🧰 TOП-50 Python-проектов: самые востребованные инструменты

Список из 50 самых популярных Python-проектов для машинного обучения, веб-разработки, моделирования и других задач.

🔎 Отбор лучших Python-проектов

В список вошли только open-source продукты, бесплатные и доступные всем.

Эти библиотеки, фреймворки и утилиты стали самыми востребованными среди программистов в текущем году.

➡️ proglib.io

Просто Python

📨 Топовые подходы к решению алгоритмических задач

Ключевые аспекты и концепции работы с наиболее популярными алгоритмами и структурами данных. Поможет и в реальных проектах, и чтобы глубже понять алгоритмические принципы.

— Статья подойдёт специалистам, которые хотят углубить свои знания в программировании, и укрепить навыки нахождения оптимальных решений алгоритмических задач.

▫️Массив (списки в python) — это структура данных, представляющая собой коллекцию элементов одного типа, расположенных в памяти последовательно.

▫️Хеш-таблица — это структура для хранения данных в формате «ключ-значение».

➡️ habr.com

Просто Python

📊 Решение систем линейных уравнений с помощью Python

Уравнение называется линейным, если оно содержит неизвестные только в первой степени и не содержит произведений неизвестных, т.е. если оно имеет вид a_1x_1+a_2x_2+...+a_1n_n=b, где a_{ij}- коэффициент уравнения, а b- константа, не зависящая от x.

🖥 Система линейных уравнений объединяет n таких уравнений, каждое из которых содержит k переменных.

Системы линейных уравнений могут быть представлены в матричной форме AX=B, где A - это матрица коэффициентов системы линейных уравнений, X - вектор-столбец неизвестных, а B - вектор-столбец свободных членов.

Библиотека SymPy предлагает функционал для работы с матрицами и позволяет решать системы уравнений через матричные операции.

➡️ habr.com

Просто Python

⚡️ Шаблоны проектирования в Python: для стильного кода

Многие шаблоны проектирования встроены в Python из коробки, а другие очень просто реализовать, используя базовые возможности языка.

Python является объектно-ориентированным языком, однако прекрасно поддерживает функциональный стиль программирования.

🟣На Python можно писать простые сценарии для автоматизации процессов.

Просто открывать терминал и выполнять инструкции прямо там. И в то же время нет препятствий для создания сложных фреймворков, приложений и библиотек.

➡️ proglib.io

Просто Python

⚠️ 4 регулярных выражения, которые стоит знать

Регулярных выражения (RegEx или RegExp) - исключительно полезны для извлечения информации из текста посредством поиска совпадения со специальными поисковыми шаблонами.

👣 Эти шаблоны представляют собой последовательности символов ASCII или Unicode.

Область применения RegEx варьируется от проверки строк до их анализа и замены.

➡️ pythonist

Просто Python

⚠️ 3 самых важных сферы применения Python: возможности языка

3 самых популярных направления применения Python:

🔹веб-разработка;
🔹data science: машинное обучение, анализ данных и визуализация;
🔹автоматизация процессов.

Одна из самых популярных сфер применения Python – это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.

➡️ proglib.io

Просто Python

✈️ Python — list/set/dict/generator comprehensions

Генераторы коллекций - короткий(относительно цикла for) способ создавать коллекции на основе других коллекций.

⚡️ Эти генераторы позволяют нам:

• Кратко и просто создавать коллекции(при несложной логике).
• Экономить время(генераторы более эффективны, чем цикл for).
• Подходит для адептов функционального программирования, так как происходит именно генерация новой коллекции, а не изменение существующей.

➡️ habr.com

Просто Python

🧑‍💻 Алгоритм А* и его реализация на Python

Алгоритм А* — один из самых эффективных алгоритмов поиска кратчайшего пути между двумя точками графа.

🔍 Алгоритм А* находит оптимальный вариант благодаря вычислению суммарной стоимости всех путей между начальной и конечной точкой.

• f(n) = g(n) + h(n)
• f(n): общая стоимость пути
• g(n): стоимость пути между текущей и начальной вершиной
• h(n): эвристическая функция

➡️ pythonist

Просто Python

📨 Почта без хлопот: автоматизация отправки писем с помощью Python

Как автоматизировать процесс рассылки писем по электронной почте.

Статья будет полезна абсолютно каждому, кто когда-либо сталкивался с необходимостью отправлять информацию или рекламные сообщения большому количеству получателей.

В статье представлено решение задачи, которую мы будем разбирать

✉️ Содержание:

- Задача
- Процесс
- Ошибки

➡️ habr.com

Просто Python

🤖 4 полезных инструмента для работы с ИИ: RAGFlow, The Pipe, UFO и SWE-agent

• RAGFlow – комплексная RAG-платформа для вопросно-ответного взаимодействия с документами. Предлагает автоматизированный процесс создания RAG-системы.

• The Pipe – это инструмент для преобразования различных данных в формат, готовый для использования с мультимодальными языковыми моделями.

• UFO – двухагентная платформа, предназначенная для выполнения запросов пользователей на операционной системе Windows. Это первый инструмент такого рода.

• SWE-agent – опенсорсная разработка специалистов Принстонского университета. Этот инструмент превращает LLM в агента, который может исправлять ошибки и проблемы в реальных репозиториях на GitHub.

➡️ proglib.io

Просто Python

⚡️ Основы метаклассов в Python: Простое понимание и примеры

Метаклассы являются объектами, но в свою очередь они является объектами особого рода, которые нельзя динамически порождать другим "метаметаклассом".
Он является вершиной для создания классов.

Получается, что классы, которые создают другие классы, называются метаклассами.

Самым простым метаклассом можно считать type.

🟠Если в type попадает три параметра, то он уже работает как метакласс и создаёт класс на основе переданных параметров.

В качестве параметров должны передаваться имя класса, родители (классы, от которых передаётся наследованное) и словарь атрибутов.

➡️ habr.com

Просто Python

👩‍💻 Введение в PyTorch

PyTorch — один из самых популярных фреймворков глубокого обучения для специалистов в области machine learning.

Создан он на основе библиотеки Torch.

Есть много вещей, которые делают PyTorch популярным. Это и простота использования, и динамический вычислительный граф, и тот факт, что он кажется более «питоновским», чем другие фреймворки, такие как 👩‍💻 Tensorflow.

В этом руководстве рассмотрены базовые компоненты PyTorch. Затем разберем задачу классификации изображений с использованием набора данных CIFAR10.

➡️ pythonist

Просто Python

🌐 Python для Data Science: 8 понятий, которые важно помнить

Наука о данных (англ. data science) — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме.

Затрагиваемые понятия и техники будут сопровождаться коротким описанием и по необходимости видеороликами для получения дополнительного опыта.

🔍 Содержание:

🔘Однострочные списки
🔘Лямбда-выражения
🔘Карты и фильтры
🔘arange и linspace
🔘Что такое axis?
🔘concat, merge и join
🔘Использование apply в Pandas

➡️ proglib.io

Просто Python

🖥 ГАЙД по python стеку для Data Science инженеров

Data science - это область, которая занимается изучением и анализом больших объемов данных, чтобы находить в них полезные закономерности, делать прогнозы или принимать решения на основе фактов.

В основе data science лежат методы и инструменты математики, статистики и программирования.

❗️Они позволяют извлекать ценную информациюиз данных и применять её в различных областях – от бизнеса и медицины до наукоемких исследований.

➡️ habr.com

Просто Python

👨‍💻 15 вопросов по Python: как джуниору пройти собеседование

Подборка важных вопросов по Python с объяснением и полезными ссылками.

🔫 Что же должен знать начинающий Python-программист по мнению работодателя.

В стате Вас ожидает:

🔘10 базовых вопросов по Python
🔘5 вопросов о Python-технологиях

Вопросы охватывают большую часть знаний, которые нужны разработчику. Разобравшись в них, вы улучшите свои шансы на успех.

➡️ proglib.io

Просто Python

🔠 Распознавание, хранение и поиск лиц в базе данных

Максимально коротко и просто объясню принцип распознавания, хранения и поиска лиц в базе данных.

В качестве примера будет использована библиотека Insightface и база данных 🖥 PostgreSQL.

📌 Краткая цепочка действий:

🔘Прогоняем фото с лицами через библиотеку insightface и получаем для каждого лица вектор (embedding)
🔘Полученный вектор записываем в базу данных
🔘Чтобы осуществлять поиск по лицу, сравниваем исходный embedding с теми, что хранятся в базе данных

➡️ habr.com

Просто Python

💬 Многострочный пользовательский ввод в Python

Часто бывает необходимо получить от пользователя сразу несколько значений и сохранить их, например, в список.

Два варианта чтения многострочного ввода: до введения пользователем стоп-слова или до прерывания ввода при помощи сочетания клавиш.

ℹ️ Чтобы получить многострочный пользовательский ввод:

🔘Используйте цикл while для итерации до тех пор, пока пользователь вводит значения.
🔘На каждой итерации добавляйте введенные пользователем значения и символ новой строки в список.
🔘Если пользователь нажимает Enter, не введя значения, выходите из цикла.

➡️ pythonist

Просто Python

🖥 10 рецептов машинного обучения от разработчиков Google

В десяти коротких видеоуроках курса машинного обучения от разработчиков Google рассмотрены приемы 🤖 Machine Learning для начинающих аналитиков данных.

В небольшом видеокурсе машинного обучения от разработчиков Google рассматриваются базовые рецепты решения задач Machine Learning. Логично, что в этом курсе наравне с библиотекой scikit-learn используется и фреймворк машинного обучения Google – TensorFlow.

Отличительной особенностью курса является то, что для понимания некоторых моделей машинного обучения их код пишется с нуля без использования сторонних библиотек, на чистом Python.

➡️ proglib.io

Просто Python

ℹ️ Без холивара «переписать все на Go»: проблема переносимости в Python и ее решение

На скриптовых языках удобно разрабатывать… И на этом удобство заканчивается.

Вне машины разработчика начинаются проблемы. Особенно если вы пишете какой-то прикладной тулинг — cli-утилиты, вспомогательные приложения в вашем SDK и прочее. Вы даже не можете рассчитывать на то, что у пользователя будет pip, чтобы он смог поставить все ваши зависимости, вам все нужно организовать самостоятельно.

Различные формы распространения Python-приложений. Какие есть подходы и инструменты, почему они могут не сработать и как чинить возникающие проблемы.

➡️ habr.com

Просто Python

📣 Библиотека Pydantic: валидация данных на Python

Pydantic — это мощная библиотека проверки данных и управления настройками для Python, созданная для повышения прочности и надежности вашей кодовой базы.

Pydantic может справиться практически с любым сценарием проверки данных с минимальным количеством кода: от проверки, является ли переменная целым числом, до обеспечения правильных типов данных для ключей и значений вложенных словарей.

❗️ Одной из главных особенностей Python является то, что это
динамически типизированный язык.

Динамическая типизация означает, что типы переменных определяются во время выполнения программы. Для сравнения — в статически типизированных языках типы явно объявляются во время компиляции.

➡️ pythonist

Просто Python