Проверка скорости интернета с помощью Python

Если вы хотите узнать скорость загрузки и отдачи интернета, можно использовать библиотеку speedtest-cli

Устанавливаем библиотеку:

pip install speedtest-cli

import speedtest

def check_speed():
    st = speedtest.Speedtest()
    download_speed = st.download() / 10**6  # Convert to Mbps
    upload_speed = st.upload() / 10**6      # Convert to Mbps

    print(f"Download Speed: {download_speed:.2f} Mbps")
    print(f"Upload Speed: {upload_speed:.2f} Mbps")

print(check_speed())

После запуска вы получите скорость интернета в Mbps

✈️ Python Ninja

Ловите подгон Microsoft выкатил новый курс по MCP для Python-разработчиков

Содержит три последовательных модуля:

🟠базовая настройка окружения и введение в MCP
🟠пример реализации сервера «Python Study Buddy» с базовыми вызовами
🟠расширенный «AI Research Learning Hub» с инструментами и ресурсами

Лутай знания и апай свой скилл 🎮

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Вложенные функции: пошаговое вычисление

Что выведет код? 🪑

✈️ Python Ninja

Интересное почитать: как слова превращаются в токены для нейросетей

Хочешь разобраться как твои сообщения становятся понятными для ChatGPT и других моделей?

В статье на Хабре «Токены в нейросетях. Что это и откуда берётся?» — доступное объяснение токенов, разбор популярных алгоритмов токенизации и пошаговый пример на Python 🧠

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Умею - смогу 😎

✈️ Python Ninja

Бесплатная неделя на DataCamp

В течение недели открыт полный доступ к сотням курсов и проектов по Python, SQL, аналитике и машинному обучению. Пройдите обучение бесплатно, сохраните сертификаты и прогресс навсегда 📚

Подрубаем VPN и пробуем ⬇️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

ML на практике «Evidently AI» собрала сотни продакшн-кейсов на Python

Коллекция из сотен реальных кейсов внедрения ML- и LLM-систем в разных компаниях, где подробно описаны задачи, архитектура, метрики и подходы к продакшн-разработке.

Большинство решений основаны на Python и привычной экосистеме Pandas, PyTorch, Scikit-learn, FastAPI и др.

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Удобная шпаргалка по архитектурным стилям API

Каждый стиль API появился не случайно:

🟠 REST сделал интеграции простыми и популярными
🟠 GraphQL закрыл проблему «лишних данных»
🟠 gRPC стал стандартом для высоконагруженных сервисов
🟠 WebSocket обеспечил двустороннюю связь в реальном времени

А брокерские протоколы (AMQP, MQTT) упростили работу с очередями сообщений

Собрали их все в одну шпаргалку — удобно для быстрого сравнения ❤️

✈️ Python Ninja

ML кто здесь папа!? 😞

✈️ Python Ninja

Передача словаря в функцию и присвоение нового словаря

Что выведет код? ❓

✈️ Python Ninja

Шпаргалка по очистке данных с Pandas

Быстрый гид по работе с данными: загрузка, обработка пропусков, удаление дублей, фильтрация, группировка и сохранение результата

Всё самое нужное для чистки датасета в одном месте ❤️

✈️ Python Ninja

Откопал полезный репо «Public-apis» каталог бесплатных на любой вкус

Каталог бесплатных и общедоступных API сгруппированных по тематическим категориям: финансы, наука, спорт, музыка и многое другое

Цель проекта — предоставить разработчикам удобный инструмент для поиска и использования API в собственных приложениях

Забираем в копилку полезняшек 🏴‍☠️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Масштабное руководство по работе с промптами для разработчиков

Десятки практик, примеры промптов, готовые сценарии и сравнения «плохих» и «хороших» запросов. Отличный инструмент, чтобы научиться получать от ИИ максимум пользы 📝

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Равенство значений в Python

Что выведет код? ❓

✈️ Python Ninja

Лайк если считаешь также ❤️

✈️ Python Ninja

Совет по Python:

Функция locals()

Встроенная функция locals() возвращает словарь, представляющий текущую локальную таблицу символов.

Таблица символов — это структура, в которой Python хранит все имена (переменные, функции, классы и т.д.), доступные в определённой области видимости.

Когда locals() вызывается внутри функции, она возвращает словарь со всеми локальными переменными, определёнными в рамках этой функции.

В примере переменные z и x определены локально внутри функции. Переменная y = 20 является глобальной и не относится к области видимости my_func(). Поэтому locals() внутри my_func не включает y

✈️ Python Ninja