Python RU

✔️ Цветной Pythоn

Бывает, во время работы на Pythоn требуется вывести большое количество информации в терминал. Среди всего объема текста нас интересует конкретное выражение или даже символ. Как выделить интересующую нас сущность в тексте, не отделяя от контекста? Сейчас расскажу.

Самым лучшим инструментом выделения конечно же является цвет. И в Pythоn есть возможность разнообразить вывод добавив краски.

Нативный вариант раскраски вывода в Pythоn – добавление ANSI подстроки формата ‘\033[__m’ в функцию print, где XX- код цвета/ стиля.

➡️ Читать дальше
➡️ Github

@pro_python_code

💻 Извлечение таблиц из pdf с помощью camelot

На сайте Newtechaudit.ru описывались различные способы извлечения таблиц с данными из pdf-файлов в excel. В частности, с помощью python-библиотеки camelot (как здесь).

Рассмотрим расширенные возможности camelot, позволяющие распознать большую таблицу со сложной структурой. А также покажем, как использовать библиотеку PyMuPDF в качестве бэкэнда для конвертации pdf в png.

Следует учесть, что сamelot может распознавать только так называемые text-based pdf файлы. То есть те, внутри которых можно выделять текст. Если pdf является сканом, то camelot не сработает.

➡️ Читать дальше
➡️ Github

@pro_python_code

🖥 Inline SQL

Простой встроенный модуль для запуска встроенного SQL для Python.

pip install inline-sql

➡️ Github

@pro_python_code

Олимпиада студентов "Я - Профессионал" дает возможность поступления в магистратуру и аспирантуру МФТИ. Регистрируйтесь на направления: математика, физика, искусственный интеллект и физика мегасайенс до 15 ноября 2022 г.
Дипломантам - денежные призы, льготы при поступлении МФТИ и другие ведущие вузы страны, стажировки, вакансии и консультации в крупных компаниях-партнерах олимпиады.
https://yandex.ru/profi

​Pulse – инструмент, который превращает пиксилезированные фотографии лица в картинки с высоким качеством

Получив входное изображение с низким разрешением, PULSE ищет в выходных данных генеративной модели (StyleGAN) изображения с высоким разрешением, которые перцептивно схожи с входной картинкой

#Python #AI #Interesting

@pro_python_code

🖥 Web-разработка на Python.Что проще Flask?

В моей работе часто встречаются задачи обработки большого количества данных. Хорошей практикой является визуализировать работу программы. Вместо всем наскучивших консольных приложений можно быстро создать статичное веб-приложение.

В моей работе часто встречаются задачи обработки большого количества данных. Хорошей практикой является визуализировать работу программы. Вместо всем наскучивших консольных приложений можно быстро создать статичное веб-приложение.

Для этого подходит микрофреймворк Flask, написанный на Python.

Этот фреймворк позволят быстро создавать простые сайты, подключать к ним базы данных, использовать все возможности Python для удобной разработки. С его помощью можно писать не только маленькие сайты, но и крупные масштабируемые веб-приложения, используя все возможные расширения.

Покажу простоту использования Flask на примере разработки сайта, определяющего регион и оператор телефонной связи по номеру телефона.

↪️ Читать дальше
📓 Учебник по Flask

@pro_python_code

🖥 Создание API с помощью Django и Django Rest Framework

➡️ Создание проекта
➡️ Настройка базы данных
➡️ Создание моделей
➡️ Активация моделей
➡️ Простой API с чистым Django
➡️ Сериализация и десериализация данных
➡️ Создание пользователя
➡️ Настройка схемы аутентификации
➡️ Тестирование и непрерывная интеграция и много чего интересного

📖 Скачать

@pro_python_code

🔥 Полезнейшая Подборка каналов

🖥 Python

@pythonl
@pro_python_code – погружение в python
@python_job_interview – подготовка к Python собеседованию
@python_testit тесты на python
@pythonlbooks - книги Python
@Django_pythonl django
@python_djangojobs - работа Python

🖥 Machine learning
@ai_machinelearning_big_data – все о машинном обучении
@data_analysis_ml – все о анализе данных.
@machinelearning_ru – машинное обучении на русском от новичка до профессионала.
@machinelearning_interview – подготовка к собеседования Data Science
@datascienceiot – бесплатные книги Machine learning
@ArtificialIntelligencedl – канал о искусственном интеллекте
@neural – все о нейронных сетях
@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - работа ds, ml

🖥 Java
@javatg - Java для програмистов
@javachats Java чат
@java_library - книги Java
@android_its Android разработка
@java_quizes - тесты Java
@Java_workit - работа Java
@progersit - шпаргалки ит

🖥 Javascript / front
@javascriptv - javascript изучение
@about_javascript - javascript продвинутый
@JavaScript_testit -тесты JS
@htmlcssjavas - web
@hashdev - web разработка

👣 Golang
@golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков.
@Golang_google - go для разработчиков
@golangtests - тесты и задачи GO
@golangl - чат Golang
@GolangJobsit - вакансии и работа GO
@golang_jobsgo - чат вакансий
@golang_books - книги Golang
@golang_speak - обсуждение задач Go

🖥 Linux
@linux_kal - чат kali linux
@linuxkalii - linux kali
@linux_read - книги linux

👷‍♂️ IT работа

@hr_itwork - ит-ваканнсии

🖥 SQL
@sqlhub - базы данных
@chat_sql - базы данных чат

🤡It memes
@memes_prog - ит-мемы

⚙️ Rust
@rust_code - язык программирования rust
@rust_chats - чат rust

#️⃣ c# c++
@csharp_ci - c# c++кодинг
@csharp_cplus чат

📓 Книги

@programming_books_it
@datascienceiot
@pythonlbooks
@golang_books
@frontendbooksit
@progersit
@linux_read
@java_library
@frontendbooksit

📢 English for coders

@english_forprogrammers - Английский для программистов

🖥 Github
@github_code

👣 Code Mining исходного кода c Python

В настоящее время все больше и больше развиваются технологии анализа программного кода. Разработано большое количество различных библиотек, методов и подходов для выявления уязвимостей и «узких» мест в коде.

С целью «прокачки» технологии Code Mining мы приняли участие в соревновании DataScienceChallenge. Участникам данного соревнования предстояло провести анализ 3 риск-стратегий (кредитного потенциала кредитных карт; кредитного потенциала потребительских кредитов; стратегии принятия решения по участникам, объектам недвижимости и контрагентам ипотечной заявки) и выявить их уязвимости (возможные ошибки в логике кода, неисполняемые части, и др.), а также определить чувствительность и взаимосвязи переменных.

Для поиска отклонений были использованы следующие подходы:

Динамический и статический анализ кода (анализ кода, производимый без реального выполнения исследуемых программ).
Анализ схожести (clone detection) и заимствований.
Оценка качества исходного кода.
Анализ код-артефактов (комментарии, пул-реквесты, код-ревью, объем рефакторинга и т.д.).

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🖥 Cadmus

Cadmus инструмент для Linux с графическим интерфейсом, который может убирать все аудио-шумы в режиме реального времени для любого коммуникационного клиента.
Несмотря на то, что в Windows и MacOS существует программное обеспечение (Krisp, RTX Voice и т. д.) для удаления фонового шума из записанного звука в режиме реального времени, в Linux, похоже, не существует удобного решения.

#GitHub #Python #Shell #Linux #Useful #Interesting

@pro_python_code

Гайд по декораторам. Как создать собственные Python-декораторы и правильно их использовать

Статья рассчитана на тех, кто владеет основами Python, знаком с декораторами и хочет научиться создавать собственные декораторы для повышения качества кода. Если вы забыли, что такое декораторы, — повторите тему по первым разделам статьи.

Анатомия декоратора в Python
Создадим декоратор @hello_decorator:

from functools import wraps

def hello_decorator(f):
@wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Hello from decorator!')
return f(*args, **kwargs)

return wrapper
Декоратор в Python — функция, которая принимает функцию/класс и возвращает функцию/класс. В примере выше декоратор hello_decorator() принимает функцию f(), и возвращает функцию wrapper().

 👉 Читать дальше

@pro_python_code

Gooey – библиотека Python, что поможет превратить ваши консольные программы в полноценные графические приложение всего одной строкой кода

⚙️ Github

| #Python #Interface #Interesting

@github_code

➡️ Быстро и просто разворачиваем приложение на Selenium Python в Docker

Selenium — это инструмент, созданный для автоматизации работы браузера. Он имеет довольно длинную историю, но несмотря на это на данный момент он является главным инструментом, если нужно прибегнуть к автоматизации браузера. Важно отметить, что здесь я расскажу только про chromedriver (но большинство программ пишется именно с его использованием).

Но у некоторых может возникнуть проблема с развертыванием кода, использующего этот инструмент, на сервере. На самом деле, все очень просто, если вы знакомы с Docker.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

​mplcyberpunk – Расширение для популярной библиотеки matplotlib для построения графиков добавляющее эффект "киберпанка"

⤷ Ссылка на проект

@pro_python_code | #Python #Interesting

​DeepFaceDrawing – нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки

Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов

Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы

⤷ Демо
⤷ Ссылка на проект

@pro_python_code | #Python #Interesting

​taskiq – проект, который позволяет быстро и просто строить распределённые системы используя python

Проект по функционалу похож на celery, но он полностью асинхронный

Имеется собственный dependency injection для задач, который похож на FastAPI

⤷ Ссылка на проект

@pro_python_code | #Interesting #Python

🗒 Работа с нечитаемыми символами в текстовых файлах

В файлах встречаются символы, нечитаемые ни в одной кодировке.
Например, есть csv файл с табличными данными и со столбцом, содержащим текстовую информацию, например, чат. В чате могут встретится символы (например, смайлик), которые не читаются с помощью библиотеки Pandas ни в одной кодировке. Прочитаем файл с нечитаемыми символами и разделим его на части.

# Импортируем необходимые библиотеки:
import io
import itertools
import csv
import pandas as pd
# Создадим пустые списки для данных и для заголовков:
data, head = [ ] , [ ]
href_f = ‘primer.csv’ # Ссылка на файл
k = len(open(href_f,encoding='utf-8-sig', errors = 'ignore').readlines()) # количество строк в файле
result_df=pd.DataFrame()
with io.open(href_f, encoding = 'utf-8-sig', errors = 'ignore') as f:
mycsv=csv.reader( f , delimiter="~")
for raw in itertools.islice(mycsv,0,1,1): # итерация для извлечения заголовка
raw_text='~'.join(raw)
head.append(raw_text.split('~'))
for raw in itertools.islice(mycsv,0,k,1): # цикл чтения файла построчно, с шагом и с определённого
# места. На данном шаге если файл большой, можно разбивать его на части.
raw_text='~ '.join(raw)
data.append(raw_text.split('~'))
result_df=pd.DataFrame(data)
result_df.columns=head
result_df

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

💀 Wifi-Hacking

Этот инструмент кибербезопасности, написанный на Python взломает для вас любой пароль Wi-Fi !

Установка

1) sudo apt-get update && apt-get install git
2) sudo git clone https://github.com/ankit0183/Wifi-Hacking
3) cd Wifi-Hacking/
4) sudo python3 Wifi-Hacking.py

➡️ Github

@pro_python_code

​Auto-resume-raising – программа для автоматического подъема резюме на HeadHunter каждые 4 часа

Альтернатива платной услуге Продвижение.LITE от HeadHunter

⚙️Ссылка на проект

| #Interesting #Python

@pro_python_code

🔎 Web-Scraping с применением библиотек BeautifulSoup4 + Asyncio

В данной статье мы рассмотим способ с применением python библиотеки BeautifulSoup4 в связке с библиотекой asyncio.

Асинхронное программирование – это особенность современных языков программирования, которая позволяет выполнять операции, не дожидаясь их завершения. Библиотека asyncio предназначена как раз для этого.

Допустим, я буду извлекать данные из трёх страниц веб-сайта с применением привычных библиотек BeautifulSoup4 и Requests.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code