​​Объектно-ориентированное программирование (ООП) в Python 3

Объектно-ориентированное программирование, или, если коротко, ООП , - это парадигма программирования, которая предоставляет средства структурирования программ таким образом, что свойства и поведение объединяются в отдельные объекты.

​​Реализация интерфейса в Python

Интерфейсы в Python обрабатываются иначе, чем в большинстве других языков, и они могут различаться по сложности своего дизайна. К концу этого урока вы будете лучше понимать некоторые аспекты модели данных Python, а также то, как интерфейсы в Python сравниваются с интерфейсами в таких языках, как Java, C ++ и Go.

​​Настройка Python для машинного обучения в Windows

В последние годы Python широко использовался для численных и научных приложений. Однако для эффективного выполнения численных вычислений Python использует внешние библиотеки, иногда реализованные на других языках, таких как библиотека NumPy , которая частично реализована с использованием языка Фортрана.

#машинное_обучение 1 часть

​​📩 PYTHONGURU в Yandex.Messenger!

Совсем недавно Яндекс выпустил свой мессенджер, в нём есть каналы, аудио- и видеозвонки, а также встроенная расшифровка голосовых сообщений. Это бывший корпоративный мессенджер «Чаты», который теперь ориентирован на всех.

Если вы им пользуетесь, то просим Вас подписаться на наш канал по ссылке .

​​Сегментация изображения с использованием цветовых пространств в OpenCV + Python

В этой статье вы узнаете, как просто сегментировать объект из изображения на основе цвета в Python, используя OpenCV. Популярная библиотека компьютерного зрения, написанная на C / C ++ с привязками для Python, OpenCV предоставляет простые способы манипулирования цветовыми пространствами.

#машинное_обучение 2 часть

​​Линейная регрессия в Python

Мы живем в эпоху больших объемов данных , мощных компьютеров и искусственного интеллекта. Это только начало. Наука о данных и машинное обучение способствуют распознаванию образов, разработке автономных транспортных средств, решениям в финансовом и энергетическом секторах, достижениям в области медицины, развитию социальных сетей и многому другому. Линейная регрессия является важной частью этого.

#машинное_обучение 3 часть

​​Практическая классификация текста с использованием Python и Keras

Чтение настроения из текста с помощью машинного обучения называется анализом настроения , и это один из известных вариантов использования в классификации текста. Это относится к очень активной области исследований обработки естественного языка (НЛП) . Другие распространенные случаи классификации текста включают обнаружение спама, автоматическую пометку запросов клиентов и категоризацию текста по определенным темам. Так как вы можете это сделать?

#машинное_обучение 4 часть

​​GURU 2.0

Мы презентуем второе поколение сайта https://pythonguru.ru . Данное обновление для нас играет необычайно важную роль. Это наш маленький шаг для становления крупным ресурсом, сайт будет охватывать не только Python, но и другие темы.

На данный момент сайт ещё кажется пустым, но постепенно мы будем выкладывать материалы. Также, мы будем постоянно выпускать обновления, и добавлять новые фичи.

В нашу сетку каналов пока что входит только два канала, этот, и @osintru . Мы постепенно будем расширятся, чтобы охватить как можно больше тем.

Для тех, кто ещё не видел новое обновление, переходите:
https://pythonguru.ru

*Домен в скором времени изменится. С этим каналом никаких изменений не будет, мы также продолжим выкладывать посты на тему Python 🐉

​​Окончательное руководство по распознаванию речи с Python

Распознавание речи коренится в исследованиях, проведенных в лаборатории Bell в начале 1950-х годов. Ранние системы были ограничены одним говорящим и имели ограниченный словарный запас из примерно дюжины слов. Современные системы распознавания речи прошли долгий путь со времен своих древних аналогов. Они могут распознавать речь от нескольких носителей и имеют огромные словари на многих языках.

#машинное_обучение 5 часть

​​Использование Python datetime для работы с датами и временем

Работа с датами и временем является одной из самых больших проблем в программировании. Между работой с часовыми поясами, переходом на летнее время и различными письменными форматами даты может быть сложно отслеживать, на какие дни и время вы ссылаетесь. К счастью, встроенный datetime модуль Python может помочь вам управлять сложным характером дат и времени.

Наш чат на тему Python 🐍

​​Модуль Python pickle: как сохранить объекты в Python

Как разработчику, вам иногда может понадобиться отправить сложные иерархии объектов по сети или сохранить внутреннее состояние ваших объектов на диск или в базу данных для последующего использования. Для этого вы можете использовать процесс, называемый сериализацией , который полностью поддерживается стандартной библиотекой благодаря pickle модулю Python .

​​Автоматизируйте свой компьютер с помощью Python - PyAutoGui

Сегодня вы узнаете, «Как автоматизировать компьютерную мышь и клавиатуру с помощью Python». Модуль PyAutoGui способен автоматизировать нашу мышь и клавиатуру . Я видел много статей, связанных с этим модулем, но здесь я постараюсь дать вам некоторые уникальные идеи использования этого модуля.

​​Эффективное тестирование Python с Pytest

Тестирование вашего кода приносит широкий спектр преимуществ. Это повышает вашу уверенность в том, что код ведет себя так, как вы ожидаете, и гарантирует, что изменения в вашем коде не вызовут регрессий. Написание и сопровождение тестов - это тяжелая работа, поэтому вы должны использовать все имеющиеся в вашем распоряжении инструменты, чтобы сделать ее максимально безболезненной. pytest это один из лучших инструментов, которые вы можете использовать для повышения производительности тестирования.

​​Использование Pandas для изучения вашего набора данных

У вас есть большой набор данных, который полон интересных идей, но вы не знаете с чего начать? Ваш начальник попросил вас сгенерировать некоторую статистику из него, но ее не так просто извлечь? Это именно те случаи, когда Pandas и Python могут вам помочь! С помощью этих инструментов вы сможете разрезать большой набор данных на управляемые части и получить представление об этой информации.

​​Задача - RGB To Hex Conversion

Функция rgb неполная. Доделайте её так, чтобы передача десятичных значений RGB приводила к возвращению шестнадцатеричного представления. Допустимые десятичные значения для RGB: 0 - 255. Любые значения, выпадающие из этого диапазона, должны быть округлены до ближайшего действительного значения.

Примечание. Ваш ответ всегда должен быть длиной 6 символов, сокращение с 3 здесь не сработает.

На фото приведены примеры ожидаемых выходных значений.

​​Чистый Python. Тонкости программирования для профи

Автор: Бейдер Дэн
Год выпуска: 2018

Изучение всех возможностей Python - сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте "скрытое золото" в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня.

• Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3;

• Если вы работали с другими языками программирования, и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонщиком;

• Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.

Перейти к PDF

​​Django 2.1. Практика создания веб-сайтов на Python

Автор: Дронов Владимир Александрович
Год выпуска: 2019

Книга посвящена разработке веб-сайтов на Python с использованием веб-фреймворка Django 2.1. Рассмотрены основные функциональные возможности, необходимые для программирования сайтов общего назначения: модели, контроллеры, шаблоны, средства обработки пользовательского ввода, выгрузка файлов, разграничение доступа и др.
Рассказано о вспомогательных инструментах: посредниках, сигналах, средствах отправки электронной почты, подсистеме кэширования и пр. Описано форматирование текста посредством BBCode, обработка CAPTCHA, вывод графических миниатюр, аутентификация через социальные сети, интеграция с Bootstrap. Рассмотрено программирование веб-служб REST, использование административного веб-сайта Django, тестового сайта на Angular. Дан пример разработки полнофункционального веб-сайта - электронной доски объявлений.

​​🐉 Курс. Сайт на Django 3. Сервис по сбору данных | 2020 | Олег Новиков


Вы научитесь создавать простые приложения на Django 3-й версии, а также собирать данные с других сайтов в атоматическом режиме.

Описание:
Django - бесплатный и свободно распространяемый фреймворк для веб-приложений, написанный на Python. Каждый раз при разработке веб-сайтов требуются похожие компоненты: способ аутентифицировать пользователей (вход, выход, регистрация), панель управления сайтом, формы, инструменты для загрузки файлов и т. д. И чтобы это все не повторять, был создан Django. Django отлично работает в сочетании с любыми библиотеками, инструментами и скриптами, написанными на Python.
Шаг за шагом, Вы пройдете весь процесс по построению полноценного сайта-сервиса, который собирает данные о вакансиях с сайтов по поиску работы и рассылает их подписчикам. Вы узнаете, каким образом можно получать данные с сайтов , как их сохранять в БД, как создать веб-приложение на основе Django и многое другое. А после того, как приложение уже будет готово, Вы узнаете, как его можно разместить в интернете так, чтобы оно было доступно для всех.
Основная целевая аудитория курса - начинающие программисты, желающие получить знания по внутреннему устройству Django.

🌋 Скачать | 🌋 Продажник

​​Next bigger number with the same digits

Создайте функцию, которая принимает положительное целое число и возвращает следующее большее число, которое можно сформировать, переставив его цифры. Например:
12 ==> 21
513 ==> 531
2017 ==> 2071

nextBigger(num: 513) // returns 531
nextBigger(num: 2017) // returns 2071

Если цифры не могут быть переставлены, чтобы образовать большее число, верните -1 (или nil в Swift):

9 ==> -1
111 ==> -1
531 ==> -1

nextBigger(num: 9) // returns nil
nextBigger(num: 111) // returns nil
nextBigger(num: 531) // returns nil

​​Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

Автор: Дж. Вандер Плас
Дата написания: 2017
Общее кол-во страниц: 576

Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» – это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?