🖥 Smartjoiner — это библиотека на Python, которая облегчает процесс объединения элементов коллекции в аккуратно оформленную строку.
▪ Она автоматически добавляет необходимые разделители, знаки препинания и союзы (например, "и"), чтобы созданная строка звучала естественно и была легка для восприятия.
▪ Применение в отчетах и генерации текста: Она полезна для создания понятных сообщений, генерации текстовых отчетов или выводов, когда нужно преобразовать список элементов в связный текст.
▪ Универсальность: Библиотека может использоваться в различных проектах, где требуется динамически формировать строки из данных.
Smartjoiner будет полезен разработчикам, которым необходимо быстро и удобно преобразовывать списки или коллекции в естественно звучащий текст, улучшая взаимодействие с пользователями и качество представляемой информации.
pip install smartjoiner
https://pypi.org/project/smartjoiner/
@Python_Community_ru
▪ Она автоматически добавляет необходимые разделители, знаки препинания и союзы (например, "и"), чтобы созданная строка звучала естественно и была легка для восприятия.
▪ Применение в отчетах и генерации текста: Она полезна для создания понятных сообщений, генерации текстовых отчетов или выводов, когда нужно преобразовать список элементов в связный текст.
▪ Универсальность: Библиотека может использоваться в различных проектах, где требуется динамически формировать строки из данных.
Smartjoiner будет полезен разработчикам, которым необходимо быстро и удобно преобразовывать списки или коллекции в естественно звучащий текст, улучшая взаимодействие с пользователями и качество представляемой информации.
pip install smartjoiner
https://pypi.org/project/smartjoiner/
@Python_Community_ru
🖥 Руководство по использованию Docker с Python – от установки до сложных примеров
Это подробный материал о том, как работать с Docker в Python – от установки до сложных примеров. В статье мы рассмотрим:
▪ Основы Docker: установка и базовые понятия
▪ Основное использование: создание Dockerfile, сборка образов и запуск контейнеров
▪ Интеграция с Python: использование библиотеки docker-py для управления Docker из Python
▪ Продвинутые примеры: динамическое создание образов, управление контейнерами, логирование и обработка ошибок, а также размещение телеграм-бота в Docker
✅ Читать (https://uproger.com/gajd-po-rabote-docker-v-python-ot-ustanovki-do-slozhnyh-primerov/)
@Python_Community_ru
Это подробный материал о том, как работать с Docker в Python – от установки до сложных примеров. В статье мы рассмотрим:
▪ Основы Docker: установка и базовые понятия
▪ Основное использование: создание Dockerfile, сборка образов и запуск контейнеров
▪ Интеграция с Python: использование библиотеки docker-py для управления Docker из Python
▪ Продвинутые примеры: динамическое создание образов, управление контейнерами, логирование и обработка ошибок, а также размещение телеграм-бота в Docker
✅ Читать (https://uproger.com/gajd-po-rabote-docker-v-python-ot-ustanovki-do-slozhnyh-primerov/)
@Python_Community_ru
Pydoll — это новая библиотека на Python, предназначенная для автоматизации браузеров на основе Chromium, которая не использует WebDriver. Это делает её более надёжной и эффективной.
Ключевые особенности Pydoll:
Асинхронная работа: Библиотека поддерживает асинхронные функции Python, что улучшает производительность и позволяет выполнять несколько задач одновременно, включая веб-скрейпинг и обработку событий.
Реалистичное взаимодействие: Pydoll обеспечивает естественное взаимодействие с веб-страницами, что делает автоматизацию более надёжной.
Удобный интерфейс: Библиотека предлагает интуитивно понятный интерфейс для работы с веб-контентом, позволяя эффективно взаимодействовать с элементами страницы.
Pydoll идеально подходит для задач, требующих надёжной и эффективной автоматизации браузера, таких как веб-скрейпинг, тестирование веб-приложений и мониторинг веб-страниц.
Установить можно с помощью команды: pip install pydoll-python
📌 GitHub (https://github.com/thalissonvs/pydoll)
@Python_Community_ru
Ключевые особенности Pydoll:
Асинхронная работа: Библиотека поддерживает асинхронные функции Python, что улучшает производительность и позволяет выполнять несколько задач одновременно, включая веб-скрейпинг и обработку событий.
Реалистичное взаимодействие: Pydoll обеспечивает естественное взаимодействие с веб-страницами, что делает автоматизацию более надёжной.
Удобный интерфейс: Библиотека предлагает интуитивно понятный интерфейс для работы с веб-контентом, позволяя эффективно взаимодействовать с элементами страницы.
Pydoll идеально подходит для задач, требующих надёжной и эффективной автоматизации браузера, таких как веб-скрейпинг, тестирование веб-приложений и мониторинг веб-страниц.
Установить можно с помощью команды: pip install pydoll-python
📌 GitHub (https://github.com/thalissonvs/pydoll)
@Python_Community_ru
🖥 VisualCrypto — это открытый набор инструментов на Python с веб-интерфейсом, предназначенный для реализации методов визуального секретного разделения (VSS).
VSS — это криптографическая техника, которая делит секретное изображение на несколько частей, каждая из которых выглядит как случайный шум и не раскрывает информацию самостоятельно. Однако при объединении всех частей возможно восстановление оригинального изображения.
Основные особенности VisualCrypto:
🟢 Поддержка различных схем: Инструмент поддерживает как классические методы визуальной криптографии, предложенные Наором и Шамиром в 1994 году, так и схемы на основе случайных сеток, предложенные Кафри и Кереном в 1987 году.
🟢 Удобный интерфейс: Предоставляется веб-интерфейс для простоты использования, а также возможность выполнения через скрипты, что обеспечивает гибкость в применении.
🟢 Расширяемость: Архитектура инструмента позволяет легко добавлять новые криптографические схемы, что делает его полезным для исследователей и разработчиков в области визуальной криптографии.
🟢 Приверженность научным стандартам: Реализация основана на проверенных исследованиях, что обеспечивает надежность и точность методов.
VisualCrypto в первую очередь фокусируется на схемах (2,2)-VSS, где секретное изображение делится на две части, и обе необходимы для восстановления скрытого содержимого. Это делает инструмент особенно полезным для приложений, требующих высокой степени безопасности и конфиденциальности.
Проект распространяется под лицензией MIT, что позволяет свободно использовать и модифицировать его в соответствии с потребностями пользователей.
✅ Github (https://github.com/coduri/VisualCrypto)
✅ Документация (https://coduri.github.io/VisualCrypto/)
@Python_Community_ru
VSS — это криптографическая техника, которая делит секретное изображение на несколько частей, каждая из которых выглядит как случайный шум и не раскрывает информацию самостоятельно. Однако при объединении всех частей возможно восстановление оригинального изображения.
Основные особенности VisualCrypto:
🟢 Поддержка различных схем: Инструмент поддерживает как классические методы визуальной криптографии, предложенные Наором и Шамиром в 1994 году, так и схемы на основе случайных сеток, предложенные Кафри и Кереном в 1987 году.
🟢 Удобный интерфейс: Предоставляется веб-интерфейс для простоты использования, а также возможность выполнения через скрипты, что обеспечивает гибкость в применении.
🟢 Расширяемость: Архитектура инструмента позволяет легко добавлять новые криптографические схемы, что делает его полезным для исследователей и разработчиков в области визуальной криптографии.
🟢 Приверженность научным стандартам: Реализация основана на проверенных исследованиях, что обеспечивает надежность и точность методов.
VisualCrypto в первую очередь фокусируется на схемах (2,2)-VSS, где секретное изображение делится на две части, и обе необходимы для восстановления скрытого содержимого. Это делает инструмент особенно полезным для приложений, требующих высокой степени безопасности и конфиденциальности.
Проект распространяется под лицензией MIT, что позволяет свободно использовать и модифицировать его в соответствии с потребностями пользователей.
✅ Github (https://github.com/coduri/VisualCrypto)
✅ Документация (https://coduri.github.io/VisualCrypto/)
@Python_Community_ru
⚡️ Онлайн-компилятор Python с уже установленными библиотеками
https://cliprun.com/online-python-compiler-with-libraries
@Python_Community_ru
https://cliprun.com/online-python-compiler-with-libraries
@Python_Community_ru
🌐 Maigret (https://github.com/soxoj/maigret) — это инструмент для разведки на основе открытых данных, который помогает находить профили пользователей более чем в 2000 онлайн-сервисах, используя имя пользователя.
🌟 Он исследует доступную информацию, включая социальные сети, форумы и платформы, и формирует отчет о найденных профилях.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/soxoj/maigret)
@Python_Community_ru
🌟 Он исследует доступную информацию, включая социальные сети, форумы и платформы, и формирует отчет о найденных профилях.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/soxoj/maigret)
@Python_Community_ru
🖥 simplejson — это библиотека для Python, которая обеспечивает простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON.
🌟 Она полностью написана на Python и не требует внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для улучшения производительности. Поддерживает версии Python 3.3 и выше, а также совместима с Python 2.5 и выше.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@Python_Community_ru
🌟 Она полностью написана на Python и не требует внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для улучшения производительности. Поддерживает версии Python 3.3 и выше, а также совместима с Python 2.5 и выше.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@Python_Community_ru
👩💻 Wowy (https://github.com/manjurulhoque/wowy) — это шаблон интернет-магазина, созданный на базе Django 4.x, который предлагает полный набор возможностей для управления.
🌟 Он обеспечивает удобный интерфейс для пользователей и мощную админ-панель. Включает функции управления товарами (с несколькими изображениями), управление категориями, корзину, список желаемого, генерацию PDF-счетов и детальную аналитику продаж.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/manjurulhoque/wowy)
@Python_Community_ru
🌟 Он обеспечивает удобный интерфейс для пользователей и мощную админ-панель. Включает функции управления товарами (с несколькими изображениями), управление категориями, корзину, список желаемого, генерацию PDF-счетов и детальную аналитику продаж.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/manjurulhoque/wowy)
@Python_Community_ru
🖥 Pydoll — это библиотека для автоматизации браузеров на основе Chromium без использования WebDriver, которая обеспечивает реалистичную имитацию поведения.
Она поддерживает асинхронные функции Python, что увеличивает производительность и позволяет обрабатывать различные события, а также выполнять веб-скрапинг одновременно.
Установить можно с помощью команды: pip install pydoll-python
📌 Github (https://github.com/autoscrape-labs/pydoll)
@Python_Community_ru
Она поддерживает асинхронные функции Python, что увеличивает производительность и позволяет обрабатывать различные события, а также выполнять веб-скрапинг одновременно.
Установить можно с помощью команды: pip install pydoll-python
📌 Github (https://github.com/autoscrape-labs/pydoll)
@Python_Community_ru
🖥 Validators (https://github.com/python-validators/validators?tab=readme-ov-file) — это библиотека на Python, предназначенная для простого и эффективного валидирования данных.
🌟 В отличие от других инструментов, которые требуют определения схем или форм, Validators позволяет проверять отдельные значения без сложной настройки. Она предлагает функции для проверки различных типов данных, таких как электронные почты, URL, IP-адреса, доменные имена и другие.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/python-validators/validators?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru
🌟 В отличие от других инструментов, которые требуют определения схем или форм, Validators позволяет проверять отдельные значения без сложной настройки. Она предлагает функции для проверки различных типов данных, таких как электронные почты, URL, IP-адреса, доменные имена и другие.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/python-validators/validators?tab=readme-ov-file)
@Python_Community_ru
🖥 Django-Tastypie (https://github.com/django-tastypie/django-tastypie) — это библиотека для разработки REST API в Django, которая облегчает работу с данными, сериализацией и аутентификацией.
🌟 Она поддерживает различные форматы данных, такие как JSON, XML и YAML, позволяет работать как с SQL, так и с NoSQL базами и предоставляет встроенные инструменты для фильтрации, сортировки и пагинации запросов. Tastypie снижает необходимость в написании повторяющегося кода, что позволяет разработчикам быстро создавать мощные API.
🖥 Github (https://github.com/django-tastypie/django-tastypie)
@Python_Community_ru
🌟 Она поддерживает различные форматы данных, такие как JSON, XML и YAML, позволяет работать как с SQL, так и с NoSQL базами и предоставляет встроенные инструменты для фильтрации, сортировки и пагинации запросов. Tastypie снижает необходимость в написании повторяющегося кода, что позволяет разработчикам быстро создавать мощные API.
🖥 Github (https://github.com/django-tastypie/django-tastypie)
@Python_Community_ru
🖥 Robyn — это асинхронный веб-фреймворк для Python, который использует Rust для достижения высокой производительности!
🌟 Он позволяет создавать быстрые веб-приложения, объединяя удобный API на Python с низкоуровневыми оптимизациями Rust. Robyn поддерживает асинхронные обработчики запросов, масштабируемую обработку соединений и удобную маршрутизацию, что делает его отличным выбором для высоконагруженных сервисов.
🔐 Лицензия: BSD-2-Clause
🖥 Github
@Python_Community_ru
🌟 Он позволяет создавать быстрые веб-приложения, объединяя удобный API на Python с низкоуровневыми оптимизациями Rust. Robyn поддерживает асинхронные обработчики запросов, масштабируемую обработку соединений и удобную маршрутизацию, что делает его отличным выбором для высоконагруженных сервисов.
🔐 Лицензия: BSD-2-Clause
🖥 Github
@Python_Community_ru
🖥 DeepMesh – это исследовательский проект, цель которого заключается в создании качественных 3D-мешей с использованием методов глубокого обучения.
🟢 Глубокое обучение для 3D-реконструкции: Проект применяет нейросетевые методы для обучения неявных представлений объектов, что дает возможность восстанавливать гладкие и точные поверхности даже из разреженных данных, таких как облака точек.
🟢 Алгоритмы извлечения мешей: После создания неявной функции, описывающей форму объекта, используются алгоритмы, такие как Marching Cubes, для получения явной 3D-сетки.
🟢 Инструменты для визуализации и экспериментов: Репозиторий содержит код для обучения моделей, проведения экспериментов и визуализации результатов, что упрощает воспроизведение исследований и применение метода в различных задачах компьютерного зрения и графики.
🟢 Потенциал применения: Такой метод может быть полезен для задач реконструкции объектов, симуляции, компьютерной графики и дополненной реальности, где необходимо точное представление сложных форм.
📌 Github (https://github.com/zhaorw02/DeepMesh)
@Python_Community_ru
🟢 Глубокое обучение для 3D-реконструкции: Проект применяет нейросетевые методы для обучения неявных представлений объектов, что дает возможность восстанавливать гладкие и точные поверхности даже из разреженных данных, таких как облака точек.
🟢 Алгоритмы извлечения мешей: После создания неявной функции, описывающей форму объекта, используются алгоритмы, такие как Marching Cubes, для получения явной 3D-сетки.
🟢 Инструменты для визуализации и экспериментов: Репозиторий содержит код для обучения моделей, проведения экспериментов и визуализации результатов, что упрощает воспроизведение исследований и применение метода в различных задачах компьютерного зрения и графики.
🟢 Потенциал применения: Такой метод может быть полезен для задач реконструкции объектов, симуляции, компьютерной графики и дополненной реальности, где необходимо точное представление сложных форм.
📌 Github (https://github.com/zhaorw02/DeepMesh)
@Python_Community_ru
GitHub
GitHub - zhaorw02/DeepMesh: [ICCV 2025] Official code of DeepMesh: Auto-Regressive Artist-mesh Creation with Reinforcement Learning
[ICCV 2025] Official code of DeepMesh: Auto-Regressive Artist-mesh Creation with Reinforcement Learning - zhaorw02/DeepMesh
🖥 PythonX – это новый инструмент для разработчиков на Python! 🚀
PythonX представляет собой мощный интерпретатор Python, который интегрирован с Livebook и предоставляет разработчикам удобный и интерактивный способ работы с кодом.
▪ Что это такое?
PythonX является расширением для Livebook, которое предлагает REPL-среду и интерактивные блокноты с поддержкой Python.
▪ Чем полезен разработчикам?
🔹 Позволяет работать с Python в Livebook так же удобно, как с Elixir.
🔹 Поддерживает визуализацию данных, машинное обучение и анализ данных.
🔹 Упрощает совместную работу над кодом.
▪ Какие преимущества перед другими инструментами?
✅ Глубокая интеграция с Livebook – быстрый запуск и удобство работы.
✅ Поддержка современного Python (совместимость с популярными библиотеками).
✅ Минимальная зависимость от внешних сервисов – больше контроля над средой.
🔗 Github (https://github.com/livebook-dev/pythonx)
@Python_Community_ru
PythonX представляет собой мощный интерпретатор Python, который интегрирован с Livebook и предоставляет разработчикам удобный и интерактивный способ работы с кодом.
▪ Что это такое?
PythonX является расширением для Livebook, которое предлагает REPL-среду и интерактивные блокноты с поддержкой Python.
▪ Чем полезен разработчикам?
🔹 Позволяет работать с Python в Livebook так же удобно, как с Elixir.
🔹 Поддерживает визуализацию данных, машинное обучение и анализ данных.
🔹 Упрощает совместную работу над кодом.
▪ Какие преимущества перед другими инструментами?
✅ Глубокая интеграция с Livebook – быстрый запуск и удобство работы.
✅ Поддержка современного Python (совместимость с популярными библиотеками).
✅ Минимальная зависимость от внешних сервисов – больше контроля над средой.
🔗 Github (https://github.com/livebook-dev/pythonx)
@Python_Community_ru
⚡️ OSGINT - это эффективный инструмент для открытых источников информации (OSINT), созданный для извлечения данных о пользователях GitHub.
Он позволяет искать имя пользователя по электронной почте и наоборот, предоставляя различные данные профиля, такие как дата регистрации аккаунта, количество публичных репозиториев и гистов, а также открытые ключи PGP и SSH.
✔️ Github (https://github.com/hippiiee/osgint)
@Python_Community_ru
Он позволяет искать имя пользователя по электронной почте и наоборот, предоставляя различные данные профиля, такие как дата регистрации аккаунта, количество публичных репозиториев и гистов, а также открытые ключи PGP и SSH.
✔️ Github (https://github.com/hippiiee/osgint)
@Python_Community_ru
🖥 "Think Python" - базовая книга от O'Reilly
Это одна из лучших книг для изучения Python.
❤️🔥 Как вам обложка?
❯ 3 издание (https://allendowney.github.io/ThinkPython/)
❯ 2 издание (https://greenteapress.com/thinkpython2/thinkpython2.pdf)
@Python_Community_ru
Это одна из лучших книг для изучения Python.
❤️🔥 Как вам обложка?
❯ 3 издание (https://allendowney.github.io/ThinkPython/)
❯ 2 издание (https://greenteapress.com/thinkpython2/thinkpython2.pdf)
@Python_Community_ru