👨‍💻 Топ-5 библиотек Python, которые должен знать каждый новичок

Знаете синтаксис Python, умеете писать функции и различаете списки от кортежей — это база. Но настоящая магия начинается, когда вы переходите от теории к прикладным задачам: парсинг, API, автоматизация, работа с данными.

5 ключевых библиотек, которые открывают доступ к реальной разработке:
requests, beautifulsoup4, pandas, pyTelegramBotAPI, pillow.

💻 Разбираем их с примерами, пояснениями и реальными сценариями на русском.

Статья в PDF на русском 👇

#python #article #doc

🐧 PS-Commands — сокровищница Linux-команд для админов и энтузиастов.

Это не просто список команд, а структурированный справочник по всему Linux-арсеналу.

📂 Внутри:
— системные команды для администрирования и мониторинга;
— сетевые утилиты и инструменты безопасности;
— работа с процессами, памятью, файлами и устройствами;
— примеры использования и полезные флаги.

Удобно, лаконично и наглядно — будто свой мини-читерский мануал по Linux.

Подойдёт и новичкам, и тем, кто хочет быстро вспомнить нужную команду без копания в man.

🔗 Обязательно сохрани, пригодится!

#doc #github #cheatsheet

🔥 Огромный набор из 17 лучших GitHub-репозиториев для изучения Python.

Идеально подойдёт тем, кто хочет прокачаться от «print(‘Hello’)» до продвинутых проектов.


😰 Погнали:
1. 30-Days-Of-Python — 30-дневный Python-челлендж с основами языка.
2. Python Basics — простые и понятные основы Python для новичков.
3. Learn Python — справочник по темам с примерами и кодом.
4. Python Guide — лучшие практики, инструменты и продвинутые темы.
5. Learn Python 3 — понятное руководство по Python 3 с практикой.
6. Python Programming Exercises — 100+ задач по Python.
7. Coding Problems — алгоритмические задачи, идеальны для подготовки к собесам.
8. Project-Based-Learning — изучай Python через реальные проекты.
9. Projects — идеи для практических проектов и прокачки навыков.
10. 100-Days-Of-ML-Code — пошаговый гайд по Machine Learning на Python.
11. TheAlgorithms/Python — огромная коллекция алгоритмов на Python.
12. Amazing-Python-Scripts — полезные скрипты от автоматизации до продвинутых утилит.
13. Geekcomputers/Python — сборник практических скриптов: сеть, файлы, автоматизация.
14. Materials — код, упражнения и проекты из Real Python.
15. Awesome Python — топ-список лучших фреймворков и библиотек.
16. 30-Seconds-of-Python — короткие сниппеты для быстрых решений.
17. Python Reference — лайфхаки, туториалы и полезные скрипты.

👍 Сохраняй, чтобы не искать снова.

#python #doc #github #soft

🤖 Как создавать ИИ-агентов. Гайд в PDF от Google на русском языке.

💬 Процесс решения проблем с помощью агентов;
💬 Архитектура основного агента: модель, инструменты и оркестрация;
💬 Агенты и деньги;
💬 Поиск информации;
💬 Агентские операции: структурированный подход к непредсказуемому;
💬 Живые системы;
💬 Деплой агентов и много чего полезного.

#doc #нейросети

👨‍💻 Большая PDF шпаргалка по созданию визуализации данных с помощью Python:

1. Установите необходимые библиотеки с помощью pip:

pip install matplotlib seaborn pandas

2. Импортируйте библиотеки, которые вы будете использовать в своем скрипте:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

3. Загрузите свой набор данных в pandas DataFrame. Для демонстрации мы будем использовать образец набора данных, предоставленный Seaborn:

import pandas as pd
data = sns.load_dataset("penguins")

4. Создайте график: используйте библиотеку Seaborn для создания простой диаграммы рассеяния:

sns.scatterplot(data=data, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species")
plt.title("Penguin Bill Dimensions by Species")
plt.show()

5. Настройте график добавив заголовки, метки и изменив стиль для улучшения читаемости и представления:

plt.xlabel("Bill Length (mm)")
plt.ylabel("Bill Depth (mm)")
plt.grid(True)
plt.show()

Почему именно Python используется для визуализации данных?

📊 Мощные библиотеки: Python предлагает универсальные библиотеки, такие как:
1. Matplotlib: для базовых графиков.
2. Seaborn: для статистических визуализаций.
3. Plotly: для интерактивных визуализаций.

#python #cheatsheet #doc