Реальный Python

10 удивительных вещей, которые можно делать со списком в Python Вам надоело писать объемный код, на чтение и выполнение которого уходит целая вечность? Обратите внимание на понимания списков в Python! Осмысление списков - это мощный и эффективный способ преобразования и фильтрации данных в краткой и выразительной манере. Перебирая существующий список и применяя к нему преобразование или фильтрацию по условию, вы можете создавать новые списки, содержащие только нужные вам элементы. https://blog.gopenai.com/10-amazing-things-you-can-do-with-list-comprehensions-in-python-d4f2f270a55f 👉 @python_real

What's Lazy Evaluation in Python? Being lazy is not always a bad thing. Every line of code you write has at least one expression that Python needs to evaluate. Python lazy evaluation is when Python takes the lazy option and delays working out the value returned by an expression until that value is needed. https://realpython.com/python-lazy-evaluation/ 👉 @python_real

❓ Хотите прокачать скиллы в автоматизации тестирования на Python? Ждем вас на бесплатном вебинаре «Введение в PyTest» от OTUS 👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/UreG/?erid=2VtzqwLJGun ☝ На вебинаре вы вместе с опытным экспертом: - познакомитесь с фреймворком PyTest и посмотрите, как он используется для написания автоматизированных тестов; - поработаете с основным инструментом PyTest — фикстурами; - научитесь грамотно их писать, чтобы тесты были стабильными и легко поддерживаемыми. ⏰ Встречаемся 25 апреля в 20:00 мск в рамках курса «Python QA Engineer». Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Введение в информатику и программирование на Python 6.0001 «Введение в информатику и программирование на Python» предназначен для студентов с небольшим опытом программирования или без него. Цель курса - дать студентам понимание роли вычислений в решении проблем и помочь студентам, независимо от их специализации, почувствовать обоснованную уверенность в своей способности писать небольшие программы, которые позволяют им достигать полезных целей. В классе используется язык программирования Python 3.5. https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/ 👉 @python_real

15 репозиториев Python на GitHub, которые должен знать каждый разработчик 2024 https://favtutor.com/articles/github-repositories-python/ 👉 @python_real

Установка и выполнение приложений Python с использованием pipx В этом руководстве вы узнаете об инструменте pipx, который позволяет удобно устанавливать и запускать пакеты Python как автономные приложения командной строки в изолированных средах. https://realpython.com/python-pipx/ 👉 @python_real

DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы https://github.com/IGLICT/DeepFaceDrawing-Jittor 👉 @python_real

Stable-Dreamfusion Реализация pytorch модели Dreamfusion, основанной на модели Stable Diffusion text-to-2D. Экспорт текста в 3D, изображения в 3D и сетки с NeRF + диффузия. https://github.com/ashawkey/stable-dreamfusion 👉 @python_real

Узнайте, как извлекать таблицы из PDF и загружать их как Pandas df https://github.com/patchy631/machine-learning/blob/main/random/extracting_text_from_pdf.ipynb 👉 @python_real

Taskiq Это асинхронная распределенная очередь задач для python. Этот проект черпает вдохновение в таких крупных проектах, как Celery и Dramatiq. Но Taskiq может отправлять и выполнять как синхронные, так и асинхронные функции, имеет интеграцию с популярными асинхронными фреймворками, такими как FastAPI и AioHTTP. https://github.com/taskiq-python/taskiq 👉 @python_real

Бесплатные курсы по Python Начало: 1 апреля Расписание: пн, чт в 20.15-21.00 по москве Продолжительность: 8 лекций + 2 недели практики Для записи вступите в следующий канал: https://t.me/+8wzlnw2vrsIwODAy

Руководство по созданию интерактивных визуализаций на Python Визуализация данных  —  один из важнейших этапов проекта в области науки о данных и аналитики данных. Она помогает как изучать и понимать данные, так и эффективно обмениваться результатами. https://nuancesprog.ru/p/16222/ original https://levelup.gitconnected.com/guide-to-creating-interactive-visualizations-in-python-78f79ffc7d61 👉 @python_real

Перед вами — книга-метод, книга-наставник, способная перевернуть мышление и помочь выработать осознанный подход к работе и жизни в целом путём высокоуровневого планирования. В своей второй книге IT-архитектор, методолог, педагог Александр Бындю раскрывает наиболее эффективный на сегодняшний день метод стратегического планирования, получивший название «Карта гипотез». Карта учит, как достигать намеченной цели через гипотезы, и служит навигатором на этом пути. В основу книги легли годы практики, и с уверенностью можно сказать, что Карта гипотез позволяет создать стратегию достижения для самых амбициозных целей. У Карты гипотез нет ограничений по области применения или роли пользователя — она будет полезна в самых разных ситуациях, от личного планирования до планирования работы огромной компании. Автор надеется, что его метод, которому посвящена эта книга, послужит вашему благополучию во всех сферах жизни. Ознакомиться с книгой

Pagination in Django https://testdriven.io/blog/django-pagination/ 👉 @python_real

A Gentle Introduction to Serialization for Python https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-serialization-for-python/ 👉 @python_real

ChatGPT в терминале! GPTerminator предоставляет удобный способ взаимодействия с API OpenAI для создания изображений и добавления чатов, используя интерфейс командной строки. https://github.com/AineeJames/ChatGPTerminator 👉 @python_real

10 удивительных способов использования словарей Python Словари Python — невероятно полезная структура данных, позволяющая хранить пары ключ-значение. Они гибки, эффективны и просты в использовании и являются одной из наиболее часто используемых структур данных в Python. Хотя словари обычно используются для таких задач, как подсчет частоты, сопоставление значений или организация данных, существует ряд неожиданных и творческих способов использования словарей в Python. В этой статье мы рассмотрим 10 неожиданных способов использования словарей Python, о которых вы, возможно, раньше и не подозревали. https://python.plainenglish.io/10-surprising-ways-to-use-python-dictionaries-5bbce1ba4d26 👉 @python_real

Только 45 методов, которые вы должны освоить, чтобы стать профессионалом NumPy NumPy (или Numeric Python) лежит в основе каждого проекта по науке о данных и машинному обучению. Вся управляемая данными экосистема так или иначе зависит от NumPy и его основных функций. Это делает ее одной из самых важных и революционных библиотек, когда-либо созданных в Python. В этом блоге я расскажу о своем более чем 3-летнем опыте использования NumPy и поделюсь теми 45 конкретными методами, которые я использовал почти все время. https://medium.com/geekculture/the-only-45-methods-you-should-master-to-become-a-numpy-pro-6ea77a8638a6 👉 @python_real

Начало работы с генераторами Python В этом руководстве вы узнаете, как использовать генераторы в Python, определяя функции генератора и выражения генератора. Затем вы узнаете, как использование генераторов может быть эффективным выбором памяти. https://www.kdnuggets.com/2023/02/getting-started-python-generators.html 👉 @python_real

50+ проектов Python с исходным кодом В этой статье мы покажем более 50 проектов Python с исходным кодом . Эти проекты разработаны, чтобы помочь вам улучшить свои навыки программирования, получить практический опыт и развить практические знания в различных областях. Некоторые из этих проектов просты, а другие более сложны, но все они подходят для всех, кто хочет изучить программирование на Python. https://medium.com/@inprogrammer/50-python-projects-with-source-code-336bd54fea11 👉 @python_real