Анализ тональности комментариев
Данный код анализирует эмоциональную окраску текста (позитивный, нейтральный, негативный). Это полезно для фильтрации комментариев в соцсетях либо в отзывах о продуктах. Для анализа тональности нам поможет TextBlob.
Ссылка на код
Разъяснивший Python
Данный код анализирует эмоциональную окраску текста (позитивный, нейтральный, негативный). Это полезно для фильтрации комментариев в соцсетях либо в отзывах о продуктах. Для анализа тональности нам поможет TextBlob.
Ссылка на код
Разъяснивший Python
💩1
threading.excepthook()
Разъяснивший Python
threading.excepthook()
позволяет перехватывать исключения, возникшие в потоках, что полезно для логирования и предотвращения неожиданного завершения программы.Разъяснивший Python
Как запустить простой веб-сервер в 1 команду?
Хочешь быстро запустить локальный сервер и проверить HTML-страничку или JSON-файл? Python умеет делать это из коробки!
Как запустить сервер в одну команду?
1.Открой терминал (или командную строку).
2.Перейди в папку с нужными файлами: cd путь_к_папке
3. Запусти HTTP-сервер:
Для Python 3:
python -m http.server 8000
Где это пригодится?
1.Быстро проверить HTML, CSS, JavaScript без установки Apache или Nginx.
2.Запустить сервер на другом устройстве в локальной сети.
3.Тестировать API-запросы, открывать JSON-файлы.
Разъяснивший Python
Хочешь быстро запустить локальный сервер и проверить HTML-страничку или JSON-файл? Python умеет делать это из коробки!
Как запустить сервер в одну команду?
1.Открой терминал (или командную строку).
2.Перейди в папку с нужными файлами: cd путь_к_папке
3. Запусти HTTP-сервер:
Для Python 3:
python -m http.server 8000
Где это пригодится?
1.Быстро проверить HTML, CSS, JavaScript без установки Apache или Nginx.
2.Запустить сервер на другом устройстве в локальной сети.
3.Тестировать API-запросы, открывать JSON-файлы.
Разъяснивший Python
В 2025 году на кодинге уже не вывезешь, перспектива года - Информационная Безопасность.
Ловите полезные каналы, которые помогут ворваться в новое направление.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤡2
Что такое joblib?
joblib — это Python-библиотека, которая упрощает параллельное выполнение задач и сериализацию данных. Она чаще всего используется для ускорения вычислений, особенно в областях машинного обучения, обработки данных и других задач, требующих высокой производительности. Благодаря данной статье ты научишься пользоваться joblib.
👉Читать статью
Разъяснивший Python
joblib — это Python-библиотека, которая упрощает параллельное выполнение задач и сериализацию данных. Она чаще всего используется для ускорения вычислений, особенно в областях машинного обучения, обработки данных и других задач, требующих высокой производительности. Благодаря данной статье ты научишься пользоваться joblib.
👉Читать статью
Разъяснивший Python
Хабр
Joblib: максимум из параллельных вычислений в Python
Привет, Хабр! Сегодня разберемся с одной важной темой, которая может серьезно улучшить производительность Python‑кода — параллельные вычисления с помощью Joblib . Joblib — это...
Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов как ключей в словаре
В Python ключи в
Используйте кортежи или строки в качестве ключей.
Разъяснивший Python
В Python ключи в
dict
должны быть неизменяемыми (immutable). Если использовать изменяемые объекты (списки, множества), это приведёт к TypeError
, так как такие объекты нехешируемы.Используйте кортежи или строки в качестве ключей.
Разъяснивший Python
👍2
sys.unraisablehook
Разъяснивший Python
sys.unraisablehook
позволяет перехватывать исключения, которые не могут быть обработаны обычным try-except
, например, ошибки в деструкторах (__del__
). Это полезно для отладки и логирования неожиданных ошибок.Разъяснивший Python
Распределение данных
Распределение данных описывает, как значения в наборе данных распределены. Одним из наиболее распространённых распределений является нормальное распределение, которое имеет форму колокола и характеризуется симметрией относительно среднего значения. В данном примере мы получаем гистограмму, показывающую нормальное распределение данных.
Разъяснивший Python
Распределение данных описывает, как значения в наборе данных распределены. Одним из наиболее распространённых распределений является нормальное распределение, которое имеет форму колокола и характеризуется симметрией относительно среднего значения. В данном примере мы получаем гистограмму, показывающую нормальное распределение данных.
Разъяснивший Python
faulthandler.dump_traceback()
Разъяснивший Python
faulthandler.dump_traceback()
позволяет принудительно вывести текущий стек вызовов без аварийного завершения программы. Это полезно для отладки зависших процессов или анализа выполнения кода.Разъяснивший Python
sys.getallocatedblocks()
Разъяснивший Python
sys.getallocatedblocks()
возвращает количество блоков памяти, выделенных интерпретатором Python. Это полезно для отладки утечек памяти и анализа работы сборщика мусора.Разъяснивший Python
Полезные библиотеки Python
Google Maps Scraper — простой в использовании парсер отзывов с Google карт.
Установка:
У парсера есть два основных параметра:
--i: имя входного файла, содержащее список URL-адресов на Картах Google (по умолчанию: urls.txt)
--N: количество отзывов, которые необходимо получить, начиная с самого последнего (по умолчанию: 100).
Пример использования:
GitHub/Инструкция
Разъяснивший Python
Google Maps Scraper — простой в использовании парсер отзывов с Google карт.
Установка:
$ git clone https://github.com/gaspa93/googlemaps-scraper.git
$ cd googlemaps-scraper
$ pip install -r requirements.txt
У парсера есть два основных параметра:
--i: имя входного файла, содержащее список URL-адресов на Картах Google (по умолчанию: urls.txt)
--N: количество отзывов, которые необходимо получить, начиная с самого последнего (по умолчанию: 100).
Пример использования:
$ python scraper.py --N 50
GitHub/Инструкция
Разъяснивший Python
Как красиво выводить словари и JSON в Python? (ч.1)
Когда ты работаешь со словарями (dict) или JSON-данными, обычный
Как использовать
Разъяснивший Python
Когда ты работаешь со словарями (dict) или JSON-данными, обычный
print()
выводит всё в одну строку, что неудобно читать. Используй pprint()
для красивого форматирования!Как использовать
pprint()
?pprint.pprint()
– для красивого вывода словарей.Разъяснивший Python
❤2
Как красиво вывести JSON?
Если у тебя JSON-ответ от API, используй json.dumps().
json.dumps(..., indent=4) – для удобного отображения JSON.
Код становится понятнее и читаемее!
Разъяснивший Python
Если у тебя JSON-ответ от API, используй json.dumps().
json.dumps(..., indent=4) – для удобного отображения JSON.
Код становится понятнее и читаемее!
Разъяснивший Python
Как быстро поменять местами две переменные в Python?
Новички, приходя в Python из других языков, часто меняют переменные местами через временную переменную. Этот метод работает, но требует дополнительной переменной, что не всегда удобно.
Python позволяет обменять значения в одну строку с помощью кортежного присваивания
Как это работает?
1. В правой части создаётся кортеж (b, a), в котором значения уже поменяны местами.
2. Затем Python распаковывает этот кортеж обратно в переменные a и b.
3. В итоге a получает значение b, а b получает значение a – всё за одну строку!
Быстрее – Python выполняет это без создания лишней переменной.
Читабельнее – код сразу понятен и не требует объяснений.
Работает с любыми типами данных (числа, строки, списки и т. д.)
Разъяснивший Python
Новички, приходя в Python из других языков, часто меняют переменные местами через временную переменную. Этот метод работает, но требует дополнительной переменной, что не всегда удобно.
Python позволяет обменять значения в одну строку с помощью кортежного присваивания
Как это работает?
1. В правой части создаётся кортеж (b, a), в котором значения уже поменяны местами.
2. Затем Python распаковывает этот кортеж обратно в переменные a и b.
3. В итоге a получает значение b, а b получает значение a – всё за одну строку!
Быстрее – Python выполняет это без создания лишней переменной.
Читабельнее – код сразу понятен и не требует объяснений.
Работает с любыми типами данных (числа, строки, списки и т. д.)
Разъяснивший Python
👍2
Тушим свет. Python скрипт для выключения компьютера через заданное время.
Нужен способ автоматически выключить компьютер через несколько минут?
Этот скрипт поможет вам в этом. Просто введите нужное количество минут, и ваш ПК выключится точно в срок.
Разъяснивший Python
Нужен способ автоматически выключить компьютер через несколько минут?
Этот скрипт поможет вам в этом. Просто введите нужное количество минут, и ваш ПК выключится точно в срок.
import os
import time
def shutdown() -> None:
os.system("shutdown /s /t 1")
def schedule_shutdown(minutes: int) -> None:
sec_in_minute = 60
print(f'Компьютер выключится через {minutes} минут(ы)')
time.sleep(minutes * sec_in_minute)
print('\nКомпьютер будет выключен!')
time.sleep(3)
shutdown()
def main() -> None:
try:
set_time = int(input("Введите время до выключения (в минутах): "))
if set_time <= 0:
print("Время должно быть больше нуля.")
return
schedule_shutdown(set_time)
except ValueError:
print("Пожалуйста, введите корректное число минут.")
if __name__ == "__main__":
main()
Разъяснивший Python
Как одной строкой проверить, есть ли элемент в списке?
Новички часто используют длинные конструкции для проверки элемента в списке, но можно сократить код до одной строки!
Как это работает?
3 in numbers – проверяет, есть ли число 3 в списке.
Тернарный оператор (условие ? если_да : если_нет в других языках) позволяет записать if-else в одну строку.
Меньше строк кода
Читабельно и понятно
Работает с любыми коллекциями (list, set, dict.keys() и т. д.)
Разъяснивший Python
Новички часто используют длинные конструкции для проверки элемента в списке, но можно сократить код до одной строки!
Как это работает?
3 in numbers – проверяет, есть ли число 3 в списке.
Тернарный оператор (условие ? если_да : если_нет в других языках) позволяет записать if-else в одну строку.
Меньше строк кода
Читабельно и понятно
Работает с любыми коллекциями (list, set, dict.keys() и т. д.)
Разъяснивший Python
Полное руководство по веб-скрапингу с Python
Руководство не просто познакомит вас с веб-скрапингом, а даст пошаговый алгоритм сбора почти любых данных в современном Интернете.
Часть 1: Основы работы
Отправка запросов на сайты и обработка ответов
Автоматизация взаимодействия с веб-страницами
Часть 2: Практические техники
Анализ и парсинг сложных HTML-страниц
Создание сканеров с Scrapy
Извлечение данных из документов и API
Очистка и нормализация неструктурированных данных
Скрапинг JavaScript и обход блокировок
Конвертация изображений в текст (OCR)
Автоматическое тестирование сайтов
Идеально для разработчиков, аналитиков и исследователей данных.
Разъяснивший Python
Руководство не просто познакомит вас с веб-скрапингом, а даст пошаговый алгоритм сбора почти любых данных в современном Интернете.
Часть 1: Основы работы
Отправка запросов на сайты и обработка ответов
Автоматизация взаимодействия с веб-страницами
Часть 2: Практические техники
Анализ и парсинг сложных HTML-страниц
Создание сканеров с Scrapy
Извлечение данных из документов и API
Очистка и нормализация неструктурированных данных
Скрапинг JavaScript и обход блокировок
Конвертация изображений в текст (OCR)
Автоматическое тестирование сайтов
Идеально для разработчиков, аналитиков и исследователей данных.
Разъяснивший Python
Как создать свой реестр для хостинга Docker-контейнеров
Хочешь полностью контролировать свои Docker-образы? Мы расскажем, как создать и настроить личный реестр контейнеров, идеально подходящий для твоих задач.
Читать...
Разъяснивший Python
Хочешь полностью контролировать свои Docker-образы? Мы расскажем, как создать и настроить личный реестр контейнеров, идеально подходящий для твоих задач.
Читать...
Разъяснивший Python
Библиотека программиста
🐳🔒 Как создать свой реестр для хостинга Docker-контейнеров
Хочешь полностью контролировать свои Docker-образы? Мы расскажем, как создать и настроить личный реестр контейнеров, идеально подходящий для твоих задач.
Телеграм-бот с AI
С помощью этого кода ты можешь сделать телеграм-бота, который будет тебе отвечать на вопросы с помощью OpenAI. Перед запуском тебе нужно получить API-ключи.
Сначала мы подключаем aiogram и загружаем API-ключи. Затем функция get_ai_response() отправляет текст пользователя в GPT-3.5 и получает ответ. В результате бот принимает сообщения, обрабатывает их и отправляет обратно ответ AI.
Это примитивное решение. Ты можешь самостоятельно использовать более продвинутую модель, добавить интерактивное меню и многое другое.
Ссылка на код
Разъяснивший Python
С помощью этого кода ты можешь сделать телеграм-бота, который будет тебе отвечать на вопросы с помощью OpenAI. Перед запуском тебе нужно получить API-ключи.
Сначала мы подключаем aiogram и загружаем API-ключи. Затем функция get_ai_response() отправляет текст пользователя в GPT-3.5 и получает ответ. В результате бот принимает сообщения, обрабатывает их и отправляет обратно ответ AI.
Это примитивное решение. Ты можешь самостоятельно использовать более продвинутую модель, добавить интерактивное меню и многое другое.
Ссылка на код
Разъяснивший Python
🤔1
Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач
Эта статья написана для новичков, которые только начинают осваивать структуры данных на Python. Сегодня мы рассмотрим замечательную и очень полезную структуру — двусвязный список.
Читать...
Разъяснивший Python
Эта статья написана для новичков, которые только начинают осваивать структуры данных на Python. Сегодня мы рассмотрим замечательную и очень полезную структуру — двусвязный список.
Читать...
Разъяснивший Python
Хабр
Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач
Привет, Хабр! Эта статья написана для новичков, которые только начинают осваивать структуры данных на Python. Сегодня мы рассмотрим замечательную и очень полезную структуру — двусвязный список ....
👎2👍1