🖥 Numpy (числовой python)

Numpy - это библиотека Python, используемая для работы с массивами.

Numpy расшифровывается как числовой python, он используется для выполнения широкого спектра математических операций с массивами. Он также имеет функции для работы в области линейной алгебры, преобразования Фурье и матриц. В python есть list, который может работать как numpy, но list обрабатывается медленно, поэтому numpy помогает в решении проблемы, поскольку массивы NumPy хранятся в одном непрерывном месте в памяти в отличие от списков, поэтому процессы могут получать к ним доступ и манипулировать ими очень эффективно.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

⭐️ Django Argon Theme поддерживает все Django.contrib.AUTH ссылки

Django Argon Theme, популярный проект с открытым исходным кодом, была обновлена, чтобы полностью охватить ссылки аутентификации Django по умолчанию (включая регистрацию). Продукт выпущен по лицензии MIT на GitHub, и исходные тексты могут быть использованы в коммерческих проектах или в электронном обучении без каких-либо ограничений.

➡️ Читать дальше
🖥 Github

@pro_python_code

🖥 7 лучших библиотек веб-скрейпинга Python

Есть пословица «Не нужно изобретать велосипед». Библиотеки - лучший пример этого. Это поможет вам легко писать сложные и отнимающие много времени функциональные возможности. В хорошем проекте разработчики используют одни из лучших доступных библиотек

Известный Python не нуждается в каком-либо представлении. Это один из наиболее часто используемых языков программирования практически для любых целей. Здесь собраны 7 полезных библиотек Python для Web Scraping, которые помогут вам в вашем путешествии по разработке.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 Ускорение Python на графических процессорах с помощью nvc++ и Cython

Стандартная библиотека C++ содержит богатую коллекцию контейнеров, итераторов и алгоритмов, которые можно составить для получения элегантных решений сложных проблем. Что наиболее важно, они быстрые, что делает C++ привлекательным выбором для написания высокопроизводительного кода.

NVIDIA недавно представила stdpar: способ автоматического ускорения выполнения алгоритмов стандартной библиотеки C++ на графических процессорах с помощью компилятора nvc++. Это означает, что программы на C++, использующие стандартные библиотечные контейнеры и алгоритмы, теперь могут работать еще быстрее.

В этом посте я исследую способ внедрения алгоритмов C++ с ускорением на GPU в экосистему Python. Я использую Cython как способ вызвать C++ из Python и показать вам, как создавать код Cython с помощью nvc++. Я представляю два примера: простую задачу по сортировке последовательности чисел и более сложное реальное приложение, метод Якоби. В обоих случаях вы увидите впечатляющий прирост производительности по сравнению с традиционным подходом к использованию NumPy. Наконец, я обсуждаю некоторые текущие ограничения и следующие шаги.

Читать дальше

@pro_python_code

🖥 Топ-10 магических команд в Python, которые повысят вашу продуктивность

Магические команды — это улучшения, добавляемые поверх обычного кода на Python, их предоставляет ядро IPython.

Эти команды обычно начинаются с символа “%”

Магические команды были преимущественно добавлены для решения распространенных проблем, с которыми сталкиваются пользователи. Также в командной оболочке IPython есть несколько сочетаний горячих клавиш, которые значительно облегчат вам работу.

Существует 2 типа магических команд: строчные, обозначенные одним символом %, и ячеечные, обозначенные двойным символом % %.

Префикс % означает, что команда работает на одной строке кода, в то время как префикс %% позволяет команде работать над всей ячейкой.

Ниже приведен список магических команд и примеры их использования в блокнотах Jupyter.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 File Injector

File Injector - Python скрипт, который позволяет вам скрывать от посторонних глаз и записывать любой файл (.zip, .png, .txt, .gba...) в изображении или аудио файле, используя стеганографию.

Вы также можете зашифровать входной файл перед его сохранением.

🖥 GitHub

@pro_python_code

⭐️ Преимущество в производительности операций с DataFrame без копирования

Массив NumPy - это объект Python, который хранит данные в непрерывном буфере C-массива. Превосходная производительность этих массивов обусловлена не только этим компактным представлением, но и способностью массивов совместно использовать «представления» этого буфера среди многих массивов. NumPy часто использует операции с массивами «без копирования», создавая производные массивы без копирования подчиненных буферов данных. Используя все преимущества эффективности NumPy, библиотека DataFrame StaticFrame обеспечивает на порядок лучшую производительность, чем Pandas, для многих распространенных операций.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 Превращаем код на Python в исполняемый EXE-файл

Обычно код на Питон запускают двумя способами: через терминал или через текстовый редактор / IDE.

При этом стоит отметить, что файлик Python — это всего лишь скрипт, который сохранён в расширении .py. Да, это очевидно, но в этом и кроется проблема: иногда нужно скрыть исходный код, а поделиться программкой (в виде альфа-версии, например) очень хочется.

Одно из решений, которое закрывают боль с исходным кодом — это конвертация файла Python в исполняемый exe-файлик.

В этой статье мы научимся создавать «экзешники» при помощи двух библиотек: Pyinstaller and auto-py-to-exe.

Перед тем, как продолжить чтение статьи, скачайте этот репозиторий. Он здорово поможет вам понять процесс, если вы будете повторять все шаги вместе с нами.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 GHTOPDEP – инструмент, который позволяет посмотреть репозитории от которых зависит ваш проект в терминале вместе со всей краткой информацией

$ pip install ghtopdep

🖥 Github

@pro_python_code

🖥 Keylogger Inputs To Mail.

Скрипт для получения информации с клавиатуры, мыши, снимоков экрана, микрофонов на свою почту с удаленного пк. Цель проекта – тестирование безопасности информационных систем.

🖥 Github

@pro_python_code

🖥 Pycord - простая в использовании, многофункциональная, асинхронная API-обертка для работы с Discord.

# Linux/macOS
python3 -m pip install -U py-cord

# Windows
py -3 -m pip install -U py-cord

🖥 Github

@pro_python_code

⭐️ Совершенная, бесконечная точность, игровая физика в Python (серия 1)

Это крошечный шаг в грандиозном стремлении превратить всю физику, математику и даже философию в программирование. Благодаря этому проекту мы откроем для себя сюрпризы, углубим наше понимание и повеселимся. Весь код доступен на GitHub.

Мы будем ограничивать движок многими способами — например, ньютоновскими столкновениями между окружностями и линиями. Однако мы не будем ограничивать точность двигателя. Он будет представлять все времена, положения и скорости с точными выражениями, такими как 8*sqrt(3)/3. Другими словами, это позволяет избежать всех численных приближений.

В результате получится идеальная имитация, например, игрушки-колыбели Ньютона.

➡️ Читать дальше
🖥 Github

@pro_python_code

🎮 Библиотека PyUnity

PyUnity - это реализация движка Unity на Python, написанная на C++. Это просто забавный проект, и многие функции были реализованы, чтобы максимально упростить создание сцены и ее запуск.

🖥 Github

@pro_python_code