📱 Простейшая нейронная сеть на Python для начинающих

Решил написать свою нейросеть, но наткнулся на статью на JS, а мне ближе Python. Взял основу, переписал, разобрал сложные моменты и объяснил их подробнее. В статье — код, пояснения и ссылка на результат.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

🖼️ Библиотека: pdfplumber

pdfplumber — это удобная библиотека для извлечения текста, таблиц и изображений из PDF-документов. Позволяет точно анализировать содержимое PDF, включая структурированные данные.

ℹ️ Основные возможности:

🟢 Извлечение текста и таблиц с сохранением структуры.
🟢 Работа со сканированными документами.
🟢 Извлечение изображений из PDF.
🟢 Гибкость в обработке сложных PDF-файлов.

⚙️ Пример использования:

import pdfplumber  

# Открываем PDF  
with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:  
    page = pdf.pages[0]  
    text = page.extract_text()  
    print(text)

✔️ Установка:

pip install pdfplumber

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

Главное что бы никто не узнал 🌞

🐍 Ghostly Python | #мемы

🗂 Работа с YAML в Python с помощью PyYAML

YAML — удобный формат для хранения конфигураций и данных. В этом посте разберём, как работать с YAML-файлами в Python.

💬 Почему это полезно?

— YAML читается легче, чем JSON и XML.
— Часто используется в конфигурациях (Kubernetes, Ansible).
— Поддерживает комментарии и сложные структуры данных

⚙️ Простой пример

Сериализация (запись в YAML-файл):

import yaml  

data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "London"}  

with open("data.yaml", "w") as f:  
    yaml.dump(data, f, default_flow_style=False, allow_unicode=True)

Десериализация (чтение из YAML-файла):

with open("data.yaml", "r") as f:  
    loaded_data = yaml.safe_load(f)  

print(loaded_data)

➡️ Как это работает?

• yaml.dump(data, f) сохраняет объект в YAML-файл.
• yaml.safe_load(f) загружает данные обратно.

✔️ Установка:

pip install pyyaml

🐍 Ghostly Python | #гайды

📱 Виртуальная доска, которая не даст о себе позабыть. Повышаем эффективность работы, учебы и саморазвития

Как заставить себя учиться, работать и прокачивать навыки без откладывания "на потом"?

В статье разберем, как создать виртуальную маркерную доску, которая всегда будет перед глазами и не даст расслабиться.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

📱 Фишка: tempfile — создание временных файлов и директорий

Позволяет создавать временные файлы и папки, которые автоматически удаляются после использования. Полезно для кэша, тестирования и работы с временными данными.

import tempfile  

with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=True) as temp_file:  
    print("Временный файл:", temp_file.name)  
    temp_file.write(b"Временные данные")  
    temp_file.seek(0)  
    print(temp_file.read())  # Читаем содержимое

📌 Как это работает?

🟢 NamedTemporaryFile() создаёт временный файл, доступный во время работы скрипта.
🟢 delete=True автоматически удаляет файл после выхода из контекста.
🟢 Можно использовать TemporaryDirectory() для временных папок

🐍 Ghostly Python | #фишки

Пока доку почитал пока цвет выбрал

🐍 Ghostly Python | #мемы

👩‍💻 Programiz Python — интуитивно понятный ресурс для изучения Python

Здесь собраны пошаговые уроки, интерактивные примеры кода и практические упражнения, охватывающие основы Python, работу с файлами, обработку ошибок, ООП и многое другое.

Примечательно, что сайт предлагает встроенный онлайн-компилятор, позволяющий сразу тестировать код без установки Python.

⛓️ Ссылка на ресурс

🐍 Ghostly Python | #ресурсы

📱 Разработка DHCP-сервера на Python

Разбираем, как написать свой DHCP-сервер на Python: перехватываем запросы, раздаём IP-шники и логируем весь процесс. Используем Scapy, SQLite и Logging, чтобы всё работало чётко.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

📱 Фишка: secrets — безопасная генерация случайных значений

Позволяет создавать криптографически стойкие случайные числа, строки и токены. Полезно для генерации паролей, API-ключей и безопасных идентификаторов.

import secrets  

# Генерируем безопасный токен  
token = secrets.token_hex(16)  
print(token)  # Например: 'a3f1b2c4d5e67890fabc1234567890de'  

📌 Как это работает?

🟢 token_hex(n) генерирует случайную строку длиной n байтов.
🟢 randbelow(n) создаёт случайное число в диапазоне [0, n).
🟢 choice() выбирает случайный элемент из списка безопаснее, чем random.choice()

🐍 Ghostly Python | #фишки

Ну хоть так 🌞

🐍 Ghostly Python | #мемы

🖼️ Библиотека: pytesseract

pytesseract — это мощная библиотека для оптического распознавания текста (OCR) на изображениях. Позволяет извлекать текст из картинок, сканов и PDF-документов.

ℹ️ Основные возможности:

🟢 Распознавание текста с изображений.
🟢 Поддержка множества языков (включая русский).
🟢 Интеграция с OpenCV для обработки изображений перед OCR.
🟢 Работа с PDF-файлами после конвертации в изображения.

⚙️ Пример использования:

import pytesseract  
from PIL import Image  

# Открываем изображение  
image = Image.open("text_image.png")  

# Извлекаем текст  
text = pytesseract.image_to_string(image, lang="rus")  
print(text)

✔️ Установка:

pip install pytesseract
sudo apt install tesseract-ocr  # Linux
brew install tesseract  # macOS

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки

📱 Работа с библиотеками, которые не установлены в Airflow

Если в Airflow нет нужной библиотеки, но она нужна для SparkOperator, выход есть! Разбираемся, как создать виртуальное окружение, подключить его к SparkSubmit и заставить всё это работать.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

👩‍💻 Real Python Quiz — интерактивные тесты по Python

Здесь собраны десятки тестов по разным темам Python: синтаксис, структуры данных, ООП, работа с файлами, многопоточное программирование и многое другое.

Примечательно, что после каждого ответа даётся объяснение, что делает тестирование полезным не только для проверки знаний, но и для обучения.

⛓️ Ссылка на ресурс

🐍 Ghostly Python | #ресурсы

Так и живем

🐍 Ghostly Python | #мемы

📱 Фишка: hashlib — хеширование данных в Python

Позволяет создавать криптографические хеши (SHA, MD5) для проверки целостности данных и хранения паролей.

import hashlib  

# Создаём SHA-256 хеш  
text = "password123"  
hashed = hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest()  
print(hashed)  # 6c6f...e3b5  

📌 Как это работает?

🟢 sha256().hexdigest() создаёт 256-битный хеш строки.
🟢 Используется для проверки данных и безопасного хранения паролей.
🟢 Поддерживает разные алгоритмы: MD5, SHA-1, SHA-512.

🐍 Ghostly Python | #фишки

📱 Полезные советы для парсинга данных веб-сайтов

Разбираемся, как грамотно вытаскивать данные с сайтов, не нарываясь на баны. Советы, лайфхаки и важные нюансы легального парсинга. Главное — не игнорировать robots.txt.

➡️ Ссылка на статью

🐍 Ghostly Python | #статьи

🗣 Speech to Text на Python: как преобразовать речь в текст с помощью SpeechRecognition

Все очень просто, если использовать библиотеку SpeechRecognition. Это один из самых удобных способов распознавания речи в Python.

✔️ Установка библиотеки

pip install SpeechRecognition

⚙️ Пример кода

import speech_recognition as sr  

# Создаём объект для распознавания  
recognizer = sr.Recognizer()  

# Используем аудиофайл  
with sr.AudioFile("audio.wav") as source:  
    audio_data = recognizer.record(source)  

# Преобразуем речь в текст  
text = recognizer.recognize_google(audio_data, language="ru-RU")  
print(text)

💬 Как это работает:

1. Recognizer() создаёт объект для обработки аудио.
2. record(source) записывает звук из файла.
3. recognize_google() использует Google API для распознавания речи.

🐍 Ghostly Python | #гайды

Наконец то можно посмотреть на код

🐍 Ghostly Python | #мемы

🖼️ Библиотека: TextBlob

TextBlob — удобная библиотека для обработки естественного языка (NLP) в Python. Позволяет анализировать текст, исправлять ошибки, делать перевод и многое другое.

ℹ️ Основные возможности:

🟢 Анализ тональности текста (позитивный/негативный).
🟢 Определение частей речи (POS tagging).
🟢 Исправление орфографических ошибок.
🟢 Перевод текста на другие языки.

⚙️ Пример использования:

from textblob import TextBlob  

text = TextBlob("Python is amasing!")  

print(text.correct())  # Python is amazing!  
print(text.sentiment)  # Анализ тональности

✔️ Установка:

pip install textblob

➡️ Ссылка на документацию

🐍 Ghostly Python | #библиотеки