Добро пожаловать в мир Python
3.12K subscribers
544 photos
19 videos
14 files
1.22K links
Подборка полезных материалов для Python программистов.

По вопросам сотрудничества- @Daily_admin_info

По иным темам @un_ixtime
Download Telegram
Представляем segment-anything-py, официальный пакет #Python для модели Meta AI Segment Anything. Установите его с помощью одной командной строки: «pip install segment-anything-py»

https://pypi.org/project/segment-anything-py/
10 лучших IDE Python для использования в 2023 году

Существует множество IDE Python , в этой статье мы перечислим лучшие IDE Python для Linux. Независимо от того, новичок вы в программировании или опытный разработчик, мы предоставим вам все необходимое.

https://www.tecmint.com/best-python-ides-for-linux-programmers/
Алгоритмы динамического программирования, которые должен знать каждый программист

Динамическое программирование — популярный метод в компьютерных науках и разработке программного обеспечения, который играет решающую роль в соревновательном программировании. Это метод решения сложных проблем путем их разбиения на более мелкие подзадачи и решения каждой подзадачи только один раз с сохранением решений подзадач, чтобы их можно было повторно использовать при необходимости. В этом блоге мы рассмотрим необходимые алгоритмы динамического программирования, которые должен знать каждый конкурентоспособный программист.
https://dev.to/rishitashaw/dynamic-programming-algorithms-every-programmer-should-know-3915
PandasGUI — главный секрет легкого анализа данных

Практический обзор PandasGUI для анализа данных.
https://shly.link/i0FUX
65 шпаргалок по Python, Linux, AWS, ML, AI, SQL, Git, GCP, Azure

"Думаю, это вам очень поможет. Наслаждаться!!"

https://medium.com/@saurabhdahibhate50/65-cheatsheets-carefully-curated-you-will-ever-need-c6a3de85195b
Извлечение табличных данных из PDF с помощью Python . Всего за 3 строки кода Python вы можете извлечь табличные данные из PDF и преобразовать их во фрейм данных pandas.

Найдите больше примеров Python https://github.com/afizs/be-theboss-in-python
Изучайте Python в Гарвардском университете

Представляем CS50P Гарвардского университета: Введение в программирование на Python, всеобъемлющий видеокурс, предназначенный для обучения программированию на Python с нуля. Этот курс, проводимый известным доктором Дэвидом Дж. Маланом, предлагает уникальный и захватывающий опыт обучения, который поможет вам развить навыки, необходимые для достижения успеха в мире программирования.
https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-from-harvard-university/
Вышел PyCharm 2023.1.1!

В этой сборке мы представили несколько крайне запрошенных исправлений ошибок, связанных с отладчиком и удаленными интерпретаторами. Мы также добавили поддержку нового подхода PyScript к настройке приложений.
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2023/04/2023-1-1/
В видеоруководстве вы создадите собственную камеру безопасности с помощью Python. 30 строк кода Python достаточно для создания камеры безопасности с передовыми методами обнаружения взлома.

Код: https://github.com/ProgrammingHero1/security_cam

Видео: https://www.youtube.com/c/ProgrammingHero/featured
Forwarded from Big data world
Крис Латтнер из LLVM и Swift только что объявил о новом языке программирования для ML, который отличается высокой производительностью и обратной совместимостью с Python (работает с библиотеками Python). Может изменить правила игры.

https://docs.modular.com/mojo/why-mojo.html
Python, YAML и Kubernetes — искусство освоения конфигурации

В этой статье мы рассмотрим основы YAML, мощные возможности библиотеки PyYAML и способы использования Python для упрощения работы с файлами конфигурации Kubernetes.

Мы также предоставим пошаговое руководство по созданию собственного скрипта Python для автоматизации синтаксического анализа и обновления файлов YAML, демонстрируя истинный потенциал сочетания Python и YAML при управлении сложными конфигурациями.

https://itnext.io/python-yaml-and-kubernetes-the-art-of-mastering-configuration-cd60029b3f62
Полное руководство по настройке проекта Python

Python — превосходный язык, используемый для всего: от создания веб-сайтов до проведения сложных научных исследований. Но настройка вашего проекта может быть проблемой. Вот где это руководство приходит! В этой статье мы покажем вам, как организовать проект, настроить виртуальные среды, управлять зависимостями, форматировать код, тестировать код и многое другое. Мы расскажем обо всем, что вам нужно знать, чтобы запустить ваш проект на Python и обеспечить его бесперебойную работу.

https://levelup.gitconnected.com/the-comprehensive-guide-to-python-project-setup-c1fe776c108f
Привет!

На связи команда исследователей Яндекс Практикума.

Сейчас мы проводим исследование python-разработчиков уровня middle. Исследование нацелено на выявление предпочтений аудитории и анализ навыков/инструментов, необходимых миддлу. Если вы занимаетесь бэкенд-разработкой от 6-ти месяцев до 3-х лет и думаете о карьерном росте, будем рады пообщаться. 🫶🏼

Встреча пройдёт в Зуме и займёт примерно 1 час. Оставить свои контакты можно в форме по ссылке: https://forms.yandex.ru/surveys/13471796.543918a4da5c71086096e413bd82f5e10238bf42/
10 удивительных вещей, которые вы можете сделать со списками в Python

В этой статье мы покажем вам 10 замечательных вещей, которые вы можете сделать со списками в Python. От фильтрации и сортировки до выравнивания вложенных списков и объединения нескольких списков, генераторы списков — это универсальный инструмент, который должен быть в арсенале каждого разработчика Python.

Так что, если вы готовы вывести свои навыки Python на новый уровень, пристегнитесь и приготовьтесь исследовать возможности понимания списков!

https://medium.com/@ayushchandrapatel7051/10-amazing-things-you-can-do-with-list-comprehensions-in-python-d4f2f270a55f
InfiniteGPT — это скрипт Python, который позволяет вводить текст неограниченного размера в API OpenAI. Нет больше утомительного копирования и вставки. Да здравствует многопоточность!

https://github.com/emmethalm/infiniteGPT
Введение в PDB, отладчик Python

PDB — уродливый, но удобный отладчик, который всегда доступен с Python.


https://bitecode.substack.com/p/intro-to-pdb-the-python-debugger
Провели простой бенчмарк (множества Мандельброта) между Mojo и Python . Ускорение впечатляет, и оно выигрывает от библиотек Python . • Python : 1184 мс • Mojo: 27 мс 🤯 https://gist.github.com/eugeneyan/1d2ea70fed81662271f784034cc30b73