Использование Docker вместе с Python
Docker - это платформа для разработки, доставки и запуска приложений в контейнерах. Контейнеры позволяют упаковать ваше приложение со всем его окружением и зависимостями в одинкомпактный исполняемый пакет. Это обеспечивает его быстрыйзапуск и согласованную работу в любой среде.
Зачем его использовать?
- Упрощениенастройкисреды: Docker избавляет от фразы "у меня работает, а у тебя нет". Все необходимые зависимости, библиотеки и окружение можно упаковать в контейнер, который будет работать одинаково на любой машине.
- Быстрая доставка и развертывание: С Docker вы можете легко и быстро развернуть своё приложение в любой среде, будь то облачная платформа или локальный сервер.
- Изоляция приложений: Каждое приложение работает в своем контейнере, не влияя на работу других приложений и системы в целом.
#python#docker
Анализ видео: цвет
На прошлом этапе мы записали по одному кадру видео в секунду в список captures_array. Имея данные о кадрах в формате rgb, мы можем определить преобладающие оттенки.
Для этого используем метод кластеризации, а точнее kmeans. Он позволяет разбить массив на нужное число групп по близости значений и выделить их центры (центроиды). Эти значения являются доминирующими оттенками кадра. На мой взгляд, детальность данных будет достаточная, если выделить пять центроидов (k). Этот алгоритм нужно применить в цикле к каждому кадру (capture):
# определяем размеры массива
shape = capture.shape
# пересобираем в одномерный массив
ar = capture.reshape(np.product(shape[:2]), shape[2]).astype(float)
# находим заданное число центроидов
centroids,_ = kmeans(ar, k)
В итоге получаем палитру каждого кадра фильма в хронологическом порядке. Как ее визуализировать, расскажу в следующем посте.
P.S. Полный код оставила в комментариях.
#датавиз#python
Анализ видео: подготовка данных
Я использую python, но общая логика алгоритма может пригодиться и для других языков.
Сначала нужно покадрово считать видео. Сделаем это с помощью библиотеки OpenCV (cv2):
import cv2
# видео целиком
video = cv2.VideoCapture('file_name.mp4')
# частота кадров
fps = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
# число кадров во всем видео
frame_count = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
Теперь можно запустить цикл и собрать один кадр за каждую секунду. В цикле повторяется такой код:
ret, frame = video.read()
Каждую итерацию считывается следующий кадр. В ret записывается информация о корректности считывания (True/False), frame — кадр в формате массива с rgb каждого пикселя.
Имея частоту видео, мы можем записать только один кадр в секунду. Такого объема данных достаточно для анализа. В итоге получаем список с числом кадров равным длительности видео в секундах. Что делать с ним дальше расскажу в следующем посте.
P.S. В комментариях полный код этой части.
#датавиз#python
#python#docker#react#webDevelopment
😎
React and Django A Practical Guide with Docker
In Django you will learn:
How to create APIs with Django Rest Framework
Use Docker
Create protected routes
Login with HttpOnly Cookies
Use APIViews, ViewSets, Generic API Views
Authorize users for different routes
Upload Images
Export CSV files
In React you will learn:
Create a React project with Typescript
Use Docker
Use Redux
Create public and private routes
Restrict routes for unauthorized users
Upload Images
Export CSV’s
Build a chart with c3.js (part of d3.js)
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons:@freecoupons_reposcience
-----
🔥 Сегодня
**Moscow Python Meetup**
📅 22 февраля / 18:00 / Москва, ул. Льва Толстого, д.16, конференц-зал «Экстрополис»
💵 Бесплатно
📝 Регистрация тут: https://goo.gl/sqFZUE
53я встреча сообщества Moscow Python. С докладами выступят разработчики из «Лаборатории Касперского», Сбербанка и Яндекса. Они расскажут об asyncio, мобильной разработке на Питоне и о применении JupyterHub.
🔗 Программа: https://goo.gl/kKpQqv
🔗 Сайт: https://goo.gl/8Woxvh
#python#Москва
✅ Завтра
**Moscow Python Meetup**
📅 22 февраля / 18:00 / Москва, ул. Льва Толстого, д.16, конференц-зал «Экстрополис»
💵 Бесплатно
📝 Регистрация тут: https://goo.gl/sqFZUE
53я встреча сообщества Moscow Python. С докладами выступят разработчики из «Лаборатории Касперского», Сбербанка и Яндекса. Они расскажут об asyncio, мобильной разработке на Питоне и о применении JupyterHub.
🔗 Программа: https://goo.gl/kKpQqv
🔗 Сайт: https://goo.gl/y82XG7
#python#Москва
¿Que puede hacer este bot?
@PypiStatsBot
Con este bot puede obtener estadísticas para los paquetes de Python de pypistats.org
Idioma: inglés
(Visto en @botsgram_cu)
#python#programación