Библиотека питониста | Python, Django, Flask
40.3K subscribers
2.8K photos
77 videos
51 files
4.39K links
Все самое полезное для питониста в одном канале.

Список наших каналов: https://t.iss.one/proglibrary/9197

Курс по ML: https://cl

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

По рекламе: @proglib_adv
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36
Download Telegram
В воскресный вечер расслабляемся и смотрим смешные картинки из интернета

#memes
😁34👍7
🐍 Все алгоритмы на Python

Репозиторий TheAlgorithms/Python представляет собой обширную коллекцию алгоритмов и структур данных, реализованных на Python. В нём можно найти алгоритмы:
▫️сортировки;
▫️поиска;
▫️криптографические;
▫️математические;
▫️графы и др.

Авторы репозитория отмечают, что эти материалы предназначены только для обучения. Некоторые алгоритмы могут быть менее эффективны, чем их реализации в стандартной библиотеке Python.

🔗 Ссылка на репозиторий
🔗 Ссылка на сайт
👍21
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🐍 «Ученик хочет, чтобы репетитор по английскому научил его языку Python»

Преподавательница английского языка Аиша рассказала о странной ситуации в недавнем ролике. В нём показан диалог между репетитором и учеником.., который захотел выучить лексику для языка Python. Аиша утверждает, что это скетч, основанный на реальном случае.

💬 А как у вас обстоят дела с английским и Python?

👍
— I know both perfectly
❤️ — Python is the capital of Great Britain
🔥 — Могу выразить любую мысль только на питоне
71👍28🔥21😁11🌚1
🧑‍💻 Напиши Redis, Git или Docker самостоятельно с нуля

Такой подход к обучению предлагает сайт CodeCrafters. Это отличные упражнения для разработчиков, которые хотят понять, как устроены популярные технологии, и улучшить свои скиллы.

Вот, что предлагает CodeCrafters:
▪️Большой проект разбивается на подзадачи. Их нужно решить (например запустить сервер на порту и т.д.);
▪️Далее решения задач коммитятся и проходят проверку;
▪️Можно посмотреть чужой код на каждом этапе.

У CodeCrafters есть бесплатный план с ограниченным количеством доступных проектов, а также платные опции с доступом к расширенному контенту. По сложности проекты подойдут, скорее, мидлам (хотя джуниоры тоже могут попробовать разобраться).

🔗 Ссылка на CodeCrafters
👍17
🖥 Итоги недели в мире Python и обзоры новых инструментов

У нас есть еженедельная рассылка о последних открытиях и тенденциях в мире Python. Мы опубликовали новый выпуск на 📰.

Ниже — небольшая часть выпуска, а целиком читайте здесь 👈

💬 Как автоматически создавать субтитры

В статье рассматривается простейший способ транскрипции видео и создания субтитров — с помощью Python, Whisper и FFmpeg.

▶️ Видеотуториалы

🔘Основные приёмы работы с SQLAlchemy
SQLAlchemy — это библиотека, предназначенная для работы с реляционными базами данных. Умеет выполнять все запросы, доступные в SQL.
🔘Клон ChatGPT на Django
Автор видео показывает, как сделать аналог знаменитого чат-бота с помощью Django, вебсокетов (Channels) и HTMX.

🛠 Инструменты

🔘Tkinter Designer — автоматически конвертирует дизайны Figma в код Tkinter GUI.
🔘drawpyo — библиотека для визуализации диаграмм, карт и схем Draw.io.
🔘Great Tables — создаёт привлекательные таблицы для визуализации данных из датафреймов Pandas и Polars.

Вы можете подписаться на email-рассылку здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍113
🎸 10 причин, по которым стоит выбрать Django вместо FastAPI

FastAPI предлагает производительное, асинхронное, компактное и современное решение для разработки бэкенда и API на Python по сравнению с более зрелым, но несколько более громоздким Django. И всё же многие опытные бэкендеры предпочитают Django. Один из таких разработчиков поделился доводами в пользу Django.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
😁20👍6🤔5🌚32👏1🥱1💯1
🕛 Справочник по временной сложности разных структур данных Python

В блоге Python Morsels опубликовали своего рода шпаргалку по Python Big O. Эта нотация позволяет оценить, как быстро увеличивается время выполнения операций в зависимости от размера данных.

В статье перечислены временные сложности распространённых операций со следующими структурами данных:
▫️Списки;
▫️Двухсторонние очереди;
▫️Словари;
▫️Множества;
▫️Counter;
▫️Очереди с приоритетом.

🔗 Читать статью
👍141
💩Чем init() отличается от new()?

В Python, методы __init__() и __new__() используются при создании объектов, но играют разные роли. Если коротко: __init__ обрабатывает инициализацию объекта, а __new__ — его создание.

Так, __new__ вызывается автоматически при создании экземпляра и, собственно, возвращает созданный объект. Метод __init__ вызывается каждый раз при возвращении этого созданного объекта и инициализирует его начальным состоянием, не возвращая ничего. То есть сначала вызывается __new__, а потом __init__

#вопросы_с_собеседований
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
31👍11
💫 Sphinx — инструмент для создания красивых документаций

Sphinx использует язык разметки reStructuredText.

Особенности:
▫️Генерация множества форматов: HTML, PDF, EPUB, TeX и др.
▫️ Лёгкое определение иерархической структуры с автоматическими ссылками.
▫️ Автоматическое создание индексов, которые упрощают навигацию по документации.
▫️ Автоматическая подсветка кода.
▫️ Расширяемая экосистема, поддержка множества плагинов, например для работы с Jupyter notebooks.
▫️Поддержка не только Python, но и C, C++, JavaScript и др.

Сегодня вышла последняя версия Sphinx 7.3.6.

🔗 Страница Sphinx на PyPI
🔗 Репозиторий
🔗 Документация
👍42
💬 Куда вы предпочитаете обращаться за подсказками, если нужно сделать что-то новое?

❤️ — YouTube-туториалы
👍 — документация

#интерактив
👍10249
🔤«F-строки, которые я использую каждый день»

Это статья-шпаргалка, которая охватывает основные сценарии использования f-строк:

🔘работа с числами и экспоненциальная запись
Последняя, в частности, выглядит так:
val = 1.23e3  # 1.23 * 10^3

print(f"Example 1: {val:e}")
print(f"Example 2: {val:E}")

🔘проценты
val = 0.5

print(f"Example 1: {val:%}")
print(f"Example 2: {val:.0%}")

🔘даты
🔘паддинги (отступы)
val = 1

print(f"1: {val:1d}")
print(f"2: {val:2d}")
print(f"3: {val:3d}")

🔘знаки плюса и минуса

🔗 Читать статью с подробностями и другими примерами
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍35
🚀 Как быстро Python может спарсить миллиард строк данных?

Парень сделал ролик, в котором сравнил лучшие методики Python-разработчиков для решения One Billion Row Challenge. Участникам челленджа нужно написать программу, которая читает текстовый файл с миллиардом строк, вычисляет минимальное, среднее и максимальное значения температуры для каждой метеостанции и выводит результаты.

🐍 В ролике автор начал с разбора простейшего подхода к решению задачи, который требует более 9 минут. Переход с CPython на PyPy сократил время до приблизительно 5 минут. Далее парень разобрал самое быстрое решение на чистом Python (с использованием только встроенных библиотек), которое занимает 9.9 секунды.

Помимо этого, автор показал решения с привлечением сторонних библиотек: Polars и DuckDB (и они были хороши).

🔗 Смотреть ролик
🔥234👍1
🟰Математические основы генеративных нейронных сетей: что нужно знать для их изучения

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который после обучения на огромных массивах существующих данных способен создавать новый контент (текст, программный код, изображения, аудио, видео).

🪅Первыми примитивными примерами генеративного ИИ можно считать статистические модели, которые могли генерировать новые последовательности на основе заданных входных данных. Одна из таких моделей была использована для предсказания итогов президентских выборов в США в 1952 году.

↗️ Стремительное развитие генеративного ИИ началось в 2014 году, когда Ян Гудфеллоу и его коллеги представили генеративную состязательную сеть (GAN). Параллельно с этим, вариационные автокодировщики (VAE) и рекуррентные нейронные сети (RNN) тоже продемонстрировали впечатляющие способности к генерации нового контента. С тех пор генеративный ИИ развивается с головокружительной скоростью.

В новой статье рассказываем, какие разделы математики нужно знать для разработки современных генеративных моделей.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍65❤‍🔥1