Visualising Probability Distributions in Python

In what follows, we’ll learn how to visualize the PMF/PDF of important probability distributions in python.

https://medium.com/@amit.kr.goyal/visualising-probability-distributions-in-python-ebef944489bc

👉 @python_real

End-to-End Project 🚀 — A guide to Building a YouTube Video Chatbot with LangChain and Pinecone Vectorstore 🤖📹


Watching a one-hour long YouTube video about any research topic is obviously intimidating. AI can solve this problem.

By the end of this article, you will be able to create your own AI YouTube chatbot.

I will take you through step-by-step process.
Initiate a OpenAI Model
Load Source Documents
Split text into chunks
Create & Store Vector Embeddings
Ask Query

https://medium.com/@aqdas.ansari180/end-to-end-project-a-guide-to-building-a-youtube-video-chatbot-with-langchain-and-pinecone-535b07645efc

👉 @python_real

APTRS

APTRS (Automated Penetration Testing Reporting System) is an automated reporting tool in Python and Django. The tool allows Penetration testers to create a report directly without using the Traditional Docx file. It also provides an approach to keeping track of the projects and vulnerabilities.

https://github.com/Anof-cyber/APTRS

👉 @python_real

Полезные Python модули, которыми мало кто пользуется

https://www.freecodecamp.org/news/awesome-python-modules-you-probably-arent-using-but-should-be-ec926da27439

👉 @python_real

Convert List of Lists to CSV File in Python

https://www.pythonforbeginners.com/lists/convert-list-of-lists-to-csv-file-in-python

👉 @python_real

A Simple Way to Time Code in Python

https://www.kdnuggets.com/2021/03/simple-way-time-code-python.html

👉 @python_real

Nebulo

Nebulo is a python library for building GraphQL APIs on top of PostgreSQL.

https://github.com/olirice/nebulo

👉 @python_real

FastHX

FastAPI and HTMX, the right way.

Key features:
Decorator syntax that works with FastAPI as one would expect, no need for unused or magic dependencies in routes.
Works with any templating engine or server-side rendering library, e.g. markyp-html or dominate.
Built-in Jinja2 templating support (even with multiple template folders).
Gives the rendering engine access to all dependencies of the decorated route.
FastAPI routes will keep working normally by default if they receive non-HTMX requests, so the same route can serve data and render HTML at the same time.
Correct typing makes it possible to apply other (typed) decorators to your routes.
Works with both sync and async routes.

https://github.com/volfpeter/fasthx

👉 @python_real

190 проектов Python с исходным кодом

Python - один из лучших языков программирования. Благодаря своей удобочитаемости и дружелюбности к новичкам, он был принят отраслями промышленности по всему миру. Поэтому, чтобы освоить Python в любой области, необходимо работать над проектами. В этой статье я расскажу вам о более чем 190 проектах на Python с исходным кодом.

https://amankharwal.medium.com/130-python-projects-with-source-code-61f498591bb

👉 @python_real

Python-codext

Расширение кодеков Python, содержащее CLI-инструменты для кодирования/декодирования чего угодно.

https://github.com/dhondta/python-codext

👉 @python_real

Самые полезные советы по Python, которые вы должны знать

Одним из самых популярных и востребованных языков программирования в мире является Python. Это связано с различными факторами:

1. Он прост в освоении и невероятно адаптируется.
2. Доступно множество модулей и библиотек.
3. Меньше сложности кода.

https://python.plainenglish.io/python-top-most-useful-tips-you-should-learn-c9c7e77c9b5e

👉 @python_real

JC-Инструмент CLI и библиотека Python, которые преобразуют выходные данные популярных инструментов командной строки, типы файлов и общие строки в JSON, YAML или словари. Это позволяет направлять вывод в такие инструменты, как jq, и упрощает сценарии автоматизации.

https://github.com/kellyjonbrazil/jc

latexify-Генерирует математическое описание LaTeX из функций Python.

https://github.com/google/latexify_py

👉 @python_real

Введение в Pandas для науки о данных

Библиотека Pandas является основой любой работы по науке о данных в Python. Это введение познакомит вас с основами манипулирования данными и расскажет о многих важных функциях Pandas.

https://www.kdnuggets.com/2020/06/introduction-pandas-data-science.html

👉 @python_real

Шпаргалка по Python

https://quickref.me/python

👉 @python_real