Flask-boost – Генератор приложений на Flask, что помогает ускорить процесс разработки
Особенности:
• Используйте шаблоны для создания приложения Flask.
• Возможность разделять контроллеры, модели, формы, утилиты, активы, страницы Jinja2, макросы Jinja2 на разные каталоги
• Возможность организовывать ресурсы страницы Jinja2 (HTML, JavaScript, CSS) в один и тот же каталог
#Flask #Generator #Python
@pro_python_code
Особенности:
• Используйте шаблоны для создания приложения Flask.
• Возможность разделять контроллеры, модели, формы, утилиты, активы, страницы Jinja2, макросы Jinja2 на разные каталоги
• Возможность организовывать ресурсы страницы Jinja2 (HTML, JavaScript, CSS) в один и тот же каталог
#Flask #Generator #Python
@pro_python_code
GitHub
GitHub - hustlzp/Flask-Boost: Flask application generator for boosting your development.
Flask application generator for boosting your development. - hustlzp/Flask-Boost
✔️ Пакетная обработка 22 ГБ данных о транзакциях с помощью Pandas.
https://nuancesprog.ru/p/15805/
@pro_python_code
https://nuancesprog.ru/p/15805/
@pro_python_code
Как легко и быстро создать веб-приложение на базе МО с помощью Python
Независимо от того, сколько моделей вы создали, оффлайн их смогут увидеть лишь несколько человек. Поэтому необходимо их развертывать, чтобы любой смог поработать с ними посредством UI.
В этой статье мы с нуля развернем модель линейной регрессии с помощью Flask, фреймворка Python для разработки веб-приложений. По результатам этого гайда вы сможете поэкспериментировать с простой моделью машинного обучения в браузере, как показано ниже.
Читать дальше
Независимо от того, сколько моделей вы создали, оффлайн их смогут увидеть лишь несколько человек. Поэтому необходимо их развертывать, чтобы любой смог поработать с ними посредством UI.
В этой статье мы с нуля развернем модель линейной регрессии с помощью Flask, фреймворка Python для разработки веб-приложений. По результатам этого гайда вы сможете поэкспериментировать с простой моделью машинного обучения в браузере, как показано ниже.
Читать дальше
Как узнать имя переменной?
Какой-то из каналов про Python писал, что это невозможно узнать имя переменной, которой мы что-то присвоили. Это не совсем так. Представляю вам функцию, которая вернет все имена, ассоциированные с переданным ей объектом. Она использует модуль inspect, который позволяет узнать о загруженном в Python коде все, что можно только придумать, в том числе и имена переменных:
Тестируем:
Так как имен может быть несколько, то возвращается список. Кроме того, может быть ситуация, когда в список запрячутся посторонние имена. Например, на None могут ссылаться встроенные переменные интерпретатора:
Зачем это вообще нужно? Например, можно сделать функцию, что будет составлять словарь из переменных по их именам:
Это весело, но, пожалуйста, будьте с этим осторожны, так как код выше примитивен и написан только в демонстрационных целях. Я уже отмечал, что find_names может зацепить не те имена, поэтому не используйте его в своих программах, если нет очень веских на это причин.
#хаки #секреты
Какой-то из каналов про Python писал, что это невозможно узнать имя переменной, которой мы что-то присвоили. Это не совсем так. Представляю вам функцию, которая вернет все имена, ассоциированные с переданным ей объектом. Она использует модуль inspect, который позволяет узнать о загруженном в Python коде все, что можно только придумать, в том числе и имена переменных:
def find_names(obj):
import inspect
# currentframe - текущий контекст выполнения, т.е. эта же функция
# а f_back - фрейм код, который ее вызвал
parent_frame = inspect.currentframe().f_back
# соберем все глобальные и локальные переменные вызывающего кода
# это словарь имя переменной: ее значение
search = {**parent_frame.f_globals, **parent_frame.f_locals}
for name, v in search.items():
# если переменная ЯВЛЯЕТСЯ искомым объектом вернем ее имя
if v is obj:
yield name
Тестируем:
class A: ...
x = A()
y = x
print(list(find_names(x))) # ['x', 'y']
Так как имен может быть несколько, то возвращается список. Кроме того, может быть ситуация, когда в список запрячутся посторонние имена. Например, на None могут ссылаться встроенные переменные интерпретатора:
a = None
print(list(find_names(a)))
# ['__doc__', '__package__', '__spec__', '__cached__', 'a']
Зачем это вообще нужно? Например, можно сделать функцию, что будет составлять словарь из переменных по их именам:
def make_dict(*args):
return {next(find_names(_arg)): _arg for _arg in args}
a, b, c = 10, 20, 30
d = make_dict(a, b, c)
print(d) # {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}
Это весело, но, пожалуйста, будьте с этим осторожны, так как код выше примитивен и написан только в демонстрационных целях. Я уже отмечал, что find_names может зацепить не те имена, поэтому не используйте его в своих программах, если нет очень веских на это причин.
#хаки #секреты
🐍🚀 Django с нуля. Часть 3: создание профилей, сжатие изображений, CRUD и пагинация
Первые две части
3 часть
Код из статьи
@pro_python_code
Первые две части
3 часть
Код из статьи
@pro_python_code
telegram-phone-number-checker – скрипт, что позволяет проверить, подключен ли конкретный номер телефона к учетной записи Telegram
Возвращает имя пользователя и другую полезную информацию в случае успеха
@pro_python_code | #Python #Privacy #Telegram #Interesting
Возвращает имя пользователя и другую полезную информацию в случае успеха
@pro_python_code | #Python #Privacy #Telegram #Interesting
The strange relationship between objects, functions, generators and coroutines
https://www.packt.com/bizarre-python/
https://www.packt.com/bizarre-python/
🐍 Функции в Python: 5 задач для тренировки *args, **kwargs и lambda-функций
Пишем функции, принимающие *args и **kwargs, находим различия между двумя словарями, применяем анонимные lambda-функции и используем мемоизацию для решения олимпиадной задачи про кубики.
https://proglib.io/p/funkcii-v-python-5-zadach-dlya-trenirovki-args-kwargs-i-lambda-funkciy-2022-06-15
@pro_python_code
Пишем функции, принимающие *args и **kwargs, находим различия между двумя словарями, применяем анонимные lambda-функции и используем мемоизацию для решения олимпиадной задачи про кубики.
https://proglib.io/p/funkcii-v-python-5-zadach-dlya-trenirovki-args-kwargs-i-lambda-funkciy-2022-06-15
@pro_python_code
Forwarded from Машинное обучение RU
DALLE-Mini – модель искусственного интеллекта, которая генерирует изображения по любому вашему запросу
⤷ Демо в режиме реального времени
| #Python #AI #Interesting
@machinelearning_ru
⤷ Демо в режиме реального времени
| #Python #AI #Interesting
@machinelearning_ru
150 вопросов для собеседования на вакансию Python. Часть 1 (без опыта работы).
https://kirill-sklyarenko.ru/lenta/150-voprosov-na-sobesedovanie-python-bez-opyta
@pro_python_code
https://kirill-sklyarenko.ru/lenta/150-voprosov-na-sobesedovanie-python-bez-opyta
@pro_python_code
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
📊 Фреймворк для Анализа Временных Рядов на Python
Простой в использовании и универсальный фреймворк для анализа временных рядов
Статья: https://denshub.com/ru/kats-for-time-series-analysis/
Официальная страница: https://facebookresearch.github.io/Kats/
Kats Python package: https://pypi.org/project/kats/0.1.0/
Репозиторий исходной кода: https://github.com/facebookresearch/kats
@data_analysis_ml
Простой в использовании и универсальный фреймворк для анализа временных рядов
Статья: https://denshub.com/ru/kats-for-time-series-analysis/
Официальная страница: https://facebookresearch.github.io/Kats/
Kats Python package: https://pypi.org/project/kats/0.1.0/
Репозиторий исходной кода: https://github.com/facebookresearch/kats
@data_analysis_ml
Методы и механизмы Pyarmor для шифрования и защиты исходного кода Python
Pyarmor - это небольшой инструмент для шифрования и защиты исходного кода Python. Он может защитить двоичный код скрипта Python от утечки во время выполнения, установить срок действия зашифрованного исходного кода Python и привязать зашифрованный исходный код Python к аппаратным устройствам, таким как жесткие диски и сетевые карты. Его защитный механизм в основном включает
Шифрование скомпилированных блоков кода для защиты строк и констант в модуле
Двоичный код для динамического шифрования и дешифрования блоков кода во время работы скрипта
После выполнения блока кода локальные переменные стека очищаются
Ограничьте срок действия зашифрованных сценариев и среды устройства с помощью файлов авторизации.
Читать дальше
@pro_python_code
Pyarmor - это небольшой инструмент для шифрования и защиты исходного кода Python. Он может защитить двоичный код скрипта Python от утечки во время выполнения, установить срок действия зашифрованного исходного кода Python и привязать зашифрованный исходный код Python к аппаратным устройствам, таким как жесткие диски и сетевые карты. Его защитный механизм в основном включает
Шифрование скомпилированных блоков кода для защиты строк и констант в модуле
Двоичный код для динамического шифрования и дешифрования блоков кода во время работы скрипта
После выполнения блока кода локальные переменные стека очищаются
Ограничьте срок действия зашифрованных сценариев и среды устройства с помощью файлов авторизации.
Читать дальше
@pro_python_code
List of Dictionaries to Dataframe in Python
https://www.pythonforbeginners.com/basics/list-of-dictionaries-to-dataframe-in-python
@pythonl
https://www.pythonforbeginners.com/basics/list-of-dictionaries-to-dataframe-in-python
@pythonl
PythonForBeginners.com
List of Dictionaries to Dataframe in Python - PythonForBeginners.com
List of Dictionaries to Dataframe in Python will help you improve your python skills with easy to follow examples and tutorials.
Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous Quiz
13%
[True, True, True]
7%
[1, 0, 1]
11%
True
20%
False
4%
[0, 0, 0]
3%
None
12%
Error
30%
Узнать ответ
⚡️ Аналитика данных на Python - блог ведущего Дата саентиста, работющего с данными в Uber, одного из авторов🔥 Machine Learning. Материал канала поможет реально вырасти до профессионала по работе с данными и получить самую высокоплачиваю ит-профессию.
1 канал вместо тысячи учебников и курсов, подписывайтесь: 👇👇👇
@data_analysis_ml
1 канал вместо тысячи учебников и курсов, подписывайтесь: 👇👇👇
@data_analysis_ml
🎆 Глубокое понимание аннотаций типов в Python
С помощью подсказок типов можно аннотировать переменные и функции типами. Python не проверяет типы во время выполнения; вместо этого инструменты статической проверки типов, такие как mypy, pyright или IDE, проверяют на соответствие типы и выдают предупреждения, когда типы используются несогласованно.
Использование статических средств проверки типов имеет множество преимуществ:
- Обнаружение ошибок типов.
- Предотвращение ошибок.
- Документирование кода — любой, кто захочет использовать аннотированную функцию, будет знать тип принимаемых ею параметров и тип возвращаемого значения с первого взгляда.
- Кроме того, IDE лучше понимают ваш код и предлагают хорошие предложения по автозавершению.
Статическая типизация в Python необязательна и может вводиться постепенно (это известно как постепенная типизация). При постепенной типизации статические средства проверки типов не выдают предупреждений на код без подсказок типов, также не предотвращают компиляцию несогласованных типов во время выполнения.
Читать дальше
@pro_python_code
С помощью подсказок типов можно аннотировать переменные и функции типами. Python не проверяет типы во время выполнения; вместо этого инструменты статической проверки типов, такие как mypy, pyright или IDE, проверяют на соответствие типы и выдают предупреждения, когда типы используются несогласованно.
Использование статических средств проверки типов имеет множество преимуществ:
- Обнаружение ошибок типов.
- Предотвращение ошибок.
- Документирование кода — любой, кто захочет использовать аннотированную функцию, будет знать тип принимаемых ею параметров и тип возвращаемого значения с первого взгляда.
- Кроме того, IDE лучше понимают ваш код и предлагают хорошие предложения по автозавершению.
Статическая типизация в Python необязательна и может вводиться постепенно (это известно как постепенная типизация). При постепенной типизации статические средства проверки типов не выдают предупреждений на код без подсказок типов, также не предотвращают компиляцию несогласованных типов во время выполнения.
Читать дальше
@pro_python_code
Как использовать postgresql в приложении django
Django — это гибкий фреймворк для быстрого создания приложений Python. По умолчанию приложения Django хранят данные в легкой базе данных SQLite. Это неплохой вариант при небольших нагрузках или тестировании, однако в среде производства лучше использовать более сложную систему управления базами данных, поскольку она может повысить производительность.
В этом руководстве вы научитесь устанавливать и настраивать СУБД PostgreSQL (Postgres) для хранения данных приложения Django. Мы установим необходимое программное обеспечение, создадим учетные данные БД для нашего приложения, а затем запустим и настроим новый проект Django, который будет использовать этот бэкенд.
#django #postgresql
@pro_python_code
Django — это гибкий фреймворк для быстрого создания приложений Python. По умолчанию приложения Django хранят данные в легкой базе данных SQLite. Это неплохой вариант при небольших нагрузках или тестировании, однако в среде производства лучше использовать более сложную систему управления базами данных, поскольку она может повысить производительность.
В этом руководстве вы научитесь устанавливать и настраивать СУБД PostgreSQL (Postgres) для хранения данных приложения Django. Мы установим необходимое программное обеспечение, создадим учетные данные БД для нашего приложения, а затем запустим и настроим новый проект Django, который будет использовать этот бэкенд.
#django #postgresql
@pro_python_code
🐍🥤 Flask за час. Часть 1: создаем адаптивный сайт для GitHub Pages
Изучаем основные принципы работы фреймворка, разрабатывая личный сайт с резюме, портфолио, блогом и контактной формой.
@pro_python_code
Изучаем основные принципы работы фреймворка, разрабатывая личный сайт с резюме, портфолио, блогом и контактной формой.
@pro_python_code