Управление Docker контейнерами с помощью docker-py
docker-py – это официальная библиотека Python для Docker, предоставляющая API для взаимодействия с Docker Daemon. С её помощью можно автоматизировать процессы создания, запуска, остановки и удаления контейнеров, работы с образами, сетями и томами Docker.
import docker
# Создание клиента
client = docker.from_env()
# Запуск контейнера
container = client.containers.run("ubuntu:latest", "echo Hello, docker-py!", detach=True)
# Получение логов контейнера
print(container.logs().decode())
# Остановка и удаление контейнера
container.stop()
container.remove()
В данном примере мы создаем клиента Docker, используя переменные окружения текущей сессии. Затем мы запускаем контейнер из образа ubuntu:latest, выполняем в нем команду echo, выводим логи работы контейнера и в конце останавливаем и удаляем контейнер.
Управление образами с помощью docker-py:
# Получение списка всех образов
images = client.images.list()
# Вывод информации о каждом образе
for image in images:
print(f'ID: {image.id}, Теги: {image.tags}')
Для дальнейшего изучения и ознакомления с более продвинутыми возможностями рекомендуется обратиться к официальной документации.
#python#docker#dockerpy
#вакансия#fulltime#office#Moscow#Analyst#python#data#Datascientist#middle#senior#Sentimentanalysis#ABtests#Adtech#digital
Позиция: Аналитик данных (Python)
Локация: Москва
Занятость: полная
Формат работы: только в офисе в Москве
Зарплата: фиксированный оклад от 200 000 руб (обсуждается и уровень выше), плюс премии два раза в год
📌московский офис международной независимой data-компании. Компания продолжает работать в полном объеме на российском рынке и развивает технологии и алгоритмы сбора, сегментации и активации данных о поведении интернет-пользователей, располагает наиболее полным набором технологических решений и широкой экспертизой в области использования аудиторных данных в маркетинге.
Ищем кандидата с опытом работы желательно на рынке диджитал рекламы, который хочет участвовать в комплексном развитие аналитических продуктов компании.
🔎Задачи и обязанности
Создание новых и развитие текущих аналитических продуктов для решения задач клиентов и рынка.
Ежедневная работа собственными технологиями компании.
Коммуникация с глобальной командой по развитию и продвижению аналитических продуктов.
Проведение аудиторных исследований (для лидирующих FMCG, Tech, Entertainment компаний): A/B тесты, кластеризация, презентация клиентам.
Проведение исследований на базе семантического анализа (для лидирующих FMCG, Development компаний): Web scraping, WordClouds, Sentiment analysis, презентация клиентам.
Проведение исследований по динамике роста знаний о продукте клиента - BrandLift (Для лидирующих FMCG, Tech, Pharma компаний): A/B тесты.
Создание кастомных аудиторных сегментов.
Выведение годовых бенчмарков по показателям эффективности рекламных кампаний.
Участие в пре-сейле и защите проекта перед клиентом.
🔎Условия работы
•Работа в комфортном офисе в дружном коллективе профессионалов (удаленки нет)
•Возможность профессионального и карьерного роста
•Полностью белая заработная плата
•Премии
•Компенсация обедов
•ДМС
•Оформление только в штат компании
🔎Требования к кандидату
•Опытный специалист (не ниже уровня middle)
•Владение одним из языков программирования: R (tidyverse) / Python (pandas), опыт использования в работе
•SQL - опыт использования в работе
•Опыт работы на рынке digital рекламы будет плюсом
•Опыт проведения маркетинговых исследований
•Опыт создания дашбордов в Data Studio будет плюсом
•Уверенное владение Excel, Keynote/PowerPoint
•Английский язык – B2+ (придется постоянно взаимодействовать с коллегами головного офиса в западной Европе)
📨 пожалуйста, пишите: @olganikolova
https://medium.com/@brianray_7981/jupyterlab-first-impressions-e6d70d8a175d
JupyterLab first impressions
I’m not new to the #Python evolution from the c Python shell, to #iPython, to iPython notebooks, to #Jupyter, and now keeping a close eye on #JupyterLab, an #IDE currently is approaching Beta. I ran into Fernando Perez in San Francisco after BDFL Guido talk and told Fernando stories how a mentor of mine (RIP John Hunter) had shown me the ipython shell many years ago and I failed to notice the significance. I did end up using ipython shell. Soon after, I said the similar so-what thing to a Web Journalist Adrian Holovaty when he said he had created a web frame which later became Django Web Framework. I ended up using #Django. I’ve learned my lesson and taken note this time and will pay better attention. All eyes are on JupyterLab. I hope to be an early adopter of JupyterLab and here is my first look!
#Python#Django#bootcamp#webDeveloper
🐍
Python and Django Full Stack Web Developer Bootcamp for 2023
We will teach you the latest technologies for building great web applications with Python 3 and Django! But we don’t just teach that, we also teach the Front End technologies you need to know, including HTML, CSS, and Javascript. This course can be your one stop shop for everything you need! It will serve as a useful reference for many of your questions as you begin your journey in becoming a web developer!
🔗Link
🔐@repo_science
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#python#llm#multiagent#robotics#ros2#zenoh
OpenMind's OM1 is an open-source, modular AI system that lets you build and control smart robots like humanoids, quadrupeds, and educational bots. It works with many types of sensors (cameras, LIDAR, web data) and supports physical actions like moving and talking. OM1 is easy to use with Python, supports many hardware platforms via plugins, and offers tools for debugging and voice/vision AI integration. You can quickly create custom AI agents that interact naturally and upgrade them for different robots. This helps you develop advanced, human-friendly robots that can navigate, communicate, and perform tasks autonomously or with your commands. It runs on common platforms and supports full autonomy with real-time mapping and control. This system benefits you by simplifying robot development, enabling flexible AI-powered behaviors, and supporting a wide range of hardware and applications.
https://github.com/OpenMind/OM1
#python#agent#agents#ai#anthropic#claudecode#llm#llms#openai
Open SWE is a free, open-source framework to build internal coding agents like those at Stripe, Ramp, and Coinbase. Trigger it via Slack, Linear, or GitHub (@openswe) to research codebases, plan tasks, code, test, review, and auto-open PRs in secure cloud sandboxes—running parallel jobs without your machine's resources. Customize models, tools, and workflows easily. You benefit by automating routine coding, slashing review cycles and production time by 30-50%, freeing you to focus on high-value work while ensuring safe, high-quality changes.
https://github.com/langchain-ai/open-swe
#python#bytetrack#multi_object_tracking#oc_sort#sort
Trackers is a simple Python library (pip install trackers) for multi-object tracking that plugs into any detection model like YOLO. Use it via CLI on videos/webcams or in Python code with trackers like ByteTrack (top performer on MOT17/SportsMOT benchmarks) to add labels and trajectories. Evaluate with MOT metrics too. Benefit: Quickly add reliable object tracking to your computer vision projects for real-time apps like traffic or sports analysis, saving time on custom code.
https://github.com/roboflow/trackers
#python#mllm#point_clouds#scene_understanding#spatial_intelligence
SpatialLM is a powerful 3D language model that turns complex 3D point cloud data from videos, RGBD images, or LiDAR into clear, structured 3D scene layouts showing walls, doors, windows, and objects with labels. It works without needing special equipment and can detect user-specified object categories. This helps you understand and analyze indoor spaces better, useful for robotics, navigation, and 3D design. You can run it on your data, visualize results, and even customize detection tasks easily, making 3D scene understanding more accessible and flexible for many applications.
https://github.com/manycore-research/SpatialLM
#python#face_animation#image_animation#video_editing#video_generation
LivePortrait is a tool that uses AI to animate still photos, making them look like videos. It works by identifying key facial features and adding realistic movements. This technology helps create lifelike videos that can be used for personalized communication. The benefit to users is that they can easily create engaging animated portraits from static images, which can be fun and useful for various applications like social media or storytelling.
https://github.com/KwaiVGI/LivePortrait
#python#emulation#open_source#retrogaming#rommapp#self_hosted
RomM is a powerful, self-hosted ROM manager that helps you organize, browse, and play your game collection easily through a clean web interface. It supports over 400 gaming platforms and enriches your library with metadata, artwork, and achievements from popular databases like IGDB and Retroachievements. You can play games directly in your browser using built-in emulators, manage multi-disk games, DLCs, mods, and share your collection with friends securely. RomM works on desktop and mobile, making game management simple and accessible anywhere, enhancing your gaming experience by keeping everything organized and playable in one place.
https://github.com/rommapp/romm