TGTGInsightinteligencia telegramLIVE / telegram public index
Volver a canales
Python Academy avatar

TGINSIGHT CHAT

Python Academy

@python_academy

Educación

Python Academy — один канал вместо тысячи учебников Чат канала: @python_academy_chat Сотрудничество: @zubar89 Канал включён в перечень РКН: https://rkn.link/TVu

Suscriptores4.5万Suscriptores actuales
Posts rastreados1,014Posts indexados
Alcance reciente82,150Vistas de posts recientes
Posts recientes

Posts recientes

Pág. 37 de 85 · 1,014 posts

Publicado 21 abr

Слияние аудио и видео потоков Проблема с получением видео в высоком качестве со звуком с YouTube связана с использованием технологии DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP), которая не предусматривает наличие звуковой дорожки в потоке. Решением является отдельное получение аудио и видео потоков и их последующее объединение с использованием программы ffmpeg. Необходимо выбрать соответствующие аудио и видео потоки, затем использовать полученные URL в команде ffmpeg для запуска процесса загрузки и слияния потоков. #python#ffmpeg#pytube

6,610 views

Publicado 19 abr

Работаем с картинками в Python Библиотека Pillow — это очень мощный, быстрый и удобный инструмент для обработки графики в Python. В сегодняшнем примере мы применим ее для конвертации картинки в черно-белую, обратим цвета, вертикально отзеркалим и сохраним в файл. Метод Image.open('resources/img/cat.jpg') считывает картинку из папки. img.convert('L') трансформирует картинку в черно-белую. ImageOps.invert(image) обращает цвета. img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) вертикально отзеркаливает картинку. img.save('grayscale_cat.jpg') сохранит картинку на диске. Больше официальных примеров и документацию можно посмотреть тут. Пример можно посмотреть тут. #pillow

6,890 views

Hashtags

Publicado 18 abr

Простой, но мощный веб-фреймворк Самым популярным фреймворком для разработки серверной части на Python является Flask. К слову, он обгоняет даже Django по звездам на GitHub. Flask предназначен для быстрого и легкого старта работы с возможностью масштабирования до сложных приложений. А коммьюнити предоставляет множество расширений для фреймворка. Для создания минимального рабочего приложения достаточно кода выше. После запуска такого скрипта можете перейти в браузере по адресу http://localhost:5000/ и посмотреть результат. #модули

6,800 views

Publicado 16 abr

Проверка отношения классов Для того, чтобы проверить отношения двух классов или экземпляров (является ли класс классом наследником), есть две простые встроенные функции isinstance(object, classinfo) и issubclass(class, classinfo). instance - возвращает True, если объект является экземпляром класса либо экземпляром подкласса данного класса. issubclass — проверяет является ли класс наследником другого класса. Данные функции зачастую применяются в ООП. #isinstance#issubclass

6,690 views

Publicado 15 abr

Асинхронные запросы с aiohttp Модуль aiohttp представляет из себя асинхронный HTTP клиент/сервер для asyncio и Python. Он позволяет выполнять асинхронные HTTP запросы, что делает его идеальным инструментом для современных приложений, где требуется высокая производительность и параллелизм. Установка aiohttp производится через pip. Чтобы начать делать асинхронные запросы, вам потребуется взаимодействовать с ним с помощью синтаксиса async/await. Запросы, такие как GET, POST, PUT и DELETE, оформляются чисто и ясно. Объекты ответов содержат все необходимые атрибуты для обработки ответов от сервера. Модуль aiohttp подходит не только для работы с асинхронными веб-сервисами, но и для асинхронного скрапинга веб-страниц. #модули

6,520 views

Publicado 13 abr

Локализация в Python с помощью модуля gettext В процессе разработки программ иногда необходимо предоставить поддержку разных языков. Модуль gettext в Python предоставляет удобный механизм локализации, который позволяет адаптировать ваше приложение для различных языковых сообществ. Что такое gettext? gettext - это модуль Python, предназначенный для обеспечения поддержки интернационализации и локализации. Он позволяет создавать переводы строк на различные языки, обеспечивая легкость адаптации приложения под разные культурные контексты. Пример использования gettext: import gettext from pathlib import Path translations = gettext.translation('your_app', localedir=Path('locales'), languages=['ru']) translations.install() print(_("Hello, gettext!")) В данном примере мы используем модуль gettext для загрузки файлов перевода из директории 'locales' для русского языка. Функция _() используется для обозначения строк, подлежащих локализации. Создание файлов перевода: Для создания файлов перевода можно воспользоваться утилитой pybabel: pybabel extract -F babel.cfg -o messages.pot your_app pybabel init -i messages.pot -d locales -l ru gettext также предоставляет множество возможностей для более сложных сценариев локализации, таких как форматирование чисел, дат и поддержка множественных форм. #python#gettext#i18n

6,590 views

Publicado 11 abr

Введение в машинное обучение с библиотекой Scikit-Learn в Python Сегодня мы поговорим о машинном обучении и о библиотеке Scikit-Learn , которая является мощным инструментом для создания и обучения моделей машинного обучения в Python. Scikit-Learn предоставляет широкий спектр алгоритмов и инструментов для задач классификации, регрессии, кластеризации, и многих других. Это отличное введение в мир машинного обучения. Что такоеScikit-Learn? Scikit-Learn (sklearn) - это библиотека машинного обучения для Python, которая предоставляет простой и единый интерфейс для множества алгоритмов машинного обучения. Она поддерживает задачи как классификации, так и регрессии, а также кластеризации, извлечение признаков, и многое другое. Scikit-Learn также включает в себя множество инструментов для предобработки данных и оценки производительности моделей. Для чего можно использовать Scikit-Learn? 1. Классификация:Scikit-Learn предоставляет множество алгоритмов классификации, таких как метод опорных векторов (SVM), случайные леса, наивный байесовский классификатор, логистическая регрессия и другие. Эти алгоритмы позволяют решать задачи бинарной и многоклассовой классификации. 2. Регрессия:Scikit-Learn поддерживает регрессию, что позволяет создавать модели для прогнозирования числовых значений. Линейная регрессия, регрессия на основе деревьев, и множество других методов доступны для решения задач регрессии. 3. Кластеризация: Для задач кластеризации, Scikit-Learn предоставляет алгоритмы, такие как K-средних, иерархическая кластеризация, агломеративная кластеризация и многое другое. Эти методы позволяют группировать данные на основе их сходства. Scikit-Learn предоставляет множество инструментов для выбора, настройки и оценки моделей машинного обучения. Она идеально подходит для начинающих и опытных разработчиков, желающих погрузиться в мир машинного обучения.

6,780 views

Publicado 9 abr

Метод join у строк У строк есть полезный метод str.join(), который принимает на вход итерируемый объект, элементами которого также должны быть строки. Как результат получаем новую строку, которая является объединением всех элементов. При этом они разделены строкой, к которой изначально применялся метод. Проще говоря, если применить к строке этот метод, то она станет разделителем для элементов в новой строке. #строки

7,080 views

Publicado 6 abr

Логирование в Python используя Loguru Сегодня мы расскажем вам о библиотеке loguru, которая предоставляет простые и эффективные средства для логирования ваших приложений на Python. loguru призвана упростить процесс создания и анализа логов, делая его более интуитивно понятным и гибким. Что такое loguru? loguru - это библиотека для логирования в Python, созданная с упором на простоту использования и выразительность. Она предоставляет удобный синтаксис для настройки логирования и поддерживает различные форматы вывода, а также обеспечивает автоматическую ротацию лог-файлов. Преимуществаloguru: 1. Простота использования:loguru предлагает чистый и интуитивно понятный синтаксис для логирования, что упрощает его внедрение в ваши проекты. 2. Гибкость: Вы можете легко настраивать формат вывода, выбирать уровни логирования и добавлять собственные обработчики. 3. Автоматическая ротация: Библиотека автоматически управляет ротацией лог-файлов, предотвращая переполнение дискового пространства. 4. Поддержка различных форматов вывода:loguru поддерживает вывод в различных форматах, включая JSON, CSV, и прочие. #python#loguru#логирование

7,810 views

Publicado 3 abr

Используйте dict.get() вместо dict[] Есть несколько способов получения значений из словарей, и даже по такой теме разработчики часто спорят. Многие получают значения по ключам через квадратные скобки, но если такого ключа нет, то будет вызвано исключение. Поэтому мы считаем, что лучше использовать метод get у словарей. Его основной плюс заключается в том, что он принимает опциональный аргумент, отвечающий за значение по умолчанию. Таким образом, если значение по ключу не найдено, то вернется дефолтное значение. В итоге, мы убираем возможные ошибки в случае, если нужных ключей в словаре нет. #python#dict

7,700 views

Hashtags

Publicado 1 abr

Редирект вывода программы В contextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы. Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке. Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout. Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные. #contextlib

7,050 views

Hashtags

Publicado 1 abr

Метод ljust() Делает длину строки не меньшей width, по необходимости заполняя последние символы символом fillchar.

5,630 views
12•••5•••10•••15•••20•••25•••30•••353637383940•••45•••50•••55•••60•••65•••70•••75•••80•••8485