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
👩‍💻 Преобразование текста в числовые значения является сложной задачей из-за различий в языковых представлениях.

Numerizer упрощает этот процесс, преобразуя различные текстовые форматы и варианты написания в числа. 💡

Установка:
$ pip install numerizer


>>> from numerizer import numerize
>>> numerize('forty two')
'42'
>>> numerize('forty-two')
'42'
>>> numerize('four hundred and sixty two')
'462'
>>> numerize('one fifty')
'150'
>>> numerize('twelve hundred')
'1200'
>>> numerize('twenty one thousand four hundred and seventy three')
'21473'
>>> numerize('one million two hundred and fifty thousand and seven')
'1250007'
>>> numerize('one billion and one')
'1000000001'
>>> numerize('nine and three quarters')
'9.75'
>>> numerize('platform nine and three quarters')
'platform 9.75'


@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Информация об IP-адресе с помощью Python

@pythonl
🃏Симулятор стратегии игры в блэкджек🔮

Этот инструмент помогает создавать и оценивать стратегии в карточной игре блэкджек.

Он моделирует различные игровые ситуации, определяет оптимальные действия и рассчитывает ожидаемую прибыль для каждой стратегии.

Симулятор поддерживает многопоточную работу и легко подстраивается под разные правила игры. Можно создать собственные таблицы базовой стратегии и анализировать сложные игровые моменты.

Пошаговые инструкции включают команды для генерации стратегий, расчета прибыли и проведения симуляций при различных правилах игры.

☝🏻Это программное обеспечение предназначено исключительно для образовательных целей и не гарантирует успеха в азартных играх.

🖥 Код проекта: https://github.com/AttackingOrDefending/Blackjack-Strategy-Simulator

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Inquests - это простая, но элегантная HTTP-библиотека. Это дополнительная замена Requests, функциональность которой приостановлена.


>>> import niquests
>>> s = niquests.Session(resolver="doh+google://", multiplexed=True)
>>> r = s.get('https://pie.dev/basic-auth/user/pass', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.oheaders.content_type.charset
'utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
'{"authenticated": true, ...'
>>> r.json()
{'authenticated': True, ...}
>>> r
<Response HTTP/3 [200]>
>>> r.ocsp_verified
True
>>> r.conn_info.established_latency
datetime.timedelta(microseconds=38)


Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 backtrader — это библиотека на Python для анализа торговых стратегий. Представьте, что у вас есть идея, как заработать на колебаниях цен на акции или валюты, но прежде чем использовать реальные деньги, вы хотите проверить свою идею на прошедших данных

🌟 Backtrader помогает "прокрутить" вашу стратегию на исторических данных и увидеть, насколько она была бы успешной. Даже без знания торговли, это как тестирование идеи с помощью симуляции, чтобы избежать рисков в реальном мире

🔐 Лицензия: GPL-3.0

▪️Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Ditto — это простой инструмент для автоматической генерации кода. Он позволяет пользователю описать приложение на языке, близком к естественному, а затем создает полноценное многокомпонентное приложение Flask. Ditto использует языковую модель для построения маршрутов, шаблонов и статических файлов без необходимости вручную писать код

🌟 Основная цель проекта — упростить процесс разработки веб-приложений, автоматизируя создание структуры кода на основе текстового описания

🔐 Лицензия: MIT

▪️Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Streamlit — бесплатный пакет Python для науки о данных и визуализации данных . В этом видео вы познаете базовые навыки запуска проекта Streamlit с интеграцией с MySQL!

💡 Вы узнаете, как создать панель инструментов веб-сайта аналитики с помощью Python и библиотеки Streamlit. В качестве примера будет использована база данных Excel для хранения данных и Streamlit для создания интерактивной панели, которая позволит визуализировать и исследовать данные!

🕞 Продолжительность: 1:29:42

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Урок по созданию современного настольного GUI- приложения с использованием Python и PySide6!

🔍 Что вы изучите:

🌟 Настройка среды разработки
🌟 Создание главного окна приложения
🌟 Проектирование и реализация современных компонентов пользовательского интерфейса
🌟 Обработка взаимодействий и событий пользователя
🌟 Настройка внешнего вида с помощью таблиц стилей
🌟 Создание темных и светлых тем приложения

🕞 Продолжительность: 2:06:51

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 LLMCompiler — фреймворк на Python для оптимизации параллельных вызовов функций с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как GPT и LLaMA

🌟 Этот фреймворк позволяет автоматически идентифицировать задачи, которые можно выполнять параллельно, снижая задержки и затраты. Этот инструмент полезен для ускорения и улучшения точности выполнения сложных задач с LLM

▪️Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler

Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust.

Он поддерживает множество языков, таких как Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.

Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.

На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.

🔗 GitHub

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Python 3.12 против Python 3.13 – сравнение производительности

В этой статье описываются результаты тестирования производительности Python 3.13 по сравнению с Python 3.12.

В общей сложности было проведено 100 различных тестов на компьютерах с процессорами AMD Ryzen серии 7000 и Intel Core 13-го поколения для настольных компьютеров, ноутбуков и мини-ПК.

Все тесты были выполнены на компьютерах с Windows 11 с использованием библиотеки pay performance 1.11.0 на Python 3.12.7 и Python 3.13.0 (обе 64-разрядные версии).

Результат показывает, что Python 3.13 имеет лучшие показатели по производительности по сравнению с Python 3.12 в следующих тестах: asyncio_tcp_ssl (в 1,51 раза быстрее), async_tree_io_tg (в 1,43 раза быстрее), async_tree_eager_io (в 1,40 раза быстрее). Однако вы можете заметить снижение производительности в некоторых тестах, особенно в покрытие кода (в 3,85 раза медленнее), regex_v8 (в 1,26 раза медленнее), telco (в 1,19 раза медленнее).

🔗 Подробные тесты

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