👩‍💻 Создание полнофункциональных веб-приложений с использованием Python и Reflex! (2024)

💡 Создание полнофункциональных веб-приложений традиционно требовало владения несколькими языками и фреймворками, включая HTML, CSS, JavaScript и языки бэкенда, такие как Python. Однако ситуация меняется с появлением таких инструментов, как Reflex, которые позволяют создавать интерактивные веб-приложения, используя только Python

🌟 В этом курсе вы узнаете, как можно создавать функциональные, масштабируемые веб-приложения с помощью Reflex, не прибегая к использованию HTML, CSS или даже JavaScript!

🕞 Продолжительность: 6:58:32

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #python #reflex

@pythonl

🔥 Курс по Python от Microsoft!

🌟 Курс включает основные темы, такие как работа с типами данных, функциями, циклами и ООП в Python, а также небольшие проекты, вроде создания веб приложения с использованием Flask . Этот курс рассчитан на новичков в Python. Курс переведён на русский язык, что также упрощает понимание для новичков!

#курс #python #flask

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl

👩‍💻 Вчера был выпущен Django 5.1.3 с поддержкой Python 3.13.

Теперь вы можете использовать последние стабильные версии Python и Django вместе.

Скачать: python -m pip install Django==5.1.3

#Python #Python313 #Django #Release

https://docs.djangoproject.com/en/5.1/releases/5.1.3/

@pythonl

🌟 Языки программирования в 50 строк кода Python.

Репозиторий на Github c микрореализацией фундаментальных языков программирования, по мотивам серии статей "Tiny Great Languages"

Все написано на Python, код намеренно краток, чтобы не превышать ~50 строк кода для каждого языка.

Используется только стандартная библиотека Python, да и то в очень скромных пределах (sys, иногда re, редко itertool и т.д.).

▶️ Реализованы языки:

asm.py - ассемблер. Компилирует "Python-ассемблер" в байткод и выполняет его;

basic.py - бейсик. Подмножество TinyBASIC, но с настоящим редактором строк BASIC!

lisp.py - Lisp 1.5. Классика, автор - Джон Маккарти, достаточен, чтобы интерпретировать самого себя (мета-циклический интерпретатор);

apl.py - интерпретатор k/simple, написанный Артуром Уитни, представляет собой диалект языка программирования K (array processing language), который является вариантом APL.

mouse.py - язык конкатенативного программирования MOUSE, опубликованный в журнале BYTE в 1979 году.

pl0.py - переводчик с языка PL/0, автор Никлаус Вирт.

tcl.py - крошечный интерпретатор командного языка (TCL).


📌Лицензирование: MIT License.


🖥Github

#Python #TinyLanguage

@pythonl

👩‍💻 20+ практических проектов Python для начинающих!

🌟 Разработайте огромное количество проектов — от простого калькулятора до разного рода игр и приложений вроде прогноза погоды!

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #python

@pythonl

👩‍💻 Основы Pandas — полный курс!

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #python #pandas

@pythonl

👩‍💻 30-Days-Of-Python — пошаговый курс изучения Python для начинающих и среднего уровня разработчиков!

💡 Он состоит из 30-дневной программы, охватывающей основы языка, такие как переменные, типы данных, функции и модули, а также продвинутые темы, включая объектно-ориентированное программирование, веб-разработку, работу с базами данных и машинное обучение.

🌟 Каждый день включает теоретическое объяснение темы, практические примеры и задания для закрепления материала. Репозиторий активно используется для самообучения и улучшения навыков программирования на Python, а также содержит дополнительные материалы, такие как заключительные выводы и проекты для финального дня курса.

🖥 Github

#курс #python

@pythonl

👩‍💻 Курс: Освойте мультимодальный анализ данных с помощью LLM и Python!

🌟 Мультимодальный анализ данных включает анализ данных из нескольких источников, таких как аудио, текст и изображения. И вы можете использовать LLM и Python, чтобы сделать это. Здесь вы узнаете о классификации текста, анализе изображений, обработке аудио и многом другом.

🕞 Продолжительность: 1:42:51

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #python #dataanalysis

@pythonl

🖥 Pydantic имеет встроенную функцию #DataValidation , но она потребляет много памяти.

Attrs не имеет встроенной проверки данных и обеспечивает более высокую производительность и меньшее использование памяти, что идеально подходит для внутренних структур данных и простого создания классов в #Python.

from attrs import define, field

@define
class UserAttrs:
    name: str
    age: int = field()

    @age.validator
    def check_age(self, attribute, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("Age can't be negative")
        return value  # accepts any positive age


try:
    user = UserAttrs(name="Bob", age=-1)
except ValueError as e:
    print("ValueError:", e)

📌 Пример

@pythonl