➡ PyForest: Один импорт для всех важных модулей

Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.

🗣 При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать.

Библиотека решает несколько проблем:

• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.

https://github.com/8080labs/pyforest/
@python_be1
https://github.com/8080labs/pyforest/

pyshorteners - полезная случаях библиотека для сокращения ссылок.

Поддерживаются различные сервисы для сокращения, среди них:
— tiny.cc
— bit.ly
— adf.ly
— git.io
— tinyurl.com
— и многие другие

Пример кода для сокращения ссылки.
import pyshorteners

s = pyshorteners.Shortener()
print(s.tinyurl.short('http://www.g1.com.br'))

Ставится командой ⚙ pip install pyshorteners
Документация и примеры кода здесь.

https://pypi.org/project/pyshorteners/
@python_be1
https://pypi.org/project/pyshorteners/

​​PyPiScout.com | Ищем либу по текстовому запросу

Видимо, недовольные поисковиком на pypi.org питонисты создали сайт, где инструмент под любую задачу можно найти с помощью запроса на естественном человеческом. На картинке видно интересное представление результатов — scatterplot-диаграмма, причём самый близкий результат получает увеличенный размер точки.

PyPiScout.com
@python_be1
http://pypi.org/

🖥 Code 2 Prompt

Мощный инструмент командной строки, который генерирует качественные промпты и предназначен для упрощения взаимодействия между разработчиками и LLM для генерации и анализа кода, документирования и выполнения задач по улучшению существующего кода.

Ключевые особенности:

- Поддержка нескольких языков программирования
- Интеграция с .gitignore
- Настраиваемое форматирование вывода с помощью шаблонов Jinja2
- Автоматический обход каталогов

Code2Prompt упрощает создание информативных комментариев по коду, что делает его ценным инструментом для разработчиков, желающих улучшить документацию и совместную работу по своим проектам.

https://github.com/raphaelmansuy/code2prompt
@python_be1
https://github.com/raphaelmansuy/code2prompt

🖥 Как построить полигональную сетку по изображению с помощью Python?

— pip install numpy mediapipe supervision pillow

В целом ничего сложного, нам понадобятся библиотеки numpy, mediapipe, supervision и pillow
Пробуйте)
@python_be1

Узнаете все маскоты ?
@python_be1

Сеньоры согласны?🤯🤣💬
@python_be1

‍Автономизация процессов в 2024 году становится новой нормой. Компании с помощью ML и AI оптимизируют бизнес-процессы. Рынок AI-решений стремительно растет, а спрос на специалистов по Data Science и ML бьет рекорды.

📊 Факты и цифры:
- Рынок Data Science и ML ежегодно растет на 30%.
- Средняя зарплата специалистов в России — 171 000 рублей.
- Спрос на специалистов вырос на 50% за последние два года.

ТГУ и Skillfactory запускают онлайн-магистратуру "Науки о данных и машинное обучение". Программа готовит специалистов для всех секторов экономики: от ритейла и банков до медицины и промышленности.

🎓 Преимущества программы:
- Реальные задачи от индустрии: программа основана на актуальных кейсах.
- Обучение с нуля: достаточно любого диплома высшего образования.
- Эксперты индустрии: преподаватели из ТГУ и IT-практики
- Онлайн-формат: студенческие льготы и диплом очной формы ТГУ. Стоимость обучения первый год — от 270 рублей в месяц!
- Гибкость: выберите формат выпускной работы — диссертация или бизнес-задача.

🌟 Присоединяйтесь сейчас! Оставляйте заявку и получите подготовительный курс бесплатно. Записаться тут: https://go.skillfactory.ru/L244IQ
@python_be1
https://go.skillfactory.ru/L244IQ