Библиотека Python разработчика | Книги по питону
19.5K subscribers
1.05K photos
391 videos
82 files
988 links
Полезные материалы для питониста по Фреймворкам Django, Flask, FastAPI, Pyramid, Tornado и др.

По всем вопросам @evgenycarter

РКН clck.ru/3Ko7Hq
Download Telegram
Forwarded from Python академия
Извлечение аудио из видеофайлов

Бывает так, что у нас есть mp4-файл, но нам нужна только звуковая дорожка из него. Скажем, чтобы сделать другое видео с таким же звуковым сопровождением. Эта проблема решается установкой библиотеки moviepy.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Моделирование трехмерной Солнечной системы в Python с помощью Matplotlib (Серия #2 "Орбитальные планеты")

Одно из применений программирования - помочь нам понять реальный мир с помощью моделирования. Эта техника используется в науке, финансах и многих других количественных областях. Если известны "правила", которые управляют свойствами реального мира, можно написать компьютерную программу, которая исследует результаты, получаемые при следовании этим правилам. В этой статье вы смоделируете трехмерную солнечную систему в Python с помощью популярной библиотеки визуализации Matplotlib.

https://thepythoncodingbook.com/2021/12/11/simulating-3d-solar-system-python-matplotlib/

Code https://github.com/codetoday-london/simulation-3d-solar-system-in-python-using-matplotlib

@BookPython
PyScript - раскройте возможности Python в вашем браузере

Во время ключевого доклада на PyCon US 2022 генеральный директор Anaconda Питер Ванг представил довольно неожиданный проект - PyScript. Это JavaScript-фреймворк, который позволяет пользователям создавать Python-приложения в браузере, используя смесь Python и стандартного HTML. Конечная цель проекта - позволить гораздо более широкой аудитории (например, front-end разработчикам) воспользоваться возможностями Python и его различных библиотек (статистических, ML/DL и т.д.).

https://towardsdatascience.com/pyscript-unleash-the-power-of-python-in-your-browser-6e0123c6dc3f

@BookPython
Рекомендуем к прочтению книгу Александра Бындю "Антихрупкость в IT"

Эта книга — результат многолетнего опыта построения IT-продуктов. И прежде всего она о том, как выстроить процессы разработки IT-систем таким образом, чтобы успевать вовремя подстроиться под любые изменения.

В её основе — описание работающих практик, примеры из реальных проектов, анализ ошибок и выводы. В книге собраны рекомендации для владельцев бизнеса и разработчиков. Первые приобретут систематизированные знания о том, как правильно взаимодействовать с IT, а вторые — как делать хорошо и не делать плохо.

Сайт издания

Ознакомиться с книгой
Forwarded from Python академия
Дизассемблирование

При запуске программы на python, написанный код преобразуется в байт-код, который затем может быть запущен в интерпретаторе Python. Встроенный модуль dis позволяет дизассемблировать байт-код в удобное представление для просмотра его инструкций. Полный спсиок инструкций байт-кода с описанием можно посмотреть здесь.

На картинке показана работа этого модуля на примере функции, но такое можно повторить и с классами – в таком случае все его функции будут дизассемблированы.

Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Полное руководство по Python Pickle

В процессе разработки приложений нам часто требуется сохранять сложные данные (например, объекты) для использования в различных средах выполнения. Однако обеспечить сохранение данных в сложных структурах данных и объектах далеко не просто. В Python для этого процесса можно использовать встроенную библиотеку pickle. Pickle может сериализовать объект Python в плоский поток байтов (pickling), а также преобразовать поток байтов обратно в объект Python (unpickling).

https://snyk.io/blog/guide-to-python-pickle/

@BookPython
Pandas Sort: руководство по сортировке данных в Python

https://realpython.com/pandas-sort-python/

@BookPython
Основы программирования и анализа данных на Python

1. Введение в курс
2. Написание кода на Python
3. Имена и значения
4. Основы программирования и анализа данных на Python- 4.Числ. данные в памяти компьютера
5. Ссылочная модель данных Python
6. Частотный анализ
7. Основы библиотеки Matplotlib
8. Статистический аназ
9. Логика, NumPy и Pandas
10. Библиотека Pandas

Все видео доступны на youtube

@BookPython