⚜️ Руководство по созданию интерактивных визуализаций на Python

Визуализация данных — один из важнейших этапов проекта в области науки о данных и аналитики данных. Она помогает как изучать и понимать данные, так и эффективно обмениваться результатами.

Самыми распространенными библиотеками для создания визуализаций на Python являются Matplotlib и Seaborn, но существует и множество других инструментов.

В этом руководстве мы изучим инструменты HoloViz, а точнее Panel и hvPlot  — библиотеки с открытым исходным кодом, которые используются для создания интерактивных диаграмм и контрольных панелей. Также узнаем, как легко развернуть и поделиться контрольной панелью с помощью Jupyter Notebook.

В этом проекте мы будем использовать данные о различных покемонах, доступные на Kaggle и Wikipedia, а также данные о продажах игр про покемонов.

Краткий обзор
Мы выполним следующие задачи.

Создадим простой интерактивный график, используя hvPlot и Pandas.
Построим более сложные визуализации, используя Panel для создания виджетов, которые будут фильтровать данные, и hvPlot для отображения этих данных.
Создадим контрольную панель, показывающую табличные данные, информацию о проекте, а также различные интерактивные диаграммы.
Узнаем, как развертывать контрольную панель на Heroku, чтобы проектом можно было делиться.

➡️ Читать дальше
⚙️ Код

@pro_python_code

🐍 Самоучитель по Python для начинающих. Часть 1. Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE

В первой части расскажем о сферах применения Python, о преимуществах и недостатках языка, а также рассмотрим все способы установки и запуска интерпретатора онлайн.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🔎 Web-Scraping с применением библиотек BeautifulSoup4 + Asyncio

В данной статье мы рассмотим способ с применением python библиотеки BeautifulSoup4 в связке с библиотекой asyncio.

Асинхронное программирование – это особенность современных языков программирования, которая позволяет выполнять операции, не дожидаясь их завершения. Библиотека asyncio предназначена как раз для этого.

Допустим, я буду извлекать данные из трёх страниц веб-сайта с применением привычных библиотек BeautifulSoup4 и Requests.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

​Auto-resume-raising – программа для автоматического подъема резюме на HeadHunter каждые 4 часа

Альтернатива платной услуге Продвижение.LITE от HeadHunter

⚙️Ссылка на проект

| #Interesting #Python

@pro_python_code

💀 Wifi-Hacking

Этот инструмент кибербезопасности, написанный на Python взломает для вас любой пароль Wi-Fi !

Установка

1) sudo apt-get update && apt-get install git
2) sudo git clone https://github.com/ankit0183/Wifi-Hacking
3) cd Wifi-Hacking/
4) sudo python3 Wifi-Hacking.py

➡️ Github

@pro_python_code

​taskiq – проект, который позволяет быстро и просто строить распределённые системы используя python

Проект по функционалу похож на celery, но он полностью асинхронный

Имеется собственный dependency injection для задач, который похож на FastAPI

⤷ Ссылка на проект

@pro_python_code | #Interesting #Python

​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

⤷ Демо
⤷ Ссылка на проект

@pro_python_code | #Python #Interesting

​mplcyberpunk – Расширение для популярной библиотеки matplotlib для построения графиков добавляющее эффект "киберпанка"

⤷ Ссылка на проект

@pro_python_code | #Python #Interesting

Gooey – библиотека Python, что поможет превратить ваши консольные программы в полноценные графические приложение всего одной строкой кода

⚙️ Github

| #Python #Interface #Interesting

@github_code

Гайд по декораторам. Как создать собственные Python-декораторы и правильно их использовать

Статья рассчитана на тех, кто владеет основами Python, знаком с декораторами и хочет научиться создавать собственные декораторы для повышения качества кода. Если вы забыли, что такое декораторы, — повторите тему по первым разделам статьи.

Анатомия декоратора в Python
Создадим декоратор @hello_decorator:

from functools import wraps

def hello_decorator(f):
@wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Hello from decorator!')
return f(*args, **kwargs)

return wrapper
Декоратор в Python — функция, которая принимает функцию/класс и возвращает функцию/класс. В примере выше декоратор hello_decorator() принимает функцию f(), и возвращает функцию wrapper().

 👉 Читать дальше

@pro_python_code