Парсинг данных через api vk и google sheets api на python

Появилась потребность собирать статистику постов из группы в контакте и затем проанализировать реакции подписчиков на конкретные посты. Если переформулировать на выходе стоит задача с заданной периодичностью снимать показания статистики постов в вк и сохранять их.

👉 Ссылка на статью

Как разработать канбан-доску на Django, DRF и Alpine.js

Для структурирования и мониторинга рабочих процессов используют канбан-доски — например, Jira и Trello. Они особенно полезны, когда задачи состоят из множества этапов — согласования, выполнения, ревью и продакшена.

👉 Ссылка на статью

Как избежать проблем при запуске MVP

В этой статье автор расскажет, как не допускать ошибок на этапе MVP и какие практики полезно внедрять сразу.

👉 Ссылка на статью

Генерация 2D мира с помощью клеточного автомата на Python

Всем привет! На написание этой статьи меня вдохновил автор YouTube канала PeaAshMeter. В своем видео автор показывает простейший генератор 2D мира, который основан на простейшем правиле клеточного автомата. Что такое клеточный автомат? Какие клеточные автоматы бывают? На эти и многие другие вопросы я попробую ответить.

👉 Ссылка на статью

Визуализация архитектуры модели PyTorch

PyTorch — это библиотека для глубокого обучения. Вы можете создавать очень сложные модели глубокого обучения с помощью PyTorch. Однако бывают случаи, когда вам нужно иметь графическое представление архитектуры вашей модели.

👉 Ссылка на статью

Эргономичный мониторинг на практике

Мониторинг проекта — это комплексная задача. В неё входит не только передача метрик, но и сбор логов, трейсов, health-чеки, правила для алертов и система их доставки до ответственных разработчиков.

👉 Ссылка на статью

Про микросервисы на примерах

И так, эта статья не для разработчиков и опытных архитекторов, а для аналитиков, которые хотят понять, а что же такое микросервисы на самом деле. Пример здесь максимально простой и не претендует на хороший стиль написания кода, чтобы его запустить не нужно обладать вообще никаким ИТ‑бэкграундом и не нужно настраивать никакие IDE.

👉 Ссылка на статью

Небольшой рассказ с картинками о проведении тематического моделирования для массива документов, на примере датасета анекдотов на русском языке. В работе применены библиотеки Gensim, Sklearn. Рассмотрены разные способы векторизации токенов bag of words, tf-idf. Получены результаты для обсуждения и продолжения.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Функции Python — это объекты первого класса. Их можно присваивать переменным, хранить в структурах данных, передавать в качестве аргументов другим функциям и даже возвращать в качестве значений из других функций. Интуитивное понимание этих понятий значительно облегчит понимание таких продвинутых функций Python, как лямбды и декораторы. А также поможет вам продвинуться на пути к техникам функционального программирования.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Ломаем текстовую капчу на примере VK или брутфорсинг до сих пор актуален

Что мы знаем о капче? Капча — автоматизированный тест тьюринга, помогающий отсеивать подозрительные действия недобросовестных роботов от реальных людей. Но, к сожалению (или к счастью, смотря для кого), текстовая капча сильно устарела. Если еще 10 лет назад она была более-менее эффективным методом защиты от роботов, то сейчас ее может взломать любой желающий человек, более-менее разбирающийся в компьютере.

В данной статье-мануале я покажу, как создать собственную нейросеть по распознанию текстовых капч, имея под рукой домашний компьютер, базовые знания в python и немножко примеров капч.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks

Как выглядит дорожная карта начинающего Python-разработчика?
1. Освоение базовых понятий и синтаксис языка
2. Изучение встроенных возможностей
3. Собрать базу из востребованных пакетов и научиться с ними работать
4. Познакомиться и поработать с ООП
5. Разработать свой Pet-проект

Если вы хотите начать изучение Python, но не готовы платить за курс, то для вас на образовательном маркетплейсе SELFSCHOOL есть бесплатный курс Python для начинающих

Проходите его в спокойном темпе, когда у вас есть свободное время, без стоп-уроков и ожиданий проверок д/з

👉 За выходом новых курсов следите на канале SELFSCHOOL

Как подружить Алису с ChatGPT

О ChatGPT сейчас не говорит только ленивый. Но ему чего-то не хватает, например голоса. Давайте попробуем соединить голосовой помощник Алиса и ChatGPT. Таким образом мы сможем взаимодействовать с ChatGPT с помощью голоса. А он с помощью голоса может нам отвечать. Конечно тут будут ограничения. Я подробно опишу их дальше. Данная статья не столько о ChatGPT, сколько о том, как писать навыки для Алисы. Было интересно разобраться и написать такой навык за вечер.

👉 Ссылка на статью

🔗python_tricks

Обработка естественного языка (NLP) методами машинного обучения в Python

В данной статье хотелось бы рассказать о том, как можно применить различные методы машинного обучения (ML) для обработки текста, чтобы можно было произвести его бинарную классифицию.

Рассмотрим задачу обработки естественного языка (NLP — Natural Lanuage Processing) на примере классификации психического здоровья для определения депрессии по комментариям в Reddit.

👉 Ссылка на статью

🔗python_tricks

Самая большая BERT-подобная модель на русском, которая поместится на ваш компьютер

Привет, это снова Максим Рябинин, исследователь в Yandex Research. В прошлом году я рассказывал на Хабре о том, как вместе с Hugging Face, Университетом Торонто и волонтёрами мы обучили state-of-the-art модель для бенгальского языка и написали об этом статью на конференцию NeurIPS. Теперь хотим поделиться новым результатом: оказывается, технологии для обучения на нестабильном железе находят приложение и внутри привычных всем кластеров.

👉 Ссылка на статью

🔗 Python tricks