🖥 Создание чат-бота с помощью ChatGPT: Пошаговое руководство с примерами кода на Python 2023

Поскольку языковые модели (особенно ChatGPT) стали более мощными и доступными, они всё чаще используются в самых разных приложениях. Одной из самых популярных моделей является ChatGPT, современная языковая модель, разработанная OpenAI. В этой статье мы рассмотрим, как использовать ChatGPT в вашем приложении с примерами кода на Python.

📌 Читать

@pro_python_code

🖥 Как написать сигнального бота на Python с ChatGpt

🎞 Смотреть

@pro_python_code

🖥 Обзор полезных инструментов для интроспекции объектов Python

Python позволяет разными способами задавать вопросы о коде. В распоряжении программистов находятся соответствующие инструменты, помогающие найти необходимые ответы. Среди них базовая функция help(), встроенные функции вроде dir() и усложненные методы модуля inspect.

📌 Читать

@pro_python_code

Tele-Prompter — интересная утилита которая поможет вам стать более харизматичным, предоставляя вам различные цитаты для произнесения по заданному вами шаблону.

🖥 GitHub

#github #soft #python

@pro_python_code

🖥Выводим юникод в виде эмоджи

Ставь 👍 если нравится такой формат

@pro_python_code

Sitadel — функциональный сканер безопасности веб-приложений на Python.

Полезный и простой в использовании инструмент сталкера.

Возможности:
▪ Собирает информацию о используемых фреймворках, cms, os, языках, серверах и др.вещи на сайте
▪ Брутфорс▪
▪ Поддерживает разные инъекции:
▪ HTML Injection
▪ SQL Injection
▪ LDAP Injection
▪ XPath Injection
▪ Cross Site Scripting (XSS)
▪ Remote File Inclusion (RFI)
▪ PHP Code Injection

$ git clone https://github.com/shenril/Sitadel.git
$ cd Sitadel
$ pip3 install .
$ python sitadel.py --help

🖥 GitHub

@pro_python_code

🖥 Просто код для проверки курса акций в режиме реального времени в Python.

@pro_python_code

🖥 Автоматизируем задачи на Python с помощью ChatGPT

ChatGPT — чат-бот на базе ИИ от OpenAI, который специализируется на диалогах. Мы можем сделать ChatGPT своим помощником — и не только в написании кода!

Вот несколько упорядоченных по сложности задач, которые я предложил выполнить ChatGPT (и получил впечатляющие результаты).

▪Читать

@pro_python_code

🎞 Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python

▪Смотреть

@pro_python_code

🖥 Огромный сборник решений задач leetcode на Python c описанием и кодом

LeetCode — онлайн-платформа с алгоритмическими задачами по программированию, своего рода тренажёр для подготовки к техническим интервью.

#doc #python #cheatsheet

@pro_python_code

🖥 10 неизвестных функций и 10 популярных ошибок в Pandas для Датасаентиста

🎞 Смотреть

@pro_python_code

🖥 Простое руководство по ChatGPT API с использованием Python

Компания OpenAI недавно выпустила ChatGPT API. Этот API, который называется gpt-3.5-turbo, использует такую же модель, как и в продуктах ChatGPT.

Для тех, кто уже знаком с OpenAI API на Python, изучение того, как использовать ChatGPT API, должно быть простым, но всё ещё есть некоторые концепции, которые являются эксклюзивными для этого API. Их мы покажем в этой статье.

Давайте рассмотрим новый ChatGPT API на Python.

▪️ Читать
⭐️ Бесплатный ChatGpt_bot

@pro_python_code

🖥 Запуск проекта Django на облачной платформе Google

Облако постоянно растет, и, возможно, его стоит рассмотреть для вашего следующего проекта Python. Но Cloud весьма сложен, и количество доступных сервисов продолжает расти, как и количество решений, которые необходимо принимать, когда вы хотите создать конфигурацию для своего проекта. Если вы хотите узнать, как запустить простое, базовое приложение Django на Google Cloud Platform [GCP] и увидеть, насколько это может быть просто, а также получить базовые сервисы в виде кода (Infrastructure as Code [IaC]), это место для вас.

🖥 Github

@pro_python_code

🖥 Как потратить 7 лет на написание 4 строк кода на Python?

В данной статье я хочу рассказать историю о тестировании.

Я работаю в команде, которая разрабатывает распределённую систему, написанную на Python. В нашей компании у нас есть довольно большой набор интеграционных тестов, которые выполняются с помощью Jenkins. По состоянию на январь 2023 года, выполнение всего пакета занимает около 5 часов. Мы реализуем все тесты на каждом PR, поэтому они обязательно должны выполняться параллельно. Эта история об эволюции способа их оптимизации.

📝 Читать

@pro_python_code

Книги для изучения python

🎞 Смотреть
📚 Бесплатные книги Python

@pro_python_code

Data science c Python.Ускоряем Pandas в 120 раз!

🎞 Смотреть

@pro_python_code