https://www.youtube.com/watch?v=b7BFQB2MF2w
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤2🔥2
Start managing experiments, logging prompts, and tracking your code.
Самый простой способ улучшения среды разработки:
Начните управлять тестами, регистрировать подсказки и отслеживать свой код.
Вы можете сделать все sэто бесплатно, используя такой инструмент, как
Cometml,
с помощью пары строк кода.Посмотрите на прилагаемый скриншот:
Интеграция
Comet + OpenAI
будет отслеживать все автоматически:- сообщения и function_call как входы
- варианты как выходы
- токен использования как метаданные
- работми с метаданными
pip install comet_llm
Этот блокнот Colab продемонстрирует вам пример работы
Cometml
:https://colab.research.google.com/github/comet-ml/comet-examples/blob/master/integrations/llm/openai/notebooks/Comet_and_OpenAI.ipynb#scrollTo=A0-thQauBRRL
▪ Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤3🔥3😁1
We recommend storing sensitive information in an .env file and loading it into a Python script using python-dotenv.
🔒Безопасность хранения данных в Python🔒
Рекомендуется хранить конфиденциальную информацию в файле .env и загружать ее в сценарий Python с помощью python-dotenv.
Это позволяет защитить информацию от раскрытия в кодовой базе или системах контроля версий.
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍27❤7👎3🔥3
https://www.youtube.com/watch?v=Rj4qq-iQepg
Вот Google Colab с кодом для обоих способов:
1 - https://colab.research.google.com/drive/1gYaKcQ1-wDjzoVK5k8QQ13M7XcyP--rE?usp=sharing
2 - https://colab.research.google.com/drive/1vN84lTEeACqu4EmVdQiVLgGDMSQBn_ij?usp=sharing
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤2🔥1
GAOJGY8XMAAiqAQ.jpeg
706.7 KB
💥 Here is an amazing Python cheat sheet for you all!
Объемная шпаргалка по Python по всем основным темам.
@pythonl
Объемная шпаргалка по Python по всем основным темам.
@pythonl
👍19❤4🔥2
🦾 nrich
A command-line tool to quickly analyze all IPs in a file and see which ones have open ports/ vulnerabilities.
Инструмент командной строки, позволяющий быстро проанализировать все IP-адреса в файле и увидеть, какие из них имеют открытые порты/уязвимости. Также может передавать данные из stdin для использования в конвейере данных.
▪ GIthub
@pythonl
A command-line tool to quickly analyze all IPs in a file and see which ones have open ports/ vulnerabilities.
Инструмент командной строки, позволяющий быстро проанализировать все IP-адреса в файле и увидеть, какие из них имеют открытые порты/уязвимости. Также может передавать данные из stdin для использования в конвейере данных.
wget https://gitlab.com/api/v4/projects/33695681/packages/generic/nrich/latest/nrich_latest_x86_64.deb
$ sudo dpkg -i nrich_latest_x86_64.deb
▪ GIthub
@pythonl
👍14❤6🔥2
Python-модуль для получения данных о акциях/криптовалютах из API Alpha Vantage
Бесплатный API для получения финансовых данных и индикаторов в реальном времени.
pip install alpha_vantage
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
import matplotlib.pyplot as plt
ts = TimeSeries(key='YOUR_API_KEY', output_format='pandas')
data, meta_data = ts.get_intraday(symbol='MSFT',interval='1min', outputsize='full')
data['4. close'].plot()
plt.title('Intraday Times Series for the MSFT stock (1 min)')
plt.show()
▪Github@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21❤6👎2🔥2
SQLModel 0.0.14
с поддержкой pydantic v2 🎉Уверен, что это самый большой релиз за все время 🤓.
SQLModel
- это библиотека для взаимодействия с базами данных SQL из кода Python, с объектами Python. Она создана для того, чтобы быть интуитивно понятной, простой в использовании, хорошо совместимой и надежной.$ pip install sqlmodel
▪ Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25❤4🔥3
Команда Django выпустила Django 5.0.
https://www.djangoproject.com/weblog/2023/dec/04/django-50-released/
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥35👍8❤3😱3😢2
"Библиотека QuantStats на языке Python, которая выполняет расчет портфеля, позволяя инвесторам и портфельным менеджерам лучше понимать свою работу, предоставляя им углубленную аналитику и метрики риска."
%matplotlib inline
import quantstats as qs
# extend pandas functionality with metrics, etc.
qs.extend_pandas()
# fetch the daily returns for a stock
stock = qs.utils.download_returns('META')
# show sharpe ratio
qs.stats.sharpe(stock)
# or using extend_pandas() :)
stock.sharpe()
▪ Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍8🔥2🤩1
carbon.png
601.4 KB
Код для управление камеры безопасности на OpenCV Python.
import cv2
import time
import datetime
cap = cv2.VideoCapture(0)
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(
cv2.data.haarcascades + "haarcascade_frontalface_default.xml")
body_cascade = cv2.CascadeClassifier(
cv2.data.haarcascades + "haarcascade_fullbody.xml")
detection = False
detection_stopped_time = None
timer_started = False
SECONDS_TO_RECORD_AFTER_DETECTION = 5
frame_size = (int(cap.get(3)), int(cap.get(4)))
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
while True:
_, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
bodies = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
if len(faces) + len(bodies) > 0:
if detection:
timer_started = False
else:
detection = True
current_time = datetime.datetime.now().strftime("%d-%m-%Y-%H-%M-%S")
out = cv2.VideoWriter(
f"{current_time}.mp4", fourcc, 20, frame_size)
print("Started Recording!")
elif detection:
if timer_started:
if time.time() - detection_stopped_time >= SECONDS_TO_RECORD_AFTER_DETECTION:
detection = False
timer_started = False
out.release()
print('Stop Recording!')
else:
timer_started = True
detection_stopped_time = time.time()
if detection:
out.write(frame)
# for (x, y, width, height) in faces:
# cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + width, y + height), (255, 0, 0), 3)
cv2.imshow("Camera", frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24😱3❤2🔥2
Параметр `
key
` чаще всего встречается в `sorted()
` и `.sort()
` или `max()
` и `min()
`, но он встречается и в других функциях.Вот менее известный случай в менее известной функции из стандартной библиотеки, `
itertools.groupby()
` (не pandas
!)@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18🔥7❤6
https://www.youtube.com/watch?v=bniEv-dNcy4
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤6👎3🔥1
https://www.youtube.com/watch?v=_q2h9qslPzI
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🔥5😱2🤩2❤1🎉1
Most know them for file handling, but they shine in other areas too, like managing database connections.
Контекстные менеджеры, обязательные для использования 🐍 функции Python 😍.
Вот почему они полезны:
- Управление ресурсами: С их поимщью вы можете Автоматизировать настройку и удаление ресурсов для более чистого, защищенного от утечек кода.
- Обработка ошибок: Элегантно управляйте исключениями, обеспечивая экономию ресурсов.
- Ясность кода: с помощью менеджеров задается четкая область использования ресурсов, что повышает читабельность.
Большинство использует контекстные менеджер для работе с файлами, но они отлично работают и в других случаях, например, при управлении соединениями с базами данных.
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24❤4🔥2