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
Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4

🎞 Видео

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Дайджест полезных материалов из мира: Python за неделю

Почитать:
Чтобы ускорить работу
Numba и кода NumPy, нужно понять, как работают процессоры
Python Ice Cream: Лучший способ отладки кода
Метаданные как обезбол при миграции
Полное руководство по использованию нескольких баз данных в Django
Пятифакторный тест личности — бот в Телеграм
Как правильно дифференцировать дискретные функции (Часть 2. Все-таки, МКЭ?)
Строим пайплайн в sсikit-learn — пошаговое руководство
Архитектурные нюансы OpenStack. Принципы работы компонентов Nova
Я скачал 1400+ пакетов, чтобы улучшить 1
Структура тестового фреймворка
Разработка RESTful API на Python с помощью HappyX
BI-аналитика на коленке: делаем веб-аналитику в DataLens
Курс проложит аналитик: проверьте, какими SQL-скилами вы экипированы
SRP: Refactoring the Data Science Beyond Classes
NumPy Tutorial #9: Array Join
Web3.py: Desenvolvendo app clientes para Ethereum com Python
MY NEW WEBSITE [Free AI image creator]
Android Operating System
Elastic D&D - Week 1 - Project Introduction
How to use Kaggle for Climate Change studies
Programmers need to learn "not to be the frog in the warm water"
scraping all airconditioned from the free market sales site
How To Install Private Git Hosted Dependencies Inside Docker Image Using SSH

Посмотреть:
🌐 Практика парсинга Python ( 05:27)
🌐 Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4 ( 10:06)
🌐 Большой гайд по парсингу на Python. Часть 3 Работаем с selenium ( 06:14)
🌐 Уроки Golang с нуля /#24 - Тесты ( 09:50)
🌐 Полный Гайд по парсингу на Python: от азов до продвинутых техниик,. Часть 1 ( 07:04)
🌐 Полный Гайд по парсингу на Python: Практика. Часть 2 ( 05:59)
🌐 Python для начинающих. Урок 9 | Работа со строками ( 15:13)
🌐 Задание 2 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 ( 03:46)
🌐 Задание 1 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 ( 02:50)
🌐 Полный разбор демоверсии | ОГЭ-2024 по информатике ( 00:00)
🌐 Новый оператор в Python для объединения словарей в один символ #shorts #python ( 01:00)

Хорошего дня!

@pro_python_code
📚7 лучших CLI-библиотек Python в 2023 году

1. Typer
Это одна из самых популярных библиотек на GitHub с более чем 10,5 тыс. звезд. Она поможет легко разрабатывать CLI-приложения, которые понравятся пользователям. Typer предоставляет простой способ создания CLI-приложений на Python благодаря автоматической справке, автоматическому заполнению и преобразованию входных и выходных данных. Эта библиотека поддерживает различные типы и стили команд и аргументов.

2. Click
Эта библиотека помогает создавать интерфейсы командной строки компонуемым способом с минимальным количеством кода. Название “Click” расшифровывается как “command line interface creation kit” (набор для создания интерфейса командной строки).

Click отличается гибкой конфигурацией и поставляется с хорошими настройками по умолчанию. Этот модуль способен сделать процесс написания инструментов командной строки быстрым и увлекательным, а также предотвратить разочарование, вызванное невозможностью реализовать задуманный API CLI.

3. Fire
Эта библиотека от Google предназначена для автоматической генерации интерфейсов командной строки из абсолютно любого объекта Python. Она предоставляет много возможностей, таких как инструмент для разработки и отладки кода Python, изучение существующего кода и превращение чужого кода в CLI, облегчение перехода между Bash и Python и многое другое.

4. Tqdm
Отображение индикатора выполнения при загрузке данных — один из распространенных способов создания хорошего пользовательского опыта. Эта библиотека предоставляет быстрый, расширяемый индикатор выполнения для Python и CLI. Tqdm использует умные алгоритмы для предсказания оставшегося времени и пропуска ненужных показов итераций, что позволяет в большинстве случаев снизить накладные расходы.

5. Plumbum
Вы когда-нибудь мечтали о том, чтобы компактность скриптов оболочки была воплощена в реальном языке программирования? Эта библиотека поможет осуществить вашу мечту. Помимо оболочкоподобного синтаксиса и удобных шорткатов, библиотека обеспечивает локальное и удаленное выполнение команд (через SSH), локальные и удаленные пути к файловой системе, упрощенное управление рабочим каталогом и средой, а также набор инструментов для программирования CLI.

6. Argcomplete
Кажется, все предпочитают автозаполнение. Это упрощает жизнь. Библиотека Argcomplete предоставляет возможность добавить заполнение вкладок в приложения CLI с автоматической генерацией скриптов завершения и хуков для различных оболочек. Она поддерживает различные режимы и конфигурации. Это особенно полезно, если программа обладает множеством опций или подпарсеров и может динамически предлагать завершения для значений аргументов/опций (например, когда пользователь просматривает ресурсы в сети).

7. Termgraph
Если нужно создавать ASCII-графику и диаграммы в CLI-приложении, то Termgraph — подходящий для этого ресурс. Как вы уже догадались, он предоставляет возможность создания ASCII-графов и диаграмм с различными типами и стилями графики и форматами данных. Termgraph поддерживает гистограммы, цветные диаграммы, эмодзи и другие типы графики.

@pro_python_code
🖥 Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси

🎞 Video

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
http-status-codes.png
780.4 KB
Полезная шпаргалка состояний HTTP-запросов для тех, кто любит requests, и не только.

#http
🖥Многопоточный парсер на Python. ООП подход

🎞 Video


@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Дайджест полезных материалов из мира : Python за неделю

Почитать:
Таблица-справочник – генератор DAG? А что так можно было?
Анализ и визуализация данных с помощью библиотеки Altair
Обнаружение meterpreter сессий в ОС Windows
Генерация паспортных данных для обучения моделей
Анализ музыкальных предпочтений с использованием аудиоаналитики на Python
Классификация грибов методами ML
Бесплатный курс VK Education: углублённый Python для студентов и недавних выпускников
Книга «Python. Лучшие практики и инструменты. 4-е изд.»
Нужна ли вам Kafka? Разбираемся в технологии и собираем простое приложение на базе managed-решения
Первые шаги в ML на обучающем хакатоне: обнаружение птиц на фотографиях yolov8s + sahi
Simple Weather notification project built with python in mobile.
Why Java Is an Object-Oriented Programming Language?
Elastic D&D - Week 2 - Streamlit & the Login Page
Supervised Learning
Understand the request - response cycle of Django.
Guide to Data Cleaning and Preparation for Analysis using Pandas library in Python
Unveiling the Power of the Proxy Design Pattern with a Remote API Example in Python
"Which job sectors are witnessing a surge in demand for AI and Data Science professionals?"
Data Science with Python and Java: A Dynamic Duo for Modern Analytics
Comment ajouter des hyperliens à Excel avec Python

Посмотреть:
🌐 Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси ( 10:27)
🌐 Уроки Golang с нуля /#25 - Интерфейсы ( 10:51)
🌐 Многопоточный парсер на Python. ООП подход ( 08:24)
🌐 Задание 4 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 ( 03:54)
🌐 Задание 5 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 ( 07:10)
🌐 Задание 3 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 ( 04:22)
🌐 Полный разбор демоверсии | ОГЭ-2024 по информатике ( 59:45)
🌐 Python для начинающих. Урок 10 | Работа со строками ( 22:48)
🌐 Задание 6 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 ( 15:06)
🌐 Анонимная, временная почта на Python для принятия кодов активации | Фриланс на Python ( 13:32)

Хорошего дня!

@pro_python_code
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Матрицы.

Видео
Код из видео
Упражнения по Numpy

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📧Python Атоматизация отправки email с selenium

Видео

@pro_python_code
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 2 Полезные функции.

Видео
Упражнения

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 3. Практика

Видео
Код из видео

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Как профессионально писать логи Python

В статье мы поговорим о библиотеке structlog и узнаем, как она помогает писать качественные логи. Такие логи содействуют ежедневной работе программиста и способствуют внедрению эффективных практик для обеспечения последовательного подхода к логированию во всем проекте.

Помимо этого, рассмотрим распространенные проблемы логирования и способы их решения посредством structlog. Материал будет интересен как для начинающих, так и для опытных разработчиков, поскольку данный инструмент способен кардинально изменить процесс написания логов!

Когда-то я часто пренебрегал логами и писал их только тогда, когда они помогали в среде разработки. Логи служили эффективным средством для обнаружения ошибок или проверки надлежащей работы кода, но их польза ограничивалась только локальной отладкой.

После освоения structlog я научился писать логи, которые не только помогают в повседневной работе, но и обязывают применять качественные практики для обеспечения согласованного подхода к логированию.

Как результат, упрощается парсинг логов для поставляемого приложения и улучшается мониторинг в таких инструментах, как Datadog и Grafana.

В статье я поделюсь опытом работы со structlog и продемонстрирую ее возможности на примерах. Допустим, пользователь намерен загрузить файлы, и мы уже создали конечную точку, принимающую эти запросы. В прошлом я бы написал логи таким образом:

import logging
...
logging.debug("Start uploading file with name %s. Number of retries: %s", file_name, 0)
...
logging.error("Failed uploading file with name %s. Current retry: %s.", file_name, retries)
...


С данным фрагментом кода все в порядке.

СТАТЬЯ
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 4: Создание матриц из файла.

Видео
Код из видео

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Полный курс по библиотеке Numpy. Урок 5: Продвинутые функции.

Видео
Код из видео
Часть 1
Часть 2
Часть 3
Часть4

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📹 Python+SQL работа с базами данных.

Видео

@pro_python_code
🖥 Python анализ данных с Pandas.Урок 1: Введение.

Видео
Код из видео

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю

Почитать:
Django или Fast API: выбираем Python-фреймворк для веб-разработки
Что нового в Pandas 2.1
Готовые скрипты Python
Интеграция Telegram ботов в Django приложениях
6 развлекательных проектов на Python: от шаверма-бота до игры в слова
9 лучших консольных файловых менеджеров Linux
Управление сервоприводами, часть 2. Управляем сервоприводами с помощью серво-контроллера через USB любых компьютеров
Клонирование голоса, замена лица по фото, удаления объектов в видео и все в одном open-source проекте Wunjo AI
Эластичный DAG или «гнём, где не гнулось»
Как понять, что клиента пора реактивировать?
Анализ данных с использованием библиотеки Dask
Взгляд на телеграм-ботов изнутри
Учим ИИ чатбота слушать и говорить
Создание интерактивных аналитических панелей с помощью Python Streamlit
Deploying Apps on Render
Mastering ZIP File Handling in Python: Reading and Creating Zip Archives
The Minion Game - HackerRank Solution Python
Iterables and Iterators - HackerRank Solution Python
Regex Substitution - HackerRank Solution Python
How to Solve the "No Idea!" Challenge in Python
🌐 UN Goals : Education & Gender Equity ⚖️
Starting my Journey in Open Source
Created a toggle_state_button with PyQt5
Accelerating Releases with Pulumi: My Proxy Project Journey

Посмотреть:
🌐 HTMX заменит Frontend?! WTF? ( 12:12)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Матрицы ( 11:24)
🌐 Уроки Golang с нуля /#26 - Обработка ошибок ( 08:14)
🌐 Python+SQL работа с базами данных. ( 11:10)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Полезные функции ( 11:05)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Применение Numpy ( 11:52)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Создание матриц из файла ( 15:55)
🌐 Python Атоматизация отправки email с selenium ( 04:59)
🌐 Полный курс по библиотеке Numpy. Продвинутые методы работы с матрицами ( 07:28)
🌐 Python анализ данных с Pandas. ( 17:04)
🌐 【作業配信】ろっきーさんの新ビジュアル仕上げていくぅ~!龍角散と共に・・・! ( 01:34:00)
🌐 Задание 8 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 ( 08:55)
🌐 Задание 9 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 ( 09:11)
🌐 Задание 10 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 ( 02:16)
🌐 Задание 11 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 ( 04:18)
🌐 Задача с собеседования на Junior Python разработчика #shorts #python ( 00:48)
🌐 Как узнать процент заряда батареи с помощью Python #shorts ( 00:45)

Хорошего дня!

@pro_python_code
Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

Data Science: t.me/data_analysis_ml
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Go: t.me/Golang_google
C/C++/ t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Хакинг: t.me/linuxkalii
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Тестирование:https://yangx.top/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Собеседования: https://yangx.top/machinelearning_interview

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog

🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers

ИИ: t.me/vistehno

📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy