190 проектов Python с исходным кодом
Python - один из лучших языков программирования. Благодаря своей удобочитаемости и дружелюбности к новичкам, он был принят отраслями промышленности по всему миру. Поэтому, чтобы освоить Python в любой области, необходимо работать над проектами. В этой статье я расскажу вам о более чем 190 проектах на Python с исходным кодом.
https://amankharwal.medium.com/130-python-projects-with-source-code-61f498591bb
@BookPython
Python - один из лучших языков программирования. Благодаря своей удобочитаемости и дружелюбности к новичкам, он был принят отраслями промышленности по всему миру. Поэтому, чтобы освоить Python в любой области, необходимо работать над проектами. В этой статье я расскажу вам о более чем 190 проектах на Python с исходным кодом.
https://amankharwal.medium.com/130-python-projects-with-source-code-61f498591bb
@BookPython
👍9🔥2
10 итераторов, о которых вы могли не знать
Одним из главных достоинств Python является выразительность кода. Не последнюю роль в этом играет возможность удобной работы с коллекциями и последовательностями различного вида: перебор элементов списка по одному, чтение файла по строкам, обработка всех ключей и значений в словаре. Эти и многие другие подобные задачи в Python помогает решить так называемый протокол итераторов (Iterator protocol). Именно этот протокол обеспечивает работу цикла for, устанавливает по каким объектам можно итерироваться, а по каким нет. Как мы увидим далее, сам язык и стандартная библиотека очень широко используют возможности протокола. В этой статье попробуем отыскать не самые известные, но от этого не менее интересные примеры итераторов и итерируемых объектов, которые предлагает Python.
https://habr.com/ru/articles/697390/
@BookPython
Одним из главных достоинств Python является выразительность кода. Не последнюю роль в этом играет возможность удобной работы с коллекциями и последовательностями различного вида: перебор элементов списка по одному, чтение файла по строкам, обработка всех ключей и значений в словаре. Эти и многие другие подобные задачи в Python помогает решить так называемый протокол итераторов (Iterator protocol). Именно этот протокол обеспечивает работу цикла for, устанавливает по каким объектам можно итерироваться, а по каким нет. Как мы увидим далее, сам язык и стандартная библиотека очень широко используют возможности протокола. В этой статье попробуем отыскать не самые известные, но от этого не менее интересные примеры итераторов и итерируемых объектов, которые предлагает Python.
https://habr.com/ru/articles/697390/
@BookPython
👍4
Генерация случайных данных
Пакет faker позволяет создавать случайные данные, которые затем можно использовать, например, для тестирования программ. К примеру методы name, address, job и email генерируют соответственно случайное несуществующее имя, адрес, должность и почту.
Разнообразие методов довольно широкое, с полным спектром можно ознакомиться в документации https://faker.readthedocs.io/en/master/
@BookPython
Пакет faker позволяет создавать случайные данные, которые затем можно использовать, например, для тестирования программ. К примеру методы name, address, job и email генерируют соответственно случайное несуществующее имя, адрес, должность и почту.
Разнообразие методов довольно широкое, с полным спектром можно ознакомиться в документации https://faker.readthedocs.io/en/master/
@BookPython
👍5
Совместная магистерская программа «Науки о данных» Университета науки и технологий МИСИС и СберОбразования позволит освоить востребованную профессию Data Scientist начинающим специалистам, интересующимся Big Data, а также тем, кто уже имеет опыт работы с данными, но хочет углубить свои знания в этой сфере.
Обучение будет проходить в онлайн-формате, что позволит вам совмещать учебу и работу. Вы получите все преимущества очной формы обучения – диплом государственного образца, общежитие, проездной и др. Отличительной особенностью программы является то, что ваш образовательный процесс будет отслеживать команда методистов, преподавателей и тьюторов с опытом организации обучения в Data Science более 3 лет.
Эксперты из крупнейших IT-компаний России поделятся с вами наработанным опытом – вы получите нужные знания и навыки в программировании, математике, машинном и «глубоком» обучении. А в третьем семестре сможете выбрать трек для более узкой специализации – Artificial Intelligence Developer, Big Data Engineer, Machine Learning Developer.
Подробнее о программе
Обучение будет проходить в онлайн-формате, что позволит вам совмещать учебу и работу. Вы получите все преимущества очной формы обучения – диплом государственного образца, общежитие, проездной и др. Отличительной особенностью программы является то, что ваш образовательный процесс будет отслеживать команда методистов, преподавателей и тьюторов с опытом организации обучения в Data Science более 3 лет.
Эксперты из крупнейших IT-компаний России поделятся с вами наработанным опытом – вы получите нужные знания и навыки в программировании, математике, машинном и «глубоком» обучении. А в третьем семестре сможете выбрать трек для более узкой специализации – Artificial Intelligence Developer, Big Data Engineer, Machine Learning Developer.
Подробнее о программе
👍6
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Django Channels Rest Framework + WebSockets
Поговорим о библиотеке Django Channels Rest Framework и WebSockets. Как и зачем использовать Django Channels Rest Framework. Посмотрим на примеры с использованием websockets.
GitHub
источник
@BookPython
Поговорим о библиотеке Django Channels Rest Framework и WebSockets. Как и зачем использовать Django Channels Rest Framework. Посмотрим на примеры с использованием websockets.
GitHub
источник
@BookPython
🔥8👍2
Красивые таблицы в терминале
Для создания таблиц и работы с ними используется класс
Более того, модуль
@BookPython
PrettyTable
– это библиотека, предназначенная для быстрого и легкого представления табличных данных в виде ASCII. Модуль можно установить обычным способом через pip.Для создания таблиц и работы с ними используется класс
PrettyTable
из этого модуля. Задать название для столбцов можно с помощью атрибута fields_name
. Строки в таблицу добавляются путем вызова метода add_row
.Более того, модуль
prettytable
позволяет регулировать различные параметры, сортировать данные, работать с html, а также взаимодействовать с csv и sql таблицами, так что возможностей у этого модуля предостаточно.@BookPython
👍18🔥3
Как запустить динозаврика Google на тачбаре? Обзор Python-библиотеки PyTouchBar
С 2016 года у некоторых моделей MacBook Pro есть сенсорная OLED-панель. По сути, она просто заменяет функциональные клавиши. Но с ней чуть интересней: на тачбар можно вывести закладки и даже медиаэлементы.
На примере игры с динозавриком показываю, как написать свою программу для тачбара с помощью открытой библиотеки PyTouchBar.
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/698218/
@BookPython
С 2016 года у некоторых моделей MacBook Pro есть сенсорная OLED-панель. По сути, она просто заменяет функциональные клавиши. Но с ней чуть интересней: на тачбар можно вывести закладки и даже медиаэлементы.
На примере игры с динозавриком показываю, как написать свою программу для тачбара с помощью открытой библиотеки PyTouchBar.
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/698218/
@BookPython
👍3
Алгоритмы на Python — лекции МФТИ
Тимофей Хирьянов — преподаватель кафедры информатики МФТИ
Лекция №1
https://youtu.be/KdZ4HF1SrFs
Лекция №2
https://youtu.be/ZgSx3yH7sJI
Лекция №3
https://youtu.be/b8m9uRMpKJk
Лекция №4
https://youtu.be/DvsCUI5FNnI
Лекция №5
https://youtu.be/3I6OjxoeSS8
Весь плейлист доступен на youtube
@BookPython
Тимофей Хирьянов — преподаватель кафедры информатики МФТИ
Лекция №1
https://youtu.be/KdZ4HF1SrFs
Лекция №2
https://youtu.be/ZgSx3yH7sJI
Лекция №3
https://youtu.be/b8m9uRMpKJk
Лекция №4
https://youtu.be/DvsCUI5FNnI
Лекция №5
https://youtu.be/3I6OjxoeSS8
Весь плейлист доступен на youtube
@BookPython
YouTube
Алгоритмы на Python 3. Лекция №1
Практика: http://judge.mipt.ru/mipt_cs_on_python3/
Telegram-группа: https://t.me/tkhirianov_mipt_cs_on_python3
Спонсировать: https://www.patreon.com/tkhirianov или https://www.paypal.me/tkhirianov
курс: Информатика. Алгоритмы и структуры данных на Python…
Telegram-группа: https://t.me/tkhirianov_mipt_cs_on_python3
Спонсировать: https://www.patreon.com/tkhirianov или https://www.paypal.me/tkhirianov
курс: Информатика. Алгоритмы и структуры данных на Python…
👍13🔥8👎1
Forwarded from Базы данных (Data Base)
Как переписать SQL-запросы на Python с помощью Pandas
В этой статье June Tao Ching рассказал, как с помощью Pandas добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах.
Rus https://habr.com/ru/companies/plarium/articles/513316/
Eng https://towardsdatascience.com/how-to-rewrite-your-sql-queries-in-python-with-pandas-8d5b01ab8e31#--responses
#db
👉 @database_info
В этой статье June Tao Ching рассказал, как с помощью Pandas добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах.
Rus https://habr.com/ru/companies/plarium/articles/513316/
Eng https://towardsdatascience.com/how-to-rewrite-your-sql-queries-in-python-with-pandas-8d5b01ab8e31#--responses
#db
👉 @database_info
👍5👎1
Парсинг Яндекс Карт или как найти целевую аудиторию
Всем привет, меня зовут Стешенко Артем. Я работаю в Data Science и также занимаюсь небольшим проектом по разработке страниц (или мультиссылок) для самозанятых.
Перед тем, как что-то парсить, нужно узнать, есть ли у сервиса API. У Яндекс Карт оно есть, но там есть определенные ограничения. Найти XHR запросы в консоли разработчика или json‘ы в html странице мне не удалось, поэтому пришлось писать парсер на selenium и bs4.
https://habr.com/ru/articles/701478/
GitHub https://github.com/artemsteshenko/parser_maps
@BookPython
Всем привет, меня зовут Стешенко Артем. Я работаю в Data Science и также занимаюсь небольшим проектом по разработке страниц (или мультиссылок) для самозанятых.
Перед тем, как что-то парсить, нужно узнать, есть ли у сервиса API. У Яндекс Карт оно есть, но там есть определенные ограничения. Найти XHR запросы в консоли разработчика или json‘ы в html странице мне не удалось, поэтому пришлось писать парсер на selenium и bs4.
https://habr.com/ru/articles/701478/
GitHub https://github.com/artemsteshenko/parser_maps
@BookPython
👍7👎1
Бесплатный курс CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python
Learn to use machine learning in Python in this introductory course on artificial intelligence.
https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python?delta=0
@BookPython
Learn to use machine learning in Python in this introductory course on artificial intelligence.
https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python?delta=0
@BookPython
👍3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Уроки Python
Введение в искусственный интеллект. Обзор задач
Введение в OpenCV | Работа с камерой
Изучение OpenCV | Распознавание автомобильных номеров
Введение в ImageAI | Распознаем объекты на фото за 7.5 минут без OpenCV
Изучение OpenCV | ImageAI для распознавание объектов в реальном времени
Создаем навык для Яндекс.Алиса с использованием Flask
Интеграция Яндекс.Алиса и Вконтакте
Введение в распознавание контуров через OpenCV
OpenCV. Распознавание цвета. Работа с событиями мыши
Как знакомиться в тиндере с Tinder API
источник
@BookPython
Введение в искусственный интеллект. Обзор задач
Введение в OpenCV | Работа с камерой
Изучение OpenCV | Распознавание автомобильных номеров
Введение в ImageAI | Распознаем объекты на фото за 7.5 минут без OpenCV
Изучение OpenCV | ImageAI для распознавание объектов в реальном времени
Создаем навык для Яндекс.Алиса с использованием Flask
Интеграция Яндекс.Алиса и Вконтакте
Введение в распознавание контуров через OpenCV
OpenCV. Распознавание цвета. Работа с событиями мыши
Как знакомиться в тиндере с Tinder API
источник
@BookPython
👍18