🖥 Bytewax — фреймворк Python, который упрощает обработку событий и потоков
— pip install bytewax
Bytewax объединяет возможности Flink, Spark и Kafka Streams по обработке потоков и событий.
Bytewax позволяет подключать источники данных, выполнять преобразования с учетом состояния и записывать данные в различные системы с помощью встроенных коннекторов или существующих библиотек Python.
🖥 GitHub https://github.com/bytewax/bytewax
🟡 Доки https://bytewax.io/
@python_be1
https://github.com/bytewax/bytewax
— pip install bytewax
Bytewax объединяет возможности Flink, Spark и Kafka Streams по обработке потоков и событий.
Bytewax позволяет подключать источники данных, выполнять преобразования с учетом состояния и записывать данные в различные системы с помощью встроенных коннекторов или существующих библиотек Python.
🖥 GitHub https://github.com/bytewax/bytewax
🟡 Доки https://bytewax.io/
@python_be1
https://github.com/bytewax/bytewax
👍1
изуализации данных на Python
— pip install lets-plot
Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.
Особенности и преимущества:
- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.
- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.
- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.
- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().
- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.
🖥 GitHub https://github.com/JetBrains/lets-plot
🟡 Доки https://lets-plot.org/python/pages/api.html
@python_be1
— pip install lets-plot
Lets-Plot — библиотека от JetBrains, созданная на основе принципов Grammar of Graphics, как и знаменитая ggplot2 для R.
Особенности и преимущества:
- Мультиплатформенность: Lets-Plot работает как в блокнотах Python (Jupyter, Datalore, Kaggle и др.), так и в IDE PyCharm и IntelliJ IDEA.
- Интерактивные возможности: Поддержка интерактивных карт с возможностью увеличения и перемещения, а также кастомизация подсказок и аннотаций.
- Геопространственная визуализация: Простая интеграция с GeoDataFrame и мощный модуль геокодирования.
- Экспорт графиков: Сохранение графиков в формате SVG, HTML, PNG и PDF с помощью функций ggsave(), to_svg(), to_html(), to_png() и to_pdf().
- Поддержка режима без JavaScript и оффлайн-режима: Lets-Plot генерирует графики как простые SVG-изображения, что обеспечивает работу без Интернет-соединения.
🖥 GitHub https://github.com/JetBrains/lets-plot
🟡 Доки https://lets-plot.org/python/pages/api.html
@python_be1
👍1
Сжатие файлов в архивы gz с помощью gzip, и shutil
Элементарно, нам понадобятся функции gzip.open и shutil.copyfileobj:
import gzip
import shutil
def compress_file(input_file, output_file):
with open(input_file, 'rb') as f_in:
with gzip.open(output_file, 'wb') as f_out:
shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
compress_file('clcoding.txt', 'clcoding.txt.gz')
@python_be1
Элементарно, нам понадобятся функции gzip.open и shutil.copyfileobj:
import gzip
import shutil
def compress_file(input_file, output_file):
with open(input_file, 'rb') as f_in:
with gzip.open(output_file, 'wb') as f_out:
shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
compress_file('clcoding.txt', 'clcoding.txt.gz')
@python_be1
👍1
🖥 Генерация CAPTCHA с помощью Python
from captcha.image import ImageCaptcha
from PIL import Image
def generate_captcha_text(length):
import string
import random
return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length))
def generate_captcha(captcha_length=7, save_path='CAPTCHA.png'):
image = ImageCaptcha(width=500, height=100)
captcha_text = generate_captcha_text(captcha_length)
data = image.generate(captcha_text)
image.write(captcha_text, save_path)
return captcha_text
if __name__ == '__main__':
captcha_text = generate_captcha()
print('CAPTCHA text:', captcha_text)
Image.open('CAPTCHA.png')
При желании можно добавить дополнительных эффектов и т.д., чтобы даже ChatGPT не справился
@python_be1
from captcha.image import ImageCaptcha
from PIL import Image
def generate_captcha_text(length):
import string
import random
return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length))
def generate_captcha(captcha_length=7, save_path='CAPTCHA.png'):
image = ImageCaptcha(width=500, height=100)
captcha_text = generate_captcha_text(captcha_length)
data = image.generate(captcha_text)
image.write(captcha_text, save_path)
return captcha_text
if __name__ == '__main__':
captcha_text = generate_captcha()
print('CAPTCHA text:', captcha_text)
Image.open('CAPTCHA.png')
При желании можно добавить дополнительных эффектов и т.д., чтобы даже ChatGPT не справился
@python_be1
👍1
⚡ TorCrawl.py это скрипт на Python, предназначенный для анонимного просмотра веб-страниц через сеть Tor.
Он сочетает в себе простоту использования с функциями конфиденциальности Tor, обеспечивая безопасный сбор данных, который невозможно отследить.
Этот инструмент идеально подходит как для начинающих, так и для опытных программистов и незаменим для ответственного сбора данных в эпоху цифровых технологий.
▪ https://github.com/MikeMeliz/TorCrawl.py
@python_be1
https://github.com/MikeMeliz/TorCrawl.py
Он сочетает в себе простоту использования с функциями конфиденциальности Tor, обеспечивая безопасный сбор данных, который невозможно отследить.
Этот инструмент идеально подходит как для начинающих, так и для опытных программистов и незаменим для ответственного сбора данных в эпоху цифровых технологий.
▪ https://github.com/MikeMeliz/TorCrawl.py
@python_be1
https://github.com/MikeMeliz/TorCrawl.py
👍1
🖥 Ресурсы для погружения в Python: теория и практика
Полезная подборка бесплатных ресурсов для изучения Python, разных практических проектов и т.д.
Кое-что из этого неплохо бы освежить перед собеседованием, а некоторые другие ссылки пригодятся для создания релевантного портфолие
Отдельного внимания из всего этого заслуживает, конечно, гарвардский курс лекций по Python, https://cs50.harvard.edu/python/2022/weeks/8/
🖥 https://github.com/Shakib-IO/Python_Practice?ysclid=lz33rqlkm711497023
@python_be1
https://github.com/Shakib-IO/Python_Practice?ysclid=lz33rqlkm711497023
Полезная подборка бесплатных ресурсов для изучения Python, разных практических проектов и т.д.
Кое-что из этого неплохо бы освежить перед собеседованием, а некоторые другие ссылки пригодятся для создания релевантного портфолие
Отдельного внимания из всего этого заслуживает, конечно, гарвардский курс лекций по Python, https://cs50.harvard.edu/python/2022/weeks/8/
🖥 https://github.com/Shakib-IO/Python_Practice?ysclid=lz33rqlkm711497023
@python_be1
https://github.com/Shakib-IO/Python_Practice?ysclid=lz33rqlkm711497023
👍1
🖥 Flet — фреймворк для создания кроссплатформенных приложений на Python
— pip install flet
Flet — фреймворк, предоставляющий Flutter компоненты для разработки кроссплатформенных приложений на Python (разработчики обещают расширять список поддерживаемых языков).
Flet не использует какие-то SDK, не компилирует код Python в код Dart и весь UI отображается с помощью встроенного Web сервера.
🖥 GitHub https://github.com/flet-dev/flet
🟡 Доки https://flet.dev/docs/
@python_be1
https://github.com/flet-dev/flet
— pip install flet
Flet — фреймворк, предоставляющий Flutter компоненты для разработки кроссплатформенных приложений на Python (разработчики обещают расширять список поддерживаемых языков).
Flet не использует какие-то SDK, не компилирует код Python в код Dart и весь UI отображается с помощью встроенного Web сервера.
🖥 GitHub https://github.com/flet-dev/flet
🟡 Доки https://flet.dev/docs/
@python_be1
https://github.com/flet-dev/flet
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Loki | Факт-чекинг
Это и подобные решения заиграли новым красками, когда GPT стали галлюцинировать. Библиотека «обернётся» вокруг вывода нейросети и укажет, где правда, а где ложь. Из топа самых актуальных решений 2024 года, несомненно.
https://github.com/Libr-AI/OpenFactVerification
@python_be1
Это и подобные решения заиграли новым красками, когда GPT стали галлюцинировать. Библиотека «обернётся» вокруг вывода нейросети и укажет, где правда, а где ложь. Из топа самых актуальных решений 2024 года, несомненно.
https://github.com/Libr-AI/OpenFactVerification
@python_be1
👍1
Лучшие бесплатные курсы по искусственному интеллекту
@python_be1
https://uproger.com/luchshie-besplatnye-kursy-po-iskusstvennomu-intellektu/
@python_be1
https://uproger.com/luchshie-besplatnye-kursy-po-iskusstvennomu-intellektu/
UPROGER | Программирование
Лучшие бесплатные курсы по искусственному интеллекту
Существует множество бесплатных курсов и ресурсов, которые покрывают различные аспекты и прикладные области ИИ, что позволяет выбрать подходящий для ваших целей. ИИ - это быстро развивающаяся и перспективная область, и бесплатные курсы могут помочь вам быть…
👍1