Python Turbo. Уютное сообщество Python разработчиков.

QaLib - канал для скачивания книг по тестированию с самой удобной навигацией и поиском нужной книги. Наш упор - это нахождение книг на русском языке. В чем преимущества нашего канала: 1. Все книги поделены на русские и английские по языку издания ru en 2. Удобная навигация по технологиям и фреймворкам pentest python junit и т.д 3. Книги можно скачать в pdf и epub. 4. В шапке канала удобнейшая навигация по книгам. Подписывайтесь и качайте: @libqa

@pythonknigiru - канал для скачивания книг по Python на русском языке

Polars - библиотека для обработки данных на Python, особенно быстрая, так как полностью написана на Rust 🦀 (для её использования не нужно знать Rust). Polars конечно же имеет открытый исходный код на Github 👾 и была специально разработана для эффективной работы с большими базами данных . В некоторых случаях Polars может быть даже быстрее Pandas 🐼, особенно при работе с большими объемами данных или выполнении операций, которые лучше распараллелить. Ставится командой ⚙️ pip install polars 📄 Документация и примеры кода здесь

Docker простыми словами - канал шпаргалка для тех, кто использует Docker в работе программиста, тестировщика или на любой другой позиции. Первый канал по Docker. Поискав в телеграме каналы по docker и не найдя ничего, я решил обьединить контент в одном месте. По содержанию в канале: - вопросы с собеседований - команды докера - книги - тесты для проверки ваших знаний - обучающие видео - чат для обсуждения Подписывайтесь, комментируйте и предлагайте свой контент в нашем новом сообществе: @justdocker

☄️ TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для создания и развёртывания моделей машинного обучения. Это одна из самых популярных библиотек для искусственного интеллекта и машинного обучения, которая используется такими компаниями, как Airbnb, Intel и Twitter. TensorFlow отлично подходит для построения нейронных сетей и моделей глубокого обучения, а также обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей. Как использовать TensorFlow для построения простой нейронной сети представлено на картинке. 🖤 Также у нас был часовой урок на ютубе про TensorFlow, — тык. Ставится командой ⚙️ pip install tensorflow Документация и примеры кода здесь

Ребята из Podlodka Python Crew с 3 по 7 июня зовут на новый сезон своей онлайн-конференции. Впереди целая неделя воркшопов и докладов по теме инфраструктуры. Что будет — Узнаем, как удобно работать с Kafka, RabbitMQ, NATS и другими брокерами. Поймём, зачем нужен FastStream — python-фреймворк, созданный специально для этих задач. — Разберёмся, как гарантировать консистентную работу системы с помощью паттерна "transactional outbox". На мастер-классе запустим демо-стенд и проверим, как паттерн реализуется на практике и справляется с отказами компонентов. — Погрузимся в работу с метриками: научимся собирать и анализировать данные, чтобы всегда быть в курсе состояния системы. — Обсудим реальные фейлы с инфраструктурой и как их избежать. Наши эксперты поделятся честными историями и полезными советами. Как будет По максимуму практических примеров, дискуссий и нетворкинга. Ждём всех 🤝 Реклама. ИП Толстая Елена Петровна ИНН:507503278104

Поймут только 🐍 Питонисты :3

Методы выравнивания текста в Python 🔴 center() - выравнивает строку по центру путем добавления заполнительных символов с обоих концов до указанной ширины. 💡 Пример вывода: ' hello ' 💡 Пример кода: print(text.center(width)) 🔴 rjust() - выравнивает текст в правом краю путем добавления символов слева до указанной ширины. 💡 Пример вывода: ' hello' 💡 Пример кода: print(text.rjust(width)) 🔴 zfill() - выравнивает текст по правому краю, добавляя нулевые символы. 💡 Пример вывода: '00000Hello' 💡 Пример кода: print(text.zfill(width)) 🔴 ljust() - выравнивает строку по левому краю, путем добавления зополнительных символов справа. 💡 Пример вывода: 'hello ' 💡 Пример кода: print(text.ljust(width))

💖 Scikit-learn - это широко используемая библиотека для машинного обучения на Python. Она построена поверх NumPy и SciPy и предлагает широкий спектр инструментов для создания и оценки моделей машинного обучения. Scikit-learn отлично подходит для построения традиционных моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений и кластеризация k-средних. Как использовать scikit-learn, чтобы построить простую модель линейной регрессии представлено на картинке Ставится командой ⚙️ pip install -U scikit-learn Документация и примеры кода здесь