👩‍💻 MicroPython — проект по созданию компактной и эффективной реализации Python для микроконтроллеров и встроенных систем с ограниченными ресурсами!

🌟 Он включает в себя поддержку множества встроенных типов данных и библиотек, а также специфические модули для взаимодействия с аппаратными компонентами. MicroPython поддерживает множество платформ, таких как ESP32, STM32 и Raspberry Pi, и предоставляет инструменты для разработки, тестирования и использования Python на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 OpenTelemetry Python — API и SDK для внедрения системы мониторинга и наблюдаемости в Python-приложения!

🌟 Этот проект является частью OpenTelemetry — стандартного фреймворка для сбора метрик, логов и трассировок, используемых для анализа производительности и диагностики распределённых систем.

💡 Инструменты OpenTelemetry Python позволяют разработчикам интегрировать автоматическое и ручное инструментирование приложений, обеспечивая поддержку основных функциональностей, таких как трассировка вызовов (tracing), сбор метрик и контекстное распространение (context propagation). Проект поддерживает стабильные реализации для метрик и трассировок, а также экспериментальную поддержку логов.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Запись экрана с использованием Python!

@python_job_interview

🖥 Magic Wormhole — это библиотека и утилита командной строки для безопасной передачи файлов, папок или текста между компьютерами!

🌟 Процесс передачи организован с использованием уникальных "wormhole-кодов", которые легко произносимы и вводятся вручную или через автодополнение. Эти коды одноразовые, что обеспечивает высокий уровень безопасности.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Arq — это библиотека для Python, обеспечивающая асинхронное выполнение фоновых задач и удаленный вызов процедур (RPC) с использованием asyncio и Redis. Она позволяет разработчикам легко создавать и управлять очередями заданий, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость.

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Django Extensions — это популярный пакет для Django, который предоставляет набор дополнительных инструментов и расширений для разработки приложений!

🌟 Он включает команды управления, модели, декораторы и другие утилиты, упрощающие разработку и тестирование Django-проектов. Пакет часто используется для оптимизации рабочего процесса и добавления функциональности, которая отсутствует в стандартной версии Django.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Руководство: Создание нейронной сети с нуля на Python!

🕞 Продолжительность: 1:13:06

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 Hickle — это Python-библиотека, предназначенная для сериализации объектов в формат HDF5, что позволяет эффективно хранить и обмениваться большими объемами данных!

💡 Hickle является альтернативой стандартным методам сериализации (например, pickle) и предлагает улучшенную производительность при работе с большими наборами данных. Она используется в научных и аналитических приложениях для сохранения сложных структур данных, таких как массивы и матрицы, в компактном и эффективном формате.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 srsly — это библиотека для Python, предлагающая высокопроизводительные утилиты сериализации данных!

🌟 Она поддерживает несколько форматов, включая JSON, MessagePack, Pickle и YAML. Библиотека объединяет несколько популярных сериализационных пакетов, таких как ujson, msgpack, и cloudpickle, в одном пакете с удобным API.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Это — серия учебных материалов, посвященных использованию Python в научных и численных вычислениях!

🌟 Эти лекции охватывают широкий спектр тем, начиная с основ языка Python и заканчивая продвинутыми инструментами и техниками, такими как NumPy, SciPy и визуализация данных. Каждая глава рассчитана на 1–2 часа изучения, что позволяет постепенно повышать уровень знаний от начального до экспертного.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 Send2Trash — библиотека Python, которая позволяет нативно отправлять файлы в корзину (Recycle Bin на Windows или Trash на macOS и Linux) на всех платформах!

🌟 Она использует системные вызовы, такие как IFileOperation на Windows или FSMoveObjectToTrashSync на macOS, обеспечивая стандартное поведение удаления файлов, которое можно легко восстановить из корзины.

🌟 Библиотека поддерживает Python 2.7 и выше, включая Python 3. Она проста в установке через pip и не требует компиляции, так как использует модуль ctypes для доступа к системным библиотекам.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 StaticFrame — это библиотека для Python, которая предоставляет неизменяемые DataFrame с статической типизацией!

🌟 Основное внимание уделяется производительности, эффективному использованию памяти и снижению рисков ошибок. Библиотека поддерживает проверку типов и данных во время выполнения и хорошо работает с различными форматами (CSV, Parquet, Excel и т.д.).

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 view.py — это веб-фреймворк с открытым исходным кодом для языка Python, разработанный для обеспечения высокой производительности и гибкости!

🌟 Он реализует спецификацию ASGI на чистом C, что позволяет достигать значительной скорости работы. Фреймворк предоставляет разработчикам возможность использовать или заменять различные компоненты по своему усмотрению, обеспечивая поддержку популярных библиотек и предоставляя API для создания собственных решений.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

👩‍💻 FindMy.py — это библиотека для Python, предназначенная для взаимодействия с сетью Apple FindMy!

🌟 Она предоставляет функции для поиска и расшифровки местоположений устройств, таких как AirTag и iDevices, а также поддержки кастомных аксессуаров, таких как OpenHaystack. Библиотека позволяет выполнять вход в Apple ID с двухфакторной аутентификацией, сканировать близлежащие устройства FindMy и декодировать их публичные ключи и статус.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Это - пошаговое руководство по интеграции MongoDB с Django с использованием библиотеки django-mongodb-backend!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 CodeCapy — это бот для автоматического тестирования кода в пулл-реквестах на GitHub!

🌟 Он обнаруживает новые пулл-реквесты, генерирует на естественном языке сквозные UI-тесты на основе внесённых изменений, выполняет эти тесты в изолированных средах Scrapybara и публикует результаты в комментариях к пулл-реквестам.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Это - руководство по кластеризации данных с использованием Python!

🌟 Она охватывает различные алгоритмы кластеризации, такие как K-Means, иерархическая кластеризация и DBSCAN, объясняя их принципы работы, преимущества и недостатки. Автор демонстрирует практическое применение этих алгоритмов с помощью библиотек Python, включая scikit-learn, и предоставляет примеры кода для лучшего понимания процесса кластеризации.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 Подготовка к собеседованию на Python разработчика: нашел сборник самых частых вопросов с ответами и примерами кода.

Это квинтэссенция примеров кода и паттернов, охватывающая 99% возможных вопросов на собеседовании.

Шпаргалка объемная, время чтения - 96 минут.

На русском языке.

🟢Github
🟢Видео
🟢Полный список

@python_job_interview

🖥 Voluptuous — это библиотека на языке Python, предназначенная для валидации данных!

💡 Она позволяет разработчикам определять схемы для проверки структуры и типов данных, что особенно полезно при работе с конфигурационными файлами, пользовательским вводом или данными из внешних источников. С помощью Voluptuous можно легко описать ожидаемый формат данных и автоматически проверять соответствие входных данных этой схеме.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 dateutil — это библиотека Python, которая расширяет стандартный модуль datetime, упрощая работу с датами и временем!

🌟 Она позволяет парсить даты из строк, работать с относительными интервалами (relativedelta), создавать сложные правила повторения дат (rrule) и поддерживает часовые пояса через модуль tz. Это делает dateutil удобным инструментом для работы с календарными данными и временными интервалами.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview