This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔪 Pare
Pare создан для того, позволить веб-разработчикам независимо масштабировать свои веб-приложения.
В частности, Pare будет полезен, если у вас есть функции, которые:
- интенсивные вычисления
-блокирующие
- изолированные
- параллельные
В качестве примера использования можно привести парсинг документов, агрегацию данных, обработку веб-хуков и обработку изображений.
С помощью Pare вы можете разгрузить эти задачи от основного веб-сервера, а также получить автоматическое масштабирование для одновременных запросов.
📌 Github
@pythonl
Pare создан для того, позволить веб-разработчикам независимо масштабировать свои веб-приложения.
В частности, Pare будет полезен, если у вас есть функции, которые:
- интенсивные вычисления
-блокирующие
- изолированные
- параллельные
В качестве примера использования можно привести парсинг документов, агрегацию данных, обработку веб-хуков и обработку изображений.
С помощью Pare вы можете разгрузить эти задачи от основного веб-сервера, а также получить автоматическое масштабирование для одновременных запросов.
> pip install pare
from my_module import my_function
my_function(*args, **kwargs) # local function call
my_function.invoke(*args, **kwargs) # remote Lambda call
await my_function.invoke_async(*args, **kwargs) # async remote Lambda call
📌 Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
make, но с кэшированием на основе хэша и расширенными возможностями.Кэширование команд Qik гарантирует, что вы не будете выполнять лишнюю работу. Настраивайте параметры команд в модулях позволяют просматривайть и повторно запускайте команды в режиме ожидания.
Qik может значительно сократить время разработки.
Хотя qik обладает специальной функциональностью для проектов на Python, любой репозиторий на основе git может использовать qik в качестве средства запуска команд.
pip install qik▪Github
▪Гайд
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ TARS — это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации тестирования на проникновение с использованием агентов на основе искусственного интеллекта.
Главная цель TARS — создать умные защитные инструменты, способные автоматизировать задачи, такие как сканирование уязвимостей, анализ угроз и разработка контрмер в реальном времени.
Проект направлен на подготовку к будущему, в котором ИИ-атаки станут более распространёнными, и ставит своей задачей оптимизацию ИИ-агентов не только для выявления уязвимостей, но и для их автоматического устранения.
Чтобы начать работу с TARS, пользователям необходимо установить Docker, создать файл с нужными API-ключами и запустить основной CLI-инструмент для работы с TARS в браузере.
Проект включает демонстрационные примеры и предоставляет отличные тестовые цели, такие как Juice-Shop, а также список интегрируемых инструментов, включая Nettacker, RustScan и другие.
📌 Github
@pythonl
Главная цель TARS — создать умные защитные инструменты, способные автоматизировать задачи, такие как сканирование уязвимостей, анализ угроз и разработка контрмер в реальном времени.
Проект направлен на подготовку к будущему, в котором ИИ-атаки станут более распространёнными, и ставит своей задачей оптимизацию ИИ-агентов не только для выявления уязвимостей, но и для их автоматического устранения.
Чтобы начать работу с TARS, пользователям необходимо установить Docker, создать файл с нужными API-ключами и запустить основной CLI-инструмент для работы с TARS в браузере.
Проект включает демонстрационные примеры и предоставляет отличные тестовые цели, такие как Juice-Shop, а также список интегрируемых инструментов, включая Nettacker, RustScan и другие.
📌 Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Clark — это инструмент командной строки для монтажа аудио и видео с возможностью установки временных меток.
Он разработан для пользователей, которые предпочитают работать в командной строке, обеспечивая точную обрезку и разделение медиафайлов.
Интерфейс TUI оснащен шкалой прокрутки и маркерами времени, которые группируются для уменьшения загромождения экрана.
🖥 Github
@pythonl
Он разработан для пользователей, которые предпочитают работать в командной строке, обеспечивая точную обрезку и разделение медиафайлов.
Интерфейс TUI оснащен шкалой прокрутки и маркерами времени, которые группируются для уменьшения загромождения экрана.
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👄 GestSync — это библиотека, которая позволяет определять говорящего в видео на основе жестов.
Проект решает две основные задачи:
▫️Синхронизация — предсказывает временные задержки между аудио- и видеопотоками, опираясь на жесты.
▫️Определение активного говорящего — позволяет идентифицировать говорящего в многолюдной сцене без использования распознавания лиц.
Пользователи могут легко интегрировать модель, загрузить необходимые пакеты и запускать её на любых видео, где видны жесты говорящих.
🖥 Github
💡 Demo
📝 Project
@pythonl
Проект решает две основные задачи:
▫️Синхронизация — предсказывает временные задержки между аудио- и видеопотоками, опираясь на жесты.
▫️Определение активного говорящего — позволяет идентифицировать говорящего в многолюдной сцене без использования распознавания лиц.
Пользователи могут легко интегрировать модель, загрузить необходимые пакеты и запускать её на любых видео, где видны жесты говорящих.
git clone https://github.com/Sindhu-Hegde/gestsync.git💡 Demo
📝 Project
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Легкий, асинхронный Python-фреймворк для RabbitMQ, упрощающий создание микросервисов и распределенных систем.
Среди особенностей - удобная маршрутизация сообщений, поддержка плагинов и интуитивно понятная настройка клиента.
pip install git+https://@github.com/TonnoBelloSnello/microrabbit.git• Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Организация Python Software Foundation опубликовала результаты совместного ежегодного опроса, в котором приняли участие более 25 тысяч разработчиков, использующих язык программирования Python.
Основные тенденции:
- 55% Python-разработчиков используют Linux в своём окружении для разработки (в прошлом отчёте 59%), 55% (58%) - Windows , 29% (26%) - MacOS, 2% (3%) - BSD.
6% (в прошлом отчёте 7%) продолжают пользоваться веткой Python 2, которая в настоящее время не поддерживается в большинстве дистрибутивов Linux и была переведена в разряд неподдерживаемых ещё в апреле 2020 года (изначально прекратить поддержку планировалось в 2015 году, но сроки постоянно продлевались).
- Почти половина тех, кто заявил о продолжении работы с Python 2 указали, что им меньше 21 года, а треть - что они являются студентами.
- 22% используют редактор кода Visual Studio Code, 20% - Jupyter Notebook, 17% - Vim, 13% - PyCharm Community Edition, 12% - JupyterLab, 11% - NotePad++, 9% - Sublime Text. 23% опрошенных используют только одну интегрированную среду разработки, 38% - две, 21% - три, 19% - больше трёх.
- 37% в отчётном году участвовали в разработке открытых проектов (77% на уровне разработки кода, 38% - документации, 35% - сопровождения, 33% - тестирования).
32% имеют возраст 21-29 лет, 8% - 18-20, 33% - 30-39, 16% - 40-49, 7% - 50-59, 3% - старше 60.
-25% программируют на Python менее года, 16% - 1-2 года, 26% - 3-5 лет, 19% - 6-10 лет, 13% - более 10 лет.
- 44% отметили использование Python для анализа данных, - 44% - web-разработки, 34% - для машинного обучения, 26% для администрирования, DevOps и написания сценариев автоматизации, 25% - для парсеров и web-ботов, 26% - для обучения.
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🪐 Mapping The Solar System
Код, данные и инструкции для построения карт орбит астероидов в Солнечной системе.
Этот репозиторий содержит пошаговое руководство по созданию карты Солнечной системы с использованием открытого кода и данных NASA. Программные инструменты: Python 3.7.1, NASA HORIZONS, Illustrator CC 2019 и Photoshop CC 2019.
• Github
@pythonl
Код, данные и инструкции для построения карт орбит астероидов в Солнечной системе.
Этот репозиторий содержит пошаговое руководство по созданию карты Солнечной системы с использованием открытого кода и данных NASA. Программные инструменты: Python 3.7.1, NASA HORIZONS, Illustrator CC 2019 и Photoshop CC 2019.
• Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✂️ CSV Trimming
CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода.
Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях.
• Github
CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода.
Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях.
pip install csv_trimming
Python
import pandas as pd
from csv_trimming import CSVTrimmer
# Load your csv
csv = pd.read_csv("tests/documents/noisy/sicilia.csv")
# Instantiate the trimmer
trimmer = CSVTrimmer()
# And trim it
trimmed_csv = trimmer.trim(csv)
# That's it!
• Github
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) — это выявление скрытой информации в наборе данных.
sweetviz — библиотека, которая предоставляет важную информацию о наборе данных без написания большого количества кода.
pip install sweetviz@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM