Справочник Программиста

⚒️ pyrsistent — это Python-библиотека для работы с персистентными (иммутабельными) структурами данных, которая обеспечивает безопасное и предсказуемое поведение объектов без их изменения. Полезна, когда требуется неизменяемость данных, например, в функциональном программировании или при многопоточности. Основные возможности: 🔵Неизменяемые коллекции: список, словарь, множество и другие. 🔵Эффективное копирование — изменения создают новую структуру без полного копирования данных. 🔵Вложенные структуры с безопасными обновлениями. 🔵Высокая производительность за счёт структурных оптимизаций. 🔵Удобна для тестирования и работы с чистыми функциями. ➡️Установка: pip install pyrsistent 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка ваша для вас и 3-х ваших близких. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте бесплатно❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

🔍 statsmodels — это Python-библиотека для статистического моделирования, анализа данных и проведения эконометрических исследований. Предоставляет широкий набор инструментов для построения и оценки статистических моделей, проверки гипотез и анализа временных рядов. Основные особенности: 🔵Поддержка регрессионных моделей (линейная, нелинейная, GLM) 🔵Анализ временных рядов (ARIMA, SARIMAX, VAR) 🔵Методы оценки параметров (OLS, MLE, GMM) 🔵Широкий набор статистических тестов 🔵Средства для проверки гипотез 🔵Поддержка моделей с фиксированными и случайными эффектами 🔵Встроенные примеры и датасеты 🔵Гибкая интеграция с NumPy, pandas, SciPy 🔵Подробные отчёты и результаты моделей ➡️Установка: pip install statsmodels 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔍 Код для поиска строки по файлам Для работы с файлами в коде используется стандартный модуль os. Как работает скрипт: 🔵os.walk — рекурсивно обходит все папки и файлы. 🔵Открывает каждый файл в режиме чтения (utf-8, игнорируя ошибки кодировки). 🔵Проверяет каждую строку на наличие искомого текста. 🔵Выводит путь к файлу, номер строки и саму строку.

import os


def search_string_in_files(folder_path, search_string):
    # Проходимся по всем файлам и папкам, начиная с указанного пути
    for root, _, files in os.walk(folder_path):
        # Итерируемся по каждому файлу в текущей папке
        for file_name in files:
            file_path = os.path.join(root, file_name)

            try:
                # Открываем файл для чтения в режиме "r" с кодировкой "utf-8"
                with open(file_path, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as file:
                    # Итерируемся по каждой строке в файле, начиная нумерацию с 1
                    for line_number, line in enumerate(file, start=1):
                        # Проверяем, содержится ли искомая строка в текущей строке файла
                        if search_string in line:
                            print(f"[Найдено] {file_path} (строка {line_number}): {line.strip()}")
            except (IOError, OSError):
                print(f"[Ошибка] Не удалось открыть файл: {file_path}")


if __name__ == "__main__":
    folder = input("Введите путь к папке: ")
    query = input("Введите строку для поиска: ")
    search_string_in_files(folder, query)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Твои интересы — магнит для женщин Заполни пару тегов — фильмы, велопрогулки — и Мамба покажет девушек, с которыми у вас уже есть общие темы. Каждый совпавший интерес превращается в отличную тему для первого разговора. Скачай приложение и проведи лето в приятной компании! Зарегистрироваться #реклама 16+ mamba.ru О рекламодателе

📱 pyopencl — это обёртка на Python для OpenCL, обеспечивающая "питонический" доступ к популярному API для параллельных вычислений на GPU, многоядерных CPU и других ускорителях. Основные возможности: 🔵Полный доступ ко всем функциям OpenCL из Python 🔵Автоматическое управление ресурсами (RAII) 🔵Преобразование ошибок OpenCL в исключения Python 🔵Высокая производительность благодаря C++‑ядру 🔵Поддержка всех популярных платформ и GPU (Nvidia, AMD, Intel и др.) 🔵Возможность компиляции и исполнения OpenCL‑ядер на лету 🔵Поддержка буферов, изображений и прочих объектов памяти OpenCL 🔵Работа с несколькими устройствами и очередями команд 🔵Интеграция с NumPy ➡️Установка: pip install pyopencl 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

"Riga Holiday". Готовые дома за 8,5 млн.₽. Звоните! Количество домов ограничено. 60 мин от МКАД. Рассрочка. Ключи в день покупки! Узнать больше #реклама riga.holiday О рекламодателе

💻 cai — это легковесный, эргономичный и открытый фреймворк для создания специализированных AI‑агентов, предназначенных для помощи в выполнении задач Bug Bounty — от разведки до валидации уязвимостей и составления отчётов. Основные особенности: 🔵Создание кастомных AI-агентов для задач Bug Bounty 🔵Работа с более чем 300 моделями (GPT-4o, Claude, DeepSeek, Ollama и др.) 🔵Поддержка модульной архитектуры для лёгкого расширения 🔵Встроенная система трассировки и логирования 🔵Интеграция с инструментами анализа уязвимостей 🔵Поддержка локальных и облачных LLM 🔵Автоматизация задач: разведка, эксплуатация, отчётность 🔵Возможность использования через CLI и веб-интерфейс 🔵Поддержка командной работы и многоагентных сценариев 🔵Повышенная производительность и эффективность по сравнению с ручным пентестингом ⚠️ Информация предоставлена исключительно в образовательных целях. Использование в незаконных действиях запрещено. ➡️Установка: pip install cai-framework 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Дарим подписку на Яндекс Музыку Ответьте на 1 вопрос и Яндекс Музыка ваша для вас и 3-х ваших близких. Кинопоиск и Яндекс Книги тоже в подписке. Попробуйте бесплатно❤️ Попробовать #реклама 18+ music.yandex.ru О рекламодателе Реклама на Яндексе

📱 vizro — это Python‑библиотека для быстрого и удобного создания высококачественных приложений визуализации данных в low‑code стиле. Основные особенности 🔵Компоненты: графики, таблицы, KPI-карточки, формы и другие элементы интерфейса. 🔵Контролы: фильтры и параметры с селекторами (выпадающие списки, ползунки и др.). 🔵Действия: взаимодействия между компонентами, drill-through, экспорт и прочее. 🔵Макеты: сеточные layout или гибкие контейнеры с предустановленными стилями. 🔵Навигация: поддержка вложенных страниц и различных вариантов построения интерфейса ➡️Установка: pip install vizro 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Получи грант до 1,2 млн руб. на обучение в магистратуре Хочешь развиваться в сфере ИТ и получить фундаментальные знания с практикой? Поступай в магистратуру Центрального университета! - 4 офлайн программы по востребованным направлениям ИТ - Онлайн-программа по машинному обучению - 300 мест с грантами до 1,2 млн руб. - Вечерние занятия и учеба по выходным — удобно совмещать с работой - Обучение по модели STEM-образования: на стыке науки, технологий и бизнеса - Возможность стажировок и трудоустройства в ведущих компаниях - Государственный диплом за 2 года Магистратура в Центральном университете — это современный подход к образованию, сильный преподавательский состав и актуальные кейсы от индустрии. Оставляй заявку на грант уже сейчас! Подать заявку #реклама 16+ apply.centraluniversity.ru О рекламодателе

🚀 notebookllama – это полностью open‑source альтернатива Google NotebookLM, использующая LlamaCloud для своей инфраструктуры. Ориентирован на конвертацию документов (PDF) в подкаст‑формат, где AI генерирует скрипт и превращает его в аудио разговор между двумя «ведущими». Основные возможности: ⏺Распознавание и извлечение содержимого PDF ⏺Генерация сценария подкаста с драматическими вставками ⏺Конвертация текста в речь через открытые TTS-модели, такие как bark и Parler‑tts ⏺Полностью настраиваемый open-source код, включая API, UI-компоненты, поддержку LlamaCloud и возможность замены компонентов под собственные нужды 📱 Репозиторий ➡️Справочник Программиста. Подписаться

🗂 Код для отслеживания изменений в папке на Python Для отслеживания изменений в директории в коде используется библиотека watchdog. ➡️Установка библиотеки: pip install watchdog

import time
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler
import os

class MyEventHandler(FileSystemEventHandler):
    def on_any_event(self, event):
        """Логирует любое событие файловой системы."""
        if event.is_directory:
            event_type = "Каталог"
        else:
            event_type = "Файл"

        if event.event_type == 'created':
            print(f"СОЗДАН: {event_type} {event.src_path}")
        elif event.event_type == 'deleted':
            print(f"УДАЛЕН: {event_type} {event.src_path}")
        elif event.event_type == 'modified':
            print(f"ИЗМЕНЕН: {event_type} {event.src_path}")
        elif event.event_type == 'moved':
            print(f"ПЕРЕМЕЩЕН: {event_type} из {event.src_path} в {event.dest_path}")

def start_watching(path):
    event_handler = MyEventHandler()
    observer = Observer()
    observer.schedule(event_handler, path, recursive=True)
    observer.start()
    print(f"Мониторинг папки: {path}. Нажмите Ctrl+C для остановки.")
    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()
    observer.join()
    print("Мониторинг остановлен.")


if __name__ == "__main__":
    # Замените 'путь_к_папке' на фактический путь к папке, которую вы хотите отслеживать
    folder_to_watch = 'путь_к_папке'

    # Создаем папку, если она не существует (необязательно, для демонстрации)
    if not os.path.exists(folder_to_watch):
        os.makedirs(folder_to_watch)
        print(f"Создана папка для демонстрации: {folder_to_watch}")

    start_watching(folder_to_watch)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

🔥 scrubadub — это Python‑библиотека, которая предназначена для удаления личной и конфиденциальной информации из произвольного текста. Основные возможности: 🔵Удаление личной и конфиденциальной информации (PII) из текста. 🔵Поддержка распознавания имён, email‑адресов, телефонов, URL, адресов, дат рождения, номеров документов и карт. 🔵Возможность подключения дополнительных детекторов. 🔵Настройка замены (текстовые метки, хеши, форматирование). 🔵Локализация для поддержки региональных форматов данных. 🔵Добавление пользовательских паттернов для поиска и удаления. 🔵Гибкая конфигурация детекторов (добавление, удаление, приоритеты). ➡️Установка: pip install scrubadub 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 👩‍💻 Backend — t.me/backend_ready 📱 GitHub & Git — t.me/github_ready 👩‍💻 Весь IT — t.me/it_ready 👩‍💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

🗣 parler‑tts — это полностью открытая система синтеза речи с управляемыми характеристиками. Основные возможности: 🔵Открытый синтез речи с управляемыми характеристиками 🔵Генерация голоса на основе текстового описания 🔵Выбор из 34 предобученных голосов 🔵Поддержка Mini и Large моделей с разным числом параметров 🔵Управление скоростью, тембром, шумом и реверберацией 🔵Возможность дообучения на собственных записях 🔵Ускорение работы через Torch Compile и Flash Attention 2 🔵Поддержка потоковой генерации аудио 🔵Инструменты для автоматической аннотации речи 📱 Репозиторий ➡️Справочник Программиста. Подписаться

🖼 Код для массового сжатия изображений в папке на Python Для массового сжатия изображений в коде используется библиотека Pillow, для добавления прогресс-бара - tqdm. ➡️Установка модуля: pip install Pillow tqdm

from pathlib import Path
from PIL import Image
from tqdm import tqdm


def process_images_compact(input_path: str, output_folder: str = 'out', max_width: int = 1920, quality: int = 85):
    out_dir = Path(output_folder)
    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    allowed_exts = {'.jpg', '.jpeg', '.png'}

    # Собираем список всех файлов в input_path (и подпапках), которые имеют разрешенные расширения
    # rglob('*') рекурсивно ищет все файлы и папки
    files = [p for p in Path(input_path).rglob('*') if p.suffix.lower() in allowed_exts]

    for p in tqdm(files, leave=False):
        # Открываем изображение с помощью Pillow
        im = Image.open(p)
        # Получаем текущие ширину и высоту изображения
        w, h = im.size

        # Проверяем, превышает ли ширина изображения заданную максимальную ширину
        if w > max_width:
            # Вычисляем коэффициент масштабирования
            ratio = max_width / w
            # Изменяем размер изображения, сохраняя пропорции
            im = im.resize((max_width, int(h * ratio)))

        # Определяем полный путь для сохранения обработанного изображения в выходной папке
        output_file_path = out_dir / p.name

        # Сохраняем изображение
        if p.suffix.lower() == '.png':
            im.save(output_file_path, optimize=True)
        else:
            im.save(output_file_path, quality=quality, optimize=True)


if __name__ == "__main__":
    process_images_compact('my_photos', output_folder='resized_photos', max_width=1024, quality=80)

➡️Справочник Программиста. Подписаться

GitVerse News Канал для разработчиков — профи, начинающих и кому просто любопытно. Обсуждаем AI и open source, делимся новостями, изучаем крутые кейсы. Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

📦 InvenTree  – это управления складом и номенклатурой, построенная на Python /Django и предоставляющая полный REST API как для веб-интерфейса, так и для внешних интеграций. Основные возможности: 🔵Автоматическая аутентификация через токены или логин/пароль. 🔵Получение и фильтрация данных через удобные методы. 🔵Создание, обновление и удаление объектов (CRUD). 🔵Работа с объектами склада и запасами. 🔵Управление деталями, категориями, локациями и BOM. 🔵Прикрепление файлов и добавление параметров к объектам. 🔵Перезагрузка и синхронизация данных. 🔵Простая интеграция с REST API сервера InvenTree. ➡️Установка: pip install inventree 📱 Репозиторий ⚙️ Документация ➡️Справочник Программиста. Подписаться

Мы знаем, как цифровизировать ваш бизнес В VK Tech мы ежедневно разрабатываем продукты, которые помогают компаниям автоматизировать процессы, экономить время и улучшать клиентский опыт. В канале VK Tech рассказываем о ключевых технологиях, делимся рабочими кейсами и обсуждаем главные вопросы, которые волнуют бизнес. Здесь вы найдете ответы на вопросы: ✅ Как цифровизация влияет на рост бизнеса? ✅ Какие IT-решения стоит внедрить в первую очередь? ✅ Что нового в трендах автоматизации? Присоединяйтесь, чтобы узнать, как технологии могут изменить ваш бизнес. Подписаться #реклама О рекламодателе