[PYTHON:TODAY]
63.1K subscribers
2.33K photos
1.05K videos
295 files
1.46K links
Python скрипты, нейросети, боты, автоматизация. Всё бесплатно!

Приват: https://boosty.to/pythontoday
YouTube: https://clck.ru/3LfJhM
Канал админа: @akagodlike
Чат: @python2day_chat

Сотрудничество: @web_runner

Канал в РКН: https://clck.ru/3GBFVm
Download Telegram
🔥 Огромная шпаргалка по построению графиков в Matplotlib с примерами кода

📊 Matplotlib — мощная библиотека построения графиков на Python, используемая для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций.

Основные характеристики Matplotlib:
💬 Универсальность: может генерировать широкий спектр графиков, включая линейные графики, диаграммы рассеяния, столбчатые диаграммы, гистограммы и круговые диаграммы.

💬 Настройка: предлагает обширные возможности для управления каждым аспектом графика, таким как стили
линий, цвета, маркеры, метки и аннотации.

💬 Интеграция с NumPy: легко интегрируется с NumPy, что упрощает построение графиков массивов данных напрямую.

💬 Качество публикации: создает высококачественные графики, подходящие для публикации, с точным контролем эстетики.

💬 Расширяемость: легко расширяется с большой экосистемой дополнительных наборов инструментов и расширений, таких как функции построения графиков Seaborn и Pandas.

💬 Кроссплатформенность: не зависит от платформы и может работать на различных операционных системах, включая Windows, macOS и Linux.

💬 Интерактивные графики: поддерживает интерактивное построение графиков с помощью виджетов и обработки событий, позволяя пользователям динамически исследовать данные.

#doc #cheatsheet #python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3914🔥7😱1🫡1
💻 Если ты занимаешься скрапингом, тестированием сетей или просто хочешь найти быстрые и анонимные прокси — вот инструмент, который точно пригодится.

➡️ ProxyBroker2Python-библиотека с открытым исходным кодом, которая асинхронно ищет, проверяет и сортирует публичные прокси из десятков источников одновременно.

Она способна одновременно проверять сотни серверов, экономя твое время и ресурсы.

Подходит для:
💬 разработчиков, которые хотят автоматизировать поиск рабочих прокси;
💬 специалистов по кибербезопасности;
💬 исследователей сетевого трафика;
💬 и просто тех, кто хочет безопасно гулять по сети.

Особенности:
🟢Асинхронная работа (на базе asyncio);
🟢Проверка скорости и доступности;
🟢Фильтрация по типу (HTTP, HTTPS, SOCKS);
🟢Возможность интеграции в свои скрипты.

Простой пример:
import asyncio
from proxybroker import Broker

async def show(proxies):
while True:
proxy = await proxies.get()
if proxy is None:
break
print("Found proxy: %s" % proxy)

async def main():
proxies = asyncio.Queue()
broker = Broker(proxies)
await asyncio.gather(
broker.find(types=["HTTP", "HTTPS"], limit=10),
show(proxies)
)

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())


♎️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍49🔥1610
💻 Как работать с `requirements.txt` и не словить хаос в зависимостях

Когда Python-проект разрастается, в нём появляется десятки библиотек. Чтобы не ставить их вручную и не ломать окружение, используется файл requirements.txt — список всех зависимостей проекта.

### 📁 Создание файла

Чтобы сохранить список установленных библиотек, достаточно одной команды:

pip freeze > requirements.txt


➡️ Она выгрузит все текущие пакеты и их версии в requirements.txt.

### ⚙️ Установка зависимостей

Чтобы развернуть проект на другой машине или сервере, выполняем:

pip install -r requirements.txt


Все нужные пакеты установятся автоматически — с нужными версиями.

### 🧩 Формат файла

В requirements.txt можно указывать версии библиотек по-разному:

numpy==1.21.0     # строгая версия  
pandas>=1.3.0 # версия не ниже указанной
requests # установится последняя


И не забывай: комментарии начинаются с #.

# Основные зависимости
numpy==1.21.0
pandas>=1.3.0

# Для тестов
pytest


### 🙌 Разделяй и властвуй

Если проект большой — можно разбить зависимости:

# requirements.txt
-r base.txt
-r dev.txt


Так ты отделишь продакшен-зависимости от тех, что нужны только для разработки.

### 🔒 Ограничения через constraints.txt

Чтобы зафиксировать версии пакетов без прямого указания в основном файле, можно использовать constraints.txt:

pip install -r requirements.txt -c constraints.txt


Пример:
requirements.txt

numpy==1.21.0
pandas


constraints.txt

pandas<=1.3.5


### 🧠 Несколько окружений

Для разных задач — свои зависимости:

requirements-dev.txt     # разработка  
requirements-test.txt # тесты
requirements-prod.txt # продакшен


Пример:

pip install -r requirements-dev.txt


### 🔄 Обновление пакетов

Чтобы подтянуть свежие версии библиотек:

pip install --upgrade -r requirements.txt


### 💬 Работа с виртуальным окружением

Всегда изолируй зависимости!

python -m venv venv
source venv/bin/activate # macOS/Linux
venv\Scripts\activate # Windows
pip install -r requirements.txt


### Итог

requirements.txt — твой контроль над проектом.
С ним ты избежишь конфликтов библиотек, упростишь деплой и сможешь спокойно разворачивать окружение где угодно.

#python #doc #cheatsheet
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8516🔥8🤯2😱1