow us for more: @DataScienceN
#Python #OCR #MachineLearning #ComputerVision #EasyOCR✉️ Our Telegram channels: https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk 📱 Our WhatsApp channel: https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A
def clean_html(html_file):
with open(html_file, 'r+', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
# Remove problematic elements
for element in soup(['script', 'iframe', 'object']):
element.decompose()
# Fix image paths
for img in soup.find_all('img'):
if not os.path.isabs(img['src']):
img['src'] = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(html_file), img['src']))
# Write back cleaned HTML
f.seek(0)
f.write(str(soup))
f.truncate()
---
## 🔹 Full Usage Example
if __name__ == "__main__":
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Convert EPUB to PDF')
parser.add_argument('epub_file', help='Input EPUB file path')
parser.add_argument('pdf_file', help='Output PDF file path')
args = parser.parse_args()
success = epub_to_pdf(args.epub_file, args.pdf_file)
if not success:
exit(1)
Run from command line:
python epub_to_pdf.py input.epub output.pdf
---
## 🔹 Troubleshooting Common Issues
| Problem | Solution |
|---------|----------|
| Missing images | Ensure enable-local-file-access is set |
| Broken CSS paths | Use absolute paths in CSS references |
| Encoding issues | Specify UTF-8 in both HTML and pdfkit options |
| Large file sizes | Optimize images before conversion |
| Layout problems | Add CSS media queries for print |
---
## 🔹 Alternative Libraries
If pdfkit doesn't meet your needs:
1. WeasyPrint (pure Python)
pip install weasyprint
2. PyMuPDF (fitz)
pip install pymupdf
3. Calibre's `ebook-convert` CLI
ebook-convert input.epub output.pdf
---
## 🔹 Best Practices
1. Always clean temporary files after conversion
2. Validate input EPUBs before processing
3. Handle metadata (title, author, etc.)
4. Batch process multiple files with threading
5. Log conversion results for debugging
---
### 📚 Final Notes
This solution preserves:
✔️ All images in original quality
✔️ Chapter structure and formatting
✔️ Text encoding and special characters
For production use, consider adding:
- Progress tracking
- Parallel conversion of chapters
- EPUB metadata preservation
- Custom cover page support
#PythonAutomation #EbookTools #PDFConversion 🚀
Try enhancing this script by:
1. Adding a progress bar
2. Preserving table of contents
3. Supporting custom cover pages
4. Creating a GUI versionebooklib - For EPUB parsing
- pdfkit (wrapper for wkhtmltopdf) - For PDF generation
- Pillow - For image handling (optional)
pip install ebooklib pdfkit pillow
Also install system dependencies:
# On Ubuntu/Debian
sudo apt-get install wkhtmltopdf
# On MacOS
brew install wkhtmltopdf
# On Windows (download from wkhtmltopdf.org)
---
## 🔹 Step 1: Extract EPUB Contents
First, we'll unpack the EPUB file to access its HTML and images.
from ebooklib import epub
from bs4 import BeautifulSoup
import os
def extract_epub(epub_path, output_dir):
book = epub.read_epub(epub_path)
# Create output directory
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
# Extract all items (chapters, images, styles)
for item in book.get_items():
if item.get_type() == epub.ITEM_IMAGE:
# Save images
with open(os.path.join(output_dir, item.get_name()), 'wb') as f:
f.write(item.get_content())
elif item.get_type() == epub.ITEM_DOCUMENT:
# Save HTML chapters
with open(os.path.join(output_dir, item.get_name()), 'wb') as f:
f.write(item.get_content())
return [item.get_name() for item in book.get_items() if item.get_type() == epub.ITEM_DOCUMENT]
---
## 🔹 Step 2: Convert HTML to PDF
Now we'll convert the extracted HTML files to PDF while preserving images.
import pdfkit
from PIL import Image # For image validation (optional)
def html_to_pdf(html_files, output_pdf, base_dir):
options = {
'encoding': "UTF-8",
'quiet': '',
'enable-local-file-access': '', # Critical for local images
'no-outline': None,
'margin-top': '15mm',
'margin-right': '15mm',
'margin-bottom': '15mm',
'margin-left': '15mm',
}
# Validate images (optional)
for html_file in html_files:
soup = BeautifulSoup(open(os.path.join(base_dir, html_file)), 'html.parser')
for img in soup.find_all('img'):
img_path = os.path.join(base_dir, img['src'])
try:
Image.open(img_path) # Validate image
except Exception as e:
print(f"Image error in {html_file}: {e}")
img.decompose() # Remove broken images
# Convert to PDF
pdfkit.from_file(
[os.path.join(base_dir, f) for f in html_files],
output_pdf,
options=options
)
---
## 🔹 Step 3: Complete Conversion Function
Combine everything into a single workflow.
def epub_to_pdf(epub_path, output_pdf, temp_dir="temp_epub"):
try:
print(f"Converting {epub_path} to PDF...")
# Step 1: Extract EPUB
print("Extracting EPUB contents...")
html_files = extract_epub(epub_path, temp_dir)
# Step 2: Convert to PDF
print("Generating PDF...")
html_to_pdf(html_files, output_pdf, temp_dir)
print(f"Success! PDF saved to {output_pdf}")
return True
except Exception as e:
print(f"Conversion failed: {str(e)}")
return False
finally:
# Clean up temporary files
if os.path.exists(temp_dir):
import shutil
shutil.rmtree(temp_dir)
---
## 🔹 Advanced Options
### 1. Custom Styling
Add CSS to improve PDF appearance:
def html_to_pdf(html_files, output_pdf, base_dir):
options = {
# ... previous options ...
'user-style-sheet': 'styles.css', # Custom CSS
}
# Create CSS file if needed
css = """
body { font-family: "Times New Roman", serif; font-size: 12pt; }
img { max-width: 100%; height: auto; }
"""
with open(os.path.join(base_dir, 'styles.css'), 'w') as f:
f.write(css)
pdfkit.from_file(/* ... */)