Altair
Библиотека Altair — это декларативная библиотека для создания статистических визуализаций. Она основана на спецификации Vega-Lite и позволяет создавать сложные графики с минимальным количеством кода.
Altair предоставляет простой синтаксис для создания графиков, а также интегрируется с Jupyter Notebook и JupyterLab для интерактивного отображения графиков.
Результат работы кода — столбчатая диаграмма, отображающая цены на разные виды фруктов.
Если вы хотите сохранить график в виде файла, вы можете использовать метод
*На втором изображении представлен результат работы программы.
Библиотека Altair — это декларативная библиотека для создания статистических визуализаций. Она основана на спецификации Vega-Lite и позволяет создавать сложные графики с минимальным количеством кода.
Altair предоставляет простой синтаксис для создания графиков, а также интегрируется с Jupyter Notebook и JupyterLab для интерактивного отображения графиков.
Результат работы кода — столбчатая диаграмма, отображающая цены на разные виды фруктов.
Если вы хотите сохранить график в виде файла, вы можете использовать метод
save()
.*На втором изображении представлен результат работы программы.
👨💻 Запускаем ComfyUI на GPU AMD Radeon в Docker. Статья + код
Stable Diffusion — передовая модель глубокого обучения, способная создавать реалистичные изображения и произведения искусства по текстовым описаниям. ComfyUI - это веб-интерфейс Stable Diffusion, оптимизированный для настройки рабочего процесса.
#python #article
Stable Diffusion — передовая модель глубокого обучения, способная создавать реалистичные изображения и произведения искусства по текстовым описаниям. ComfyUI - это веб-интерфейс Stable Diffusion, оптимизированный для настройки рабочего процесса.
#python #article
tqdm
Tqdm (от арабского слова "taqadum", что означает "прогресс") — это библиотека Python, которая позволяет легко и быстро создавать индикаторы выполнения задач. Она особенно полезна при работе с длительными операциями, так как позволяет отслеживать ход выполнения и остаточное время.
#для_продвинутых
Tqdm (от арабского слова "taqadum", что означает "прогресс") — это библиотека Python, которая позволяет легко и быстро создавать индикаторы выполнения задач. Она особенно полезна при работе с длительными операциями, так как позволяет отслеживать ход выполнения и остаточное время.
#для_продвинутых
Cement
Cement — это фреймворк для создания интерфейсов командной строки (CLI). Он помогает разработчикам быстро создавать мощные и удобные CLI-приложения.
#для_продвинутых
Cement — это фреймворк для создания интерфейсов командной строки (CLI). Он помогает разработчикам быстро создавать мощные и удобные CLI-приложения.
#для_продвинутых
📣 Отступы в Python | Описание, правила, особенности, исправление ошибок
Содержание статьи:
⏺ Определение
⏺ Принцип работы
⏺ Правила отступов
⏺ Преимущества и недостатки
⏺ Ошибки отступов в the Python
⏺ Неожиданный отступ
⏺ Пробел после ключевых слов
⏺ Неправильное количество отступов
⏺ Несоответствие ни одному внешнему уровню отступа
⏺ Неправильное использование try-except
🖥 Читать подробнее
Содержание статьи:
⏺ Определение
⏺ Принцип работы
⏺ Правила отступов
⏺ Преимущества и недостатки
⏺ Ошибки отступов в the Python
⏺ Неожиданный отступ
⏺ Пробел после ключевых слов
⏺ Неправильное количество отступов
⏺ Несоответствие ни одному внешнему уровню отступа
⏺ Неправильное использование try-except
🖥 Читать подробнее
Uvicorn
Uvicorn — это высокопроизводительный ASGI веб-сервер для Python. Он используется для разработки и развертывания приложений Python, построенных на ASGI-совместимых фреймворках, таких как FastAPI, Starlette, Quart и Django Channels.
#для_продвинутых
Uvicorn — это высокопроизводительный ASGI веб-сервер для Python. Он используется для разработки и развертывания приложений Python, построенных на ASGI-совместимых фреймворках, таких как FastAPI, Starlette, Quart и Django Channels.
#для_продвинутых
👨💻 Шифруем и скрываем файлы внутри изображений с помощью Python
https://youtube.com/shorts/S2GyLXiw3AQ
⚙️ GitHub/Инструкция
#python #soft #youtube
https://youtube.com/shorts/S2GyLXiw3AQ
⚙️ GitHub/Инструкция
$ git clone https://github.com/priyansh-anand/steganographer.git
$ cd steganographer
$ pip install -r requirements.txt
$ python steganographer.py - -menu
#python #soft #youtube
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Собеседование Python: разбор вопросов
0:00:41 Как справиться со стрессом
0:04:00 Начало собеседования
0:13:37 Типы данных в Python
0:28:40 Виртуальные окружения
0:41:48 Классы
0:48:35 Декораторы
0:56:53 Абстрактные классы
0:59:57 Метаклассы
1:02:52 ООП
1:14:24 Генератор
1:31:07 Конкурентность, асинхронность
1:36:20 Тестирование кода
1:43:32 ORM
1:46:34 Best practices
1:55:35 Базы данных
2:04:48 Git
2:07:28 Docker
2:12:37 Web
2:19:24 Linux
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/BoazgBZ4D7k
0:00:41 Как справиться со стрессом
0:04:00 Начало собеседования
0:13:37 Типы данных в Python
0:28:40 Виртуальные окружения
0:41:48 Классы
0:48:35 Декораторы
0:56:53 Абстрактные классы
0:59:57 Метаклассы
1:02:52 ООП
1:14:24 Генератор
1:31:07 Конкурентность, асинхронность
1:36:20 Тестирование кода
1:43:32 ORM
1:46:34 Best practices
1:55:35 Базы данных
2:04:48 Git
2:07:28 Docker
2:12:37 Web
2:19:24 Linux
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/BoazgBZ4D7k
Typeshed
Typeshed — это коллекция заглушек типов для стандартной библиотеки Python, встроенных функций Python, а также сторонних пакетов, созданная сообществом. Эти заглушки позволяют использовать статическую типизацию в Python, добавляя информацию о типах к переменным, функциям и другим объектам.
#для_продвинутых
Typeshed — это коллекция заглушек типов для стандартной библиотеки Python, встроенных функций Python, а также сторонних пакетов, созданная сообществом. Эти заглушки позволяют использовать статическую типизацию в Python, добавляя информацию о типах к переменным, функциям и другим объектам.
#для_продвинутых
🐍 Думаю у многих возникал вопрос, как python генерирует случайные числа, вот и ответ🔥
🫡 Генерация случайных чисел в Python реализована с использованием алгоритма Mersenne Twister (MT). Каждый раз, когда вы вызываете функции из модуля
💯 При этом, если вы не укажете начальное зерно явно, Python использует текущее системное время в качестве зерна для инициализации генератора случайных чисел. Это означает, что генерация случайных чисел, построенная на Mersenne Twister, на самом деле не является "настоящей" случайностью, а представляет собой псевдослучайную последовательность, которая повторяется при одном и том же начальном зерне.
🏆 Поэтому важно быть осторожным при использовании псевдослучайных чисел в криптографии или других областях, где требуется истинная случайность. Для этих целей в Python имеются специальные модули (например,
#интересное
🫡 Генерация случайных чисел в Python реализована с использованием алгоритма Mersenne Twister (MT). Каждый раз, когда вы вызываете функции из модуля
random
для генерации случайных чисел, Python использует внутренний объект генератора и начальное зерно (seed), чтобы получить следующее "случайное" число.💯 При этом, если вы не укажете начальное зерно явно, Python использует текущее системное время в качестве зерна для инициализации генератора случайных чисел. Это означает, что генерация случайных чисел, построенная на Mersenne Twister, на самом деле не является "настоящей" случайностью, а представляет собой псевдослучайную последовательность, которая повторяется при одном и том же начальном зерне.
🏆 Поэтому важно быть осторожным при использовании псевдослучайных чисел в криптографии или других областях, где требуется истинная случайность. Для этих целей в Python имеются специальные модули (например,
secrets
), которые обеспечивают более надежную и криптографически безопасную генерацию случайных чисел.#интересное
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
7 ошибок новичков в Python, которые нужно исключить
В этом ролике автор рассмотрит самые частые ошибки новичков в Python. Вы узнаете, как это влияет на ваш проект и как можно исправить ситуацию к лучшему.
0:00 Первая ошибка
1:30 Ускоряем List Comprehension в 8000 раз
2:02 Удобная замена round в f-строках
2:45 Комбинация параметров, которая создает баги
5:19 Ошибки в именовании, которые вызывают SyntaxError
5:54 Важные проблемы при записи данных
6:40 Универсальная функция для работы с дескрипторами
7:50 Исправляем важные ошибки с tuple
9:22 Определяем самый быстрый сценарий
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/QIhoaxSHvwg
В этом ролике автор рассмотрит самые частые ошибки новичков в Python. Вы узнаете, как это влияет на ваш проект и как можно исправить ситуацию к лучшему.
0:00 Первая ошибка
1:30 Ускоряем List Comprehension в 8000 раз
2:02 Удобная замена round в f-строках
2:45 Комбинация параметров, которая создает баги
5:19 Ошибки в именовании, которые вызывают SyntaxError
5:54 Важные проблемы при записи данных
6:40 Универсальная функция для работы с дескрипторами
7:50 Исправляем важные ошибки с tuple
9:22 Определяем самый быстрый сценарий
Смотреть это видео на youtube: youtu.be/QIhoaxSHvwg
Определяем тип изображения с помощью Python
Установка модуля -
Подробнее можно почитать здесь.
Установка модуля -
pip install imghdr
Предположим, вам предоставлен файл типа изображения, и вам нужно определить тип этого файла. Проще говоря, вам нужно получить расширение этого файла типа изображения. Это можно использовать в проекте, чтобы проверить, действительно ли запрошенное вами изображение является изображением и с каким расширением оно поставляется.Подробнее можно почитать здесь.