✋ Пишем простой граббер для Telegram чатов на Python

Собираем данные и сообщения участников чатов и каналов Telegram, а также сохранять эту информацию в виде JSON-файлов, которые далее легко анализировать или экспортировать в базы данных.

Используем Python не ниже версии 3.5, а также высокоуровневая библиотека для работы с Telegram API – Telethon.

Установить библиотеку можно с помощью менеджера пакетов pip:

🗣 Ссылка на статью

Просто Python

ℹ️ Замыкания и декораторы в Python

Замыкание (closure) или фабричная функция - это функция определяемая и возвращаемая другой функцией.

Важной особенностью замыканий является тот факт, что они имеют доступ к самим объектам из области видимости родительской функции, а не к их копиям или состояниям существующим на момент определения замыкания.

В своей книге Марк Лутц пишет:

«Разумеется, наилучшая рекомендация для большей части кода заключается в том, чтобы избегать вложения операторов def внутрь def, т.к. тогда программа станет гораздо проще — согласно духу Python плоский код, как правило, лучше вложенного»

🗣 Ссылка на статью

Просто Python

👩‍💻 Как быстро написать API на FastAPI с валидацией и базой данных

Простой API с помощью самого популярного стека и FastAPI.

Рассмотрим важные концепции в работе с этим фреймворком, набросаем базовую структуру проекта и развернем приложение на облачном сервере.

📖 В данной статье:

⏺Подготовка окружения
⏺Первые наброски
⏺Валидация данных с Pydantic
⏺Работа с базой данных
⏺Паттерн «Репозиторий»
⏺Роутер
⏺Деплой проекта на облачный сервер

🗄 Ссылка на статью

Просто Python

🖥 10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python

— Лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.

Профилирование – процесс, который помогает понять наши данные, а Pandas Profiling – Python библиотека, которая делает это.

Простой и быстрый способ выполнить предварительный анализ данных Python Pandas DataFrame.

🗄 Ссылка на статью

Просто Python

🤖 Кластеризация в ML: от теоретических основ популярных алгоритмов к их реализации с нуля на Python

Кластеризация — это набор методов без учителя для группировки данных по определённым критериям в кластеры, что позволяет выявлять сходства и различия между объектами, а также упрощать их анализ и визуализацию.

🔎 Кластеризация широко применяется в машинном обучении для решения различного спектра задач:

⏺классификация
⏺сегментация рынка
⏺сегментация изображений
⏺кластеризация геоданных
⏺понижение размерности

🗄 Ссылка на статью

Просто Python

⌨️ Интерактивный курс Python для новичков в программировании

Онлайн-сервис для новичков в Python, обучение в котором построено через написание программ – letpy.

🎓Letpy - это русскоязычный онлайн-курс по языку Python для новичков в программировании. Короткие уроки чередуются с заданиями, для прохождения которых нужно писать программы.

— В курс встроена браузерная среда разработки, так что уроки и программы можно проходить на любом устройстве.

Курс имеет 225 уроков по различным темам.

🗄 Ссылка на статью

Просто Python

🌳 Дерево решений (CART). От теоретических основ до продвинутых техник и реализации с нуля на Python

Дерево решений CART (Classification and Regressoin Tree) — алгоритм классификации и регрессии, основанный на бинарном дереве и являющийся фундаментальным компонентом случайного леса и бустингов, которые входят в число самых мощных алгоритмов 🤖 машинного обучения на сегодняшний день.

Деревья также могут быть не бинарными в зависимости от реализации. К другим популярным реализациям решающего дерева относятся следующие: ID3, C4.5, C5.0.

🗄 Ссылка на статью

Просто Python

🖥 Осваиваем парсинг сайта: короткий туториал на Python

Парсинг сайта
Это метод извлечения информации с веб-сайтов.

Эта методика преимущественно фокусируется на преобразовании неструктурированных данных – в формате HTML – в Интернете в структурированные данные: базы данных или электронные таблицы.

Парсинг сайта включает в себя доступ к Интернету напрямую через HTTP или через веб-браузер.

🗄 Ссылка на статью

Просто Python

📺 Как выучить Python БЕСПЛАТНО за 8 недель: план обучения 80/20

Cпособ выучить Python за восемь недель, используя видео, статьи и практические упражнения. Упражнения очень важны, потому что это лучший способ научиться — это выполнять их.

⌨️ Всего около 30-50 минут в день и постоянство. В данном плане используется принцип 80/20, который поможет вам сначала научиться самому важному, а остальное улучшить с помощью практики.

🗄 Ссылка на статью

Просто Python

⌨️ 11 проектов, которые должен разработать каждый питонист

Веб-проекты на Python:

⏺Агрегатор контента
⏺Regex Query Tool
⏺URL Shortener
⏺Post-It Note
⏺Викторина

GUI-проекты на Python:

⏺Сигнализация
⏺Файловый менеджер
⏺Контроль расходов

Командная строка:

⏺Контакты
⏺Проверка подключения к сайту
⏺Изменение имени файлов

🗄 Ссылка на статью

Просто Python

🎮 15 игр, которые научат программированию

А также помогут подготовиться к техническому собеседованию, развить алгоритмическое мышление и просто провести свободное время с пользой

В данный список входят:

⏺ CodeCombat
⏺ CodinGame
⏺ Ruby Warrior
⏺ Codewars
⏺ Untrusted
⏺ Screeps
⏺ и другие

🗄 Ссылка на статью

Просто Python

📖 Пишем асинхронный парсер и скрапер картинок на Python с графическим интерфейсом

Desktop-приложение, которое по запросу будет сохранять на диске заданное количество картинок.

Т. к. картинок много,
воспользуемся асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода.

Рассмотрим чем отличаются библиотеки requests и aiohttp. Создадим два дополнительных потока приложения, чтобы обойти глобальную блокировку интерпретатора Python.

➡️ Ссылка на статью

Просто Python

🛡 32 инструмента для Python, которые помогут писать профессиональный код

32 полезных инструмента для написания чистого, читаемого и безопасного Python-кода: автоформатировщики, линтеры, инструменты проверки типов, фреймворки для юнит-тестирования и генераторы документации.

📖 В статье представлены:

⏺Автоматическое форматирование кода
⏺Линтеры
⏺Проверка типов
⏺Модульное тестирование
⏺Документация

➡️ Ссылка на статью

Просто Python

❤️ Самоучитель для начинающих: как освоить Python с нуля за 30 минут?

Введение в Python за полчаса, а также подборка книг и YouTube-каналов на несколько месяцев интенсивного, но более вдумчивого изучения.

Вы познакомитесь с особенностями языка Python, основными типами данных, условными операторы, циклами и работой с файлами.

В заключении приведена подборка литературы и каналов на YouTube, а также бесплатных курсов.

➡️ Ссылка на статью

Просто Python

📘 Как за один pet-проект получить два диплома

OpenCV2 – библиотека комплексный и простой инструмент, который позволяет читать и сохранять видео, трансформировать перспективу, а также рисовать различные простые геометрические фигуры прямо поверх видео.

🎮 В FIFA пользователь видит небольшую карту с местоположением игроков и мяча на поле, данный элемент интерфейса является очень полезной фичей, без которой невозможно представить полноценный игровой процесс.

Данную карту будем переносить в реальный мир, используя видеозапись матча и нейросеть.

➡️ habr.com

Просто Python

🔎 Шпаргалка для алгособеса 2 — графовые и строковые алгоритмы

Алгоритмы прокачивают умение системно мыслить, искать нестандартные пути решения; человека, у которого эти скиллы на высоте, вряд ли заменит ИИ.

Разбор графовых алгоритмов типо DFS, Флойда–Уоршелла и строковые наподобие Ахо-Корасик.

➡️ habr.com

Просто Python

⚡️Project Omega|ИБ, Osint — новейший канал по информационной безопасности в рунете. Сканеры, пентестинг, криптография, анализаторы сетевого трафика и книги.

Весь материал на канале в общем доступе!

🌐 Луковое ПО: используем TOR для анонимного парсинга

Пришло время для анонимного парсинга веб-страниц. Для этого нам поможет мощная команда: TOR, Privoxy, Python, Linux и наша статья.

🥷 Для успешной разработки парсинг-агента на прокси-сервере нужно установить Linux с такими инструментами:

⏺TOR: распределенная, анонимная и зашифрованная сеть, в которой данные пользователей и сами пользователи никогда не будут раскрыты.
⏺Stem: контроллер Python для TOR.
⏺Privoxy: не кеширующий веб-прокси с фильтрацией, повышенной конфиденциальностью и возможностью изменения данных веб-страниц и заголовков HTTP.

➡️ proglib.io

Просто Python

🚀 Дескрипторы в Python

Дескриптор — это объектовый атрибут с поведением, определяемым методами в его классе.

Если просто — это способ, с помощью которого объект может контролировать доступ к его атрибутам, используя специально определенные методы __get__ set, delete

✒️ Если говорить еще проще — дескрипторы позволяют задавать точки доступа к атрибутам объекта, добавляя дополнительную логику, когда атрибут читается, записывается или удаляется.

➡️ habr.com

Просто Python

📈 Линейная регрессия на Python: объясняем на пальцах

Линейная регрессия применяется для анализа данных и в машинном обучении. Постройте свою модель на Python и получите первые результаты!

Регрессия ищет отношения между переменными.

❗️Регрессия решает проблему единого представления данных анализа для каждого работника. Причём опыт, образование, роль и город – это независимые переменные при зависимой от них зарплате.

➡️ proglib.io

Просто Python