🔍 Наглядное сравнение производительности нескольких языков программирования при выполнении 1 млрд итераций в цикле!

<i>Разработчики на C: Не волнуйтесь. Если вы включите оптимизатор, все пойдет как по маслу.</i>
@Pythonnewsone

🤖 CrewAI: платформа для управления ролевыми играми автономных агентов с искусственным интеллектом. Развивая совместный интеллект, CrewAI позволяет агентам слаженно работать вместе, решая сложные задачи.

🖥 GIthub (https://github.com/crewAIInc/crewAI)
⭐️ Docs (https://docs.crewai.com/)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone

Крутая шпаргалка по Machine Learning

На одной картинке - самое важное из мира машинного обучения.

На ней ключевые направления:

⭐ Регрессия (OLS, SVM, Random Forest)
⭐ Классификация (Naive Bayes, Decision Tree, нейронки)
⭐ Кластеризация (K-Means, DBSCAN)
⭐ Компьютерное зрение (CNN, YOLO, GANs)
⭐ NLP/LLM (GPT, BERT, Word2Vec)
⭐ Рекомендательные системы, Прогнозирование
@Pythonnewsone

👩‍💻 pandas-datareader (https://github.com/pydata/pandas-datareader?tab=readme-ov-file) — библиотека для получения финансовых и экономических данных из различных удалённых источников и API, таких как Yahoo Finance, FRED, и World Bank! Это расширение для библиотеки pandas, которое упрощает доступ к данным для анализа.

💡 Основные функции — чтение данных из множества Интернет-источников и кэширование запросов для оптимизации производительности. Библиотека поддерживает Python версии 3.6 и выше и регулярно используется в исследовательской и аналитической среде для работы с временными рядами и финансовыми данными

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github (https://github.com/pydata/pandas-datareader)

@pythonl
@Pythonnewsone

🔍 Функция извлечения квадратного корня в Python

Добро пожаловать, творцы кода! Сегодня мы окунемся в мир одной из самых полезных функций в Python – функции извлечения квадратного корня, sqrt(). Эта функция является частью модуля math и поможет вам вычислить квадратный корень заданного числа.💡

Чтобы воспользоваться этой функцией, достаточно импортировать модуль math и вызвать math.sqrt() с ненегативным числом в качестве аргумента. Например, вызвав math.sqrt(9), вы получите результат 3.0.

Функция sqrt() работает как с целыми числами, так и с числами с плавающей запятой, что делает её незаменимой в математических операциях, например, при решении уравнений или расчетах геометрических свойств. В этом кратком руководстве мы изучим, как эффективно применять функцию квадратного корня в ваших проектах на Python.

🔍 Что вы узнаете:

- Как Python вычисляет квадратные корни с помощью функции math.sqrt(), позволяющей получать быстрые и точные результаты в ваших программах.
- Как функция math.sqrt() работает с положительными числами и нулем, но вызывает ошибку при попытке вычислить корень из отрицательного числа.
- Как функция квадратного корня может помочь в решении реальных задач, таких как вычисление расстояний по теореме Пифагора.

🥳 Пора погружаться в изучение!

Чуть больше информации: Эта инструкция — ваше быстрое пособие, с помощью которого вы быстро вернетесь к своему проекту.

📥 Бонус: Получите наш бесплатный шпаргалку по Python, которая освещает основы языка, включая работу с типами данных, словарями и функциями Python.

🔢 Квадратные корни в математике

В алгебре квадрат числа \( n \) вычисляется по формуле \( x = n² \). Например:

n = 5
x = n**2
print(x)  # Вывод: 25

Здесь оператор ** используется для возведения числа в степень. В нашем случае 5 в квадрате равняется 25.

Таким образом, квадратный корень – это число \( n \), которое при возведении в квадрат дает \( x \). В примере выше, квадратный корень из 25 – это 5.

25 – пример идеального квадрата. Идеальные квадраты – это квадраты целых чисел:

1**2  # 1
2**2  # 4
3**2  # 9

Вы, вероятно, уже запомнили некоторые из этих идеальных квадратов, изучая таблицу умножения. Если у вас есть небольшой идеальный квадрат, его квадратный корень можно легко посчитать или запомнить. Но для большинства чисел вычисления могут оказаться менее тривиальными, и иногда достаточной будет лишь оценка.

🌐 Узнайте больше о функции квадратного корня в полной статье по ссылке: Полная статья

📲 И не забудьте подписаться на наш Telegram-канал Python Community RU – Сообщество Python-разработчиков, чтобы быть в курсе всех новинок и интересных материалов по Python!

#Python #КвадратныйКорень #math #ПрограммированиеPython #PythonСообщество

📚 Погружаемся в мир переменных Python: Использование и лучшие практики 🐍

В мире Python переменные — это символические имена, которые ссылаются на объекты или значения, хранящиеся в памяти вашего компьютера. Они позволяют присваивать описательные имена данным, что значительно упрощает манипуляции и повторное использование значений в коде.

Понимание переменных — это ключ к успеху каждого разработчика на Python. Они являются основными строительными блоками для любых программ. Правильное использование переменных помогает создавать ясный, читаемый и поддерживаемый код.

💡 Что вы узнаете из этого руководства:
- Как создавать и присваивать значения переменным
- Как динамически изменять тип данных переменной
- Как использовать переменные для создания выражений, счетчиков, аккумуляторов и логических флагов
- Лучшие практики по именованию переменных
- Как создавать, получать доступ и использовать переменные в их областях видимости

Если вы не знакомы с основными типами данных Python или концепциями программирования, такими как циклы и функции, не переживайте! Даже без этого знания вы сможете извлечь пользу из первых разделов нашего туториала.

📥 Скачайте бесплатный пример кода здесь, чтобы увидеть, как использовать переменные в Python на практике.

🧠 Проверьте свои знания! Пройдите наш интерактивный тест на тему "Переменные в Python: Использование и лучшие практики". Вы получите оценку по завершении, что поможет вам отслеживать свой прогресс в обучении.

💻 Знакомство с переменными в Python: переменные — это имена, связанные с конкретными объектами или значениями в памяти вашего компьютера. Связывая переменную со значением, вы можете ссылаться на это значение с помощью описательного имени и повторно использовать его по мере необходимости в коде.

🔧 Создание переменных: Основной способ создания переменной в Python — это присваивание ей значения с помощью оператора присваивания:

variable_name = value

Примеры переменных:

word = "Python"
number = 42
coefficient = 2.87
fruits = ["apple", "mango", "grape"]
ordinals = {1: "first", 2: "second", 3: "third"}

class SomeCustomClass: pass
instance = SomeCustomClass()

Важно помнить, что типы переменных определяются во время выполнения. Python — это динамически типизированный язык, и вам не нужно указывать тип переменной при ее создании.

🌐 Читать полную статью можно [здесь](https://realpython.com/python-variables).

📲 Подписывайтесь на наш Telegram канал Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков, чтобы быть в курсе последних новостей и винтажных инсайтов по Python! 🐍

#Python #Программирование #Переменные #ОбучениеPython #PythonDeveloper #PythonCommunity

👩‍💻 Odoo (https://github.com/odoo/odoo?tab=readme-ov-file) — большая платформа на Python с открытым исходным кодом для управления бизнес-процессами, включающую множество модулей для управления продажами, складом, бухгалтерией, проектами, CRM и другими аспектами! Odoo разработан как ERP-система, которую можно расширять и адаптировать под различные бизнес-потребности.

🔐 Лицензия: LGPLv3

🖥 Github (https://github.com/odoo/odoo?tab=readme-ov-file)

@pythonl
@Pythonnewsone

👩‍💻 mongoengine (https://github.com/MongoEngine/mongoengine) — Python-библиотека для работы с базами данных MongoDB, предоставляющая объектно-документный маппинг (ODM)!

🌟 Она позволяет разработчикам описывать документы в виде Python-классов с типизированными полями, делая работу с MongoDB удобной и похожей на использование ORM в реляционных базах.

🌟 Библиотека поддерживает валидацию данных, вложенные документы, связи между документами и удобные запросы через Python-методы. MongoEngine часто используется в проектах, где требуется сочетание гибкости MongoDB и строгой структуры данных.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github (https://github.com/MongoEngine/mongoengine)

@data_analysis_ml
@Pythonnewsone

👩‍💻 5 способов развернуть list в Python!

@python_job_interview
@Pythonnewsone

🔥 Это — модель компьютера, на которой был разработан UNIX Кеном Томпсоном и Деннисом Ритчи! Сможете ли вы угадать, что это за компьютер?

@linuxacademiya
@Pythonnewsone

⚡Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

Машинное обучение: https://t.me/+J4AzVdLQGbEwOWQy
Python: t.me/pythonl
ИИ/технологии t.me/vistehno
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
C#: t.me/csharp_ci
Go: t.me/Golang_google
Хакинг: t.me/linuxkalii
Java: t.me/javatg
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
C++/ t.me/cpluspluc
Devops: t.me/devOPSitsec
Linux: t.me/linuxacademiya
Docker: t.me/DevopsDocker
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Big Data: t.me/bigdatai
Тестирование:https://t.me/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Аналитика данных: https://t.me/+mAXY9ppJwitkMDBi
Kubernets: t.me/+vE7jzitan5QzZjVi
1900 разобранных вопросов с собеседований мл t.me/machinelearning_interview
Frontend https://t.me/+U3U3HoZzEglkNDdi
2310 вопросов с python собеседований t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Разработка игр: https://t.me/+UQidyqnWfY82NGIy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog

🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers

📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

ИИ: t.me/vistehno

Книги по искусственному интеллекту https://t.me/+2rl907ptiWliYmYy

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Java разработчика: https://t.me/addlist/ZM3J6oFNAnRlNWU6
Папка С# https://t.me/addlist/u15AMycxRMowZmRi
Папка frontend https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Бесплатный Chatgpt бот: t.me/Chatgpturbobot
🔥 1935 ГБ ОПЕНСОРС курсов: https://t.me/+1cPKgIcza4Y5NGFi
@Pythonnewsone
http://t.me/ai_machinelearning_big_data

👩‍💻 ZIM — инструмент на Python для матирования изображений (image matting), особенно полезный для задач по удалению фонов с изображений, где требуется выделить конкретный объект. Этот процесс включает сегментацию объектов и фона с высокими деталями, что часто используется для редактирования изображений и улучшения контента.

🌟 На практике ZIM использует машинное обучение для точного различения границ объектов, обеспечивая четкость и правильность выделения даже на сложных фонах.

🔐 Лицензия: CC BY-NC 4.0

🖥 Github (https://github.com/naver-ai/ZIM)

@pythonl
@Pythonnewsone

🖥 Paramiko (https://github.com/paramiko/paramiko) — библиотека, реализующая протокол SSHv2 на языке Python!

🌟 Эта библиотека предоставляет функциональность как для SSH-клиентов, так и для серверов, включая такие возможности, как удаленное выполнение команд и безопасная передача файлов. Она используется как основа для более высокоуровневых инструментов, таких как Fabric, которые предназначены для автоматизации задач администрирования серверов.

🔐 Лицензия: LGPL-2.1

🖥 Github (https://github.com/paramiko/paramiko)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone

Лучшие Проекты Для Начинающих Python-Разработчиков

https://www.youtube.com/watch?v=h8nrlZ0IxkA
@Pythonnewsone
https://www.youtube.com/watch?v=h8nrlZ0IxkA

👩‍💻 Pexpect (https://github.com/pexpect/pexpect) — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации взаимодействия с приложениями через терминал!

🌟 Она предоставляет инструменты для управления дочерними процессами, отправки команд и ожидания определённых ответов, используя концепцию "ожидания" (expect). Это особенно полезно для скриптов, которые должны взаимодействовать с утилитами командной строки, такими как ssh, ftp, scp, telnet, или для автоматизации тестирования в терминале.

🔍 Основные возможности:

🌟 Поддержка регулярных выражений для поиска ожидаемых выходных данных.

🌟 Асинхронная работа (в Python 3.4+).

🌟 Управление вводом-выводом и создание псевдотерминалов (pty), что позволяет эмулировать пользовательский ввод!

🔐 Лицензия: ISC

🖥 Github (https://github.com/pexpect/pexpect)

@python_job_interview
@Pythonnewsone

Что выведет код ?
@Pythonnewsone

Что выведет код ?
@Pythonnewsone