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
Довольно полезная библиотека Python - Bark 🐶.

Инструмент для преобразования текста в аудио! 🎵 Абсолютно БЕСПЛАТый инструмент.

"Bark - это основанная на трансформерах модель преобразования текста в аудио, созданная компанией Suno.

Bark может генерировать очень реалистичную многоязычную речь, а также другие звуки, включая музыку, фоновый шум и простые звуковые эффекты.

Модель также может генерировать невербальные коммуникации, такие как смех, вздохи и плач.

https://github.com/suno-ai/bark

@pro_python_code
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Mwmbl - это некоммерческий, свободный бесплатный поисковик на Pythpn с акцентом на удобство использования и скорость.

Github

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Знаете ли вы, что с помощью #Python и #pillow можно регулировать контрастность изображений?

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Знаете ли вы, что можно использовать #Python и OpenPyXL для применения формул Excel? Вот пример, в котором я программно суммирую несколько столбцов с помощью OpenPyXL. Вам придется запустить код и открыть Excel, чтобы увидеть результат.

@pro_python_code
1️⃣0️⃣ Полезных инструментов специалиста Data Science

Lazy Predict позволяет быстро создавать прототипы для анализа данных и сравнивать несколько базовых моделей без необходимости вручную писать код или настраивать параметры.

fastparquet – библиотека, ускоряющая ввод-вывод Pandas в 5 раз. fastparquet – это высокопроизводительная реализация формата Parquet на Python, предназначенная для бесперебойной работы с фреймами данных Pandas. Она обеспечивает быструю производительность чтения и записи, эффективное сжатие и поддержку широкого спектра типов данных.

DataDreamer – это мощная библиотека Python с открытым исходным кодом для легкого создания промптов, синтетических данных и рабочих моделей машинного обучения.

SciencePlots – полезная библиотека для быстрого создания графиков matplotlib для презентаций, исследовательских работ.

Tensorflow-GNN. Новая библиотека Tensorflow-GNN для работы с графовыми нейросетями. Эта крутая библиотека ориентирована на гетерогенные графы, то есть те, у которых узлы и рёбра могут быть различных типов.

PyGWalker – инструмент, который упрощает рабочий процесс анализа и визуализации данных в Jupyter Notebook, превращая фрейм данных pandas в пользовательский интерфейс в стиле Tableau для визуального исследования.

Feather – библиотека, которая предназначена для чтения и записи данных с устройств. Данная библиотека отлично подходит для перевода данных из одного языка в другой. Также она способна достаточно быстро считывать большие массивы данных

Ibis – обеспечивает доступ между локальным окружение в Python и удаленными хранилищами данных (например, Hadoop)

Dask – эта библиотека позволяет эффективно организовывать параллельные вычисления. Коллекции больших данных хранятся здесь как параллельные массивы/списки и позволяют работать с ними через Numpy/Pandas.

Jless — полезный инструмент для просмотра JSON-файлов в командной строке. Отображение данных в удобном виде — с подсветкой синтаксиса для отдельных элементов объекта.

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Vosk-api - инструмент для распознавания речи с открытым исходным кодом

Поддерживает модели распознавания речи для 18 языков включая русский

Используется для распознавание речи в чат-ботах, умной бытовой техники и виртуальных помощниках. С помощью модуля также можно создавать субтитры для фильмов, транскрипцию для лекций и интервью.

Github

@pro_python_code
🖥 Свежая бурно развивающаяся Python библиотека yarl

Позволяет распарсить URL на отдельные компоненты — имя сервера, хост, запрос и т.д.
Особенно актуально будет для разных парсеров, веб-приложений, краулеров, если не очень хочется ковыряться с regex

pip install yarl

🖥 GitHub 1.2K ⭐️

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Создайте приложение с искусственным интеллектом всего из 4 строк кода!

Colab

@pro_python_code
🖥 Новая версия PyViz3D 🚀 - прямой рендеринг 3D облаков точек, графиков и многого другого в Blender


👩 💻 Код+примеры: http://github.com/francisengelmann/PyViz3D
🛠️ Установка: pip3 install pyviz3d

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 SQL в Фокусе: Полное Руководство. 100 ключевых Вопросов с собеседований

Часть 1
Часть2

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Знаете ли вы, что вы можете преобразовать датафрейм 🐼 #pandas в HTML?

@pro_python_code
📌Всё про сортировку веток Git

Запустив git branch в репозитории, вы обычно получаете список веток в алфавитном порядке. Это может раздражать, когда у вас много веток (если только у вас нет очень жесткой системы именования по номеру тикета или чего-то подобного).
Не проблема, это можно изменить. Выполните в вашем репозитории следующую команду:
git branch --sort=-committerdate

Это отсортирует все ваши ветки по дате их последнего коммита

Для сортировки доступны такие опции:
- authordate
- committerdate
- creatordate
- objectsize
- taggerdate

Кроме того, если хотите всегда сортировать по одному из этих параметров, можно установить это в настройках:
git config --global branch.sort -committerdate


Также можно задать псевдоним:
git config --global alias.brcd "branch --sort=-committerdate".


Подробнее о работе с ветками можно почитать тут, ловите ссылки:
📎 Ветвление Git с примерами из реальной жизни
📎 Как удалить ветку в Git
📎 Как переименовать локальную ветку в Git

@pro_python_code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Selenium отлично подходит для задач веб-автоматизации.

Helium еще больше расширяет эти возможности, упрощая сложные задачи, выполнение которых может быть затруднительным при использовании Selenium.

Под капотом Helium перенаправляет каждый вызов в Selenium. Разница в том, что API Helium гораздо более высокоуровневый. В Selenium вам нужно использовать HTML-идентификаторы, XPaths и селекторы CSS для идентификации элементов веб-страницы.

Helium позволяет ссылаться на элементы с помощью видимых пользователю меток. В результате скрипты Helium обычно на 30-50% короче аналогичных скриптов Selenium. Более того, они легче читаются и более стабильны по отношению к изменениям на веб-странице.

Поскольку Helium - это просто оболочка для Selenium, вы можете свободно смешивать две библиотеки. Например:


# A Selenium API:
driver.execute_script("alert('Hi!');


Github

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👉 Awesome Python

Большой куратором список потрясающих фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов на Python.

🔗 https://github.com/vinta/awesome-python

@pro_python_code