🚀 pysimdjson — это Python-библиотека, которая представляет собой обертку над C-библиотекой simdjson, предназначенной для быстрого парсинга JSON-данных!
🎓 Эта библиотека использует SIMD (Single Instruction, Multiple Data) технологии, которые позволяют ускорить обработку JSON по сравнению с традиционными методами, особенно для больших данных. pysimdjson обеспечивает высокую производительность, делая парсинг JSON быстрее и эффективнее, чем стандартные решения в Python.
✅ Лицензия: Apache-2.0
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Эта библиотека использует SIMD (Single Instruction, Multiple Data) технологии, которые позволяют ускорить обработку JSON по сравнению с традиционными методами, особенно для больших данных. pysimdjson обеспечивает высокую производительность, делая парсинг JSON быстрее и эффективнее, чем стандартные решения в Python.
✅ Лицензия: Apache-2.0
🌐 Github
@pythonpython
🚀 VizTracer — это инструмент с низкими накладными расходами, предназначенный для логирования, отладки и профилирования, позволяющий трассировать и визуализировать выполнение Python-кода!
🎓 Он предоставляет подробную информацию о входе и выходе функций на временной шкале вместе с исходным кодом, поддерживает многопоточность, асинхронность и интеграцию с PyTorch. VizTracer прост в использовании и не требует изменений в исходном коде для большинства функций.
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Он предоставляет подробную информацию о входе и выходе функций на временной шкале вместе с исходным кодом, поддерживает многопоточность, асинхронность и интеграцию с PyTorch. VizTracer прост в использовании и не требует изменений в исходном коде для большинства функций.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 Validoopsie — это легковесная и удобная библиотека для валидации данных в Python, разработанная для упрощения процесса проверки данных!
🎓 Она позволяет разработчикам легко объявлять классы и связывать различные проверки, используя стиль, напоминающий популярные библиотеки для работы с DataFrame.
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Она позволяет разработчикам легко объявлять классы и связывать различные проверки, используя стиль, напоминающий популярные библиотеки для работы с DataFrame.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 TinyTroupe — это экспериментальная библиотека на Python, которая позволяет моделировать взаимодействие искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями!
🦾 Используя мощь больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт реалистичные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться друг с другом, реагировать на внешние стимулы и существовать в созданных мирах.
🌐 Github
@pythonpython
🦾 Используя мощь больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт реалистичные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться друг с другом, реагировать на внешние стимулы и существовать в созданных мирах.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 Vanna
🎓 Это Python-фреймворк с открытым исходным кодом, в котором используется LLM для создания SQL-запросов на основе естественного языка.
✅ Всё просто: сначала обучаете модель на своих данных, а потом можно задать вопросы на обычном языке.
В ответ модель выдает готовые SQL-запросы, которые можно сразу запускать в своей базе данных.
🌐 GitHub: https://github.com/vanna-ai/vanna
@pythonpython
🎓 Это Python-фреймворк с открытым исходным кодом, в котором используется LLM для создания SQL-запросов на основе естественного языка.
✅ Всё просто: сначала обучаете модель на своих данных, а потом можно задать вопросы на обычном языке.
В ответ модель выдает готовые SQL-запросы, которые можно сразу запускать в своей базе данных.
🌐 GitHub: https://github.com/vanna-ai/vanna
@pythonpython
GitHub
GitHub - vanna-ai/vanna: 🤖 Chat with your SQL database 📊. Accurate Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG 🔄.
🤖 Chat with your SQL database 📊. Accurate Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG 🔄. - vanna-ai/vanna
🚀 PyQuery — это библиотека на языке Python, позволяющая манипулировать и извлекать данные из HTML и XML документов с использованием синтаксиса, похожего на jQuery!
🎓 Она предоставляет удобный API для выборки элементов с помощью CSS-селекторов и их последующей обработки. PyQuery построена на основе lxml, что обеспечивает быструю и эффективную работу с XML и HTML.
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Она предоставляет удобный API для выборки элементов с помощью CSS-селекторов и их последующей обработки. PyQuery построена на основе lxml, что обеспечивает быструю и эффективную работу с XML и HTML.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 orjson — это высокопроизводительная библиотека для работы с JSON в Python!
🎓 Она обеспечивает быструю сериализацию и десериализацию JSON, поддерживает обработку дат, таймстампов и numpy-массивов. Библиотека совместима с стандартным API Python и подходит для использования в высоконагруженных приложениях, требующих эффективной обработки JSON-данных.
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Она обеспечивает быструю сериализацию и десериализацию JSON, поддерживает обработку дат, таймстампов и numpy-массивов. Библиотека совместима с стандартным API Python и подходит для использования в высоконагруженных приложениях, требующих эффективной обработки JSON-данных.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 Manim — это мощная библиотека на Python для создания анимаций математических и научных концепций!
🦾 Она позволяет визуализировать сложные идеи с высокой точностью и гибкостью, используя код для определения сцен, объектов и их взаимодействия. Manim широко используется в образовательных целях и для создания объясняющих видео. Библиотека поддерживает анимацию графиков, формул, геометрических фигур и других визуальных элементов.
🌐 Github
@pythonpython
🦾 Она позволяет визуализировать сложные идеи с высокой точностью и гибкостью, используя код для определения сцен, объектов и их взаимодействия. Manim широко используется в образовательных целях и для создания объясняющих видео. Библиотека поддерживает анимацию графиков, формул, геометрических фигур и других визуальных элементов.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 Ai-gradio
Python Пакет, который упрощает разработчикам создание приложений машинного обучения на базе различных ИИ.
Написанный на базе Gradio, он предоставляет единый интерфейс для множества моделей и сервисов ИИ.
✅ Особенности
- Поддержка нескольких провайдеров: Интеграция с 15+ крупнейшиими ИИ, включая OpenAI, Google Gemini, Anthropic и другие
- Встроенные интерактивные интерфейсы чата для всех текстовых моделей
- Голосовой чат: Голосовое взаимодействие в реальном времени с моделями OpenAI
- Видеочат: Возможности обработки видео с моделями Gemini
- Генерация кода: Специализированные интерфейсы для помощи в кодинге
- Мультимодальность: Поддержка ввода текста, изображений и видео
- Интеграция CrewAI для кооперативных задач ИИ
- Автоматизация браузера: Встроенные Агенты ИИ, способные выполнять веб-задачи
🌐 Github
@pythonpython
Python Пакет, который упрощает разработчикам создание приложений машинного обучения на базе различных ИИ.
Написанный на базе Gradio, он предоставляет единый интерфейс для множества моделей и сервисов ИИ.
✅ Особенности
- Поддержка нескольких провайдеров: Интеграция с 15+ крупнейшиими ИИ, включая OpenAI, Google Gemini, Anthropic и другие
- Встроенные интерактивные интерфейсы чата для всех текстовых моделей
- Голосовой чат: Голосовое взаимодействие в реальном времени с моделями OpenAI
- Видеочат: Возможности обработки видео с моделями Gemini
- Генерация кода: Специализированные интерфейсы для помощи в кодинге
- Мультимодальность: Поддержка ввода текста, изображений и видео
- Интеграция CrewAI для кооперативных задач ИИ
- Автоматизация браузера: Встроенные Агенты ИИ, способные выполнять веб-задачи
🌐 Github
@pythonpython
🚀 Prefect — это фреймворк оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом, предназначенный для создания надежных конвейеров обработки данных на Python!
🦾 Он позволяет превращать Python-скрипты в производственные рабочие процессы с минимальными усилиями, обеспечивая автоматическое отслеживание состояния, обработку ошибок, планирование задач и мониторинг в реальном времени. С помощью Prefect вы можете строить динамические и устойчивые конвейеры данных, которые адаптируются к изменениям и восстанавливаются после сбоев.
🌐 Github
@pythonpython
🦾 Он позволяет превращать Python-скрипты в производственные рабочие процессы с минимальными усилиями, обеспечивая автоматическое отслеживание состояния, обработку ошибок, планирование задач и мониторинг в реальном времени. С помощью Prefect вы можете строить динамические и устойчивые конвейеры данных, которые адаптируются к изменениям и восстанавливаются после сбоев.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas!
🎓 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply.
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON!
🎓Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+.
🌐 Github
@pythonpython
🎓Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 python-sortedcontainers — библиотека коллекций Python, которые поддерживают автоматическую сортировку: SortedList, SortedDict и SortedSet!
🎓 Эти структуры данных реализованы на чистом Python, но обеспечивают производительность, сравнимую с библиотеками на C. Библиотека выделяется простотой использования, отсутствием необходимости компиляции и эффективностью операций, таких как вставка, удаление и поиск, которые выполняются быстрее линейного времени.
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Эти структуры данных реализованы на чистом Python, но обеспечивают производительность, сравнимую с библиотеками на C. Библиотека выделяется простотой использования, отсутствием необходимости компиляции и эффективностью операций, таких как вставка, удаление и поиск, которые выполняются быстрее линейного времени.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 Python Fire — библиотека для автоматической генерации интерфейсов командной строки (CLI) из любых объектов Python!
🎓 Это упрощает создание и использование CLI для функций, классов и других объектов, позволяя легко интегрировать Python-код с командной строкой. Python Fire также облегчает разработку, отладку и взаимодействие с Python-программами через терминал, предоставляя простой способ выполнения команд и работы с различными типами данных через командную строку.
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Это упрощает создание и использование CLI для функций, классов и других объектов, позволяя легко интегрировать Python-код с командной строкой. Python Fire также облегчает разработку, отладку и взаимодействие с Python-программами через терминал, предоставляя простой способ выполнения команд и работы с различными типами данных через командную строку.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 slowapi — это библиотека для Python, предназначенная для ограничения количества запросов (rate-limiting) в веб-приложениях, разработанных на основе FastAPI! Она использует библиотеку limits для реализации функциональности ограничения запросов.
🎓 Особенности slowapi включают возможность настройки лимитов на основе различных критериев (например, IP-адреса, уникального идентификатора пользователя или других параметров). Она поддерживает конфигурацию различных стратегий ограничения, включая фиксированные временные окна и токен-ведро.
🦾 slowapi позволяет легко интегрировать обработку превышения лимита запросов с возвратом соответствующих HTTP-ответов, таких как 429 (Too Many Requests).
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Особенности slowapi включают возможность настройки лимитов на основе различных критериев (например, IP-адреса, уникального идентификатора пользователя или других параметров). Она поддерживает конфигурацию различных стратегий ограничения, включая фиксированные временные окна и токен-ведро.
🦾 slowapi позволяет легко интегрировать обработку превышения лимита запросов с возвратом соответствующих HTTP-ответов, таких как 429 (Too Many Requests).
🌐 Github
@pythonpython
🚀 Полезные библиотеки Python
Uscrapper — надежный OSINT-парсер, предназначенный для эффективного сбора разнообразной персональной информации с веб-сайтов.
Модуль использует методы веб-парсинга и регулярные выражения для извлечения:
✅ адресов электронной почты;
✅ ссылок на социальные сети;
✅ имен авторов;
✅ геолокации;
✅ номеров телефонов и имен пользователей из гиперссылочных и негиперссылочных источников на веб-странице;
✅ поддерживает многопоточность для ускорения этого процесса.
Инструмент оснащен передовыми модулями обхода анти-парсинга и поддерживает технологии для извлечения информации из всех ссылок в пределах одного домена. Кроме того, в программе предусмотрена возможность создания отчета, содержащего все извлеченные данные.
🌐 GitHub/Инструкция
@pythonpython
Uscrapper — надежный OSINT-парсер, предназначенный для эффективного сбора разнообразной персональной информации с веб-сайтов.
Модуль использует методы веб-парсинга и регулярные выражения для извлечения:
✅ адресов электронной почты;
✅ ссылок на социальные сети;
✅ имен авторов;
✅ геолокации;
✅ номеров телефонов и имен пользователей из гиперссылочных и негиперссылочных источников на веб-странице;
✅ поддерживает многопоточность для ускорения этого процесса.
Инструмент оснащен передовыми модулями обхода анти-парсинга и поддерживает технологии для извлечения информации из всех ссылок в пределах одного домена. Кроме того, в программе предусмотрена возможность создания отчета, содержащего все извлеченные данные.
🌐 GitHub/Инструкция
@pythonpython
🚀 filesystem_spec — спецификация интерфейса для работы с файловыми системами в Python!
🎓 Она упрощает взаимодействие с различными файловыми системами, предлагая единый API, который используется в таких проектах, как s3fs (Amazon S3), gcsfs (Google Cloud Storage), а также в других хранилищах данных.
🦾 Библиотека позволяет приложениям взаимодействовать с файловыми системами без необходимости учитывать их внутренние реализации. Она также поддерживает дополнительные возможности, такие как монтирование через FUSE или использование файловых систем в качестве хранилищ ключ-значение.
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Она упрощает взаимодействие с различными файловыми системами, предлагая единый API, который используется в таких проектах, как s3fs (Amazon S3), gcsfs (Google Cloud Storage), а также в других хранилищах данных.
🦾 Библиотека позволяет приложениям взаимодействовать с файловыми системами без необходимости учитывать их внутренние реализации. Она также поддерживает дополнительные возможности, такие как монтирование через FUSE или использование файловых систем в качестве хранилищ ключ-значение.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 aiocache — асинхронная библиотека Python для работы с кэшем!
🎓 Она поддерживает различные бэкенды (Redis, Memcached, Simple Memory) и позволяет эффективно использовать кэширование в асинхронных приложениях, написанных на Python с использованием asyncio.
✅ Библиотека предоставляет удобный интерфейс, декораторы для кэширования функций и продвинутые функции, такие как управление временем жизни записей и обработка ошибок кэша. Это полезный инструмент для улучшения производительности приложений, минимизации времени отклика и снижения нагрузки на базу данных.
🌐 Github
@pythonpython
🎓 Она поддерживает различные бэкенды (Redis, Memcached, Simple Memory) и позволяет эффективно использовать кэширование в асинхронных приложениях, написанных на Python с использованием asyncio.
✅ Библиотека предоставляет удобный интерфейс, декораторы для кэширования функций и продвинутые функции, такие как управление временем жизни записей и обработка ошибок кэша. Это полезный инструмент для улучшения производительности приложений, минимизации времени отклика и снижения нагрузки на базу данных.
🌐 Github
@pythonpython
🚀 PaletteSnap
PaletteSnap — это Python-программа, предназначенная для создания читаемых цветовых палитр из любых изображений с гарантированным хорошим контрастом и удобством использования.
Приложение устанавливается через
🎓 PaletteSnap также поддерживает обновление программ, позволяя применять новые палитры без необходимости перезагрузки.
Программа создает отдельные папки для хранения конфигурационных и кэшированных файлов, что делает её удобной для пользователей, знакомых с pywal, аналогичным инструментом.
🦾 Кроме того, PaletteSnap поддерживает шаблонизацию, что позволяет применять цветовые палитры на уровне всей системы.
🌐 Github
@pythonpython
PaletteSnap — это Python-программа, предназначенная для создания читаемых цветовых палитр из любых изображений с гарантированным хорошим контрастом и удобством использования.
Приложение устанавливается через
pip и автоматически применяет сгенерированную палитру в качестве обоев системы.🎓 PaletteSnap также поддерживает обновление программ, позволяя применять новые палитры без необходимости перезагрузки.
Программа создает отдельные папки для хранения конфигурационных и кэшированных файлов, что делает её удобной для пользователей, знакомых с pywal, аналогичным инструментом.
🦾 Кроме того, PaletteSnap поддерживает шаблонизацию, что позволяет применять цветовые палитры на уровне всей системы.
🌐 Github
@pythonpython
✂️✅ CSV Trimming
🎓CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода.
Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях.
🌐 Github
@pythonpython
🎓CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода.
Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях.
🌐 Github
@pythonpython