Руководство по созданию интерактивных визуализаций на Python
Визуализация данных — один из важнейших этапов проекта в области науки о данных и аналитики данных. Она помогает как изучать и понимать данные, так и эффективно обмениваться результатами.
https://nuancesprog.ru/p/16222/
original https://levelup.gitconnected.com/guide-to-creating-interactive-visualizations-in-python-78f79ffc7d61
👉 @python_real
Визуализация данных — один из важнейших этапов проекта в области науки о данных и аналитики данных. Она помогает как изучать и понимать данные, так и эффективно обмениваться результатами.
https://nuancesprog.ru/p/16222/
original https://levelup.gitconnected.com/guide-to-creating-interactive-visualizations-in-python-78f79ffc7d61
👉 @python_real
Бесплатные курсы по Python
Начало: 1 апреля
Расписание: пн, чт в 20.15-21.00 по москве
Продолжительность: 8 лекций + 2 недели практики
Для записи вступите в следующий канал:
https://t.me/+8wzlnw2vrsIwODAy
Начало: 1 апреля
Расписание: пн, чт в 20.15-21.00 по москве
Продолжительность: 8 лекций + 2 недели практики
Для записи вступите в следующий канал:
https://t.me/+8wzlnw2vrsIwODAy
Taskiq
Это асинхронная распределенная очередь задач для python. Этот проект черпает вдохновение в таких крупных проектах, как Celery и Dramatiq. Но Taskiq может отправлять и выполнять как синхронные, так и асинхронные функции, имеет интеграцию с популярными асинхронными фреймворками, такими как FastAPI и AioHTTP.
https://github.com/taskiq-python/taskiq
👉 @python_real
Это асинхронная распределенная очередь задач для python. Этот проект черпает вдохновение в таких крупных проектах, как Celery и Dramatiq. Но Taskiq может отправлять и выполнять как синхронные, так и асинхронные функции, имеет интеграцию с популярными асинхронными фреймворками, такими как FastAPI и AioHTTP.
https://github.com/taskiq-python/taskiq
👉 @python_real
👍1
Узнайте, как извлекать таблицы из PDF и загружать их как Pandas df
https://github.com/patchy631/machine-learning/blob/main/random/extracting_text_from_pdf.ipynb
👉 @python_real
https://github.com/patchy631/machine-learning/blob/main/random/extracting_text_from_pdf.ipynb
👉 @python_real
👍3
Stable-Dreamfusion
Реализация pytorch модели Dreamfusion, основанной на модели Stable Diffusion text-to-2D.
Экспорт текста в 3D, изображения в 3D и сетки с NeRF + диффузия.
https://github.com/ashawkey/stable-dreamfusion
👉 @python_real
Реализация pytorch модели Dreamfusion, основанной на модели Stable Diffusion text-to-2D.
Экспорт текста в 3D, изображения в 3D и сетки с NeRF + диффузия.
https://github.com/ashawkey/stable-dreamfusion
👉 @python_real
👍1
DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки
Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы
https://github.com/IGLICT/DeepFaceDrawing-Jittor
👉 @python_real
Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы
https://github.com/IGLICT/DeepFaceDrawing-Jittor
👉 @python_real
👍2
Установка и выполнение приложений Python с использованием pipx
В этом руководстве вы узнаете об инструменте pipx, который позволяет удобно устанавливать и запускать пакеты Python как автономные приложения командной строки в изолированных средах.
https://realpython.com/python-pipx/
👉 @python_real
В этом руководстве вы узнаете об инструменте pipx, который позволяет удобно устанавливать и запускать пакеты Python как автономные приложения командной строки в изолированных средах.
https://realpython.com/python-pipx/
👉 @python_real
👍1
15 репозиториев Python на GitHub, которые должен знать каждый разработчик 2024
https://favtutor.com/articles/github-repositories-python/
👉 @python_real
https://favtutor.com/articles/github-repositories-python/
👉 @python_real
👍2
Введение в информатику и программирование на Python
6.0001 «Введение в информатику и программирование на Python» предназначен для студентов с небольшим опытом программирования или без него. Цель курса - дать студентам понимание роли вычислений в решении проблем и помочь студентам, независимо от их специализации, почувствовать обоснованную уверенность в своей способности писать небольшие программы, которые позволяют им достигать полезных целей. В классе используется язык программирования Python 3.5.
https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/
👉 @python_real
6.0001 «Введение в информатику и программирование на Python» предназначен для студентов с небольшим опытом программирования или без него. Цель курса - дать студентам понимание роли вычислений в решении проблем и помочь студентам, независимо от их специализации, почувствовать обоснованную уверенность в своей способности писать небольшие программы, которые позволяют им достигать полезных целей. В классе используется язык программирования Python 3.5.
https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/
👉 @python_real
👍1
What's Lazy Evaluation in Python?
Being lazy is not always a bad thing. Every line of code you write has at least one expression that Python needs to evaluate. Python lazy evaluation is when Python takes the lazy option and delays working out the value returned by an expression until that value is needed.
https://realpython.com/python-lazy-evaluation/
👉 @python_real
Being lazy is not always a bad thing. Every line of code you write has at least one expression that Python needs to evaluate. Python lazy evaluation is when Python takes the lazy option and delays working out the value returned by an expression until that value is needed.
https://realpython.com/python-lazy-evaluation/
👉 @python_real
👍1
10 удивительных вещей, которые можно делать со списком в Python
Вам надоело писать объемный код, на чтение и выполнение которого уходит целая вечность? Обратите внимание на понимания списков в Python!
Осмысление списков - это мощный и эффективный способ преобразования и фильтрации данных в краткой и выразительной манере. Перебирая существующий список и применяя к нему преобразование или фильтрацию по условию, вы можете создавать новые списки, содержащие только нужные вам элементы.
https://blog.gopenai.com/10-amazing-things-you-can-do-with-list-comprehensions-in-python-d4f2f270a55f
👉 @python_real
Вам надоело писать объемный код, на чтение и выполнение которого уходит целая вечность? Обратите внимание на понимания списков в Python!
Осмысление списков - это мощный и эффективный способ преобразования и фильтрации данных в краткой и выразительной манере. Перебирая существующий список и применяя к нему преобразование или фильтрацию по условию, вы можете создавать новые списки, содержащие только нужные вам элементы.
https://blog.gopenai.com/10-amazing-things-you-can-do-with-list-comprehensions-in-python-d4f2f270a55f
👉 @python_real
Pandas AI - будущее анализа данных
Представьте, что вы можете разговаривать со своими данными так, будто они ваши лучшие друзья. Именно это и делает Pandas AI! Эта библиотека Python обладает возможностями генеративного искусственного интеллекта, который может превратить ваши фреймы данных в собеседников. Больше не нужно бесконечно смотреть на строки и столбцы.
https://medium.com/@fareedkhandev/pandas-ai-the-future-of-data-analysis-8f0be9b5ab6f
👉 @python_real
Представьте, что вы можете разговаривать со своими данными так, будто они ваши лучшие друзья. Именно это и делает Pandas AI! Эта библиотека Python обладает возможностями генеративного искусственного интеллекта, который может превратить ваши фреймы данных в собеседников. Больше не нужно бесконечно смотреть на строки и столбцы.
https://medium.com/@fareedkhandev/pandas-ai-the-future-of-data-analysis-8f0be9b5ab6f
👉 @python_real
👍2
Write Unit Tests for Your Python Code With ChatGPT
Having a good battery of tests for your code may be a requirement for many Python projects. In practice, writing unit tests is hard and can take a lot of time and effort. Therefore, some developers don’t like to write them. However, with large language models (LLMs) and tools like ChatGPT, you can quickly create robust and complete sets of tests for your Python code.
In Python, you can use multiple different tools for writing tests. The most commonly used tools include doctest, unittest, and pytest. ChatGPT can be of great help in writing tests with any of these tools.
https://realpython.com/chatgpt-unit-tests-python/
👉 @python_real
Having a good battery of tests for your code may be a requirement for many Python projects. In practice, writing unit tests is hard and can take a lot of time and effort. Therefore, some developers don’t like to write them. However, with large language models (LLMs) and tools like ChatGPT, you can quickly create robust and complete sets of tests for your Python code.
In Python, you can use multiple different tools for writing tests. The most commonly used tools include doctest, unittest, and pytest. ChatGPT can be of great help in writing tests with any of these tools.
https://realpython.com/chatgpt-unit-tests-python/
👉 @python_real
👍1
Декораторы Python - как создавать и использовать декораторы в Python с примерами
В этой статье я рассмотрю следующие темы:
Когда использовать декоратор в Python
Строительные блоки, используемые для создания декоратора
Как создать декоратор в Python
Реальные примеры использования декораторов в Python
Декораторы классов в Python
https://www.freecodecamp.org/news/python-decorators-explained-with-examples/
👉 @python_real
В этой статье я рассмотрю следующие темы:
Когда использовать декоратор в Python
Строительные блоки, используемые для создания декоратора
Как создать декоратор в Python
Реальные примеры использования декораторов в Python
Декораторы классов в Python
https://www.freecodecamp.org/news/python-decorators-explained-with-examples/
👉 @python_real
👍2
3 классные библиотеки Python, которые сэкономят ваше время и силы
https://samuel-vidovich.medium.com/3-cool-python-libraries-that-will-save-you-time-and-effort-27fcdc6762d5
👉 @python_real
https://samuel-vidovich.medium.com/3-cool-python-libraries-that-will-save-you-time-and-effort-27fcdc6762d5
👉 @python_real
👍1
Используйте Okta и Oso для защиты приложения FastAPI + SQLAlchemy
https://developer.okta.com/blog/2021/06/23/okta-oso-fastapi-sqlalchemy
👉 @python_real
https://developer.okta.com/blog/2021/06/23/okta-oso-fastapi-sqlalchemy
👉 @python_real
Протоколы в Python
В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов. В этом материале мы поговорим о протоколах в Python и разберём практические примеры работы с ними.
https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/751424/
👉 @python_real
В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов. В этом материале мы поговорим о протоколах в Python и разберём практические примеры работы с ними.
https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/751424/
👉 @python_real
👍3