🖥 Use Scrapy for Web Scraping in Python

В этом курсе вы узнаете все об вебсрейпинге, включая создание своего первого веб-паука с Scrapy.

• Video
• Github

@pythonl

🖥 PyDork: Scraping and listing text and image searches on Google, Bing, DuckDuckGo, Baidu, Yahoo.

PyDork предоставляет возможность легко автоматизировать сбор результатов поиска в таких поисковых системах, как Google, Bing, DuckDuckGo, Baidu и Yahoo.

pip install pydork

from pydork.engine import SearchEngine

# SearchEngine
search_engine = SearchEngine()

search_engine.set('google')
search_result = search_engine.search('python')

@pythonl

🖥 GaussianDreamer: Fast Generation from Text to 3D Gaussian Splatting with Point Cloud Priors

GaussianDreamer: Быстрая генерация 3D объектов из текста.

• Github
• Project
• Paper

@pythonl

🖥 Did you know you can create #Python decorators by writing a class? 🐍🔥

Знаете ли вы, что декораторы #Python можно создавать, написав класс.

Это особенно полезно, когда вы создаете декоратор, принимающий аргументы. Их легче читать.

#junior #python

@pythonl

🖥 Pie charts with exploding in Python

Круговые диаграммы на Python.

@pythonl

🖥 Harvard's popular CS50 series has an intro to Python course taught by David J. Malan himself.

В популярной гарвардской серии курсов CS50 есть курс "Введение в Python", который ведет сам Дэвид Джей Малан.

В курсе рассматриваются основы Python, такие как циклы и условия, а также написание и использование API.

Попутно вы создадите приложение с использованием таких фреймворков, как Django и React.

▪Course
▪Video

@pythonl

🖥 Testing in Python with Pytest

Learn how to use pytest, the powerful testing framework for Python.

Важно убедиться в том, что ваш код читаем и функционирует так, как должен.

Именно здесь на помощь приходит тестирование.

В этом бесплатном курсе рассматриваются тесты на основе классов, фикстуры, мокинг и многое другое, и вы узнаете, как тестировать Python-код с помощью фреймворка Pytest.

🎞 Course

@pythonl

🖥 Numpy Methods that Data Scientists use all the time

Шпаргалка по методы Numpy, которые постоянно используют датасаентисты.

@pythonl

🖥 #Python и #SQLAlchemy tip:

You can set the isolation level of a Connection from Engine.connect(). See image for example!

Вы можете установить уровень изоляции соединения из Engine.connect(). Пример смотрите на картинке!

Возможные значения:

"AUTOCOMMIT"
"READ COMMITTED"
"READ UNCOMMITTED"
"REPEATABLE READ"
"SERIALIZABLE"

@pythonl

🖥A Python API which utilises fast C++ data-processing

Python API, использующий быструю обработку данных на языке C++.

Особенности:

- Эффективные запрос временных рядов, содержащих миллиарды строк.
- В одном символе может храниться 400 000 ценных бумаг
- Оптимизирован для работы с потоковыми данными

🐱 GitHub

@pythonl

⏱ Program to Create a Countdown Timer

Программа создания таймера обратного отсчета

@Pythonl

📊 Funnel Chart in Python

Создание диаграммы воронки (Funnel chart) на Python с Matpoltlib.

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(12,10))

plt.fill_betweenx(y=[1, 3.8], x1=[10,12], x2=[8,6], color=colors[0]);
plt.fill_betweenx(y=[4, 6.8], x1=[12,14], x2=[6,4], color=colors[1]);
plt.fill_betweenx(y=[7, 9.8], x1=[14,16], x2=[4,2], color=colors[2]);
plt.fill_betweenx(y=[10, 12.8], x1=[16,18], x2=[2,0], color=colors[3]);
plt.fill_betweenx(y=[13, 15.8], x1=[18,20], x2=[0,-2], color=colors[4]);

plt.xticks([],[]);
plt.yticks([2,5,8,11,14], df["Labels"][::-1]);

for y, value in zip([2,5,8,11,14], df["Values"][::-1]):
plt.text(9, y, value, fontsize=16, fontweight="bold", color="white", ha="center");

plt.ylabel("Stages");

plt.title("Sales Funnel", loc="center", fontsize=25, fontweight="bold");

https://coderzcolumn.com/tutorials/data-science/sales-funnel-chart-using-matplotlib

@pythonl

🖥 Crash Course on Python (From google)

Краткий бесплатный курс по Python (От google).

https://www.coursera.org/learn/python-crash-course?

@pythonl

Introducing LazyPredict! 🚀


A Python library that enables you to train, test, and evaluate multiple ML models at once using just a few lines of code.

Библиотека Python, позволяющая обучать, тестировать и оценивать сразу несколько моделей ML с помощью всего нескольких строк кода.

pip install lazypredict

🖥 Github

@pythonl

🖥 Python Tip

You can generate text art using Python's pyfiglet library. First, you'll need to install the library.

Способ создания текстового рисунка с помощью библиотеки pyfiglet на Python.

pip install pyfiglet

from pyfiglet import Figlet
f = Figlet(font='slant')
print(f.renderText('text to render'))

🖥 Github

@pythonl