Buscar contenido similar

#python I find poetry a great tool to manage Python requirements. I used to manage Python requirements using requirements.txt(environment.yaml) and install them using pip(conda). The thing is, in this stack, we have to pin the version ranges manually. It is quite tedious, and we easily run into version problems for a large project. Poetry is the savior here. When developing a package, we add some initial dependencies to the pyproject.yaml, a PEP standard. Whenever a new package is needed, we run poetry add package-name. Poetry tries to figure out the compatible versions. A lock file for the dependencies with restricted versions will be created or updated. To recreate an identical python environment, we only need to run poetry install. There's one drawback and may be quite painful at some point. Recreating the lock file for dependencies is extremely slow when the complexity grows in the requirements. But this is not a problem if poetry but rather constraints from pypi. One solution to this problem is to use cache. https://python-poetry.org/

#python I thought it was a trivial talk in the beginning. But I quickly realized that I may know every each piece of the code mentioned in the video but the philosophy is what makes it exciting. He talked about some fundamental ideas of Python, e.g., protocols. After watching this video, an idea came to me. Pytorch lightning has implanted a lot of hooks in a very pythonic way. This is what makes pytorch lightning easy to use. (So if you do a lot of machine learning experiments, pytorch lightning is worth a try.) https://youtu.be/cKPlPJyQrt4

Генерация облака слов☁️ Завершающий пост серии про анализ тг-канала⚡️ После сбора всех данных можно наконец-то приступить к визуализации. В данном случае разбираю создание облака слов с помощью библиотеки wordcloud, т.к. в базовом экселе / гугл-таблицах его не сделаешь😣 Файл ipynb с кодом и примечаниями на github: https://github.com/alsosha/word_cloud_generator/blob/main/word_cloud_generator.ipynb Предыдущие посты: 1. Парсинг тг-чата 2. Анализ текста Примеры проектов с использованием кода из постов: 1. Дата-открытки для коллеги 2. Анализ новогодних открыток 3. Подборка инфографики с анализом текстов 💞 #python

Анализ текста Второй пост из серии про анализ тг-чата. В первом показывала, как получить архив чата и вытащить из него сообщения. На этот раз разбираю, как посчитать частотность слов и определить части речи✒️ Файл ipynb с кодом и примечаниями выложила на github: https://github.com/alsosha/text_analysis/blob/main/text_analysis.ipynb Остается пост про генерацию облака слов, постараюсь с ним не затягивать😜 P.S. В карточках упомянула, что кроме pymorphy3 есть и другие подобные библиотеки. Например, spacy, natasha, nltk и т.д. Сравнение результатов лемматизации нашла вот тут, а общее сравнение библиотек тут. Можно попробовать разное и подобрать удобный вариант под себя💞 #python

Парсинг тг-чата Показывала тут дата-открытки с облаками слов из всех сообщений коллеги и обещала рассказать о процессе парсинга тг-чата и анализе текста с помощью python. Рассказываю и делюсь кодом👾 Файл ipynb выложила на github. Внутри не только код, но и комментарии с объяснением алгоритма: https://github.com/alsosha/tg_chat_parser/blob/main/tg_chat_parser.ipynb Для наглядности также сделала карточки — изучайте и задавайте вопросы в комментариях, если будут💞 Впереди еще два поста: про анализ текста и генерацию облака слов в svg бесплатно и без регистрации😄 P.S. Еще недавно выложила код для анализа видео и рассказала про алгоритм в карточках. #python

Закинула на github файл с кодом (python) для анализа цвета видео👾 https://github.com/alsosha/video_color_analysis/blob/main/video_analysis.ipynb В прошлом году постила алгоритм и его описание тремя отдельными частями: 1. Подготовка данных 2. Анализ данных 3. Визуализация данных Пример применения кода — мой небольшой проект про цвета трилогии "Матрица". #python

http://www.meetup.com/flask-nyc/ This is a group for anyone interested in #Flask, #Python, #web_development, and any related technologies. To stay up to date with group events, follow us on Twitter @FlaskNYC. Want to read up on Flask?

#Python#Flask#APIs 🐍 REST APIs with Flask and Python in 2023 Build professional REST APIs with Python, Flask, Docker, Flask-Smorest, and Flask-SQLAlchemy 🗣️ Jose Salvatierra, Teclado by Jose Salvatierra 🌟 4.6 - 20097 votes 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

📰 JDownloader site hacked to replace installers with Python RAT malware The website for the popular JDownloader download manager was compromised earlier this week to distribute malicious Windows and Linux installers, with the Windows payload found deploying a Python-based remote access trojan. 🔗 Source: https://www.bleepingcomputer.com/news/security/jdownloader-site-hacked-to-replace-installers-with-python-rat-malware/ #linux#python

📰 PyPI Packages Deliver ZiChatBot Malware via Zulip APIs on Windows and Linux Cybersecurity researchers have discovered three packages on the Python Package Index (PyPI) repository that are designed to stealthily deliver a previously unknown malware family called ZiChatBot on Windows and Linux systems."While these wheel packages do implement the features described on their PyPI web pages, their true purpose is to covertly deliver malicious files," Kaspersky. 🔗 Source: https://thehackernews.com/2026/05/pypi-packages-deliver-zichatbot-malware.html #linux#python

📰 LiteLLM loses game of Trivy pursuit, gets compromised Python interface for LLMs infected with malware via polluted CI/CD pipeline Two versions of LiteLLM, an open source interface for accessing multiple large language models, have been removed from the Python Package Index (PyPI) following a supply chain attack that injected them with malicious credential-stealing code.… 🔗 Source: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2026/03/24/trivy_compromise_litellm/ #python#opensource

https://juliensalinas.com/en/python-flask-vs-django/ Python #Flask vs #Django My experience of Flask is not as extensive as my experience of Django, but still recently I’ve developed some of my projects with Flask and I could not help comparing those 2 Python web frameworks. This will be a quick comparison which will not focus on code but rather on “philosophical” considerations.