TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #197 · 4 јан.

Подразумеваемые неймспейсы или неявные пакеты. Этот функционал добавлен в Python 3.3 Что он означает? Ранее, до 3.3 пакетами считались лишь директории, в которых есть файл __init__.py. Этот файл одновременно являлся свидетельством того, что директория это Python-пакет, и служил "телом" этого пакета. То есть местом, где можно написать код, как это делается внутри модуля. Этот код исполняется в момент импорта пакета, так что его принято называть "код инициализации пакета". Начиная с версии 3.3 Любая директория считается пакетом и Python будет пытаться использовать любую директорию для импорта. Конечно, не любую в файловой системе, а только те что находятся в sys.path. Это значит, что теперь __init__.py нужно делать только если: 🔸 вам требуется создать код инициализации пакета 🔸 нужна совместимость со старыми версиями Python На мой взгляд это немного упрощает разработку, делает её чище, но с другой стороны убивает некоторую однозначность происходящего. Например, я создал репозиторий со своей библиотекой и рядом положил код примеров или тестов. repo_name/ my_library/ __init__.py main.py examples/ exam1.py exam2.py В этом репозитории пакетом является только my_library, остальные директории это не пакеты, это просто дополнительный код в файлах. Директория examples не добавлена в sys.path, в ней нет рабочих модулей. Но если она лежит рядом с my_library, то Python вполне сможет импортнуть из неё модули, так как посчитает что examples это валидный пакет. Конечно, пример несколько надуманный. Никто не будет добавлять корень репозитория в sys.path. Но, я думаю, суть ясна. Иногда директория это просто директория а не пакет! #basic#pep

Hashtags

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #subtitles

当前筛选 #subtitles清除筛选
Libreware

@libreware · Post #1521 · 04.12.2025 г., 15:59

yt-fts - YouTube Full Text Search https://github.com/NotJoeMartinez/yt-fts yt-fts is a command line program that uses yt-dlp to scrape all of a #YouTube channels #subtitles and load them into a sqlite database that is searchable from the command line. It allows you to query a channel for specific key word or phrase and will generate time stamped YouTube urls to the video containing the keyword. It also supports semantic search via the OpenAI embeddings API, Gemini embedding API and using chromadb. Blog Post LLM/RAG Chat Bot Video Summaries Semantic Search CHANGELOG Installation: pip install yt-fts #yt

Уголок кинопереводчика

@AVTranslationcorner · Post #10 · 06.01.2021 г., 13:20

Live #subtitling is an important accessibility tool. Each year, more and more events provide both intralingual and interlingual live #subtitles. We invite you to listen to Łukasz Stanisław Dutka from the University of Warsaw, Poland, an expert in live subtitling and #respeaking, who will disclose some secrets of the profession of a live #subtitler. Just click the link below: https://youtu.be/2He3SuLkEGk

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14817 · 11.06.2025 г., 11:30

#python#asr#captions#cli#python#subtitle#subtitles#transcript#transcripts#translating_transcripts#youtube#youtube_api#youtube_asr#youtube_captions#youtube_subtitles#youtube_transcript#youtube_transcripts#youtube_video The YouTube Transcript API is a tool that helps you get the text from YouTube videos. It's fast and easy to use, saving you time compared to watching the whole video. You can use it to make subtitles, translate text, and even analyze what's being said in videos. This is helpful for content creators who want to make their videos more accessible and for researchers who need to study video content quickly. It also supports multiple languages, making it useful for a wide range of users. https://github.com/jdepoix/youtube-transcript-api

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15052 · 12.08.2025 г., 13:30

#python#audiobook#audiobooks#content_creation#content_creator#epub_converter#kokoro#kokoro_82m#kokoro_tts#media_generation#narrator#speech_synthesis#subtitles#text_to_audio#text_to_speech#tts#voice_synthesis Abogen is a user-friendly tool that quickly converts ePub, PDF, or text files into natural-sounding audio with synchronized subtitles, perfect for creating audiobooks or voiceovers for social media and other projects. You can customize speech speed, choose or mix voices, generate subtitles by sentence or word, and select various audio and subtitle formats. It supports batch processing with queue mode and lets you save chapters separately or merged. Installation is straightforward on Windows, Mac, and Linux, with options for GPU acceleration. This saves you time and effort in producing high-quality audio content from text files efficiently. https://github.com/denizsafak/abogen