Привет, написал небольшую статью про релиз Python 3.13, может кому будет полезно.
@Pythonnewsone
https://pythonguides.ru/posts/python-3-13-release

👩‍💻 Урок (https://www.youtube.com/watch?v=JK-B-CT34EU) по созданию современного настольного GUI- приложения с использованием Python и PySide6!

🔍 Что вы изучите:

🌟 Настройка среды разработки
🌟 Создание главного окна приложения
🌟 Проектирование и реализация современных компонентов пользовательского интерфейса
🌟 Обработка взаимодействий и событий пользователя
🌟 Настройка внешнего вида с помощью таблиц стилей
🌟 Создание темных и светлых тем приложения

🕞 Продолжительность: 2:06:51

🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=JK-B-CT34EU)

@pythonl
@Pythonnewsone

🖥 financial-data-analyst (https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst) — набор советов и гайдов для быстрого старта работы с Claude AI для анализа финансовых данных.

Он показывает, как использовать возможности ИИ для обработки и анализа финансовой информации с помощью Claude, предлагая готовые к работе шаблоны и сценарии для анализа

▪️Github (https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst)

@data_analysis_ml
@Pythonnewsone

🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler

Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust.

Он поддерживает множество языков, таких как Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.

Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.

На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.

GitHub: https://github.com/py2many/py2many
@Pythonnewsone

🖥 ChatGPT попросили написать SQL запросы для работы с базой данных магазина.

Ответ убил

🌟 Кажется, ии медленно уничтожает человечество...

@data_analysis_ml
@Pythonnewsone

Что выведет код ?
@Pythonnewsone

Полезные библиотеки Python

Supervision — крутой Python инструмент компьютерного зрения для трекинга объектов.

Установка:
$ pip install supervision[desktop]

https://github.com/roboflow/supervision
@Pythonnewsone
https://github.com/roboflow/supervision

Что выведет код ?
@Pythonnewsone

🖥 Hallo2:Long-Duration and High-Resolution Audio-driven Portrait Image Animation

Python-проект для портретной анимации с длительной продолжительностью и высоким разрешением.

▪ GitHub: https://github.com/fudan-generative-vision/hallo2
▪ Проект: https://fudan-generative-vision.github.io/hallo2/#/

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

👩‍💻 Простая шпаргалка по работе с функциями Pandas для Data Science!

🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!

@pythonl
@Pythonnewsone

🚀 Pandas → Polars → SQL → PySpark
@Pythonnewsone

🔈 Vocal Remover (https://vocalremover.co/en/) — бесплатный онлайн-инструмент для разделения вокала и музыкального сопровождения в треках, улучшения качества аудио а также изменение высоты тона и скорости трека!

🔗 Ссылка: *клик* (https://vocalremover.co/en/)

@data_analysis_ml
@Pythonnewsone

Методы строк в Python
@Pythonnewsone

🖥 Austin: A Frame Stack Sampler for CPython

<i>Сэмплер кадров для CPython.</i>

Возможно это самый лучший профилировщик для Python.

Он кроссплатформенный, используя, вам не нужно изменять профилируемый код, а его выходные данные можно передавать непосредственно в flamegraph.pl.

Он работает для CPython и написан на чистом C.

▪️Github (https://github.com/P403n1x87/austin)

@pythonl
@Pythonnewsone

👩‍💻 5 способов развернуть list в Python
@Pythonnewsone

Что выведет код ?
@Pythonnewsone

👩‍💻 TheAlgorithms/Python (https://github.com/TheAlgorithms/Python/tree/master) — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда разработчики со всего мира вносят свой вклад, добавляя различные алгоритмы, используемые в информатике, математике и науке о данных.

🔍 Репозиторий включает в себя сотни реализаций алгоритмов в различных категориях, таких как:

🌟 Сортировка и поиск (например, быстрая сортировка, бинарный поиск).
🌟 Структуры данных (например, деревья, графы, очереди).
🌟 Алгоритмы на графах (например, поиск в глубину, поиск в ширину).
🌟 Криптография (например, шифрование, хеширование).
🌟 Алгоритмы машинного обучения и многие другие!

💡 Цель проекта — предложить обучающий ресурс, где разработчики могут изучать и понимать, как работают различные алгоритмы. Каждый алгоритм сопровождается примерами кода, а многие из них имеют детальные объяснения

🔐 Лицензия: MIT

▪️Github (https://github.com/TheAlgorithms/Python/tree/master)

@pythonl
@Pythonnewsone