Реальный Python

10 удивительных способов использования словарей Python

Словари Python — невероятно полезная структура данных, позволяющая хранить пары ключ-значение. Они гибки, эффективны и просты в использовании и являются одной из наиболее часто используемых структур данных в Python. Хотя словари обычно используются для таких задач, как подсчет частоты, сопоставление значений или организация данных, существует ряд неожиданных и творческих способов использования словарей в Python. В этой статье мы рассмотрим 10 неожиданных способов использования словарей Python, о которых вы, возможно, раньше и не подозревали.

https://python.plainenglish.io/10-surprising-ways-to-use-python-dictionaries-5bbce1ba4d26

👉 @python_real

Только 45 методов, которые вы должны освоить, чтобы стать профессионалом NumPy

NumPy (или Numeric Python) лежит в основе каждого проекта по науке о данных и машинному обучению.

Вся управляемая данными экосистема так или иначе зависит от NumPy и его основных функций. Это делает ее одной из самых важных и революционных библиотек, когда-либо созданных в Python.

В этом блоге я расскажу о своем более чем 3-летнем опыте использования NumPy и поделюсь теми 45 конкретными методами, которые я использовал почти все время.

https://medium.com/geekculture/the-only-45-methods-you-should-master-to-become-a-numpy-pro-6ea77a8638a6

👉 @python_real

Начало работы с генераторами Python

В этом руководстве вы узнаете, как использовать генераторы в Python, определяя функции генератора и выражения генератора. Затем вы узнаете, как использование генераторов может быть эффективным выбором памяти.

https://www.kdnuggets.com/2023/02/getting-started-python-generators.html

👉 @python_real

50+ проектов Python с исходным кодом

В этой статье мы покажем более 50 проектов Python с исходным кодом . Эти проекты разработаны, чтобы помочь вам улучшить свои навыки программирования, получить практический опыт и развить практические знания в различных областях. Некоторые из этих проектов просты, а другие более сложны, но все они подходят для всех, кто хочет изучить программирование на Python.


https://medium.com/@inprogrammer/50-python-projects-with-source-code-336bd54fea11

👉 @python_real

20 функций Pandas для 80% ваших задач по науке о данных

Мы рассмотрим все, от базовых операций с данными до продвинутых методов анализа данных, и к концу этой статьи у вас будет четкое представление о том, как использовать Pandas, чтобы сделать ваш рабочий процесс обработки данных более эффективным.

https://levelup.gitconnected.com/20-pandas-functions-for-80-of-your-data-science-tasks-b610c8bfe63c

👉 @python_real

Скрипты автоматизации Python, которые вы должны знать

В этой статье мы поговорим о некоторых сценариях автоматизации Python, которые вы можете легко использовать для выполнения задач автоматизации. Важно понимать, что все они представляют собой готовые коды, которые могут помочь нам справиться со многими из наших ежедневных повторяющихся задач.

Я настоятельно рекомендую вам иметь некоторый опыт работы с языком программирования Python, прежде чем продолжить эту статью.

https://www.freecodecamp.org/news/python-automation-scripts/

👉 @python_real

Как придать графическому интерфейсу Python потрясающий вид

Полное обновление вашего скучного пользовательского интерфейса Tkinter 😎
Большинство скриптов, которые я пишу, обычно выполняются через CLI (интерфейс командной строки), однако в определенный момент для простых приложений полезно иметь красивый GUI (графический интерфейс пользователя). В моем случае мои коллеги-сетевые инженеры, которые не очень хорошо знакомы с Python или только начали изучать его, всегда предпочитают иметь простой графический интерфейс для наших сценариев автоматизации.

https://medium.com/@SrvZ/how-to-make-your-python-gui-look-awesome-9372c42d7df4

👉 @python_real

7 полезных библиотек Python, которые вы должны использовать в своем следующем проекте

Есть поговорка «Не нужно изобретать велосипед». Библиотеки — лучший тому пример. Это поможет вам написать сложные и трудоемкие функции простым способом. По моему мнению, хороший проект использует одни из лучших доступных библиотек.

https://medium.com/codex/7-useful-python-libraries-you-should-use-in-your-next-project-6b5159523ebc

👉 @python_real

9 встроенных декораторов Python, которые значительно оптимизируют ваш код

"Простое лучше сложного".

Лучшая функция Python, которая применяет эту философию "дзена Python", - декораторы.

Декораторы помогут вам написать меньше и проще кода для реализации сложной логики и повторно использовать его повсюду.

Более того, существует множество потрясающих встроенных декораторов Python, которые значительно облегчают нам жизнь, поскольку мы можем просто использовать одну строку кода для добавления сложного функционала к существующим функциям или классам.

https://medium.com/techtofreedom/9-python-built-in-decorators-that-optimize-your-code-significantly-bc3f661e9017

👉 @python_real

Узнайте, как извлекать данные из SQL в Python и автоматизировать свои скрипты. Сначала мы рассмотрим, как автоматизировать импорт данных из CSV в SQL. Затем мы объясним, как создать соединение между SQL и Python. Затем мы получаем данные из таблицы. После этого мы запускаем модель машинного обучения и сохраняем результаты обратно в SQL. Надеюсь, вам понравится это видео!

https://github.com/Pitsillides91/Python-Tutorials/tree/master/Connecting%20SQL%20to%20Python

https://shly.link/ytZVEi

👉 @python_real

6 новых развивающихся библиотек по изучению Data Science, которые вы должны изучить, чтобы повысить свою квалификацию

https://towardsdatascience.com/6-new-booming-data-science-libraries-you-must-learn-to-boost-your-skill-set-in-2023-106b318d9fa

👉 @python_real

Создайте свой собственный мини-ChatGPT с помощью OpenAI и Gradio Зачем ждать в очереди, если вы можете создать своего собственного бота ChatGPT всего за 5 шагов с помощью Python. Для создания этого бота я использовал движок text-davinci-003.

https://github.com/afizs/chatgpt-clone/blob/main/mini_ChatGPT.ipynb

https://www.youtube.com/shorts/qRELzmT3biI

👉 @python_real

Изучайте Python с помощью ChatGPT

ChatGPT — это диалоговый бот, запущенный OpenAI в ноябре 2022 года. В этой статье рассматривается, как диалоговый характер ChatGPT можно использовать для изучения Python.

https://dzone.com/articles/learn-python-with-chatgpt

👉 @python_real

Как создать небольшое приложение для домашней камеры наблюдения с помощью Python. Этот проект можно разделить на следующие разделы.

-обнаружение лица
-сохранение изображений нарушителя в момент обнаружения
-создание видео из изображений с использованием argparse python

https://github.com/harshitroy2605/Home-surveillance-system-using-Python

https://www.youtube.com/watch?v=lwPPPsI-_g8

👉 @python_real

Создание музыки из изображений с помощью Python

Сказать, что музыка - неотъемлемый компонент моей жизни, значит сильно преуменьшить. Я играю на гитаре уже более 20 лет, и не проходит и дня, чтобы я не слушал ее. Собственно говоря, перед тем как начать свой академический путь в качестве химика-физика в течение последних 12 лет, я был на грани того, чтобы сделать карьеру в музыке.

https://betterprogramming.pub/making-music-from-images-with-python-81db627fd549

👉 @python_real

10 замечательных советов по ООП на Python, которые значительно оптимизируют ваш код

Объектно-ориентированное программирование (ООП) - это отличная парадигма программирования для создания модульного и многократно используемого кода, который легко поддерживать и расширять.

Python, как отличный язык программирования, предоставляет нам полный функционал ООП, включая некоторые уникальные возможности, которых нет даже у чистых ООП языков.

Однако освоить ООП не так просто, как понять некоторые базовые синтаксические приемы и трюки.

В этой статье мы рассмотрим 10 продвинутых приемов для написания лучших ООП-программ на Python.

https://medium.com/techtofreedom/10-remarkable-python-oop-tips-that-will-optimize-your-code-significantly-a47e4103b44d


👉 @python_real

Создание интерпретатора Python внутри ChatGPT

Эта история вдохновлена ​​​​подобной историей «Создание виртуальной машины внутри ChatGPT» . Я был впечатлен и решил попробовать что-то подобное, но на этот раз вместо инструмента командной строки Linux давайте попросим ChatGPT быть нашим интерпретатором Python.

https://levelup.gitconnected.com/building-a-python-interpreter-inside-chatgpt-49251af35fea

👉 @python_real

Python — как реализовать нулевое копирование

В своей последней статье я подробно рассказал о нулевом копировании, « Linux — Zero Copy ». Сегодня давайте реализуем нулевое копирование на Python и проведем несколько экспериментов.

https://medium.com/geekculture/python-how-to-implement-zero-copy-1fce69a73706

👉 @python_real

8 советов по созданию визуализаций данных на Python с помощью Bokeh

Python - отличный инструмент с открытым исходным кодом для создания визуализаций данных. Существует множество библиотек для визуализации данных, включая Matplotlib, Seaborn и Bokeh.

Bokeh - это библиотека визуализации данных на Python, предназначенная для создания интерактивных графиков. Хотя эти библиотеки бесплатны для использования, часто требуется значительное количество времени для изучения их специфики.

Ниже приведены несколько советов, которые я узнал по пути создания визуализаций данных с помощью Bokeh.

https://towardsdatascience.com/8-tips-for-creating-data-visualizations-in-python-using-bokeh-d7a01701503d

👉 @python_real

Как запускать фоновые задачи в FastAPI

Итак, я работал над одним из своих проектов Python FastAPI, и мне нужна была фоновая задача для загрузки файла журнала на S3 каждые 86400 секунд. Что заставило меня изучить этот вопрос. Таким образом, в этой статье обсуждается, как периодически запускать простую задачу в фоновом режиме нашего приложения FastAPI.

https://python.plainenglish.io/how-to-run-background-tasks-in-fastapi-python-73980fcf5672

👉 @python_real