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
Pytest Курс

0: Обзор курса
1: Установка, конфигурация и первые тесты
2: Зачем писать тесты + Пирамида тестирования
3: Дебаггер в PyCharm и Visual Studio Code
4: Параметризация тестов
5: Обработка исключений + Группировка тестов
6.1: Фикстуры — Основы применения
6.2: Фикстуры — scope, настройка базы данных
7: Подмена переменных окружения с pytest-dotenv
8: Conftest — главный конфигурационный файл
9: Поиск медленных тестов | Пропуск тестов | Кастомные CLI параметры (addoption)

источник

👉@BookPython
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
BBOT (Black Box OSINT Toolkit)

Рекурсивный модульный OSINT инструмент, написанный на Python.

Он поддерживает модульную структуру, интеграцию с API и плагины для выполнения сетевых сканирований, анализа доменов, поиска утечек данных и других задач. BBOT нацелен на исследование целевых систем, обеспечивая гибкость и настраиваемость для профессионалов в области кибербезопасности.

https://github.com/blacklanternsecurity/bbot

👉@BookPython
Подборка Telegram каналов для программистов

Системное администрирование 📌
https://t.me/sysadmin_girl Девочка Сисадмин
https://t.me/srv_admin_linux Админские угодья
https://t.me/linux_srv Типичный Сисадмин

https://t.me/linux_odmin Linux: Системный администратор
https://t.me/devops_star DevOps Star (Звезда Девопса)
https://t.me/i_linux Системный администратор
https://t.me/linuxchmod Linux
https://t.me/sys_adminos Системный Администратор
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux

1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С

Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах

Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python Rus

Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах

GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub

Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных

Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin

Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано

Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр

Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
https://t.me/books_reserv Книги для программистов

БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning

Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼‍💻👩‍💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста

QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика

Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов

Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_1 Статьи из "Хакера"

Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров

Английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля

Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике

Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack

https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)

Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT
Если вы хотите игнорировать какое-то исключение, вы, вероятно, сделаете что-то вроде этого:


try:
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(lst[10])
except IndexError:
pass


Это будет работать (ничего не выводя), но contextlib позволяет сделать то же самое более выразительно и семантически правильно:


from contextlib import suppress
with suppress(IndexError):
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
lst[10]

👉@BookPython
Курс «Основы искусственного интеллекта» - Python, машинное обучение, глубокое обучение, наука о данных

Узнайте о машинном обучении и искусственном интеллекте с помощью этого комплексного 11-часового курса от LunarTech_ai. Это не просто краткий курс. Курс охватывает все - от фундаментальных концепций до продвинутых алгоритмов, дополненных реальными примерами из практики рекомендательных систем и предиктивной аналитики. Этот курс выходит за рамки теории, предоставляя практический опыт внедрения, рекомендации по карьерному росту и отличные идеи от профессионалов отрасли. В курс также входит руководство по построению карьеры в области науки о данных, запуску стартапа и подготовке к собеседованиям.

00:00 Introduction
00:00:02 Machine Learning Roadmap for 2024
00:49:53 ML Basics (Supervised vs. Unsupervised, Regression vs. Classification)
01:05:10 Machine Learning Bias-Variance Trade-off
01:12:22 Machine Learning Overfitting Regularization
01:41:11 Machine Learning Linear Regression Model
01:48:15 Machine Learning Linear Regression Model As a Prediction Model
02:04:41 Top 10 Machine Learning Algorithms
03:50:28 Data Analysis : Superstore Data Analytics Project
05:11:29 Machine Learning Linear Regression Case Study
07:11:16 MLOps: Movie recommendation system.
07:49:52 Workshop: How to Become a Data Scientist With No Experience
08:59:38 Workshop: How to Build A Startup
09:26:21 Machine Learning Interview Prep

https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg

👉@BookPython
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
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Шаблоны проектирования на Python

Паттерны проектирования на Python: Паттерн Строитель
Паттерны проектирования на Python: Паттерн Фабричный метод
Паттерны проектирования на Python: Паттерн Прототип
SOLID принципы на Python: SRP - Принцип единственной ответственности
SOLID принципы на Python: OCP - Принцип открытости / закрытости
SOLID принципы на Python: LSP - Принцип подстановки Лисков
SOLID принципы на Python: ISP - Принцип разделения интерфейса
SOLID принципы на Python: DIP - Принцип инверсии зависимостей

Полный курс на youtube

👉@BookPython
Вы когда-нибудь хотели стать лучшей версией себя?
Применять SQLAlchemy эффективнее — быстрее, лучше, умнее!

23 декабря, 20:00 мск — открытый урок для Python-разработчиков.

📒Что делать, если методы, использующие SQLAlchemy и СУБД, тормозят? Когда оптимизация внутри SQLAlchemy — благо, а когда — беда? Как создать удобную панель администрирования поверх SQLAlchemy?

Спикер Дмитрий Панкрашов — ведущий разработчик в компании-партнере вендора СЭД «Директум».

🟢Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://vk.cc/cGeHTz

Все участники открытого урока получат скидку на курс "Python Developer. Professional"

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Как использовать *args и **kwargs в python?

В видео про декораторы мы использовали *args и **kwargs для того, чтобы передать в функцию любое количество позиционных и именованных аргументов. Для того, чтобы понять как это работает, сначала познакомимся с тем, что такое распаковка.

👉@BookPython