Огромный туториал по Django и Django Rest Framework.

Внутри: модели, сервисы, API и сериализаторы, settings, ошибки и обработка исключений, Celery и много чего интересного.

👉 @PythonPortal

Делаем свой аудиоплеер на Python

🔜 Читать: клик

👉 @PythonPortal | #статья

В Python использование изменяемых значений по умолчанию в определениях классов может привести к неожиданному поведению. Это происходит потому, что все экземпляры разделяют один и тот же изменяемый объект.

Чтобы избежать этой проблемы, используйте параметр default_factory в dataclasses, который создаёт новый объект для каждого экземпляра.

👉 @PythonPortal

Питонтьютор — учебный тренажёр по Python, который работает прямо в браузере. Так что ничего устанавливать не нужно

Есть функция перевода ошибок с консоли на человеческий язык. Для практики уже есть сотни задач разного уровня сложности

⏩Ознакомиться: клик

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Нужны годные проекты на Python? Лови: 190 Python-проектов с исходниками!

Этот сборник — настоящая находка для тех, кто хочет прокачаться в Python, но не знает, с чего начать. Тут есть всё: AI, автоматизация, анализ данных, веб-разработка, игры и куча других тем. Просто бери код, разбирай, дорабатывай и прокачивай скилл на практике.

Идеально для учебы, портфолио и просто кайфа от кодинга. 🚬

⏩Лови ссылку: amankharwal.medium.com

👉 @PythonPortal

Бесплатный Python-тренинг от JPMorgan Chase – сохраняй!

Это не просто базовый туториал, а мощный тренинг от одной из крупнейших финансовых корпораций. 😎

🟡Основы Python
🟡Работа с данными и API – как в реальной индустрии
🟡Асинхронное программирование и многопоточка
🟡Автоматизация процессов и скрипты
🟡Финансовые приложения и их разбор
🟡Много практических заданий и реальных примеров

⏩Здесь: github.com/jpmorganchase/python-training

👉 @PythonPortal

Скрипт для генерации активности в различных Telegram аккаунтах

Он запускает асинхронную задачу, которая периодически заходит в аккаунты пользователей и обновляет время последнего онлайна.

🤖 ЯП: Python 3.11+
📂 Модули: aiogram, telethon
🖥 База данных: sqlalchemy

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Хочешь разбираться в данных, как профи?

На DataCamp собраны лучшие интерактивные курсы по Python, SQL, машинному обучению и не только.

Здесь ты не просто читаешь теорию — сразу пробуешь всё на практике!

Разбирайся в коде, анализируй данные, строй модели и шаг за шагом осваивай профессию будущего. 🔥

👉 @PythonPortal

Веб-разработка на Python с нуля: легкий старт для новичков

Это видео посвящено веб-разработке с использованием Python и фреймворка FastAPI. В нем объясняется, как разработать веб-приложение на Python, с использованием HTTP-протоколов для обработки запросов и возврата информации пользователю/

⏩ Источник: смотреть

👉 @PythonPortal | #видео

Принёс вам удобную шпаргалку по Python 😍

На quickref.me/python всё чётко и по делу — команды, примеры, быстрые подсказки. Никакой воды, только полезный контент.

Учишь Python? Сохраняй, пригодится.

👉 @PythonPortal

Готовишься к тех-собесу? Вот годнота — Tech Interview Handbook

В общем, если хочешь подготовиться к техническому собесу по программированию — вот это как раз то, что надо

Заходишь на сайт, там собраны топовые вопросы, советы по алгоритмам, поведенческие вопросы и даже гайды по написанию резюме. Всё чётко структурировано, без воды — можно сразу переходить к практике

Бесплатно, без регистрации, и реально помогает прокачаться перед интервью 🕺

👉 @PythonPortal

Программисты делятся на два типа: одни пишут длинный код, другие знают про f-строки. 😏

Обычный способ:

a, b = 10, 5  
if a < b:  
    print("a is Smaller")  
else:  
    print("b is Smaller")  

☑ Да, работает. Но современный Python-разработчик делает так:

a, b = 10, 5  
print(f"{'a' if a < b else 'b'} is Smaller")  

Минимум кода — максимум смысла.

👉 @PythonPortal

Полный курс по машинному обучению:

- 23 лекции с подробными конспектами
- 30 с лишним часов видеозаписей лекций
- 20+ реализаций алгоритмов ML на Python

⏩ Источник: смотреть

👉 @PythonPortal | #видео

Ловите мощный AI-инструмент для автоматизации браузера — Pydoll

Pydoll — это Python-библиотека для автоматизации действий в браузере.

Он умеет эмулировать клики, скроллить, заполнять формы и выполнять сложные сценарии без лишних движений.

В отличие от громоздких решений, Pydoll максимально лёгкий и удобный, идеально подходит для парсинга, тестирования и рутинных задач.

А главное — он полностью бесплатен и open-source. 🔥

👉 @PythonPortal

Наткнулся тут на годную штуку — Gemma

Если хочешь дообучать LLM (большие языковые модели) на легке — это именно то, что надо!

Что умеет:

⏩Поддержка LoRA, PEFT, шардирования и мультимодальности

⏩Тонкая настройка токенизации

⏩Простая интеграция и 100% open-source

pip install gemma — и ты уже в деле

Начните здесь: https://gemma-llm.readthedocs.io/en/latest/

👉 @PythonPortal

Самые используемые команды Python для очистки данных.

⏩Инспекция данных

df.head() – первые строки
df.info() – информация о DataFrame
df.describe() – статистика числовых данных

⏩Обработка пропущенных данных

df.isnull().sum() – количество пропущенных значений
df.dropna() – удаление строк с пропусками
df.fillna(value) – заполнение пропусков

⏩Очистка и трансформация данных

df.drop_duplicates() – удаление дубликатов
df.rename(columns={'old': 'new'}) – переименование колонок
df.astype({'col': 'type'}) – изменение типа данных
df.replace({'old': 'new'}) – замена значений
df.reset_index() – сброс индекса
df.drop(['col'], axis=1) – удаление колонок

⏩Выбор и фильтрация данных

df.loc['label', 'col'] – выбор по метке
df.iloc[] – выбор по индексу
df[df['col'] > value] – фильтрация

⏩Агрегация и анализ данных

df.groupby('col').agg('mean') – группировка и агрегация
df.sort_values('col', ascending=False) – сортировка
df.value_counts() – количество уникальных значений
df.apply() – применение функции
df.pivot_table(values, index, columns) – сводная таблица

⏩Объединение данных

pd.concat([df1, df2]) – объединение DataFrame
pd.merge(df1, df2, on='key') – слияние по ключу
df1.join(df2) – объединение по индексу
df1.append(df2) – добавление строк

👉 @PythonPortal