This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
pyinfra | превращаем Py-скрипты в shell-команды
Библиотека превращает код.py в shell-команды для вашего сервера, Docker-контейнера, Terraform, Vagrant и проч. Масштабируется до тысячи устройств. Быстрый дебаг флажком -vvv.
https://github.com/pyinfra-dev/pyinfra
@python_be1
https://github.com/pyinfra-dev/pyinfra
Библиотека превращает код.py в shell-команды для вашего сервера, Docker-контейнера, Terraform, Vagrant и проч. Масштабируется до тысячи устройств. Быстрый дебаг флажком -vvv.
https://github.com/pyinfra-dev/pyinfra
@python_be1
https://github.com/pyinfra-dev/pyinfra
👍1
апгрейд пространства имён
В ранних версиях Python все пространства имён были словарями. Для повышения производительности namespace была изменена, что привело к непоследовательному поведению locals() и frame.f_locals.
Вывод скрипта на изображении, мягко говоря, смущает и приводит к багам.
Суть PEP:
— Сделать пространства имён функций, классов и модулей согласованными;
— Изменения в frame.f_locals незамедлительно отражаются в соответствующих переменных и наоборот;
— Функция locals() возвращает снимок frame.f_locals в случае функции.
⚡ — бывало такое;
🌭 — не сталкивался с locals();
🤓 — ещё только учусь читать PEP.
#факты
@python_be1
В ранних версиях Python все пространства имён были словарями. Для повышения производительности namespace была изменена, что привело к непоследовательному поведению locals() и frame.f_locals.
Вывод скрипта на изображении, мягко говоря, смущает и приводит к багам.
Суть PEP:
— Сделать пространства имён функций, классов и модулей согласованными;
— Изменения в frame.f_locals незамедлительно отражаются в соответствующих переменных и наоборот;
— Функция locals() возвращает снимок frame.f_locals в случае функции.
⚡ — бывало такое;
🌭 — не сталкивался с locals();
🤓 — ещё только учусь читать PEP.
#факты
@python_be1
👍1
LeakSearch — простой в использовании, удобный инструмент для поиска утекших в сеть паролей по базам(ProxyNova, LocalFile).
Поддерживаем поиск по ключевым словам, домены, пользователи и т.д., экспорт файлов в JSON или TXT.
Установка:
$ git clone https://github.com/JoelGMSec/LeakSearch
$ cd LeakSearch
$ pip install -r requirements.txt
Использование:
$ python LeakSearch.py
https://github.com/JoelGMSec/LeakSearch
@python_be1
https://github.com/JoelGMSec/LeakSearch
Поддерживаем поиск по ключевым словам, домены, пользователи и т.д., экспорт файлов в JSON или TXT.
Установка:
$ git clone https://github.com/JoelGMSec/LeakSearch
$ cd LeakSearch
$ pip install -r requirements.txt
Использование:
$ python LeakSearch.py
https://github.com/JoelGMSec/LeakSearch
@python_be1
https://github.com/JoelGMSec/LeakSearch
👍1
tinygrad — фреймворк Python для Deep Learning
— pip install tinygrad
tinygrad имеет встроенную библиотеку для работы с нейросетями, используя разные классы, оптимизаторы и инструменты для управления состоянием нейросетей.
В tinygrad есть JIT, чтобы всё работало быстро.
Также tinygrad имеет отличную поддержку нескольких GPU, что позволяет удобно параллелить операции над тензорами с помощью Tensor.shard.
https://github.com/tinygrad/tinygrad?tab=readme-ov-file
@python_be1
https://github.com/tinygrad/tinygrad?tab=readme-ov-file
— pip install tinygrad
tinygrad имеет встроенную библиотеку для работы с нейросетями, используя разные классы, оптимизаторы и инструменты для управления состоянием нейросетей.
В tinygrad есть JIT, чтобы всё работало быстро.
Также tinygrad имеет отличную поддержку нескольких GPU, что позволяет удобно параллелить операции над тензорами с помощью Tensor.shard.
https://github.com/tinygrad/tinygrad?tab=readme-ov-file
@python_be1
https://github.com/tinygrad/tinygrad?tab=readme-ov-file
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎨 pypalettes
Поиск идеальных цветов для вашей диаграммы на Python может оказаться непростой задачей. Выбор цветов вручную часто приводит к перебору множества неподходящих вариантов.
Pypalette - новый пакет предоставляет коллекцию цветов из более чем 2500 палитр, тщательно отобранных сотнями экспертов.
Это приложение позволяет вам без особых усилий изучать различные палитры и выбирать лучшие ваорианты.
Импортируется всего в две строки кода, работает с диаграммами Matplotlib.
Найдите для себя подходящую цветовую палитру, которая выделит вашу диаграмму на общем фоне! 😍
pip install git+https://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pypalettes.git
▪https://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pypalettes
▪https://python-graph-gallery.com/color-palette-finder/
@python_be1
Поиск идеальных цветов для вашей диаграммы на Python может оказаться непростой задачей. Выбор цветов вручную часто приводит к перебору множества неподходящих вариантов.
Pypalette - новый пакет предоставляет коллекцию цветов из более чем 2500 палитр, тщательно отобранных сотнями экспертов.
Это приложение позволяет вам без особых усилий изучать различные палитры и выбирать лучшие ваорианты.
Импортируется всего в две строки кода, работает с диаграммами Matplotlib.
Найдите для себя подходящую цветовую палитру, которая выделит вашу диаграмму на общем фоне! 😍
pip install git+https://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pypalettes.git
▪https://github.com/JosephBARBIERDARNAL/pypalettes
▪https://python-graph-gallery.com/color-palette-finder/
@python_be1
👍1
Вызов функций Go из Python с помощью ctypes
У нас вышла новая статья на хабре, в которой поговорим о том, как можно запускать программу, написанную на Go из Python.
Зачем?
При работе на Python иногда имеет смысл реализовать отдельные функции на статичном, высокопроизводительном языке. Go может стать отличным выбором для этого, потому что он быстрый, простой и кроссплатформенный.
Поехали!
https://habr.com/ru/articles/821007/
@python_be1
https://habr.com/ru/articles/821007/
У нас вышла новая статья на хабре, в которой поговорим о том, как можно запускать программу, написанную на Go из Python.
Зачем?
При работе на Python иногда имеет смысл реализовать отдельные функции на статичном, высокопроизводительном языке. Go может стать отличным выбором для этого, потому что он быстрый, простой и кроссплатформенный.
Поехали!
https://habr.com/ru/articles/821007/
@python_be1
https://habr.com/ru/articles/821007/
👍1
Вышел Stable Diffusion 3 - самый мощный бесплатный генератор картинок!
https://youtu.be/k3QNJBpDe7o
@python_be1
https://youtu.be/k3QNJBpDe7o
https://youtu.be/k3QNJBpDe7o
@python_be1
https://youtu.be/k3QNJBpDe7o
YouTube
Вышел Stable Diffusion 3 - самый мощный бесплатный генератор картинок!
⚡️ Встречайте Stable Diffusion 3!
⚡️https://t.me/ai_machinelearning_big_data - наш канал, для всех, кто любит машинное обучение и data science
⚡️https://t.me/+ANhw-uaOaYs1Mjky - это база с 1900 вопросами с собеседований по анализу данных, машинному обучению…
⚡️https://t.me/ai_machinelearning_big_data - наш канал, для всех, кто любит машинное обучение и data science
⚡️https://t.me/+ANhw-uaOaYs1Mjky - это база с 1900 вопросами с собеседований по анализу данных, машинному обучению…
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
TTE | вычурные эффекты для CLI
Забавная библиотека, которая точно сделает вывод вашего Py-скрипта веселее. Поддерживает цветовую схему RGB, градиенты, кривые, сглаживание эффектов и многое другое.
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
@python_be1
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
Забавная библиотека, которая точно сделает вывод вашего Py-скрипта веселее. Поддерживает цветовую схему RGB, градиенты, кривые, сглаживание эффектов и многое другое.
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
@python_be1
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Taipy | Веб-приложения для ML
Неплохой аналог Streamlit, если вам надо красиво показать результаты машинного / статистического обучения. В англоязычном гайде разобрали, как визуализировать результаты моделей scikit-learn, как завязать визуализацию на той или иной модели.
https://taipy.io/blog/build-interactive-data-apps-of-scikit-learn-models-using-taipy
@python_be1
https://taipy.io/blog/build-interactive-data-apps-of-scikit-learn-models-using-taipy
Неплохой аналог Streamlit, если вам надо красиво показать результаты машинного / статистического обучения. В англоязычном гайде разобрали, как визуализировать результаты моделей scikit-learn, как завязать визуализацию на той или иной модели.
https://taipy.io/blog/build-interactive-data-apps-of-scikit-learn-models-using-taipy
@python_be1
https://taipy.io/blog/build-interactive-data-apps-of-scikit-learn-models-using-taipy