💻 У нас на канале вышло свежее видео по Apache Kafka
Это 1 урок нашего из нашего Бесплатного курса.
Поддержите наше видео ЛАЙКОМ и комментом, больше продвинутых уроков на подходе!
https://www.youtube.com/watch?v=W7ZCXcxQxV8
@python_be1
https://youtu.be/W7ZCXcxQxV8
Это 1 урок нашего из нашего Бесплатного курса.
Поддержите наше видео ЛАЙКОМ и комментом, больше продвинутых уроков на подходе!
https://www.youtube.com/watch?v=W7ZCXcxQxV8
@python_be1
https://youtu.be/W7ZCXcxQxV8
YouTube
Kafka БАЗА! Теория + Практика анализ данных !
Здесь мы разобрали самую основную теорию по Kafka + подробный разбор реального применения Kafka для коммуникации 2 сервисов.
🔥 https://t.me/+Wl7z_U34K5Y0NzYy - в моем тг канале куча гайдов, разбора кода, уроков по машинному обучению.
📌 https://t.me/data_analysis_ml…
🔥 https://t.me/+Wl7z_U34K5Y0NzYy - в моем тг канале куча гайдов, разбора кода, уроков по машинному обучению.
📌 https://t.me/data_analysis_ml…
👍1
Python.Asynchronous.Programming.for.Beginners.pdf
43.7 MB
📔 Title: Python Asynchronous Programming for Beginners
#book #Python #EN
🌐 Lang.: English
🧔 Author: Katie Millie
🕘 Year: 2024
📑 Pages: 154
#️⃣ ISBN: -
📝 Description: Представьте себе мир, в котором ваши приложения на Python реагируют мгновенно, с легкостью справляясь с множеством задач. Больше никаких заторможенных интерфейсов и разочарованных пользователей. Эта книга — ваша стартовая площадка в это будущее.
Эта книга — не пыльный учебник. Это ваш интерактивный приятель по кодингу, созданный специально для начинающих. Независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или имеете некоторый опыт работы с Python, мы проведем вас с самого начала. Вы научитесь осваивать асинхронное программирование — секретное оружие для создания современных, молниеносных приложений на Python.
@python_be1
#book #Python #EN
🌐 Lang.: English
🧔 Author: Katie Millie
🕘 Year: 2024
📑 Pages: 154
#️⃣ ISBN: -
📝 Description: Представьте себе мир, в котором ваши приложения на Python реагируют мгновенно, с легкостью справляясь с множеством задач. Больше никаких заторможенных интерфейсов и разочарованных пользователей. Эта книга — ваша стартовая площадка в это будущее.
Эта книга — не пыльный учебник. Это ваш интерактивный приятель по кодингу, созданный специально для начинающих. Независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или имеете некоторый опыт работы с Python, мы проведем вас с самого начала. Вы научитесь осваивать асинхронное программирование — секретное оружие для создания современных, молниеносных приложений на Python.
@python_be1
👍1
⚡️ Если бы вам разрешили выбрать только один ресурс для подготовки к собеседованию, какой бы вы выбрали?
Безусловным лидером среди таких ресурсов является репозиторий Tech Interview Handbook.
Этот обширный справочник, созданный усилиями большого сообщества, помог сотням тысяч разработчиков успешно подготовиться к собеседованиям.
В репозитории вы найдете:
* Практические советы по подготовке к различным этапам собеседования
* Подробные обзоры тем
* Шпаргалки и другие полезные материалы
Главное преимущество репа Tech Interview Handbook перед аналогичными ресурсами заключается в том, что он содержит всю необходимую и полезную информацию непосредственно в самом репозитории, без необходимости переходить по внешним ссылкам. Кроме того, в нем рассматривается более широкий спектр тем, включая не только алгоритмы и паттерны, но и другие важные аспекты собеседований.
#репозиторий #собеседование #советы #en
▪https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook?tab=readme-ov-file
@python_be1
Безусловным лидером среди таких ресурсов является репозиторий Tech Interview Handbook.
Этот обширный справочник, созданный усилиями большого сообщества, помог сотням тысяч разработчиков успешно подготовиться к собеседованиям.
В репозитории вы найдете:
* Практические советы по подготовке к различным этапам собеседования
* Подробные обзоры тем
* Шпаргалки и другие полезные материалы
Главное преимущество репа Tech Interview Handbook перед аналогичными ресурсами заключается в том, что он содержит всю необходимую и полезную информацию непосредственно в самом репозитории, без необходимости переходить по внешним ссылкам. Кроме того, в нем рассматривается более широкий спектр тем, включая не только алгоритмы и паттерны, но и другие важные аспекты собеседований.
#репозиторий #собеседование #советы #en
▪https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook?tab=readme-ov-file
@python_be1
👍1
Подробный Гайд по Библиотеке Telethon для Парсинга закрытых Телеграм Каналов
@python_be1
https://uproger.com/podrobnyj-gajd-po-biblioteke-telethon-dlya-parsinga-zakrytyh-telegram-kanalov/
@python_be1
https://uproger.com/podrobnyj-gajd-po-biblioteke-telethon-dlya-parsinga-zakrytyh-telegram-kanalov/
UPROGER | Программирование
Подробный Гайд по Библиотеке Telethon для Парсинга закрытых Телеграм Каналов
Введение
Telethon — это Python-библиотека для взаимодействия с API Telegram. Она позволяет создавать клиентов, которые могут отправлять и получать сообщения, управлять группами и каналами, а также выполнять другие действия.
В этом гайде мы рассмотрим…
Telethon — это Python-библиотека для взаимодействия с API Telegram. Она позволяет создавать клиентов, которые могут отправлять и получать сообщения, управлять группами и каналами, а также выполнять другие действия.
В этом гайде мы рассмотрим…
👍1
Одним из эффективных способов ускорения Python-кода является использование библиотеки NumPy для численных вычислений. NumPy оптимизирован для работы с массивами данных и использует низкоуровневые оптимизации, что позволяет выполнять операции намного быстрее, чем с использованием стандартных циклов Python.
На картинке пример функции, которая демонстрирует ускорение выполнения операций с массивами с использованием NumPy:
Объяснение
Медленная функция (slow_sum): Использует стандартный Python-цикл для суммирования элементов массива. Это медленно, особенно для больших массивов.
Быстрая функция (fast_sum): Использует np.sum из библиотеки NumPy, которая оптимизирована для быстрого суммирования массивов.
Генерация массива: Создается большой массив случайных чисел с помощью np.random.rand.
Измерение времени: С помощью time.time() измеряется время выполнения обеих функций.
Проверка результатов: Проверяется, что обе функции возвращают одинаковый результат.
Вывод
Этот пример показывает, как использование специализированных библиотек может существенно ускорить выполнение кода. NumPy использует оптимизированные C/Fortran подпрограммы, что делает его значительно быстрее для выполнения операций с массивами данных.
@python_be1
На картинке пример функции, которая демонстрирует ускорение выполнения операций с массивами с использованием NumPy:
Объяснение
Медленная функция (slow_sum): Использует стандартный Python-цикл для суммирования элементов массива. Это медленно, особенно для больших массивов.
Быстрая функция (fast_sum): Использует np.sum из библиотеки NumPy, которая оптимизирована для быстрого суммирования массивов.
Генерация массива: Создается большой массив случайных чисел с помощью np.random.rand.
Измерение времени: С помощью time.time() измеряется время выполнения обеих функций.
Проверка результатов: Проверяется, что обе функции возвращают одинаковый результат.
Вывод
Этот пример показывает, как использование специализированных библиотек может существенно ускорить выполнение кода. NumPy использует оптимизированные C/Fortran подпрограммы, что делает его значительно быстрее для выполнения операций с массивами данных.
@python_be1
👍1
🐍 Логирование: оставь print позади
Автор YouTube-канала Python Russian выпустил новый ролик, в котором подробно рассказывает о:
▪самом простом способе логирования — print;
▪минусах этого способа;
▪применении библиотеки logging;
▪настройке логирования с её помощью.
https://www.youtube.com/watch?v=--Hc8jeVEfM&ab_channel=PythonRussian
@python_be1
https://www.youtube.com/watch?v=--Hc8jeVEfM&ab_channel=PythonRussian
Автор YouTube-канала Python Russian выпустил новый ролик, в котором подробно рассказывает о:
▪самом простом способе логирования — print;
▪минусах этого способа;
▪применении библиотеки logging;
▪настройке логирования с её помощью.
https://www.youtube.com/watch?v=--Hc8jeVEfM&ab_channel=PythonRussian
@python_be1
https://www.youtube.com/watch?v=--Hc8jeVEfM&ab_channel=PythonRussian
YouTube
Логирование: оставь print позади
Логирование - это фиксация состояния вашего приложения в определенный момент времени.
Оно позволяет понимать, что система работает как ожидается (и вообще работает), а также облегчает диагностику проблем
Минусы print:
- нет общего формата (дата)
- не ясно…
Оно позволяет понимать, что система работает как ожидается (и вообще работает), а также облегчает диагностику проблем
Минусы print:
- нет общего формата (дата)
- не ясно…
👍1
PyRIT — библиотека Python для оценивания безопасности LLM
conda create -y -n <environment-name> python=3.11
pip install pyrit
PyRIT автоматизирует задачи AI Red Team, помогает выявлять такие нарушения безопасности, как неправомерное использование LLM, нарушение конфиденциальности — в общем позволяет проактивно находить риски в ИИ-системах.
🖥 https://github.com/Azure/PyRIT
🟡 https://github.com/Azure/PyRIT/blob/main/doc/how_to_guide.ipynb
@python_be1
https://github.com/Azure/PyRIT
conda create -y -n <environment-name> python=3.11
pip install pyrit
PyRIT автоматизирует задачи AI Red Team, помогает выявлять такие нарушения безопасности, как неправомерное использование LLM, нарушение конфиденциальности — в общем позволяет проактивно находить риски в ИИ-системах.
🖥 https://github.com/Azure/PyRIT
🟡 https://github.com/Azure/PyRIT/blob/main/doc/how_to_guide.ipynb
@python_be1
https://github.com/Azure/PyRIT
👍1
Как легко вырезать фон на изображении с помощью Python
# pip install rembg pillow
from rembg import remove
from PIL import Image
input_path = "in.png"
output_path = "out.png"
input = Image.open(input_path)
output = remove(input)
output.save(output_path)
Перед началом ставим rembg и pillow, конечно же
В процессе подтянется моделька https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2net.onnx
@python_be1
# pip install rembg pillow
from rembg import remove
from PIL import Image
input_path = "in.png"
output_path = "out.png"
input = Image.open(input_path)
output = remove(input)
output.save(output_path)
Перед началом ставим rembg и pillow, конечно же
В процессе подтянется моделька https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2net.onnx
@python_be1
👍1
🖥 Pyre — отличная библиотека для добавления статической типизации в Python (а вернее проверки типов)
sudo apt-get install python3 python3-pip python3-venv watchman
pip install pyre-check
Особенности Pyre:
— эффективно работает на больших кодовых базах с миллионами строк Python.
— может отмечать ошибки типов интерактивно в терминале или в рантайме в IDE
— следует стандартам PEPs 484, 526, 612, активно развивается и постоянно улучшается
— Pyre поставляется с Pysa, инструментом статического анализа, ориентированным на безопасность
https://github.com/facebook/pyre-check
@python_be1
sudo apt-get install python3 python3-pip python3-venv watchman
pip install pyre-check
Особенности Pyre:
— эффективно работает на больших кодовых базах с миллионами строк Python.
— может отмечать ошибки типов интерактивно в терминале или в рантайме в IDE
— следует стандартам PEPs 484, 526, 612, активно развивается и постоянно улучшается
— Pyre поставляется с Pysa, инструментом статического анализа, ориентированным на безопасность
https://github.com/facebook/pyre-check
@python_be1
👍1