Python/ django

⚡️ OSGINT - это эффективный OSINT-инструмент, разработанный для извлечения информации о GitHub пользователях.

Он обеспечивает возможность поиска имени поль зователя по его электронной почте и наоборот, позволяя получать различные данные профиля, включая дату регистрации аккаунта, число публичных репозиториев и гистов, а также открытые ключи PGP и SSH.

✔️

Github

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

6.8K views17:13

Python/ django

Новый инструмент для построения и автоматизации процессов

Яндекс выкатил визуальный конструктор Yandex Workflows. Раньше инструмент позволял автоматизировать процессы только с помощью декларативной спецификации на YAML.

Low-code инструмент с удобным интерфейсом помогает создавать рабочие процессы и упрощать разработку за счёт автоматизации рутинных задач.

Вот почему на него стоит обратить внимание:

Освобождает ресурсы. Автомасштабируемость рабочих процессов не требует от разработчиков управления инфраструктурой.

Обеспечивает стабильность приложений: благодаря встроенным функциям обработки ошибок и управления состоянием.

Low‑code‑инструмент: проектирование сложных рабочих процессов без необходимости писать много кода.

Узнать подробнее об инструменте и попробовать самому можно по ссылке.

6.2K views08:01

Python/ django

✔ Fastrtc — это библиотека, которая превращает функции Python в решения для потоковой передачи аудио и видео в режиме реального времени с использованием WebRTC или WebSockets.

Библиотека содержит множество примеров, демонстрирующих её применение: от интеграции с голосовыми API (например, Google Gemini и OpenAI) до транскрипции речи при помощи Whisper и обработки видеопотока с помощью модели YOLO v10.

Документация включает краткое руководство и примеры кода, что облегчает внедрение Fastrtc в ваши проекты.

pip install fastrtc

▪ Github
▪ Документация

@pythonl

6.6K viewsedited 11:07

Python/ django

Forwarded from Machinelearning

0:32

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🌐

Nanobrowser – Мультиагентная AI-ситсема для веб-автоматизации.

Это open-source инструмент, который использует LLM для автоматизации работы у вас в браузере.

По сути это альтернатива OpenAI Operator, работающая локально.

Оператору можно задавать промпты на естественном языке (или через код), а умные агенты (Планировщик, Навигатор, Валидатор) выполняют их в веб-окружении.

Чем полезен ?

🟢

Автоматизация тестирования UI: Быстро просит пользовательские сценарии, заполнение форм, клики по элементам без написания сложного Selenium/Puppeteer кода.

🟢

Прототипирование веб-скрапинга/сбора данных: Легко настраивайте сбор нужной информации с веб-страниц.

🟢

Ускорение рутинных задач: Автоматизируйте взаимодействие с внутренними админками, дашбордами или любыми веб-интерфейсами.

Главное, что ваши данные не уходят на сторонние серверы (если вы используете локальную LLM).

Поддерживает различные большие языковые модели, не привязывая вас к одному провайдеру.

🔗GitHub: https://github.com/nanobrowser/nanobrowser

@ai_machinelearning_big_data

#Nanobrowser #AI #WebAutomation #OpenSource #LLM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

6.1K views17:01

Python/ django

🖥

"Think Python" - баспланая книга от O'Reilly

Одна из лучших книг для изучения Python.

❤️‍🔥Как вам обложка?

❯ 3 издание
❯ 2 издание

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

25.1K views09:01

Python/ django

🖥

Как отлаживать Python-код, не выходя из редактора — с помощью встроенного модуля pdb.

🔍 Пример быстрой отладки с помощью pdb

Часто, когда код не работает как надо, мы начинаем закидывать print()-ами. Но это неудобно, медленно и мусорит код. Вместо этого вставь в нужное место строчку:


import pdb; pdb.set_trace()

Когда выполнение дойдет до этой строки, ты попадешь в интерактивную консоль отладчика прямо в терминале. Дальше можно:

- n (next) — перейти к следующей строке;
- s (step) — зайти внутрь функции;
- c (continue) — продолжить выполнение;
- l (list) — показать текущий контекст;
- p var — вывести значение переменной var.

💡 Пример


def calc(a, b):
    import pdb; pdb.set_trace()
    result = a + b
    return result

calc(2, 3)

На строке с pdb.set_trace() ты остановишься и сможешь изучить, что происходит внутри.

Зачем это нужно?

- Понять, почему что-то идет не так.
- Посмотреть, какие значения у переменных прямо в момент ошибки.
- Быстро отладить без запуска IDE — удобно в Docker, SSH или при работе с cron.

Попробуй — один раз освоишь, и уже не захочешь возвращаться к print().

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

7.4K views15:25

Python/ django

Forwarded from Linux Academy

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

📞

SSHClick — это инструмент для управления SSH-конфигурациями, разработанный на Python с использованием фреймворков Click, Rich и Textual!

🌟 Он предоставляет удобный интерфейс для работы с файлами ssh_config, позволяя визуализировать, фильтровать и редактировать записи. Это упрощает управление большими и сложными конфигурациями SSH, особенно для системных администраторов, работающих с множеством серверов.

🌟 Основные функции SSHClick включают парсинг существующих SSH-конфигураций, добавление метаданных для группировки и фильтрации хостов, а также удобный текстовый интерфейс (TUI) для работы прямо в терминале. Инструмент помогает быстро находить и редактировать записи, сокращая время, затрачиваемое на ручное управление конфигурациями.

🔐 Лицензия: MIT

🖥

Github

@linuxacademiya

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

7.3K views07:25

Python/ django

🖥

FastOpenAPI

FastOpenAPI – это библиотека для генерации и интеграции OpenAPI схем с использованием Pydantic v2 и различных фреймворков, таких как Falcon, Flask, Quart, Sanic, Starlette и Tornado.

▪ Проект вдохновлён FastAPI и предоставляет аналогичный удобный для разработчика опыт создания API с автоматической генерацией документации.
▪ С помощью FastOpenAPI вы можете легко определять маршруты, проводить валидацию данных и генерировать документацию в формате Swagger UI и ReDoc, что упрощает процесс разработки и поддержки API.
▪ Быстрая интеграция с поддержкой строгой типизации через модели Pydantic делает библиотеку надёжным инструментом для построения современных веб-приложений.
▪ FastOpenAPI распространяется под лицензией MIT, что делает его свободным для использования и модификации в коммерческих и некоммерческих проектах.

▪ Github

@pythol

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

7.5K views11:03

Python/ django

🖥

pre-commit — ваш автоматический код-ревьюер.

Эта библиотека превращает Git-хуки в мощную систему контроля качества кода.

Вместо ручного запуска линтеров перед каждым комитом, pre-commit автоматически проверяет изменения на качество — будь то синтаксические ошибки в Python или форматирование SCSS-файлов.

🔗 GitHub
🔗 Документация

@python_job_interview

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

7.3K viewsedited 13:04

Python/ django

🖥

Radon — инструмент, помогающий разработчикам находить проблемы в коде с помощью метрик.

В отличие от других линтеров, Radon дает количественную оценку: сколько тестов нужно для функции и насколько она переусложнена.

Проект работает с Python 2.7–3.12 без внешних зависимостей. Результаты можно получить через командную строку или интегрировать в CI/CD-пайплайны.

📌 GitHub

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

7.7K views19:33

Python/ django

🔎

ClatScope — это мощный инструмент для проведения разведки с использованием открытых источников (OSINT), разработанный для сбора разнообразной информации об IP-адресах, доменах, электронных почтах, номерах телефонов и многом другом!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥

Github

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

7.1K viewsedited 16:35

Python/ django

🖥

FinMind — проект, предлагающий более 50 автоматически обновляемых датасетов, охватывающих рынки Тайваня, США и мировые активы.

Причем это не просто архив исторических котировок. Здесь собраны:
▪️Технические данные (от тиковых данных до индикаторов PER/PBR)
▪️Отчётность, дивиденды, выручка
▪️Фьючерсы, опционы
▪️Ставки ЦБ, сырьё, облигации

💯 При этом проект полностью открыт и ориентирован на образовательные цели. Данные доступны через простой Python-клиент, что делает FinMind удобной альтернативой платным Bloomberg Terminal или Quandl для учебных проектов и прототипирования.

🤖 GitHub

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

7.1K viewsedited 10:10

Python/ django

⚡️ Asyncer — мини-библиотека для удобной работы с асинхронным кодом от создателя FastAPI. Важно уточнить, что это не фреймворк, а набор хелперов, которые упрощают работу с асинхронностью: делают код чище, а подсказки в IDE — полезнее.

Библиотека заточена под удобство разработчика: улучшает автодополнение, помогает избегать ошибок на этапе проверки типов данных и снижает барьер для смешивания асинхронного и синхронного кода. Сейчас в Asyncer всего 4 функции, так что интеграция в проект займёт минуты.

🤖 GitHub

@pythonl

6.9K viewsedited 14:00

Python/ django

🖥 Textcase — это библиотека на Python, предназначенная для преобразования строк между различными стилями написания (кейсов).

Библиотека поддерживает такие форматы, как snake_case, kebab-case, camelCase, PascalCase, CONSTANT_CASE, а также преобразование в нижний, верхний и титульный регистры.

Основные особенности Textcase:
- Обработка акронимов: корректно распознает и форматирует акронимы в строках, например, HTTPRequest.
GitHub

- Поддержка символов вне ASCII: правильно работает с символами, выходящими за пределы ASCII. Однако библиотека не делает выводов о языке ввода; например, диграф 'ij' в голландском не будет капитализирован как единый символ.

- Высокая производительность: эффективная реализация без использования регулярных выражений.

- Отсутствие внешних зависимостей: библиотека не имеет внешних зависимостей, что делает ее легковесной и простой для интеграции.

Установка:
pip install textcase

Пример использования:

from textcase import case, convert

print(convert("example string", case.SNAKE))    # example_string
print(convert("ExampleString", case.KEBAB))     # example-string
print(convert("example-string", case.CAMEL))    # exampleString
print(convert("Example String", case.PASCAL))   # ExampleString

🖥

Github
📌 Документация

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

6.2K views09:12

Python/ django

📚 Cosmic Python: Building Clean Architectures for Welcome Failure"

Бесплатная книга, которая проведет читателя через процесс построения сложного приложения на Python с использованием современных архитектурных подходов.

Целевая аудитория: Python-разработчики, которые уже знакомы с основами языка, но хотят научиться проектировать и строить большие приложения, избегая кривой структуры проектов и "спагетти-кода".

Ключевые темы и концепции, анонсированные в предисловии:
▪ Архитектурные паттерны: В частности, акцент на чистых архитектурах (Clean Architecture), таких как Ports and Adapters (Hexagonal Architecture). Идея в том, чтобы изолировать ядро бизнес-логики от внешних зависимостей (базы данных, веб-фреймворки, внешние API).
▪ Предметно-ориентированное проектирование (Domain-Driven Design - DDD): Как моделировать сложную бизнес-логику, фокусируясь на предметной области.
▪ Событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven Architecture - EDA): Использование событий для взаимодействия компонентов системы, что способствует слабой связанности.
▪ Разделение ответственности запросов и команд (Command Query Responsibility Segregation - CQRS): Паттерн для разделения операций чтения и записи данных, что может улучшить производительность и масштабируемость.
▪ Тестирование: Подчеркивается важность тестирования на разных уровнях (модульное, интеграционное, сквозное) как неотъемлемой части процесса разработки и поддержки архитектуры.
▪ Управление зависимостями (Dependency Injection): Техники для создания слабосвязанных компонентов.

🔗 Книга

7.7K views10:20

Python/ django

🖥

Вот 17 топовых GitHub-репозиториев для изучения Python с ссылками:

1. 30-Days-Of-Python — 30-дневный челлендж по основам Python.
2. Python Basics — азы Python для новичков, просто и с примерами.
3. Learn Python — справочник с кодом, пояснениями и практикой.
4. Python Guide — гайд по практикам, инструментам и сложным темам.
5. Learn Python 3 — руководство по Python 3 с практикой для начинающих.
6. Python Programming Exercises — 100+ задач по Python.
7. Coding Problems — алгоритмы и структуры данных для собесов.
8. Project-Based-Learning — Python через реальные проекты.
9. Projects — идеи проектов для прокачки навыков.
10. 100-Days-Of-ML-Code — ML на Python шаг за шагом.
11. TheAlgorithms/Python — алгоритмы и структуры данных на Python.
12. Amazing-Python-Scripts — полезные скрипты: от утилит до автоматизации.
13. Geekcomputers/Python — скрипты для сети, файлов и задач.
14. Materials — код и проекты от Real Python.
15. Awesome Python — топ фреймворков, библиотек и ресурсов.
16. 30-Seconds-of-Python — короткие сниппеты для быстрых решений.
17. Python Reference — скрипты, туториалы и лайфхаки.

#python #github #learning

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

7.2K views16:04

Python/ django

🗂️ Ballista — распределённый движок запросов, построенный на базе Apache DataFusion. Инструмент позволяет параллельно выполнять запросы на множестве узлов, сохраняя совместимость с существующими SQL-запросами, включая сложные JOIN, подзапросы и CTE.

Развёртывание упрощено благодаря Docker-образам и поддержке Kubernetes, а встроенные бенчмарки показывают, что Ballista уже способна конкурировать с Spark по скорости обработки TPC-H-подобных запросов.

🤖 GitHub

@pythonl

5.8K views10:49

Python/ django

🖥

Watchdog — это библиотека, специализирующаяся на отслеживании изменений в файловой системе, но в стильном дизайне.

Инструмент даёт возможность фиксировать любые операции с файлами и директориями (создание, удаление, модификация, перемещение) и поддерживает работу в средах Linux, macOS и Windows

Библиотека будет особенно полезна в таких случаях, как:
▪ автоматический перезапуск серверов при обновлениях файлов
▪ обработка вновь загружаемых файлов в заданную директорию
▪ синхронизация содержимого папок
▪ создание механизмов резервного копирования, оперативно реагирующих на изменения

🔗 Watchdog
🔗 Документация

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

7.8K views15:05

Python/ django

🖥

DeepGit: Repo Discovery — это открытый AI-инструмент, который помогает находить полезные репозитории на GitHub с помощью семантического поиска.

Он основан на системе LangGraph, использует анализ кода, документации и сигналов из сообщества, чтобы отфильтровывать малоизвестные, но перспективные проекты.

Ключевые возможности:
▪ Семантическая проверка: ищет не просто по ключевым словам, а «понимает» содержание.
▪ Многогранный анализ: учитывает не только код, но и документацию, активность и отзывы сообщества.
▪ GitHub-интеграция: фокусируется на данном экосистемном источнике, упрощая отбор качественных проектов.

🖥

GitHub

@pythonl

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

8.0K views12:58

About

Blog

Apps

Platform