Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous Quiz
34%
1
3%
21
2%
12
24%
2
6%
None
11%
Error
20%
Узнать ответ
jgram – Библиотека для написания телеграм ботов, что позволяет описывать их структуру в json файлах
Призвана ускорить написание ботов, и сделать их структуру более гибкой и понятной
Библиотека построена на базе aiogram2.21
@pro_python_code | #Interesting #Python #Telegram #Bot
Призвана ускорить написание ботов, и сделать их структуру более гибкой и понятной
Библиотека построена на базе aiogram2.21
⚙
Github@pro_python_code | #Interesting #Python #Telegram #Bot
⚫️ Black - это библиотека для автоматического форматирования вашего Python кода, в соответствии с требованиями PEP8 🔥
Документация
Примеры кода
@pro_python_code
Документация
Примеры кода
@pro_python_code
🐍🚀 Создаем рекрутинговый портал на Django: часть 1
Разрабатываем портал, на котором каждый рекрутер сможет найти своего разработчика :). Система поиска позволяет подобрать нужного специалиста по резюме, портфолио или описанию проектов; рейтинг проекта поможет оценить квалификацию, а мессенджер – послать оффер.
Читать дальше
@pro_python_code
Разрабатываем портал, на котором каждый рекрутер сможет найти своего разработчика :). Система поиска позволяет подобрать нужного специалиста по резюме, портфолио или описанию проектов; рейтинг проекта поможет оценить квалификацию, а мессенджер – послать оффер.
Читать дальше
@pro_python_code
Обнаружение лиц на Python в 19 строк кода.
Сперва не забудьте установить модуль
При желании, можно также воспользоваться Eye & Mouth cascades для обнаружения глаз и рта, соответственно.
Дальше конвертируем исходное изображением в чёрно белое.
И скармливаем это всё в метод
Ну и как вы знаете, cv2 шикарно работает с видео потоком.
Так что можно создать, например, распознавание своего лица на видео потоке с камеры? :3
Вариантов много )))
Код со скрина здесь.
@pro_python_code
Сперва не забудьте установить модуль
cv2
командой pip install opencv-python
Затем при помощи этой крутой библиотеки, создайте HAAR Face Cascade.При желании, можно также воспользоваться Eye & Mouth cascades для обнаружения глаз и рта, соответственно.
Дальше конвертируем исходное изображением в чёрно белое.
И скармливаем это всё в метод
detectMultiScale
.Ну и как вы знаете, cv2 шикарно работает с видео потоком.
Так что можно создать, например, распознавание своего лица на видео потоке с камеры? :3
Вариантов много )))
Код со скрина здесь.
@pro_python_code
🐍🚀 Создаем рекрутинговый портал на Django: часть 2
В этой части: добавление обложек проектов с фронтенда, создание системы авторизации, разработка основной функциональности приложения «Пользователи» и связь проектов с профилями.
Читать
Часть 1
@pro_python_code
В этой части: добавление обложек проектов с фронтенда, создание системы авторизации, разработка основной функциональности приложения «Пользователи» и связь проектов с профилями.
Читать
Часть 1
@pro_python_code
Python RU
globals(), locals(), vars(), dir() Программист на Python может узнать, какие именно переменные определенны в данный момент в интерпретаторе. Переменные можно разделить на локальные и глобальные. Глобальные определены на верхнем уровне кода снаружи функций…
В дополнение об областях видимости переменных
В отличие он некоторых других языков в Python блоки типа
Частая ошибка – затирание внешней переменной в цикле for:
Зоны видимости отделяются только функциями, классами и модулями. Здесь все переменные x – разные:
Самая широкая зона видимости называется builtin. В нее попадают все имена, известные интерпретатору в данный момент, включая вещи импортированные из других модулей.
Казалось бы мы затерли pi, но мы затерли его лишь в глобальной области видимости. Повторно импортируя pi, мы получаем старую переменную с тем же адресом, иными словами мы достаем ее из builtin области в global.
Вы знали о всех этих особенностях?
@pro_python_code
В отличие он некоторых других языков в Python блоки типа
for, if, while, with
не создают областей видимости (scope) для переменных, то есть переменная внутри и снаружи блока будет одна и та же:x = 1
if True:
x = 2
print(x) # 2
Частая ошибка – затирание внешней переменной в цикле for:
i = 10
for i in range(5): # затирает i
...
print(i) # 4
Зоны видимости отделяются только функциями, классами и модулями. Здесь все переменные x – разные:
x = 1
class Foo:
x = 2
def method(self):
x = 3
return x
print(x, Foo.x, Foo().method()) # все 3 разные
Самая широкая зона видимости называется builtin. В нее попадают все имена, известные интерпретатору в данный момент, включая вещи импортированные из других модулей.
>>> from math import pi
>>> pi, id(pi)
(3.141592653589793, 4465320624)
>>> pi = 3
>>> pi, id(pi)
(3, 4462262880)
>>> from math import pi
>>> pi, id(pi)
(3.141592653589793, 4465320624)
Казалось бы мы затерли pi, но мы затерли его лишь в глобальной области видимости. Повторно импортируя pi, мы получаем старую переменную с тем же адресом, иными словами мы достаем ее из builtin области в global.
Вы знали о всех этих особенностях?
@pro_python_code
Translators – Python библиотека, целью которой является бесплатный, множественный и приятный перевод
Он основан на интерфейсе перевода Google, Yandex, Microsoft (Bing), Baidu, Alibaba, Tencent, NetEase (Youdao), Sogou, Kingsoft (Iciba), Iflytek, Naver (Papago), Deepl, Reverso, Itranslate, Caiyun, Argos, TranslateCom, Utibet и многих других сервисов
⤷ Ссылка на проект
@pro_python_code | #Interesting #Python
Он основан на интерфейсе перевода Google, Yandex, Microsoft (Bing), Baidu, Alibaba, Tencent, NetEase (Youdao), Sogou, Kingsoft (Iciba), Iflytek, Naver (Papago), Deepl, Reverso, Itranslate, Caiyun, Argos, TranslateCom, Utibet и многих других сервисов
⤷ Ссылка на проект
@pro_python_code | #Interesting #Python
Forwarded from Python Jobs
DevOps Engineer
Вакансия: В PREDICTO открыта вакансия
О компании:
Predicto с 2018 г. занимается анализом и сегментацией данных для крупных российских и иностранных клиентов. В этом году мы поставили себе амбициозную задачу разработки CDP и рекомендательной системы.
В нашей команде уже 13 сильных и классных ребят, но задач столько, что очень хотим еще!
📍Senior+ (важно)
📍в классном офисе в Москве/гибрид;
📍250-400+ руб., белая ЗП или ИП;
📍большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт.
✅Что нужно делать:
- Участие в построение платформы данных Predicto на всех этапах, включая проектирование, разработку и эксплуатацию;
- Ведущая роль в выстраивании экспертизы в области DevOps и SRE внутри компании и создании сильной команды;
- Автоматизация процессов сборки, тестирования и доставки компонентов платформы;
- Выстраивание DataOps и MLOps практик для обеспечения высокого качества данных и эксплуатации ML моделей в production’е.
✅Требования:
- Опыт работы и эксплуатации решений с одним из крупных публичных облаков (Яндекс Облако, AWS, GCP, Azure, Alibaba);
- Опыт работы с технологиями big data стека (в первую очередь Apache Spark) и экосистемой Python’а для data science;
- Понимание принципов контейнеризации, опыт эксплуатации решений с Docker’ом и кластерами Kubernetes;
- Опыт построения CI/CD пайплайнов;
- Понимание IaC подхода к управлению инфраструктурой, опыт работы с Terraform’ом;
- Понимание и использование принципов безопасности для облачных окружений.
✅Будет плюсом:
- Опыт работы с Яндекс.Облаком;
- Опыт развития команды и выстраивания DevOps и SRE практик;
- Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных, знание SQL;
- Опыт разработки и поддержки высоконагруженных сервисов;
- Знание инструментов и методов MLOps, опыт эксплуатации ML-intensive приложений в production.
Присылайте CV в telegram: @fedosovaAS
@python_djangojobs
Вакансия: В PREDICTO открыта вакансия
О компании:
Predicto с 2018 г. занимается анализом и сегментацией данных для крупных российских и иностранных клиентов. В этом году мы поставили себе амбициозную задачу разработки CDP и рекомендательной системы.
В нашей команде уже 13 сильных и классных ребят, но задач столько, что очень хотим еще!
📍Senior+ (важно)
📍в классном офисе в Москве/гибрид;
📍250-400+ руб., белая ЗП или ИП;
📍большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт.
✅Что нужно делать:
- Участие в построение платформы данных Predicto на всех этапах, включая проектирование, разработку и эксплуатацию;
- Ведущая роль в выстраивании экспертизы в области DevOps и SRE внутри компании и создании сильной команды;
- Автоматизация процессов сборки, тестирования и доставки компонентов платформы;
- Выстраивание DataOps и MLOps практик для обеспечения высокого качества данных и эксплуатации ML моделей в production’е.
✅Требования:
- Опыт работы и эксплуатации решений с одним из крупных публичных облаков (Яндекс Облако, AWS, GCP, Azure, Alibaba);
- Опыт работы с технологиями big data стека (в первую очередь Apache Spark) и экосистемой Python’а для data science;
- Понимание принципов контейнеризации, опыт эксплуатации решений с Docker’ом и кластерами Kubernetes;
- Опыт построения CI/CD пайплайнов;
- Понимание IaC подхода к управлению инфраструктурой, опыт работы с Terraform’ом;
- Понимание и использование принципов безопасности для облачных окружений.
✅Будет плюсом:
- Опыт работы с Яндекс.Облаком;
- Опыт развития команды и выстраивания DevOps и SRE практик;
- Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных, знание SQL;
- Опыт разработки и поддержки высоконагруженных сервисов;
- Знание инструментов и методов MLOps, опыт эксплуатации ML-intensive приложений в production.
Присылайте CV в telegram: @fedosovaAS
@python_djangojobs
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎇 Продвинутый уровень визуализации данных для Data Science на Python
Как сделать крутые, полностью интерактивные графики с помощью одной строки Python.
Когнитивное искажение о невозвратных затратах (sunk cost fallacy) является одним из многих вредных когнитивных предубеждений, жертвой которых становятся люди. Это относится к нашей тенденции продолжать посвящать время и ресурсы проигранному делу, потому что мы уже потратили — утонули — так много времени в погоне. Заблуждение о заниженной стоимости применимо к тому, чтобы оставаться на плохой работе дольше, чем мы должны, рабски работать над проектом, даже когда ясно, что он не будет работать, и да, продолжать использовать утомительную, устаревшую библиотеку построения графиков — matplotlib — когда существуют более эффективные, интерактивные и более привлекательные альтернативы.
Читать дальше
@data_analysis_ml
Как сделать крутые, полностью интерактивные графики с помощью одной строки Python.
Когнитивное искажение о невозвратных затратах (sunk cost fallacy) является одним из многих вредных когнитивных предубеждений, жертвой которых становятся люди. Это относится к нашей тенденции продолжать посвящать время и ресурсы проигранному делу, потому что мы уже потратили — утонули — так много времени в погоне. Заблуждение о заниженной стоимости применимо к тому, чтобы оставаться на плохой работе дольше, чем мы должны, рабски работать над проектом, даже когда ясно, что он не будет работать, и да, продолжать использовать утомительную, устаревшую библиотеку построения графиков — matplotlib — когда существуют более эффективные, интерактивные и более привлекательные альтернативы.
Читать дальше
@data_analysis_ml
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
#GitHub | #Python #Interesting
@pro_python_code
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
#GitHub | #Python #Interesting
@pro_python_code
Каким будет результат выполнения кода?
Anonymous Quiz
5%
0
6%
1
15%
2
13%
3
3%
4
11%
5
11%
7
3%
None
10%
Error
22%
Узнать ответ
Простое руководство по форматированию строк в Python с помощью f-строк
Если вы изучаете Python уже некоторое время, то, вероятно, используете " " для создания строк. В этом нет ничего плохого. В конце концов, для многих первой строкой кода Python была просто print(“Hello World”). Однако тому, кто хочет повысить уровень работы на Python, следует использовать f-строки.
Читать дальше
шпаргалка с большим количеством символов, которые применяются для форматирования переменных даты в Python.
@pro_python_code
Если вы изучаете Python уже некоторое время, то, вероятно, используете " " для создания строк. В этом нет ничего плохого. В конце концов, для многих первой строкой кода Python была просто print(“Hello World”). Однако тому, кто хочет повысить уровень работы на Python, следует использовать f-строки.
Читать дальше
шпаргалка с большим количеством символов, которые применяются для форматирования переменных даты в Python.
@pro_python_code
🔥 Как автоматизировать операции Kubernetes посредством Python
В последние годы Kubernetes (К8s) прочно закрепился в повседневной деятельности многих разработчиков и DevOps-инженеров. Однако большинство задач, которые приходится выполнять, однообразны, монотонны и легко поддаются автоматизации.
Зачастую довольно просто набросать быстрый shell-скрипт с командами kubectl. Но для более сложных задач автоматизации требуется что-то более мощное, чем bash, например возможности языка программирования Python.
В данной статье научимся работать с клиентской библиотекой Python для Kubernetes (kubernetes-client/python) и автоматизировать любые скучные задачи K8s, стоящие перед нами!
Читать дальше
@pro_python_code
В последние годы Kubernetes (К8s) прочно закрепился в повседневной деятельности многих разработчиков и DevOps-инженеров. Однако большинство задач, которые приходится выполнять, однообразны, монотонны и легко поддаются автоматизации.
Зачастую довольно просто набросать быстрый shell-скрипт с командами kubectl. Но для более сложных задач автоматизации требуется что-то более мощное, чем bash, например возможности языка программирования Python.
В данной статье научимся работать с клиентской библиотекой Python для Kubernetes (kubernetes-client/python) и автоматизировать любые скучные задачи K8s, стоящие перед нами!
Читать дальше
@pro_python_code
💻 Управление данными с помощью Python, SQLite и SQLAlchemy
Читать статью
#sqlite #python
@pro_python_code
Читать статью
#sqlite #python
@pro_python_code
Библиотека программиста
🐍🗄️ Управление данными с помощью Python, SQLite и SQLAlchemy
На одном примере сравниваются три модели управления данными: csv-файлы, SQL-запросы к простой базе данных на SQLite и контроль информации в виде объектов Python с SQLAlchemy. В конце пример веб-приложения на Flask с использованием SQLAlchemy.
Rich — библиотека Python для форматированного текста и красивого форматирования в терминале.
Rich содержит ряд встроенных средств рендеринга, которые можно использовать для создания элегантного вывода в интерфейсе командной строки и помощи в отладке кода.
Rich API упрощает добавление цвета и стиля к выходным данным терминала.
Rich также может отображать красивые таблицы, индикаторы выполнения, уценку, исходный код с подсветкой синтаксиса, трассировку и многое другое — прямо из коробки.
Rich, кстати, работает с Linux, OSX и Windows. True color / emoji работает с новым терминалом Windows, классический терминал ограничен 16 цветами. Rich требует Python 3.6.3 или более новую версию :3
Github
Docs
@pro_python_code
Rich содержит ряд встроенных средств рендеринга, которые можно использовать для создания элегантного вывода в интерфейсе командной строки и помощи в отладке кода.
Rich API упрощает добавление цвета и стиля к выходным данным терминала.
Rich также может отображать красивые таблицы, индикаторы выполнения, уценку, исходный код с подсветкой синтаксиса, трассировку и многое другое — прямо из коробки.
Rich, кстати, работает с Linux, OSX и Windows. True color / emoji работает с новым терминалом Windows, классический терминал ограничен 16 цветами. Rich требует Python 3.6.3 или более новую версию :3
⚙
pip install rich
Github
Docs
@pro_python_code
Выясним, насколько высокопроизводительна написанная на Rust pypolars. Сравним её с pandas на алгоритме сортировке и при конкатенации данных с 25 миллионами записей, а также объединении двух CSV-файлов.
https://nuancesprog.ru/p/11219
#статьи #Python #Pandas #DataScience
@pro_python_code
https://nuancesprog.ru/p/11219
#статьи #Python #Pandas #DataScience
@pro_python_code
🗺 Набор функций Python для рисования красивых карт из данных OpenStreetMap. Основан на библиотеках osmnx, matplotlib и shapely.
Github
Docs
Colab
@pro_python_code
Github
Docs
Colab
@pro_python_code