Привет, написал небольшую статью про релиз Python 3.13, может кому будет полезно.
@python_be1
https://pythonguides.ru/posts/python-3-13-release
@python_be1
https://pythonguides.ru/posts/python-3-13-release
👍1
👩💻 Урок (https://www.youtube.com/watch?v=JK-B-CT34EU) по созданию современного настольного GUI- приложения с использованием Python и PySide6!
🔍 Что вы изучите:
🌟 Настройка среды разработки
🌟 Создание главного окна приложения
🌟 Проектирование и реализация современных компонентов пользовательского интерфейса
🌟 Обработка взаимодействий и событий пользователя
🌟 Настройка внешнего вида с помощью таблиц стилей
🌟 Создание темных и светлых тем приложения
🕞 Продолжительность: 2:06:51
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=JK-B-CT34EU)
@pythonl
@python_be1
🔍 Что вы изучите:
🌟 Настройка среды разработки
🌟 Создание главного окна приложения
🌟 Проектирование и реализация современных компонентов пользовательского интерфейса
🌟 Обработка взаимодействий и событий пользователя
🌟 Настройка внешнего вида с помощью таблиц стилей
🌟 Создание темных и светлых тем приложения
🕞 Продолжительность: 2:06:51
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.youtube.com/watch?v=JK-B-CT34EU)
@pythonl
@python_be1
👍1
🖥 financial-data-analyst (https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst) — набор советов и гайдов для быстрого старта работы с Claude AI для анализа финансовых данных.
Он показывает, как использовать возможности ИИ для обработки и анализа финансовой информации с помощью Claude, предлагая готовые к работе шаблоны и сценарии для анализа
▪️Github (https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst)
@data_analysis_ml
@python_be1
Он показывает, как использовать возможности ИИ для обработки и анализа финансовой информации с помощью Claude, предлагая готовые к работе шаблоны и сценарии для анализа
▪️Github (https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/financial-data-analyst)
@data_analysis_ml
@python_be1
👍1
🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler
Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust.
Он поддерживает множество языков, таких как Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.
Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.
На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.
GitHub: https://github.com/py2many/py2many
@python_be1
Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust.
Он поддерживает множество языков, таких как Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.
Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.
На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.
GitHub: https://github.com/py2many/py2many
@python_be1
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 ChatGPT попросили написать SQL запросы для работы с базой данных магазина.
Ответ убил
🌟 Кажется, ии медленно уничтожает человечество...
@data_analysis_ml
@python_be1
Ответ убил
🌟 Кажется, ии медленно уничтожает человечество...
@data_analysis_ml
@python_be1
👍1
👩💻 Простая шпаргалка по работе с функциями Pandas для Data Science!
🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!
@pythonl
@python_be1
🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!
@pythonl
@python_be1
👍1
🔥 Курс (https://learn.microsoft.com/ru-ru/training/paths/python-language/) по Python от Microsoft!
🌟 Курс включает основные темы, такие как работа с типами данных, функциями, циклами и ООП в Python, а также небольшие проекты, вроде создания веб приложения с использованием Flask . Этот курс рассчитан на новичков в Python. Курс переведён на русский язык, что также упрощает понимание для новичков!
#курс #python #flask
🔗 Ссылка: *клик* (https://learn.microsoft.com/ru-ru/training/paths/python-language/)
@pythonl
@python_be1
🌟 Курс включает основные темы, такие как работа с типами данных, функциями, циклами и ООП в Python, а также небольшие проекты, вроде создания веб приложения с использованием Flask . Этот курс рассчитан на новичков в Python. Курс переведён на русский язык, что также упрощает понимание для новичков!
#курс #python #flask
🔗 Ссылка: *клик* (https://learn.microsoft.com/ru-ru/training/paths/python-language/)
@pythonl
@python_be1
👍1
🖥 Python полный курс с нуля. Урок 10 Практика с кодом
▪ Смотреть (https://www.youtube.com/watch?v=kpmfLZiqD88)
▪ Полный (https://www.youtube.com/playlist?list=PLysMDSbb9HczXf1mbc6q7EgTicG6_KrZd) Курс (https://www.youtube.com/playlist?list=PLysMDSbb9HczXf1mbc6q7EgTicG6_KrZd)
@python_be1
https://www.youtube.com/watch?v=kpmfLZiqD88
▪ Смотреть (https://www.youtube.com/watch?v=kpmfLZiqD88)
▪ Полный (https://www.youtube.com/playlist?list=PLysMDSbb9HczXf1mbc6q7EgTicG6_KrZd) Курс (https://www.youtube.com/playlist?list=PLysMDSbb9HczXf1mbc6q7EgTicG6_KrZd)
@python_be1
https://www.youtube.com/watch?v=kpmfLZiqD88
👍1
👩💻 Pdf-extract-API
Этот Python проект представляет собой инструмент для преобразования изображений и PDF-документов в текст в формате Markdown и JSON с высоким уровнем точности.
💡 <i>Поддерживаются табличные данные и математические формулы.</i>
В основе проекта лежит использование FastAPI, а для асинхронной обработки задач применяется Celery.
Для кэширования результатов оптического распознавания символов (OCR) используется Redis.
В проекте реализованы разные методы конвертации, среди которых Marker, Surya-OCR и Tesseract. Также предусмотрена функция удаления персональных данных.
✔️ Установка:
<code>git clone https://github.com/CatchTheTornado/pdf-extract-api.git
cd pdf-extract-api</code>
🖥 Код (https://github.com/CatchTheTornado/pdf-extract-api)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@python_be1
Этот Python проект представляет собой инструмент для преобразования изображений и PDF-документов в текст в формате Markdown и JSON с высоким уровнем точности.
💡 <i>Поддерживаются табличные данные и математические формулы.</i>
В основе проекта лежит использование FastAPI, а для асинхронной обработки задач применяется Celery.
Для кэширования результатов оптического распознавания символов (OCR) используется Redis.
В проекте реализованы разные методы конвертации, среди которых Marker, Surya-OCR и Tesseract. Также предусмотрена функция удаления персональных данных.
✔️ Установка:
<code>git clone https://github.com/CatchTheTornado/pdf-extract-api.git
cd pdf-extract-api</code>
🖥 Код (https://github.com/CatchTheTornado/pdf-extract-api)
@pythonl (https://t.me/pythonl)
@python_be1
👍1