52807
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
🖥 Email Archiver — это эффективный Python инструмент для архивации электронной почты на множество аккаунтов.
Он позволяет добавлять, обновлять и удалять учетные записи, осуществлять поиск в архивных письмах и просматривать подробную информацию о каждом сообщении.
https://github.com/bandundu/email-archiver
@pythonl
🖥 reCAPTCHAv2
Инструмент Python, который Решает 100% копти и превосходит показатели успешности предыдущих инструментов, которые составляли от 68% до 71%.
репо: https://github.com/aplesner/Breaking-reCAPTCHAv2
abs: https://arxiv.org/abs/2409.08831
@pythonl
🖥 Выводим цены акций с помощью Python
@pythonl
🖥 Проверка скорости интернета с помощью Python
@pythonl
🖥 Stay Undetected While Scraping the Web
Как легко отправлять HTTP-запросы, имитирующие работу браузера
Имитируйте данные браузера при скрейпинге веб-сайтов, чтобы остаться незамеченным
- Маскируйте TLS-отпечатки запросов с помощью пакета curl_cffi
- Автоматическое извлечение метаданных из HTML-ответов, включая заголовок страницы, описание, автора и многое другое.
- Легко конвертируйте HTML-ответы в объекты lxml и BeautifulSoup.pip install stealth_requests
📌 Github
@pythonl
📸 Kazam2: Софт для записи экрана Linux
Kazam 2.0 - это универсальный Python инструмент для записи экрана, трансляции и оптического распознавания символов (OCR).pip install -U kazam
▪Github
@pythonl
🖥 Множества в Python - это мощный инструмент, который может значительно повысить эффективность вашего кода. Вот почему множества так полезны:
🔹 Множества автоматически устраняют дубликаты
🔹 Проверка принадлежности в наборах происходит молниеносно
🔹 Легко выполнять операции объединения, пересечения и разности
@pythonl
🖥 Langflow — это low-code-конструктор приложений для RAG и многоагентных ИИ-приложений.
Он основан на Python и не зависит от какой-либо модели, API или базы данных.
📌Github
📌Docs
@pythonl
Преобразование CSV в JSON с помощью Python
@pythonl
📚 Справочник-шпаргалка по методологиям и паттернам на Python
Это обширный гайд на «Хабре», который расскажет о:
▪паттернах (порождающих, структурных, поведенческих);
▪разработке через тестирование (TDD);
▪разработке, основанной на описании поведения (BDD);
▪предметно-ориентированном проектировании (DDD).
🔗 Ссылка
@pythonl
Автоматизация сжатия файлов с помощью Python
@pythonl
🔎 Разведочный анализ данных, c помощью одной строки кода
Разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) — это выявление скрытой информации в наборе данных.
sweetviz — библиотека, которая предоставляет важную информацию о наборе данных без написания большого количества кода.pip install sweetviz
➡️ Читать дальше
🖥 Github
@pythonl
🖥 Шифрование и дешифрование в Python с помощью ООП
@pythonl
🪐 Mapping The Solar System
Код, данные и инструкции для построения карт орбит астероидов в Солнечной системе.
Этот репозиторий содержит пошаговое руководство по созданию карты Солнечной системы с использованием открытого кода и данных NASA. Программные инструменты: Python 3.7.1, NASA HORIZONS, Illustrator CC 2019 и Photoshop CC 2019.
• Github
@pythonl
🖥 Мечтаете о карьере в IT, но не хотите программировать? Хорошая новость: это возможно!
Если стать аналитиком данных — IT-специалистом, который собирает и анализирует данные, чтобы строить прогнозы для бизнеса. Аналитики данных востребованы во многих сферах: IT, маркетинг, ритейл, банкинг и т. д.
Обучение подойдет, если вы:
🟣новичок без опыта без опыта в IT
🟣бухгалтер, финансист или экономист
🟣уже работаете с аналитикой и хотите углубить знания для роста в карьере
На курсе вы получите навыки, которые реально нужны работодателям, и овладеете самыми популярными инструментами: Python, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook, SQL, Power BI.
🔗 Начните работать аналитиком уже через 6 месяцев! Заполните заявку, чтобы получить бесплатный доступ к первым урокам.
Реклама. ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476. Erid:2VtzqvCVvzi
Как быстро обработать большой объем данных и ничего не потерять?
Расскажем на бесплатном вебинаре «Больше чем Pandas: библиотеки подготовки данных для ML-моделей».
Разберём:
➡️ на что стоит обратить внимание для эффективной работы с данными;
➡️ форматы работы с данными и их особенности;
➡️ фреймворки: pandas, swifter, polars, dask и cudf.
⚡️Спикер: Владимир Бугаевский, Team Lead Поиска в Купере
Бонус: демонстрационные jupyter-ноутбуки
⭐️ Когда вебинар: 24 сентября в 19:00
⭐️ Занять место на вебинаре — через бота
Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451
⚡Хакатон IT INNO HACK
Кейс: Record Linkage для данных о клиентах. Разработай алгоритмы и методы для решения задачи о нахождении и объединении записей, которые относятся к одному и тому же клиенту из разных информационных систем.
👨💻Кого мы ждём?
Студентов, junior, middle разработчиков; ML-специалистов, NLP- специалистов; Frontend-разработчиков, Backend-разработчиков, Fullstack-разработчиков, разработчиков CRM-систем, DevOps-инженеров.
📆 Даты хакатона: 27 - 29 сентября
📌Формат: Онлайн
📍Дедлайн регистрации: 23:59 23 сентября
🏆Призовой фонд: 600.000 рублей
Подробная информация и регистрация: https://tglink.io/51994f56fd01
Освойте универсальные навыки в мире цифровых профессий — научитесь работать с SQL, Python, Power BI и DataLens на бесплатном курсе от Нетологии. В результате вы:
— разберётесь в основах Python для анализа данных и узнаете, как извлекать информацию.
— научитесь делать запросы и отчёты с помощью SQL.
— сможете строить интерактивные дашборды в Power BI и DataLens.
Курс подойдёт новичкам и тем, кто хочет расширить свои навыки.
Присоединяйтесь бесплатно
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5z2RtBa
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 25-26 сентября в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
Получите свой MAC-адрес с помощью модуля uuid в Python
@pythonl
🖥 Создание таблицы с помощью Python
@pythonl
🏆 Российский AutoML побеждает на международной арене
Команда “LightAutoML testers” победила в международном соревновании Kaggle AutoML Grand Prix! Наши ребята: Александр Рыжков, Дмитрий Симаков, Ринчин Дамдинов и Иван Глебов с помощью решений на основе LightAutoML обошли известных конкурентов по индустрии, включая команды из Amazon и H2O!
🚀 LightAutoML - бесплатный и открытый инструмент
Ключом к успеху стала open-source библиотека LightAutoML (LAMA), которая автоматизирует построение моделей машинного обучения. Благодаря использованию библиотеки ускоряется построение моделей и, зачастую, повышается качество. Инструмент подойдет как новичкам, так и профессионалам - решение можно получить как в несколько строк, так и с полной кастомизацией.
🌍 Kaggle AutoML Grand Prix 2024
Это - онлайн соревнование, приуроченное к ежегодной международной конференции International Conference on Automated Machine Learning, которая в этом году пройдет в Париже. Соревнование проходило на Kaggle (самой масштабной мировой платформе для соревнований по анализу данных) в 5 этапов, в каждом из которых было необходимо создать качественную модель машинного обучения всего за 24 часа.
🎓 Делимся опытом
Хотите узнать секреты победителей? Не пропустите вебинар, где команда расскажет о своих решениях и ответит на ваши вопросы! Он пройдет в 17:30 уже сегодня в канале @lightautoml!
K2 Cloud и PiterPy2024 — бесплатный день конференции для питонистов.
Ребята из K2 Cloud помогли организовать Community Day для python-разработчиков. 18 сентября ты сможешь бесплатно послушать часть докладов конференции PiterPy: от мастерства карьерного роста до хитростей асинхронного программирования. Для участия нужно только зарегистрироваться.
Подробнее на сайте
🖥 С помощью библиотек, pdfplumber и gTTS Вы можете создать аудиокнигу всего за несколько строк кода! 🚀
@pythonl
🖥 grafana-backup-tool - полноценная приложение для резервного копирования и восстановления настроек Grafana с использованием Grafana API, написанное на Python.pip install grafana-backup
▪ Github
@pythonl
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pro_python_code
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
✂️ CSV Trimming
CSV Trimming - это Python пакет , предназначенный для очистки кривых CSV - таких, которые вы получаете при паркинге сайтов, устаревшими системами или плохо собранными данными и преобразовании их в чистые, хорошо отформатированные CSV с помощью всего одной строки кода.
Нет необходимости в сложных настройках или больших языковых моделях.
```pip install csv_trimming```
Python
import pandas as pd
from csv_trimming import CSVTrimmer
# Load your csv
csv = pd.read_csv("tests/documents/noisy/sicilia.csv")
# Instantiate the trimmer
trimmer = CSVTrimmer()
# And trim it
trimmed_csv = trimmer.trim(csv)
# That's it!
Бесплатные доклады PiterPy 2024 для всех на Community Day
18 сентября стартует PiterPy 2024. Часть докладов первого дня в онлайне будет доступна всем желающим бесплатно — нужно только зарегистрироваться 🔥
Благодаря Community Day любой желающий может бесплатно поучаствовать в конференции и перенять часть знаний и опыта спикеров. Новые участники оценят формат и контент, а те, кто давно не участвовал в PiterPy, — освежат воспоминания и вновь почувствуют себя частью комьюнити.
Посмотрите, что входит в программу Community Day.
Все эти доклады и активности — для вас! Регистрируйтесь до 18 сентября, включительно.
Если хотите посмотреть все доклады и посетить офлайн-часть конференции лично — еще есть время приобрести билет за счет компании или купить его самостоятельно.
Промокод DJANGO даст 15% скидку на билет «Для частных лиц».
Уверены, что точно увидимся на PiterPy 2024 💜
Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446
🖥 55% Python-разработчиков используют Linux
Организация Python Software Foundation опубликовала результаты совместного ежегодного опроса, в котором приняли участие более 25 тысяч разработчиков, использующих язык программирования Python.
Основные тенденции:
- 55% Python-разработчиков используют Linux в своём окружении для разработки (в прошлом отчёте 59%), 55% (58%) - Windows , 29% (26%) - MacOS, 2% (3%) - BSD.
6% (в прошлом отчёте 7%) продолжают пользоваться веткой Python 2, которая в настоящее время не поддерживается в большинстве дистрибутивов Linux и была переведена в разряд неподдерживаемых ещё в апреле 2020 года (изначально прекратить поддержку планировалось в 2015 году, но сроки постоянно продлевались).
- Почти половина тех, кто заявил о продолжении работы с Python 2 указали, что им меньше 21 года, а треть - что они являются студентами.
- 22% используют редактор кода Visual Studio Code, 20% - Jupyter Notebook, 17% - Vim, 13% - PyCharm Community Edition, 12% - JupyterLab, 11% - NotePad++, 9% - Sublime Text. 23% опрошенных используют только одну интегрированную среду разработки, 38% - две, 21% - три, 19% - больше трёх.
- 37% в отчётном году участвовали в разработке открытых проектов (77% на уровне разработки кода, 38% - документации, 35% - сопровождения, 33% - тестирования).
32% имеют возраст 21-29 лет, 8% - 18-20, 33% - 30-39, 16% - 40-49, 7% - 50-59, 3% - старше 60.
-25% программируют на Python менее года, 16% - 1-2 года, 26% - 3-5 лет, 19% - 6-10 лет, 13% - более 10 лет.
- 44% отметили использование Python для анализа данных, - 44% - web-разработки, 34% - для машинного обучения, 26% для администрирования, DevOps и написания сценариев автоматизации, 25% - для парсеров и web-ботов, 26% - для обучения.
@pythonl