🖥 Гайд по работе Docker в Python – от установки до сложных примеров

Подробный материал о том, как работать с Docker в Python – от установки до сложных примеров. В этой статье мы разберём:

▪ Основы Docker: установка и базовые понятия
▪ Базовое использование: создание Dockerfile, сборка образов и запуск контейнеров
▪ Интеграция с Python: использование библиотеки docker-py для управления Docker из Python
▪ Продвинутые примеры: динамическое создание образов, управление контейнерами, логирование и обработка ошибок и разместим телеграм бота в docker

✅ Читать

@pythonl

🖥 Pydoll — инновационная библиотека на Python для автоматизации браузеров на основе Chromium, работающая без использования WebDriver, что повышает надёжность и эффективность.

Основные особенности Pydoll:

Асинхронная работа: Библиотека поддерживает асинхронные функции Python, что улучшает производительность и позволяет одновременно выполнять несколько задач, включая веб-скрейпинг и обработку событий.

Реалистичное взаимодействие: Pydoll обеспечивает реалистичное взаимодействие с веб-страницами, что делает автоматизацию более естественной и надёжной.

Удобный интерфейс: Библиотека предоставляет интуитивно понятный интерфейс для работы с веб-контентом, позволяя эффективно взаимодействовать с элементами страницы.

Pydoll подходит для задач, требующих надёжной и эффективной автоматизации браузера, таких как веб-скрейпинг, тестирование веб-приложений и мониторинг веб-страниц.

pip install pydoll-python

📌 GitHub

@pythonl

⚡️Хотите узнать как попасть в Самокат на позицию Junior аналитика данных?

Чтобы найти работу, пройденного курса и классного резюме недостаточно. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать как оперативно использовать тот или иной инструмент в разных кейсах. Эти навыки приходят с опытом решения тестовых заданий, одно из которых мы разберем на вебинаре.

Денис Иванов - ведущий продуктовый аналитик разберет тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных в рамках бесплатного вебинара.

Что мы будем делать на вебинаре:
🟠Построим SQL-запросы для различных бизнес-сценариев;
🟠Узнаем, как находить тренды на основе данных и интерпретировать их для бизнеса;
🟠Обсудим реальные примеры из практики;
🟠Изучим подход к построению аналитического отчета «с нуля» в новой компании;
🟠Рассмотрим примеры ограничения задач и как их обходить (исключения, временные рамки, обработка данных).

🕗 Встречаемся 18 марта 18:30 по МСК

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🖥 VisualCrypto — это открытый набор инструментов на Python с веб-интерфейсом, предназначенный для реализации методов Visual Secret Sharing (VSS).

VSS — это криптографическая техника, которая разделяет секретное изображение на несколько частей (шаров), каждая из которых выглядит как случайный шум и не раскрывает информацию самостоятельно. Однако при объединении всех частей становится возможным восстановление оригинального изображения.


Основные особенности VisualCrypto:
🟢Поддержка различных схем: Инструмент поддерживает как классические методы визуальной криптографии (VC), предложенные Наором и Шамиром в 1994 году, так и схемы на основе случайных сеток (Random Grid, RG), предложенные Кафри и Кереном в 1987 году.
GITHUB.COM

🟢Удобный интерфейс: Предоставляется веб-интерфейс для простоты использования, а также возможность выполнения через скрипты, что обеспечивает гибкость в применении.

🟢Расширяемость: Архитектура инструмента позволяет легко добавлять новые криптографические схемы, что делает его полезным для исследователей и разработчиков, работающих в области визуальной криптографии.

🟢Приверженность научным стандартам: Реализация основана на проверенных исследованиях, что обеспечивает надежность и точность методов.

VisualCrypto фокусируется в первую очередь на схемах (2,2)-VSS, где секретное изображение разделяется на две части, и обе необходимы для восстановления скрытого содержимого. Это делает инструмент особенно полезным для приложений, требующих высокой степени безопасности и конфиденциальности.

Проект распространяется под лицензией MIT, что позволяет свободно использовать и модифицировать его в соответствии с потребностями пользователей.

✅ Github
✅Документация

@pythonl

🌐 Maigret — это инструмент OSINT (разведки на основе открытых данных), который позволяет находить профили пользователей в более чем 2000 онлайн-сервисах на основе имени пользователя!

🌟 Он анализирует доступную информацию, такую как социальные сети, форумы и платформы, и создает отчет о найденных профилях.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON!

🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

👩‍💻 Wowy — это шаблон интернет-магазина, построенный на Django 4.x, который предоставляет полный набор функций для управления!

🌟 Она обеспечивает удобный пользовательский интерфейс и мощную панель администратора. Включает поддержку управления товарами (с множеством изображений), управление категориями, корзину, список желаний, генерацию PDF-счетов и детальную аналитику продаж.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

🖥 Pydoll — это библиотека для автоматизации браузеров на базе Chromium без WebDriver, предлагающая реалистичную эмуляцию поведения.

Библиотека поддерживает асинхронные функции Python, повышая производительность и позволяя обрабатывать разлинчые события и одновременно выполнять веб-скрапинг.

pip install pydoll-python

📌 Github

@pythonl

🖥 Validators — это библиотека Python, предназначенная для простого и эффективного валидирования данных!

🌟 В отличие от других инструментов, требующих определения схем или форм, Validators позволяет проверять отдельные значения без необходимости в сложной настройке. Она предоставляет функции для проверки различных типов данных, включая электронные почты, URL, IP-адреса, доменные имена и другие.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@pythonl

🖥 @memory_it_bot — это тренажёр для подготовки к техническому собеседованию.

Реализован в виде бота, работает по принципу интервальных повторений или flash-карточек для эффективного запоминания вопросов с технических собеседований. В базе вопросов присутствуют богатый набор тем для подготовки к собесу:

Python, FastAPI, Django, Docker, k8s, SQL, NoSQL, System Design, Алгоритмы, LeetCode, Микросервисы, ООП, Шаблоны Проектирования, РСУБД, Общие Вопросы Программирования.

Автор расширяет и держит базу вопросов в актуальном состоянии, с автором всегда есть обратная связь. База вопросов представлена на сайте.

Возможности:
🌟 Тренажёр позволяет разработчикам подготовиться к собеседованиям любого уровня: Junior, Middle, Senior, Lead.

🌟 Помогает закрепить знания и непрерывно расти. Бот запоминает прогресс и подстраивается под темп пользователя.

🌟 Бот сделает вас увереннее на собесе, вы сможете получить интересные для вас задачи на крутых проектах и устроиться на зарплату по верху рынка.


✅Сайт memoryitbot.site

✅Блог автора @brain_bait

✅Тренажёр @memory_it_bot

Реклама, erid: 2VtzqwDo95H, Кукушкин Евгений Игоревич

🖥 Django-Tastypie — это библиотека для создания REST API в Django, которая упрощает процесс работы с данными, сериализацией и аутентификацией!

🌟 Она поддерживает различные форматы данных (JSON, XML, YAML), позволяет работать как с SQL, так и NoSQL базами и предоставляет встроенные инструменты для фильтрации, сортировки и пагинации запросов. Tastypie минимизирует необходимость написания повторяющегося кода, позволяя разработчикам быстро создавать мощные API.

🖥 Github

@pythonl

🔥 LayerAnimate — метод, позволяющий управлять отдельными слоями видео, меняя элементы переднего и заднего плана.

В отличие от существующих методов, которые рассматривают анимацию как единое целое, LayerAnimate предоставляет точечный контроль над каждым слоем, что делает процесс генераций более гибким и управляемым.

❓ Как это работает?
LayerAnimate решает проблему ограниченности данных, с помощью конвейера обработки данных, включающего:

🟢Автоматизированную сегментацию элементов для разделения анимации на слои.

🟢Иерархическое слияние состояний движения для упрощения управления кадрами сцены.

🟢Улучшение согласованности движения для создания плавных и реалистичных анимаций.

Модель позволяет переключаться между различными статическими изображениями или динамическими видео без влияния на анимацию переднего плана.

Особенно интересно выглядит image-video с использованием скетча, вместо текстового описания с данными о движении, можно использовать набросок с траекторией движения сцены и получить готовую сцену.

Мастхэв для тех, кто работает с анимацией. Больше примеров можно посмотреть здесь.

🟡Github
🟡Статья
🟡Проект

@ai_machinelearning_big_data

#videogenerator #video #ai #ml #opensource