Простой Python | Программирование
143K subscribers
2.26K photos
36 videos
1.3K links
Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.

По всем вопросам: @dimaa_dimaa (реклама)

Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Download Telegram
Телеграм-бот: Рассылка сообщений

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про разработку телеграм-бота на Python. В этот раз ты узнаешь, как сделать рассылку сообщений через бота.

👀Смотреть видео

#видео
👍20😁2
Лучшие API для транскрибации речи

В данной статье автор проводит сравнение различных API для транскрибации речи. Представлены как зарубежные решения, так и российских решений.

👉Читать статью

#статьи
👍11🔥1
РСА (Метод главных компонент)

PCA (Principal Component Analysis) используется для уменьшения размерности данных без потери ключевой информации. Это полезно для визуализации многомерных данных или ускорения работы моделей. PCA полезен, если признаки сильно коррелируют. Он сохраняет максимум дисперсии данных.

#практика #numpy
1🔥11👍6
Работа с Selenium: Часть 9

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про Selenium. В результате ты научишься работать с формами, проходить аутентификацию на различных сайтах и многое другое.

👀Смотреть видео

#видео
👍13🔥3
Тестирование с помощью Dogtail

Dogtail — это библиотека для тестирования GUI (графического интерфейса) на Linux. Она позволяет автоматизировать взаимодействие с графическими приложениями, используя Accessibility API (AT-SPI). Благодаря данной статье ты узнаешь, как с помощью Dogtail можно организовать автоматизацию тестирования.

👉Читать статью

#статьи
🔥5👍4
list.remove

list.remove() — это метод, который позволяет удалить первое вхождение элемента из списка по его значению. Если указанного значения нет в списке, будет вызвано исключение ValueError. Если в списке несколько одинаковых элементов, метод remove() удалит только первое вхождение.

#практика
🔥43👍14
Автоматизация тестирования САПР

В данной статье автор делится своим опытом автоматизации тестирования САПР. Использовался Python, VirtualBox, JSON и PowerShell. Ты узнаешь, как эта система работает и какие задачи она позволяет решить.

👉Читать статью

#статьи
👍8🔥1
Телеграм-бот: Модератор

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про разработку телеграм-бота на Python. В этот раз ты узнаешь, как сделать бота-модератора для твоего телеграм-чата.

👀Смотреть видео

#видео
👍15
Дарим тебе БЕЗЛИМИТНЫЙ доступ к нашему ChatGPT боту!

Бот общается, рисует картинки, делает видео, пишет дипломы, программирует, решает задачи по фото и много чего еще!

Успей воспользоваться, пока бесплатно: @chatgpt
🤣13🔥1
Как ускорить код с NumPy?

Циклы в Python работают медленно, особенно при обработке больших массивов. NumPy позволяет выполнять арифметические операции и функции сразу над целым массивом.

Обрати внимание на пример. Без использования библиотеку циклу нужно 0.3 секунды для выполнения, а с помощью векторизации мы выполнили операцию за 0.005 секунд! Все дело в том, что NumPy выполняет вычисления на уровне C через оптимизированные библиотеки (например, BLAS или LAPACK).

#практика #numpy
🔥29👍13
Автоматизация учета облигаций

В данной статье автор рассказывает, как он автоматизировал учет облигаций. Используется API Московской биржи для сбора данных и выгрузки их в Excel. Присутствует ссылка на исходный код.

👉Читать статью

#статьи
🔥16👍6
Видео в GIF

Благодаря данному видео ты напишешь скрипт для конвертации видео файлов в формат GIF. Присутствует ссылка на github, где можно взять код проекта.

👀Смотреть видео

#видео
👍15😁2🔥1
Как ускорить код с NumPy? Часть 2

Выбор правильного типа данных может существенно снизить объём используемой памяти и ускорить вычисления. При обработке больших массивов разница может быть огромной. Например, если массив занимает 1 ГБ с float64, он будет занимать всего 500 МБ с float32.

#практика #numpy
😁14👍10🔥2
Применение подчеркиваний

В Python символ подчеркивания (_) играет множество ролей, которые зависят от контекста. Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно использоваться подчеркивание в различных ситуациях.

👉Читать статью

#статьи
🔥18👍2
Flask: Развертывание на Docker

Продолжаем делиться циклом статей, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз автор демонстрирует развертку Microblog на контейнерной платформе Docker.

👉Читать статью

#статьи #flask
👍6
MongoDB: Добавление данных в коллекцию

Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как добавлять данные в БД и делать их с разными полями и значениями.

👀Смотреть видео

#видео
Тесты статистической значимости

Статистические тесты помогают проверять гипотезы о данных. Они используются для определения, являются ли наблюдаемые различия значимыми или случайными.

Существуют различные виды тестов. t-тест сравнивает средние двух групп. ANOVA сравнивает средние более чем двух групп. Хи-квадрат тест проверяет связь между категориальными переменными. U-тест Манна-Уитни проверяет, отличаются ли распределения двух групп (непараметрический аналог t-теста).

В данном примере продемонстрирован t-тест. Если p-значение <0.05, то различия значимы, гипотеза отвергается. Если p-значение >= 0.05, азличия могут быть случайными, гипотеза принимается.

#практика
🔥16👍8