Это лучшая книга "Introduction to Python Programming" от OpenStax. OpenStax — это некоммерческая организация, которая создает бесплатные учебники высокого качества. 🔥

🟣Переменные, типы данных и операторы
🟣Управляющие конструкции (условия, циклы)
🟣Функции и модули
🟣Работа с файлами
🟣Объектно-ориентированное программирование (ООП)
🟣Основы работы с библиотеками

Она подойдёт для самостоятельного изучения, так как включает примеры кода, упражнения и объяснения концепций простым языком.

📝Читать бесплатно: тут

👉 @PythonPortal | #книги

Сегодня день рождения Python 🥳

34 года назад, в 1991 году, Гвидо ван Россум релизнул Python. На сегодняшний день он является самым популярным языком программирования в мире

Выпьем чашку кофе за Python и продолжим кодить

@PortalToIT

Были найдены наскальные рисунки, изображающие душевное состояние программиста, который не может решить ошибку. 😢

👉 @PythonPortal

Курс CS50 Python 2022 является частью знаменитой серии курсов CS50 от Гарвардского университета. 🔥

Предназначен для изучения основ программирования на языке Python, включая:

🟣Основы синтаксиса Python
🟣Условные операторы и циклы
🟣Функции и рекурсия
🟣Структуры данных (списки, словари и т. д.)
🟣Объектно-ориентированное программирование (ООП)
🟣Обработка ошибок
🟣Файлы и работа с данными

✔Курс доступен бесплатно и подходит как для начинающих, так и для тех, кто хочет углубить свои знания. На сайте есть лекции, практические задания и тесты, а также видеоуроки от преподавателя Дэвида Малана.

⏩ Ознакомиться:
https://cs50.harvard.edu/python/2022/

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Используйте эти репозитории Github, чтобы повысить свой уровень владения Python и машинным обучением

🔸 Homemade Machine Learning — Репозиторий содержит коллекцию алгоритмов машинного обучения, реализованных с нуля на Python, что помогает понять их внутреннюю работу.

🔸 Awesome Machine Learning — Подборка отличных фреймворков, библиотек и программного обеспечения для машинного обучения

🔸 Machine Learning Tutorial — Собрание обучающих материалов, статей и других ресурсов по машинному и глубокому обучению

🔸 Best Of ML With Python — Ранжированный список лучших библиотек Python для машинного обучения, обновляемый еженедельно

🔸 Machine Learning Interview — Репозиторий предоставляет ресурсы для подготовки к интервью по машинному обучению, включая примеры вопросов и советы

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Создание серверов MCP на Python

📝Репозиторий FastMCP предназначен для создания серверов с использованием Model Context Protocol (MCP), что упрощает работу с большими языковыми моделями.

Он предоставляет интерфейс на Python, минимизируя количество шаблонного кода и ускоряя разработку. Проект активно развивается и стремится полностью реализовать спецификацию MCP 🔥

⏩ Ознакомиться:
https://github.com/jlowin/fastmcp

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Важные функции в Python ⚡️

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Руководство по программированию с использованием CUDA для разработчиков на Python. 👩‍💻

— Рассматриваются основы GPU-программирования с использованием CUDA, включая установку необходимых инструментов, создание и компиляцию CUDA-программ, а также интеграцию с Python.

🧠 Автор предоставляет примеры кода и объяснения

📝Читать: клик

👉 @PythonPortal | #статья

Проверка скорости интернета с помощью Python 👆

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Книга "Python for Data Analysis" Уэса Маккини — это руководство по использованию Python для анализа данных.

Автор, создатель библиотеки pandas, подробно объясняет, как работать с табличными данными, очищать и обрабатывать их, использовать NumPy, применять методы агрегации, визуализации и машинного обучения.

🟣Введение в Python и его экосистему для анализа данных
🟣Использование pandas и NumPy для работы с массивами и таблицами
🟣Очистка, обработка и трансформация данных
🟣Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn
🟣Основы временных рядов и продвинутый анализ данных

Вы можете бесплатно прочитать всю книгу онлайн.
⏩ https://wesmckinney.com/book/

👉 @PythonPortal | #книги

Веб-скрапинг больше никогда не будет прежним! 🔥

Crawl4AI упрощает веб-краулинг и извлечение данных, делая их готовыми к использованию в LLM и AI приложениях.

Вот почему это прорыв:

🟣 Полностью бесплатно и с открытым исходным кодом
🟣 Молниеносная производительность, превосходящая многие платные сервисы
🟣 Форматы вывода, удобные для LLM (JSON, очищенный HTML, markdown)
🟣 Поддержка одновременного краулинга нескольких URL
🟣 Извлечение всех медиа-тегов (изображения, аудио, видео)
🟣 Извлечение всех внешних и внутренних ссылок

И это еще не всё:

🟡 Извлечение метаданных со страниц
🟡 Пользовательские хуки для аутентификации, заголовков и модификаций страниц
🟡 Настройка user-agent
🟡 Скриншоты страниц
🟡 Выполнение пользовательского JavaScript перед краулингом

⏩ Ознакомиться:
https://github.com/unclecode/crawl4ai

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Хочешь проверить насколько ты профи? 😏

Держи 10 приемов Python, которые демонстрируют ваш профессионализм в языке

🟣Обмен значениями переменных в одной строке
🟣Генераторы списков для быстрой итерации
🟣Использование zip() для объединения элементов
🟣Генераторы словарей для более чистого кода
🟣Использование enumerate() вместо циклов с range()
и тому подобные

📝Читать: клик

👉 @PythonPortal | #статья

наконец-то изучаем python 🧠

👉 @PythonPortal

Полезные библиотеки Python

ClatScope — это инструмент для сбора информации с открытых источников (OSINT), который позволяет получать данные о геолокации, DNS, WHOIS, телефонах, электронных адресах и утечках данных. 😏

Он предназначен для расследователей и специалистов по безопасности. Инструмент работает через командную строку, а графический интерфейс появляется позже.

↔️ ClatScope полезен для разведки и проверки информации о доменах, IP-адресах и других данных.

⏩ Ознакомиться:
https://github.com/Clats97/ClatScope

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Статистическое обучение с помощью Python 🔥

Это вводный курс по контролируемому обучению, с акцентом на методы регрессии и классификации.

— В программе: линейная и полиномиальная регрессия, логистическая регрессия, линейный дискриминантный анализ; кросс-валидация и бутстрэп, выбор моделей и методы регуляризации (ридж и лассо); нелинейные модели, сплайны и обобщенные аддитивные модели; методы на основе деревьев, случайные леса и бустинг; опорные векторные машины; нейронные сети и глубокое обучение; модели выживания; множественные тесты

⏩Источник:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPP6braWoRt5UCXYZ71GZIQ

👉 @PythonPortal | #видео

Project Euler

Это сайт с математическими и алгоритмическими задачами, которые можно решать с помощью программирования.

🟣Более 800 задач разного уровня сложности.
🟣Большинство задач связаны с математикой, комбинаторикой, теорией чисел.
🟣Для решения часто требуется знание алгоритмов и оптимизаций.

Можно решать на любом языке программирования (Java, C++, Python и др.). 🔥

⏩ Ознакомиться:
https://projecteuler.net/archives

👉 @PythonPortal | #ресурсы

ЭТО РАБОТАЕТ!!!!!

Чувак создал сервер на Python с использованием веб-сокетов, который обновляет позиции всех игроков каждые 100 миллисекунд (10 раз в секунду).

Весь код написан почти на 100% ИИ с помощью Cursor и Grok 3, которые написали код сервера.

Каждый красный самолёт — это тоже настоящий человек, который сейчас летит! 😏

⏩ Теперь вы можете летать вместе со всеми остальными:
https://fly.pieter.com/

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Эта шпаргалка посвящена основам языка программирования Python. Она охватывает ключевые концепции и синтаксис 🔥

Шпаргалка предоставляет краткие примеры кода и пояснения, чтобы помочь быстро вспомнить или изучить базовые элементы Python.

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Чем функции отличаются от методов? 🤔

🟡Функции — это независимые блоки кода, которые могут выполнять определенные операции и не привязаны напрямую к какому-либо объекту.
🟡Методы — это функции, которые принадлежат конкретному объекту или классу и вызываются через этот объект. Они обычно используются для выполнения операций с данными объекта

👉 @PythonPortal

Уроки по PyTorch

В первых видео освещаются основы работы с библиотекой, и для новичков рекомендуется начинать с этих материалов. Далее курс предлагает изучение более продвинутых тем в зависимости от интересов — например, компьютерное зрение, включая реализации архитектур, обнаружение объектов, GAN-сети, или обработка естественного языка (NLP), включая серию видео по машинному переводу.

⏩Источник:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhhyoLH6IjfxeoooqP9rhU3HJIAVAJ3Vz

👉 @PythonPortal | #видео