Pro Python • IT
4.13K subscribers
1.32K photos
140 videos
38 files
1.27K links
Pro Python — авторский канал с полезными советами, материалами и новостями по Python-программированию.

Сотрудничество (реклама): @NotPriceMedia

Канал на бирже : https://telega.in/c/PythonTechCode
Download Telegram
⌨️ fsspec и вообще зачем оно нам нужно

В этой статье мы разберем, как библиотека fsspec решает проблему работы с разными файловыми системами через единый интерфейс.

Вы узнаете про киллер-фичу — чтение файлов из архивов без распаковки и универсальные операции с локальными и облачными хранилищами.


📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3👀1
⌨️ Функции модуля math

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2
⌨️ Крипто-трейдинговый бот на Python

Hummingbot — это фреймворк для создания торговых роботов на криптобиржах. Вы пишете стратегии на чистом Python, а система берёт на себя всё остальное: подключение к биржам, исполнение ордеров и мониторинг рынка.

Установка через Git и установочный скрипт:
git clone https://github.com/hummingbot/hummingbot.git
cd hummingbot && ./install


Идеально для трейдеров и разработчиков — создавайте собственных торговых ботов для автоматической торговли на десятках бирж, используя знакомый Python.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍3😁1
⌨️ Увеличиваем таймаут для установки больших Python-пакетов

Стандартные 15 секунд часто не хватает для загрузки тяжелых библиотек вроде TensorFlow или PyTorch.

Команда --timeout позволяет увеличить время ожидания и избежать ошибок прерывания загрузки.

Установка с увеличенным таймаутом:
pip --timeout=60 install tensorflow


Используйте значение 60-120 секунд для больших пакетов, а при медленном интернете можно установить --timeout=300 (5 минут). Особенно актуально для ML-библиотек и пакетов с C++ расширениями.

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥1
⌨️ Создаём анимацию в терминале на Python

Этот код генерирует динамические волновые узоры используя математические функции.

Всего 15 строк — и вы получаете гипнотическую визуализацию:
import time, os, math

def clear(): os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')

w, h, t = 80, 24, 0
try:
while True:
clear()
for y in range(h):
line = ""
for x in range(w):
val = math.sin(x * 0.2 + t) + math.cos(y * 0.2 + t)
line += "█▓▒░ "[int(val)//1+2] if -2 <= val <= 2 else " "
print(line)
t += 0.15; time.sleep(0.08)
except KeyboardInterrupt: print("Анимация завершена!")


Как это работает:
🛑sin(x + t) + cos(y + t) создаёт интерференцию волн
🛑Символы █▓▒░ формируют градиент яркости
🛑time_offset плавно смещает узор


Запустите и наблюдайте магию математики!

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍102👀2
⌨️ Таблицы с суперспособностями

Библиотека tkSheet превращает стандартный Python в мощный табличный редактор с продвинутыми возможностями.

Она предоставляет полнофункциональные таблицы с поддержкой формул, сортировки, фильтрации и кастомного форматирования прямо в Tkinter-приложениях.

Установка библиотеки:
pip install tksheet


Идеально для создания админ-панелей, инструментов анализа данных и портативных версий Excel-подобных приложений — вы получаете все возможности электронных таблиц без зависимостей от сторонних программ.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
⌨️ Генераторы в Python для начинающих

В этой статье мы разберем, как использовать генераторы для эффективной работы с большими данными и экономии памяти.

Вы узнаете о двух способах создания генераторов и их практическом применении для обработки файлов, работы с бесконечными последовательностями и построения конвейеров данных.


📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
⌨️ Управляйте данными для машинного обучения эффективно

Feast — это платформа для организации и управления данными, которые используются в машинном обучении.

Она помогает централизованно хранить и обслуживать признаки (features) для ML-моделей, обеспечивая одинаковые данные на этапах обучения и практического использования.

Установка библиотеки:
pip install feast


Решение особенно полезно для специалистов по данным и ML-инженеров — оно ускоряет разработку моделей и гарантирует, что в работе используются согласованные и актуальные данные.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⌨️ Случай на собеседовании

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁9
⌨️ itertools для тех, кто думал, что знает itertools

В этой статье мы разберем скрытые возможности модуля itertools в Python - от бесконечных итераторов до комбинаторных генераторов.

Вы узнаете о малоизвестных функциях вроде batched, pairwise и accumulate, которые помогут писать более эффективный и лаконичный код для работы с последовательностями.


📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5👀1
⌨️ Сделай логи наглядными и понятными

Pretty Pie Log — это простая утилита для просмотра логов в виде круговых диаграмм. Она показывает, каких сообщений в логах больше: ошибок, предупреждений или обычных записей.

Установка библиотеки:
pip install pretty-pie-log


Отлично подходит для быстрого анализа проблем — одним взглядом видите, чего больше в логах: ошибок или предупреждений.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥32
⌨️ Забудьте о кортежах с индексами — используйте namedtuple

Namedtuple позволяет создавать кортежи с именованными полями, делая код читаемым и самодокументируемым.

Вы получаете все преимущества обычных кортежей с доступом к элементам по именам вместо магических чисел-индексов.

from collections import namedtuple

# Создаем структуру Person с полями name, age, city
Person = namedtuple('Person', ['name', 'age', 'city'])
p = Person(name='Alice', age=30, city='Paris')

# Доступ по именам вместо индексов
print(p.name) # Alice
print(p.age) # 30
print(p.city) # Paris


Отлично подходит для работы с данными из файлов, базы данных или API — код становится гораздо понятнее и удобнее для чтения.

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11
⌨️ Запусти свой файлообменник за 2 команды

Copyparty — это простая программа, которая делает папку на вашем компьютере доступной через браузер. После запуска любой в вашей сети может зайти по ссылке и скачать файлы или загрузить свои.

Установка библиотеки:
pip install copyparty


Не нужно настраивать роутер, создавать аккаунты или разбираться в сетях. Просто запустите — и готово!

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
⌨️ Модуль csv: превращаем данные в таблицы за 5 минут

В этой статье мы разберем все возможности модуля csv — от базового чтения файлов до автоматического определения форматов и работы со сложными структурами данных.

Вы научитесь легко импортировать и экспортировать табличные данные, обрабатывать большие объемы информации и избегать типичных ошибок при работе с CSV.


📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
⌨️ QR-коды: создание за минуту

Хотите создать QR-код? Python делает это элементарно!

Установите библиотеку:
pip install qrcode[pil]


Всего 7 строк кода:
import qrcode
data = "Ваш текст или ссылка"
qr = qrcode.QRCode()
qr.add_data(data)
qr.make(fit=True)
img = qr.make_image()
img.save("my_qr.png")


Готово! QR-код сохранен в файл.

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍84
Pandas.pdf
21.3 MB
⌨️ Pandas: от базовых операций до продвинутых техник

В этой подборке собраны Jupyter-ноутбуки с практическими примерами работы с Pandas — от простых задач до сложных кейсов.

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍73
⌨️ Умный помощник для анализа данных

Dython — это библиотека, которая автоматически находит связи и закономерности в ваших данных. Она сама строит графики, считает корреляции и показывает, что в данных важно, а что нет.

Установка библиотеки:
pip install dython


Отлично подходит для быстрого знакомства с новыми данными — просто подайте DataFrame и сразу увидите основные закономерности, без долгой настройки графиков и расчётов.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥43
⌨️ Как научить языковые модели последовательно рассуждать

В этой статье мы разберем подход Schema-Guided Reasoning (SGR) для повышения предсказуемости работы языковых моделей.

Вы узнаете, как с помощью структурных схем заставить LLM мыслить последовательно и избегать хаотичных ответов, что особенно критично для локальных моделей в корпоративной среде.


📄 Читать

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍62
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⌨️ Развязываем узлы: как понять связи между объектами

Memory Graph — это инструмент для визуализации связей между объектами в Python.
Он рисует наглядные схемы, которые показывают, как переменные ссылаются друг на друга, что особенно полезно при работе со сложными структурами данных.

Установка библиотеки:
pip install memory-graph


Идеально для понимания изменяемости объектов и отладки рекурсивных структур вроде деревьев или связных списков — вы сразу видите все связи между переменными, а не гадаете, почему код работает не так.

⚙️ Документация

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥31🤯1
⌨️ Удаляем фон с изображения одной строкой на Python

Библиотека rembg использует нейросети для автоматического удаления фона с фотографий.

Установите библиотеку:
pip install rembg


Всего несколько строк кода — и мы получаем профессиональный результат без ручной обрезки в графических редакторах:
from rembg import remove
from PIL import Image

input_image = Image.open('input.jpg')
output_image = remove(input_image) # Вот и вся магия!
output_image.save('output.png')


Идеально для создания стикеров, обработки фото товаров — экономьте часы на ручной обрезке в Photoshop.

Pro Python
Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13