Python/ django
58.9K subscribers
2.07K photos
61 videos
47 files
2.79K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит-каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
加入频道
🖥 Web2pdf: CLI to convert Webpages to PDF

Web2pdf — это полезный инструмент командной строки, который позволяет конвертировать веб-страницы в файлы PDF.

Он поддерживает пакетное преобразование, позволяя конвертировать несколько веб-страниц одновременно.

Вы можете настраивать стиль своих PDF-файлов с помощью CSS, включая шрифты и цвета фона.

git clone https://github.com/dvcoolarun/web2pdf.git

Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 pprofile + matplotlib = Python program profiled as an awesome heatmap.

Профилирование
позволяет оценить время, затрачиваемое на выполнение отдельных операций в программе.

Профилирование можно выполнять как для всего кода, так и для его фрагментов, но просмотр #данных в табличном виде не очень информативно.

Было бы здорово, если бы вы могли увидеть распределение времени работы вашего кода в виде тепловой карты?

Вот тут-то и пригодится pyheat.

Pyheat предоставляет построчное время выполнение кода в виде цветной карты. Pyheat можно установить из PyPl с помощью команды

pip install py-heat

Для построения карты нужно использовать файл с кодом в качестве аргумента функции PyHeat:

ph = PyHeat('merge_sort.py')
ph.create_heatmap()
ph.show_heatmap()

Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Python 3.13.0 Alpha 4 теперь доступен для скачивания

https://www.python.org/downloads/release/python-3130a4/

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Open_AI_Python.pdf
17 MB
🖥 Шпаргалка OpenAI API на Python

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉🎉🎉 Today is Python's 33 year birthday🎉🎉🎉

Сегодня — день рождения Python.

Нашему любимому языку программирования исполнилось 33 года.

Python остается одним из самых популярных языков. По исследованию JetBrains, в 2023 году Python хотя бы раз использовали 54% разработчиков. Популярнее только JavaScript.

Лайк за Python.

@pythonl
🔫 Django queryhunter

Данная библиотека призвана восполнить этот пробел, предоставляя простой подход к профилированию запросов в Django приложениях.

Найдите в коде вашего Django-приложения строки, которые отвечают за выполнение наибольшего количества запросов.

Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Awesome Python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources.

Репозиторий Github, содержащий список кураорских фреймворков, библиотек, программного обеспечения и ресурсов на Python.

Если вы не знаете, какую библиотеку или инструмент использовать для своего проекта, это ваш гид 👇.

Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 yarl: provides handy URL class for URL parsing and changing.

Если вы хотите быстро извлечь элементы из URL-адреса с помощью #Python, попробуйте yarl.

$ pip install yarl

Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥Лучшие бесплатные курсы и книги по Python в 2024 год.

Главное – поставить цели и следовать им, независимо от выбранного способа обучения.

В статье я собрал большой список лучших курсов, книг, репозиториев и каналах о Python, которые охватывают множество тем от основ языка до создания ИИ и машинного обучения на Python🐍.

📌 Видео
📌 Полный список
📌 Python Курс 2024

@pythonl
🖥 PyNest is a Python framework built on top of FastAPI that follows the modular architecture of NestJS

PyNest - это фреймворк для Python, построенный на основе FastAPI модульной архитектуры NestJS.

С помощью PyNest вы сможете с легкостью создавать масштабируемые и поддерживаемые API. Фреймворк поддерживает инъекции зависимостей, аннотации типов, декораторы и генерацию кода, что упрощает написание чистого и легко тестируемого кода.

pip install pynest-api

Github
Docs

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉 Gemma in PyTorch

Gemma - это семейство легких, современных открытых моделей, созданных на основе исследований и технологий, использованных при создании моделей Google Gemini.

Это большие языковые модели, работающие только с декодером с открытыми весами, предварительно обученными моделями, настраиваемые по инструкции.

Github
Gemma

@pythonl
🖥 3D contour plot using Python

Контурный 3D график с помощью Python.

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Question and Answer based on Anything:

QAnything (Question and Answer based on Anything) - это локальная система ответов на вопросы из базы знаний, разработанная для поддержки широкого спектра форматов файлов и баз данных, позволяющая устанавливать и использовать ее в автономном режиме.

С помощью QAnything вы можете просто бросить любой локально хранящийся файл любого формата и получить точные, быстрые и надежные ответы.

Github
Docs

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Diagrams

Встречайте — Python-библиотека Diagrams для создания диаграмм и схем.
Отлично подойдёт для объяснения идеи продукта заказчикам партнёрам, например

pip install diagrams

from diagrams import Cluster, Diagram
from diagrams.aws.compute import ECS
from diagrams.aws.database import ElastiCache, RDS
from diagrams.aws.network import ELB
from diagrams.aws.network import Route53

with Diagram("Clustered Web Services", show=False):
dns = Route53("dns")
lb = ELB("lb")

with Cluster("Services"):
svc_group = [ECS("web1"),
ECS("web2"),
ECS("web3")]

with Cluster("DB Cluster"):
db_primary = RDS("userdb")
db_primary - [RDS("userdb ro")]

memcached = ElastiCache("memcached")

dns >> lb >> svc_group
svc_group >> db_primary
svc_group >> memcached


Первое изображение получено с помощью этого кода, остальные — пример того, что можно сделать с помощью diagrams

➡️ Официальный сайт с примерами и объяснением

➡️ GitHub

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Нереально полезные встроенные библиотеки Python

🔜Tempfile
Создаёт временный файл как папка tmp в linux:
import tempfile
with tempfile.NamedTemporaryFile() as tmp:
print(tmp.name)
tmp.write(...)


🔜IO
Чтобы не использовать временные файлы, можно использовать временный буфер сразу в программе:
from io import BytesIO

imagefile = BytesIO()
animage.save(imagefile, format='PNG')
imagedata = imagefile.getvalue()


🔜Struct
Позволяет создавать бинарные структуры и парсить их. Может ускорить передачу между клиентом и сервером:
>> from struct import *
>> pack(">bhl", 1, 2, 3)
b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03'
>> unpack('>bhl', b'\x01\x00\x02\x00\x00\x00\x03')
(1, 2, 3)
>> calcsize('>bhl')
7


🔜CMD
С помощью этой библиотеки можно создать полноценный tui:
Welcome to the turtle shell.   Type help or ? to list commands.

(turtle) ?

Documented commands (type help <topic>):
========================================
bye color goto home playback record right
circle forward heading left position reset undo

(turtle) help forward
Move the turtle forward by the specified distance: FORWARD 10
(turtle) record spiral.cmd
(turtle) position
Current position is 0 0


Удивительно что такие полезные пакеты находятся в стандартной комплектации питона.
И не нужно скачивать кучу пакетов через pip.

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 A little word cloud generator in Python

Создание облака слов на основе файла 'cl.txt'

Особенно полезно для задач NLP или при анализе соцсетей

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

# Read text from a file
with open('cl.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
text = file.read()

# Generate word cloud
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)

# Display the generated word cloud using matplotlib
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()


Облако слов — это визуальное представление списка категорий/тегов. Чем чаще слово встречается, тем больший размер оно принимает в облаке.

pip install wordcloud

Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Build a typing assistant with Mistral 7B and Ollama - Python Tutorial

Невероятно — локальный AI чат-бот на основе Ollama и Mistral 7B всего в сотню строк Python кода (!)

💻 Туториал

🖥 GitHub

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Latexify: Generates LaTeX math description from Python functions.

Крутая библиотека Python, которая позволяет отображать функции в формате LaTeX


pip install latexify

То есть вы просто определяете функцию как обычно, например так:
def quadratic(a,b,c):
return (-b + math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a)


Чтобы вывести формулу LaTeX, мы просто помещаем над определением функции декоратор @latexify.function и печатаем имя функции quadratic в ячейке Google Colab.
Получается так — и мы увидем формулу:
@latexify.function
def quadratic(a,b,c):
return (-b + math.sqrt(b**2 - 4*a*c)) / (2*a)

quadratic


Отлично подойдёт тем, кто занимается на стыке IT и физики/математики/других дисциплин;
здесь в Google Colab можно затестить, как это работает

🖥 GitHub

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM