Pythoner
Відкрити в Telegram
Полезные материалы по Python, которые будут интересны опытному и начинающему разработчику. Сотрудничество - @flattys Цены - @serpent_media Канал на бирже: https://telega.in/c/pythonercode
Показати більше
Сітка:6 620
Підписники
-324 години
-57 днів
-3030 день
Архів дописів
6 620
➡️Что такое веб-приложение?
Веб-приложение - это программное обеспечение, которое работает в веб-браузере. Основные характеристики веб-приложений включают:
💬Независимость от платформы
💬Работа на любом устройстве, включая мобильные
💬Зависимость от интернет-соединения (как минимум для начальной загрузки)
💬Динамический контент с частыми обновлениями
➡️Технологии, лежащие в основе веб-приложений
Веб-приложения создаются с использованием различных технологий:
💬Фронтенд: HTML, CSS и JavaScript
💬Бэкенд: Node.js, Python (с Django или Flask), Java и другие
💬Базы данных: SQL и NoSQL варианты (например, MongoDB, PostgreSQL)
➡️Примеры веб-приложений
Многие популярные сервисы, которые мы используем ежедневно, являются веб-приложениями:
💬Gmail
💬Google Документы
💬Trello
💬Slack
💬Онлайн-банкинг
➡️Безопасность в веб-приложениях
Веб-приложения имеют преимущество в виде встроенных функций безопасности, таких как HTTPS для шифрования передаваемых данных. Это освобождает разработчиков от необходимости создавать меры безопасности с нуля.
➡️Время загрузки веб-приложений
Типичное время загрузки веб-приложений:
💬Первая загрузка: около 7-8 секунд
💬Последующие загрузки: около 1 секунды (благодаря кэшированию)
➡️Гибридный подход
Многие компании используют гибридный подход:
💬Веб-сайт для презентации и продажи идеи (оптимизирован для SEO)
💬Веб-приложение для основного продукта (оптимизировано для удобства пользователей)
➡️Почему веб-приложения важны?
Веб-приложения имеют ряд преимуществ, которые делают их важными в современном мире:
💬Доступность с любого устройства с браузером
💬Не требуют установки и обновления на устройстве пользователя
💬Легко обновляются и поддерживаются разработчиками
💬Обеспечивают единообразный пользовательский опыт на разных платформах
🐍Pythoner
6 620
Готовы получить уникальные знания, которые не найдёте даже на Stackoverflow?
Приглашаем вас на бесплатную IT-конференцию TerraTech MeetUp 31 октября!
Что вас ждёт:
— Презентации от ведущих специалистов на актуальные темы;
— Последние тренды из мира IT;
— Полезные знакомства;
— Ответы на все интересующие вопросы!
Посетить мероприятие может каждый — от начинающего разработчика до опытного специалиста, и абсолютно бесплатно!
Ждём вас 31 октября 2024 года! Сбор гостей начнется в 19:00 по адресу: Варшавское шоссе, 33с12, Megapolis Hall
Регистрация по ссылке
erid: LjN8JxHyx
6 620
➡️Настройка четверга среды
Шаг 1: Настройка проекта
💬Установите Python с официального сайта
💬Создайте файлы: app.py templates/index.html`
Шаг 2: Установка библиотек
pip install qrcode Flaskimport qrcode
from flask import Flask, request, render_template, send_file
app = Flask(__name__)
@app.route("/", methods=["GET", "POST"])
def generate_qr():
if request.method == "POST":
data = request.form["data"]
qr_img = qrcode.make(data)
qr_path = "static/qr_code.png"
qr_img.save(qr_path)
return send_file(qr_path, mimetype='image/png')
return render_template("index.html")
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)<!DOCTYPE html>
<html lang="ru">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>QR-код генератор</title>
</head>
<body>
<h1>QR-код генератор</h1>
<form method="POST">
<input type="text" name="data" placeholder="Введите текст или URL">
<button type="submit">Сгенерировать QR-код</button>
</form>
{% if qr_code %}
<img src="{{ qr_code }}" alt="QR-код">
{% endif %}
</body>
</html>python app.py6 620
✈️
googlesearch — это простая в использовании библиотека для Python, которая позволяет отправлять запросы в Google и получать ссылки на результаты поиска прямо из вашего кода. Она предоставляет гибкий и мощный интерфейс, который можно настроить для различных задач поиска.
➡️Основной функционал
Основной метод библиотеки — это функция search(), которая возвращает результаты поиска в виде генератора, содержащего объекты SearchResult или URL-ссылки в зависимости от параметров.
Аргументы функции:
💬term — строка с запросом, которую вы хотите найти в Google.
💬num_results — количество результатов, которые нужно вернуть (по умолчанию 10).
💬lang — язык результатов поиска (по умолчанию "en").
💬proxy — возможность использования прокси для запросов (по умолчанию None).
💬advanced — расширенный режим поиска, возвращает объекты с более детализированной информацией, такими как заголовок и описание страницы (по умолчанию False).
💬sleep_interval — время ожидания между запросами в секундах (по умолчанию 0).
💬timeout — максимальное время ожидания ответа от Google (по умолчанию 5 секунд).
💬safe — настройка безопасного поиска: "off" для отключения, "active" для фильтрации контента для взрослых (по умолчанию "active").
💬ssl_verify — возможность включить или отключить проверку SSL-сертификатов (по умолчанию None).
💬region — регион для таргетирования поиска (по умолчанию None).
➡️Примеры использования
💬Простой поиск:
from googlesearch import search
query = "Python best practices"
for result in search(query, num_results=5):
print(result)for result in search("новости технологий", num_results=3, lang='ru', safe='off', region='RU', advanced=True):
print(result.title, result.url)RU. В данном случае возвращаются не только ссылки, но и заголовки страниц.
🔎В общем, googlesearch - это мощный инструмент, который позволяет интегрировать Google-поиск в Python-приложения, делая его отличным для автоматизации и поиска данных.
🐍Pythoner6 620
Погрузитесь в мир Python с нашим бесплатным курсом!
🎓 Включено 45 уроков, 56 упражнений в тренажере и 163 проверочных теста. Узнаете, как создавать программы, работать с условиями и функциями.
Что вы освоите:
— Составление программ из нескольких модулей.
— Анализ ошибок в коде с использованием отладочной печати.
📚 Курс охватывает основы Python: синтаксис, условия, циклы, типы данных и библиотеки. Практика на каждом шаге поможет вам уверенно использовать язык.
Начните свое обучение с бесплатного базового курса Python и вы сможете создавать несложные программы, а так же анализировать ошибки в коде!
6 620
✈️В Python целые числа имеют "бесконечную" точность. Это означает, что вы можете работать с целыми числами любого размера, не беспокоясь о переполнении.
➡️Например, давайте возьмем число 2 и возведем его в степень 1000:
print(2**1000)107150860718626732094842504906000181056140481170553360744375038837035105112493612249319837881569585812759467291755314682518714528569231404359845775746985748039345677748242309854210746050623711418779541821530464749835819412673987675591655439460770629145711964776865421676604298316526243868372056680693766 620
🐍Разбор
С 3.6 версии допускаются разделители в виде _ для повышения читаемости чисел. Функция float ожидает строку и игнорирует _. На более старших версиях будет ошибка
6 620
✈️Typer — это библиотека для создания командных интерфейсов приложений на Python.
Она позволяет легко создавать CLI приложения с поддержкой аргументов, опций, субкоманд и автоматической генерацией help.
➡️Основные возможности Typer:
💬Декоратор @typer.command() для определения команд и подкоманд.
💬Автоматический парсинг аргументов и опций.
💬Валидация и tipped annotations для аргументов и опций.
💬Автоматическая генерация help с описаниями.
💬Встроенная поддержка Click для обратной совместимости.
➡️Пример:
import typer
app = typer.Typer()
@app.command()
def hello(name: str):
# Приветствие пользователя
print(f"Hello {name}")
@app.command()
def goodbye(name: str, formal: bool = False):
# Прощание с пользователем
if formal:
print(f"Goodbye Ms./Mr. {name}. Have a good day.")
else:
print(f"Bye {name}!")
if __name__ == "__main__":
app()6 620
✈️
composio-core - это мощная библиотека для Python, предназначенная для упрощения процесса композиции и декомпозиции сложных объектов. Она предоставляет элегантный и интуитивно понятный API, который позволяет разработчикам легко создавать, модифицировать и анализировать сложные структуры данных.
➡️Установка composio-core
Установить библиотеку composio-core очень просто. Вы можете использовать pip, стандартный менеджер пакетов Python. Вот команда для установки:
pip install composio-corecomposio-core для создания и анализа сложного объекта:
from composio_core import Composer, Analyzer
# Создаем композицию
composer = Composer()
complex_object = composer.create({
"name": "Проект X",
"components": [
{"type": "module", "name": "Auth", "version": "1.2.0"},
{"type": "database", "name": "UserDB", "engine": "PostgreSQL"},
{"type": "service", "name": "EmailNotifier", "protocol": "SMTP"}
]
})
# Анализируем созданный объект
analyzer = Analyzer()
analysis_result = analyzer.analyze(complex_object)
print(analysis_result.summary())
print(f"Количество компонентов: {analysis_result.component_count}")
print(f"Типы компонентов: {', '.join(analysis_result.component_types)}")composio-core.
➡️Преимущества использования composio-core
💬1. Повышение читаемости кода
Благодаря четкой структуре и интуитивно понятному API, код, использующий composio-core, становится более читаемым и понятным. Это особенно важно при работе в команде или при поддержке долгосрочных проектов.
💬2. Ускорение разработки
Библиотека предоставляет множество готовых инструментов для работы со сложными структурами данных, что значительно ускоряет процесс разработки и уменьшает количество потенциальных ошибок.
💬3. Гибкость и расширяемость
Архитектура composio-core позволяет легко расширять функциональность библиотеки с помощью плагинов, что делает ее идеальным выбором для проектов с уникальными требованиями.
➡️Продвинутые возможности
Помимо базовой функциональности, composio-core предлагает ряд продвинутых возможностей:
➡️Асинхронная композиция
import asyncio
from composio_core import AsyncComposer
async def create_complex_object():
composer = AsyncComposer()
object = await composer.create_async({
"name": "Async Project",
"components": [
{"type": "api", "name": "UserAPI", "version": "2.0.0"},
{"type": "queue", "name": "TaskQueue", "technology": "RabbitMQ"}
]
})
return object
complex_object = asyncio.run(create_complex_object())
print(complex_object)composio-core легко интегрируется с популярными Python-фреймворками, такими как Django и Flask. Например, вот как можно использовать библиотеку в Django-проекте:
from django.views import View
from django.http import JsonResponse
from composio_core import Composer
class ProjectView(View):
def post(self, request):
composer = Composer()
project = composer.create(request.POST)
return JsonResponse({"project": project.to_dict()})composio-core представляет собой мощный и гибкий инструмент для работы со сложными структурами данных в Python.
Независимо от того, разрабатываете ли вы веб-приложение, систему анализа данных или инструмент для машинного обучения, composio-core может значительно упростить процесс работы с комплексными объектами и структурами данных.
🐍Pythoner6 620
Программирование — одна из самых перспективных и высокооплачиваемых сфер. Как в нее попасть?
Проще всего стартовать в новой нише — промпт-инжиниринге.
Промпт-инженер внедряет решения на основе ИИ, сокращая расходы и ускоряя процессы. Поэтому им готовы платить от 200 000.
Попробуйте себя в роли промпт-инженера на бесплатном практикуме от Zerocoder.
В прямом эфире вы:
• с нуля соберете AI-ассистента;
• узнаете, какие задачи решает промпт-инженер;
• поймете, как построить карьеру в этой быстрорастущей нише.
Меняйте свое будущее уже сейчас!
Регистрируйтесь на практикум — количество мест ограничено!
6 620
✈️Множество в Python - это неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Представьте себе мешок с разноцветными шариками, где каждый цвет встречается только один раз. Вот это и есть множество!
➡️Создать множество очень просто:
colors = {"red", "blue", "green"}
print(colors) # Вывод: {'blue', 'green', 'red'}fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
fruits.add("orange")
print(fruits) # Вывод: {'apple', 'banana', 'cherry', 'orange'}
fruits.add("apple") # Ничего не изменится
print(fruits) # Вывод: {'apple', 'banana', 'cherry', 'orange'}numbers = {1, 2, 3, 4, 5}
numbers.remove(3)
print(numbers) # Вывод: {1, 2, 4, 5}
numbers.discard(10) # Ничего не произойдет
print(numbers) # Вывод: {1, 2, 4, 5}
numbers.remove(10) # Вызовет ошибку KeyErrorset1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}
set3 = set1.union(set2)
print(set3) # Вывод: {1, 2, 3, 4, 5}pizza_lovers = {"Алиса", "Боб", "Чарли", "Дэвид"}
ice_cream_lovers = {"Боб", "Чарли", "Ева", "Фрэнк"}
pizza_and_ice_cream = pizza_lovers.intersection(ice_cream_lovers)
print(pizza_and_ice_cream) # Вывод: {'Боб', 'Чарли'}set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 8}
diff = set1.difference(set2)
print(diff) # Вывод: {1, 2, 3}group1 = {"пицца", "бургер", "суши"}
group2 = {"суши", "рамен", "пицца"}
unique_preferences = group1.symmetric_difference(group2)
print(unique_preferences) # Вывод: {'бургер', 'рамен'}6 620
🎓 Освойте востребованную IT-профессию со скидками до 40% и начните зарабатывать сразу после обучения!
Открыт набор на онлайн-обучение от ТГУ по самым трендовым IT профессиям 2024 года.
*ТГУ входит в 100 сильнейших вузов мира и Топ-5 России.
Узнайте подробнее про IT-программы и подайте заявку на обучение:
https://tglink.io/41cd4dc7c133?erid=LjN8K7NkD
На выбор есть много разных программ: от 1С-разработчика до оператора беспилотных аппаратов – выбирать только вам.
Преимущества обучение в ТГУ:
🔸 Используем практики преподавания: MIT, Stanford, Carnegie Mellon
🔸 Более 17 000 учеников обучились у нас! 97% нашли работу во время обучения
🔸 Учиба из любого места по 2–3 часа в день в удобное для вас время
🔸 Документ об образовании — подтвердит ваши навыки и компетенции
🔸 Помощь с трудоустройством после обучения
Успейте подать заявку, пока действуют скидки до 40%.
Подписывайтесь на наш телеграм и следите за новостями @tsuproject
6 620
➡️Основные возможности GeoPandas
GeoPandas расширяет функциональность pandas, добавляя поддержку геометрических типов данных. Это позволяет эффективно работать с пространственными данными, выполнять геометрические операции и визуализировать результаты.
➡️Ключевые особенности:
💬Поддержка различных форматов геоданных (Shapefile, GeoJSON и др.)
💬Геометрические операции (пересечение, объединение, буферизация)
💬Пространственные соединения и агрегации
💬Интеграция с matplotlib для визуализации
➡️Простой пример:
import geopandas as gpd
# Чтение геоданных
gdf = gpd.read_file('path/to/your/geodata.shp')
# Базовые операции
print(gdf.head())
print(gdf.crs) # Система координатimport matplotlib.pyplot as plt
gdf.plot()
plt.title('Визуализация геоданных')
plt.show()buffered = gdf.geometry.buffer(1) # Создание буфера в 1 единицуcities = gpd.read_file('cities.shp')
countries = gpd.read_file('countries.shp')
cities_with_countries = gpd.sjoin(cities, countries, how="inner", predicate="within")6 620
Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом
Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡
Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌
Попробовать
#реклама
yandex.ru
О рекламодателе
6 620
✈️Анализ текста с помощью spaCy
➡️Токенизация и лемматизация
SpaCy предоставляет эффективные инструменты для разбиения текста на токены и определения их базовых форм:
import spacy
nlp = spacy.load("ru_core_news_sm")
doc = nlp("Кошки любят спать на мягких подушках.")
for token in doc:
print(f"{token.text} -> {token.lemma_}")for token in doc:
print(f"{token.text} - {token.pos_}")for ent in doc.ents:
print(f"{ent.text} - {ent.label_}")def generate_sentence(subject, verb, object):
doc = nlp(f"{subject} {verb} {object}")
return " ".join([token.text for token in doc])
print(generate_sentence("Программист", "пишет", "код"))def find_similar_word(word, n=3):
token = nlp(word)[0]
similar_words = []
for lex in nlp.vocab:
if lex.has_vector:
if lex.is_lower == token.is_lower and lex.is_alpha:
similarity = token.similarity(lex)
similar_words.append((lex.text, similarity))
return sorted(similar_words, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n]
print(find_similar_word("компьютер"))