Python RU
13.4K subscribers
871 photos
41 videos
36 files
1.12K links
Все для python разработчиков

админ - @haarrp

@python_job_interview - Python собеседования

@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение

@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы

@programming_books_it - it книги

@pythonl

РКН: clck.ru/3Fmy2j
加入频道
⚡️ Altair

Библиотека Altair это декларативная библиотека для создания статистических визуализаций. Она основана на спецификации Vega-Lite и позволяет создавать сложные графики с минимальным количеством кода.

Altair предоставляет простой синтаксис для создания графиков, а также интегрируется с Jupyter Notebook и JupyterLab для интерактивного отображения графиков.

Результат работы кода — столбчатая диаграмма, отображающая цены на разные виды фруктов.

Если вы хотите сохранить график в виде файла, вы можете использовать метод save().

На втором изображении представлен результат работы программы.

https://github.com/vega/altair
🖥 Плейлист с крутыми Python гайдами

Внутри:

- основы языка;
- создание приложения с ChatGPT;
- задачи для интервью.
И многое другое

📌 Ссылка

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram Mini App. Как создать Web App с нуля

Mini Apps (или же Web Apps) — это относительно новый и удобный способ добавления веб приложения прямо в интерфейсе Telegram. Сегодня, когда в мессенджере появился свой магазин приложений, это стало особоенно актуально.

Особенность Mini Apps заключается в том, что они поддерживают авторизацию, платежи одной кнопкой и возможность работать с данными пользователя, открывшего мини-приложение.

В этом гайде вы научитесь создавать приложения, которые могут взаимодействовать с данными пользователя и разворачивать бота вместе с сайтом в облаке:

https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/838180/

#бот #telegram #web
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 SQLFlow - отличный инструмент для визуализации SQL-запросов

Легкий и простой интрумент для визуализация связей и структур БД, поддерживающий более 20 разных БД.

DEMO
GitHub

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
TeleBot и aiogram: Руководство по созданию Telegram-бота на Python Урок 1

https://uproger.com/telebot-i-aiogram-rukovodstvo-po-sozdaniyu-telegram-bota-na-python-urok-1/

@pro_python_code
🖥 Scientific Computing with Python — это бесплатный интерактивный курс от FreeCodeCamp, созданный для изучения анализа данных с помощью Python. Основные темы включают:

▪️ работу со строками;
▪️ List Comprehension;
▪️ основы алгоритмического дизайна;
▪️ структуры данных;
▪️ классы и объекты.

Цель курса — дать учащимся прочные навыки для работы с научными данными и их обработкой, используя Python.

🔗 Ссылка

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда то мы все были людьми

@pro_python_code
📊Plotlars — крутая Rust-библиотека для отрисовки графиков

Работает как обёртка вокруг библиотеки Plotly, чтобы упростить процесс создания визуализаций из Polars DataFrame.
Поддерживает различные типы графиков и предлагает интуитивно понятный интерфейс для настройки визуализаций.
Интегрируется с Jupyter Notebooks.

👉Ссылка на репозиторий проекта

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥🖥 Как создать свой собственный Taplink с помощью Python и GitHub Pages

Taplink — это онлайн-сервис, который позволяет создавать персональные мини-лендинги со множеством других ссылок и контактной информацией.

Автор новой статьи на «Хабре» рассказывает, как реализовать такой проект, используя Python.

🔗 Ссылка на статью

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Проверяем скорость интернета с помощью Python

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет код?
Anonymous Quiz
7%
0
9%
None
41%
True
27%
False
15%
Ошибку
Узнаем расстояние между городами

Геодезическое расстояние — это длина кратчайшего пути между двумя точками на любой поверхности Земли. В следующем примере мы покажем, как пользователь может вычислить геодезическое расстояние на основе данных широты и долготы.

В нашем примере мы узнаем, что расстояние между городами Нью-Йорк и Техас 2507 километров.
3️⃣0️⃣ дней Python

Описание выглядит очень привлекательно! Если вы хотите быстро погрузиться в мир программирования на Python, этот гайд будет отличным выбором. Он покрывает все основные аспекты языка и позволяет вам развить навыки в различных областях, включая работу с модулями, понимание типов ошибок, использование PIP для установки библиотек, веб-скрейпинг и создание API.

Рекомендую ознакомиться с содержимым репозитория и начать изучение по мере возможности. Важно отметить, что продолжительность изучения зависит от вашего уровня подготовки и скорости обучения. В любом случае, даже если вы не уложитесь в 30 дней, сам процесс будет полезным и увлекательным.

Для тех, кто уже имеет опыт работы с другими языками программирования, эти 30 дней могут стать отличной возможностью углубить свои знания и научиться новым приемам.

▪️модули;
▪️типы ошибок в Python;
▪️PIP;
▪️веб-скрэпинг;
▪️создание API.

🔗 Ссылка

@pro_python_code
🆕 Один из самых популярных фреймворков для асинхронного программирования на Python — FastAPI 🚀

Друзья, если вы ищете способ создавать производительные веб-приложения, то обязательно обратите внимание на FastAPI! Этот фреймворк позволяет разрабатывать RESTful API с минимальными усилиями и высокой эффективностью. Благодаря поддержке асинхронного программирования, ваши приложения станут более отзывчивыми и масштабируемыми.

🔑 Преимущества FastAPI:

📍Автоматическая генерация документации на основе OpenAPI

📍Высокая производительность благодаря асинхронным возможностям

📍Простой и понятный синтаксис для разработки


📁 Вот репозиторий с примерами использования FastAPI можно найти по этой ссылке. Не упустите шанс освоить этот крутой инструмент!

@pro_python_code
👩‍💻 Ускорь Pandas в 20 раз, изменив всего одну строчку кода! 🔥

💡 Pandas часто бывает медленным. Но есть простое решение: FireDucks — библиотека с таким же API, как у Pandas, которая решает значительно ускоряет обработку данных.

Как ускорить Pandas?

🌟 Просто замените импорт библиотеки:

Было:


import pandas as pd


Стало:


import fireducks.pandas as pd


🌟Теперь ваш код работает быстрее без изменений логики! Попробуйте сами и убедитесь, как легко ускорить работу с большими данными! 🚀


@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM