Zen of Python
20.1K subscribers
1.21K photos
161 videos
32 files
3.16K links
Полный Дзен Пайтона в одном канале

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Сайт: https://tprg.ru/site

Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/xZOL
Download Telegram
Коллекция неоморфных виджетов, сделанных с помощью kivy на python

Неоморфизм ещё молод, но уже набирает обороты и появляется везде. Библиотека NeuKivy ещё в процессе создания и пока что не обладает большим количеством шаблонов, но автор занимается её развитием. Вы можете тоже помочь развитию проекта или просто добавить его к себе в закладки до лучших времён:

https://tprg.ru/v1yJ

#kivy
Всё, что вы не знали о науке и технологиях, ищите в сообществе @SelectelNews

Это #партнёрский пост
Python Unittest против Pytest

Без тестирования в разработке никуда. Вообще, конечно, можно, но лучше не стоит. Python не является исключением и здесь тоже нужны тесты исходного кода.

Для этих целей существуют различные инструменты, например, Python Unittest и Pytest. В этой статье вы узнаете о них подробнее:

https://tprg.ru/L4b1
Как запросы POST с Python упрощают парсинг веб-страниц

Обычно, для парсинга сайтов используют Selenium, даже у нас на канале есть парочка постов, предлагающих такой вариант. Однако, Selenium может оказаться нестабильным и достаточно медленным, поэтому сегодня предлагаем вам альтернативный вариант. Он заключается в использовании POST-запросов к сайту.

Подробности здесь:

https://tprg.ru/TWMN
Numpy, Pandas, matplotlib — необходимый минимум для старта в Machine Learning

Для работы с машинным обучением разработчику требуется целый ряд различных инструментов. Среди них и те, которые указаны в заголовке.

Здесь вы узнаете о них подробнее, а также кратко познакомитесь с их принципом работы на различных примерах:

https://tprg.ru/KeHU

#ml
Да что это за точка с запятой такая?!
Наглядно о том, как работает NumPy

При работе с данными, машинным обучением, со сложными математическими вычислениями на Python не обойтись без библиотеки NumPy. Даже Pandas и TensorFlow включают в себя NumPy. Так что, если вы планируете заниматься какими-либо вычислениями на питоне, то эта библиотека просто мастхэв.

А в этой статье вы сможете ближе познакомиться с NumPy и научиться работать с ним:

https://tprg.ru/E8n6
Библиотека PyUnity

Библиотека PyUnity является ни чем иным, как реализацией Unity Engine, написанной на С++ и позволяющей создавать сцены Unity прямо в Python. Библиотека не предназначена для создания каких-то сложных проектов, но позволяет познакомится с популярным движком.

Познакомьтесь с этим забавным проектом, попробуйте и, возможно, вы найдёте себя в геймдеве:

https://tprg.ru/2Skf

#gamedev
Стилизация приложений на PyQt6 с таблицей стилей QSS

PyQT по умолчанию поставит стили вашей программе в соответствии с ОС на которой она будет запускаться. Если вы хотите создать что-то более универсальное и уникальное, то тогда нужно задавать свои собственные стили с помощью QSS, которая имеет похожий синтаксис с CSS.

Подробнее о стилизации приложений PyQt6 читайте здесь:

https://tprg.ru/ZvTU
Как наука о данных помогает врачам

Компьютеры уже давно помогают врачам развивать медицину. Благодаря нейросетям были открыты новые виды антибиотиков, появилась возможность определять коронавирус по рентгеновским снимкам, а дата саентисты помогают врачам разбираться в больших объёмах данных, находя закономерности, исключая ошибки и предлагая решения.

Посмотрите, как наука о данных позволяет развиваться медицине и помогает врачам:

https://tprg.ru/2gjD

#datascience
😁1
Держите инструкцию, как получить одну из самых востребованных IT-профессий:

1. Поступайте на факультет Python-разработки.
2. По окончании с гарантией получаете трудоустройство.
3. Всё.

Также за время обучения вы получаете 6 проектов в портфолио и помощь в составлении резюме. До 7 июля действует скидка 30%.

Детальнее: https://tprg.ru/2gi9

Это #партнёрский пост
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Тонкая настройка StyleGAN2 для создания мультфильмов

Используя StyleGAN2, автор смог создать уникальные и правильные изображения, генерируемые на основе исходных изображений, при этом используя относительно небольшой объём данных для обучения.

Выше вы видите результаты работы системы, а ниже ссылка, где можно узнать о проекте подробнее и изучить репозиторий:

https://tprg.ru/K5nd

#ml