Что выведет код ?
@Pythonnewsone

👩‍💻 Поиск аккаунтов в социальных сетях по юзернейму с библиотекой Sherlock!
💡 Sherlock (https://github.com/sherlock-project/sherlock) - алгоритм, написанный на Python проверяющий наличие учётной записи в социальных сетях по заданному никнейму пользователя

Алгоритм быстро проверяет множество сайтов, что позволяет, не теряя много времени, найти аккаунты под определенной учетной.

Инструмент производит поиск по более чем 300 сайтов (https://github.com/sherlock-project/sherlock/blob/master/sites.md) социальных сетей и проверяет, зарегистрирован ли там пользователь с указанным ником.

Установка: git clone https://github.com/sherlock-project/sherlock.git

🔗 Читать статью: *клик* (https://morioh.com/a/00b8776c0a81/find-social-media-accounts-by-username-using-python)
🔗 Github (https://github.com/sherlock-project/sherlock)

@pythonl
@Pythonnewsone

Существует несколько технологий, которые можно использовать для передачи данных между PHP и Python. Вот несколько примеров:

REST API: REST (Representational State Transfer) - это архитектурный стиль, который используется для создания веб-служб. Вы можете создавать REST API с помощью PHP или Python, а затем использовать их для обмена данными между этими языками программирования. Для этого вам нужно будет определить эндпоинты и методы (GET, POST, PUT, DELETE и т. д.), которые будут использоваться для обмена данными.
JSON: JSON (JavaScript Object Notation) - это формат обмена данными, который широко используется в веб-разработке. Вы можете использовать JSON для передачи данных между PHP и Python. Для этого вам нужно будет сериализовать данные в JSON-формат с помощью PHP или Python, а затем десериализовать их на противоположной стороне.
SOAP: SOAP (Simple Object Access Protocol) - это протокол, который используется для обмена данными между веб-службами. Вы можете создавать SOAP-сервисы с помощью PHP или Python и использовать их для обмена данными между этими языками программирования. Для этого вам нужно будет определить веб-службу и методы, которые будут использоваться для обмена данными.
AMQP: AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) - это протокол, который используется для передачи сообщений в режиме реального времени. Вы можете использовать AMQP для передачи данных между PHP и Python с помощью брокера сообщений, такого как RabbitMQ или Apache Qpid.
WebSockets: WebSockets - это протокол, который позволяет устанавливать двустороннее соединение между клиентом и сервером. Вы можете использовать WebSockets для передачи данных между PHP и Python в режиме реального времени. Для этого вам нужно будет установить соединение между PHP и Python с помощью WebSocket-сервера, такого как Ratchet для PHP илиwebsockets для Python.
При выборе технологии для передачи данных между PHP и Python вам нужно будет учитывать такие факторы, как безопасность, производительность, масштабируемость и простота использования. Также важно учитывать, какие библиотеки и инструменты доступны для каждого языка программирования и как они могут быть интегрированы в ваше приложение.
@Pythonnewsone

👩‍💻 Machina (https://github.com/PsyChip/machina) — система видеонаблюдения с использованием OpenCV, YOLO и LLAVA для обработки видео в реальном времени.

🌟 Система захватывает поток RTSP, выполняет детекцию объектов с помощью YOLO и тегирует их через LLAVA.

Проект находится в процессе активной разработке, и его целью является создание полноценной системы безопасности, использующей современные модели компьютерного зрения и обнаружения объектов.

▪️Github (https://github.com/PsyChip/machina)

@pythonl
@Pythonnewsone

Большая шпаргалка по SQL — внутри ждёт всё, от основных команд до продвинутых фишек, вроде оконных функций.

— Основные команды SQL;
— SOL Joins;
— SQL Unions, Intersect, Except;
— Временные таблицы SQL, таблицы просмотра, CTE;
— Ранги SQL.

Сохраняйте себе, чтобы не потерять.
@Pythonnewsone

👩‍💻 Python PyQt5 за один час! (2024)

🌟 PyQt позволяет разрабатывать кроссплатформенные приложения с современными интерфейсами на Python, обеспечивая доступ к обширным возможностям Qt для работы с окнами, кнопками, текстовыми полями, графикой и другими элементами GUI.

С этим курсом вы обучитесь работе с PyQt в максимально короткие сроки!

🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=92zx_U9Nzf4)

#курс #python #pyqt

@pythonl
@Pythonnewsone

👩‍💻 Создание (https://www.youtube.com/watch?v=ITOZkzjtjUA) полнофункциональных веб-приложений с использованием Python и Reflex! (2024)

💡 Создание полнофункциональных веб-приложений традиционно требовало владения несколькими языками и фреймворками, включая HTML, CSS, JavaScript и языки бэкенда, такие как Python. Однако ситуация меняется с появлением таких инструментов, как Reflex, которые позволяют создавать интерактивные веб-приложения, используя только Python

🌟 В этом курсе вы узнаете, как можно создавать функциональные, масштабируемые веб-приложения с помощью Reflex, не прибегая к использованию HTML, CSS или даже JavaScript!

🕞 Продолжительность: 6:58:32

🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=ITOZkzjtjUA)

#курс #python #reflex

@pythonl (https://t.me/pythonl)
@Pythonnewsone

❤️ Telegram AI Digest Generator: Python-скрипт для создания дайджестов

Telegram AI Digest Generator — это готовый инструмент на Python, который помогает извлекать сообщения из Telegram-каналов и обрабатывать их с использованием искусственного интеллекта Claude AI 🖥

Инструмент позволяет автоматически генерировать краткие обзоры контента (дайджесты) и создавать изображения через Replicate API.

Результаты работы скрипта сохраняются в виде сообщений внутри самого Telegram. Для реализации функциональности используются следующие инструменты:

- Telegram API для взаимодействия с платформой Telegram.
- Claude AI для анализа и обработки текста.
- Replicate API для генерации изображений.
- Asyncio для повышения эффективности выполнения задач в параллельном режиме.

🖥 GitHub (https://github.com/sliday/telegram-ai-digest)

@pythonl
@Pythonnewsone

🖥 yandex-music-download

Скрипт на Python для скачивания треков с Яндекс Музыки.

Возможности
Возможность загрузки:
- Всех треков исполнителя
- Всех треков из альбома
- Всех треков из плейлиста
- Отдельного трека
- Загрузка всех метаданных трека/альбома:
- Номер трека
- Номер диска
- Название трека
- Исполнитель
- Дополнительные исполнители
- Год выпуска альбома
- Обложка альбома
- Название альбома
- Текст песни (при использовании флага —add-lyrics)
- Поддержка паттерна для пути сохранения музыки

Установка
Для запуска скрипта требуется Python 3.9+

<pre language="bash">
pip install git+https://github.com/llistochek/yandex-music-downloader
yandex-music-downloader —help</pre>

Код доступен на GitHub: https://github.com/kaimi-io/yandex-music-download.

@pythonl
@Pythonnewsone

🖥 Разбор 70 задач Leetcode
Этот ролик охватывает следующие темы:

▫️Временную и пространственную сложность алгоритмов.
▫️Все основные структуры данных.
▫️Советы по подготовке к интервью.

Решения представлены на языке программирования Python 🐍.

Сохраните этот материал для подготовки к собеседованиям 👇

Полное 5.5-часовое видео: https://youtu.be/lvO88XxNAzs?si=EX7_LAu3y8g7WETG

@python_job_interview
@Pythonnewsone

🎵 UVR5 UI 🎵

Идеальный Python инструмент для удаления голоса с аудио с помощью удобного интерфейса Gradio UI.

👉 Этот проект основан на python-audio-separator (https://github.com/nomadkaraoke/python-audio-separator) (CLI-версия UVR5).

▪Github (https://github.com/Eddycrack864/UVR5-UI)
▪Colab (https://colab.research.google.com/github/Eddycrack864/UVR5-UI/blob/main/UVR_UI.ipynb)

@pythonl
@Pythonnewsone

🤗 Большое обновление для локальных LLM!

Теперь вы можете легко использовать любую модель GGUF на
huggingface напрямую с ollama.

Просто укажите на репозиторий Hugging Face и запустите ее!

<code>Вот как запустить </code>
1. Найдите на хабе нужный GGUF, например Llama 3.2 3B.
2. <code>ollama run hf(.)co/hugging-quants/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF</code> remove ()
3. Работатайет со своей моделью локально, используя возможности llama.cpp

Документация: https://huggingface.co/docs/hub/ollama
@Pythonnewsone

👩‍💻 Преобразование текста в числовые значения является сложной задачей из-за различий в языковых представлениях.

Numerizer упрощает этот процесс, преобразуя различные текстовые форматы и варианты написания в числа. 💡

Установка:
$ pip install numerizer

»> from numerizer import numerize
»> numerize('forty two')
'42'
»> numerize('forty-two')
'42'
»> numerize('four hundred and sixty two')
'462'
»> numerize('one fifty')
'150'
»> numerize('twelve hundred')
'1200'
»> numerize('twenty one thousand four hundred and seventy three')
'21473'
»> numerize('one million two hundred and fifty thousand and seven')
'1250007'
»> numerize('one billion and one')
'1000000001'
»> numerize('nine and three quarters')
'9.75'
»> numerize('platform nine and three quarters')
'platform 9.75'
@Pythonnewsone

Вышел PyTorch 2.5 🔥

Выпуск #PyTorch 2.5, в котором представлена новая серверная часть <code>cuDNN для SDPA,</code> компиляция torch.compile и ускорения производительности серверной части <code>TorchInductor CPP </code>

Все обновления можно найти здесь: https://pytorch.org/blog/pytorch2-5/
@Pythonnewsone

Машинное обучение. Дайджест интересных новостей
@Pythonnewsone
https://habr.com/ru/articles/851584/