Python Tech Code • IT

💻 Простой сравнительный график по алгоритмической сложности

P.S.: Нет того графика, который бы отражал уровень желания идти на работу утром в понедельник. 🔽

Всем хорошего начала недели !🥴 ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

Онлайн-магистратура с IT специальностями от Яндекса Совместно с ИТМО, МИФИ, МФТИ. Онлайн-магистратура с актуальными программами и гибким графиком обучения. Получите высокооплачиваемую IT профессию, официальный диплом и практические знания. Господдержка оплаты. Совмещение с работой! Подать заявку #реклама 16+ practicum.yandex.ru О рекламодателе

☕️ Surprise — библиотека для построения рекомендательных систем Surprise (Simple Python Recommendation System Engine) предоставляет готовые инструменты для быстрого обучения и оценки алгоритмов рекомендаций на основе пользовательских предпочтений. 🟡Ключевая функция: Простое тестирование и сравнение классических алгоритмов (KNN, SVD, SlopeOne) на ваших данных с акцентом на точность предсказаний. Установка библиотеки:

    
        pip install scikit-surprise{}
    

Пример:

    
        from surprise import Dataset, KNNBasic
from surprise.model_selection import cross_validate

# Загрузка встроенного датасета MovieLens
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')

# Обучение KNN-модели 
algo = KNNBasic()
cross_validate(algo, data, measures=['RMSE'], cv=5, verbose=True){}
    

💻 GitHub 📣 Главный плюс: Чистый API для экспериментов с рекомендательными алгоритмами без сложной инфраструктуры — идеально для исследований и прототипирования. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

👀 pyTermTk — фреймворк для TUI-приложений на Python Библиотека для создания продвинутых текстовых интерфейсов (TUI) с поддержкой виджетов, тем оформления и кросс-платформенной работой. ➡️ Ключевая функция: Позволяет строить интерактивные терминальные приложения с элементами GUI (кнопки, таблицы, формы) без зависимости от графического сервера. Установка библиотеки:

    
        pip install pyTermTk{}
    

Пример использования:

    
        from TermTk import TTk, TTkButton

def on_click():
    print("Button clicked!")

root = TTk.TTk()
btn = TTkButton(text="Click me!", pos=(10,5), size=(20,3))
btn.clicked.connect(on_click)
root.mainloop(){}
    

💻 GitHub 💎 Главный плюс: Полноценный набор UI-компонентов (CheckBox, RadioButton, ScrollArea) + поддержка "тёмной/светлой" тем прямо в терминале. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

🧘 dabl — AutoML для ленивых дата-сайентистов Библиотека для автоматического анализа данных и построения базовых ML-моделей в одну строку кода. Разработана командой scikit-learn. 🔩 Ключевая функция: Автоматизирует всю рутину: предобработку данных, feature engineering и подбор моделей с визуализацией результатов. Установка библиотеки:

    
        pip install dabl{}
    

Пример использования:

    
        import dabl
data = dabl.datasets.load_titanic()
dabl.SimpleClassifier().fit(data, target_col="survived")
# Готово! Смотрите отчёт в Jupyter{}
    

💻 GitHub 👉 Главный плюс: Мгновенный старт работы с данными — библиотека сама определяет типы фичей, подбирает трансформеры и строит interpretable-модели. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

🏷️ ImageHash – поиск дубликатов изображений с помощью хеширования ImageHash – это Python-библиотека для вычисления perceptual-хешей изображений. Она помогает находить похожие или дублирующиеся картинки, даже если они были изменены (например, обрезаны или пережаты). 📸 Ключевая функция: Сравнение изображений через хеши (ahash, dhash, phash, whash), что позволяет быстро искать дубликаты без полного перебора пикселей. Установка библиотеки:

    
        pip install imagehash{}
    

Пример использования:

    
        from PIL import Image
import imagehash

hash1 = imagehash.average_hash(Image.open('image1.jpg'))
hash2 = imagehash.average_hash(Image.open('image2.jpg'))
print(hash1 - hash2)  # Чем меньше разница, тем больше похожи изображения{}
    

💻 GitHub ⚡️ Главный плюс: Автоматизация поиска дубликатов с высокой точностью и поддержкой разных алгоритмов хеширования. Отлично подойдет для очистки медиабиблиотек. ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

🤔 Так надо организовывать свою работу ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

От обнаружения угрозы к ее мгновенному устранению Сложно обеспечивать безопасность компании, когда в инфраструктуре много разрозненных решений, бюджеты на ИБ сокращаются, а специалистов не хватает. Риски растут, атаки становятся сложнее, а рутинные задачи мешают реагировать быстро. Приглашаем на вебинар 12 августа в 11:00, где расскажем про Solar SIEM — платформу, которая объединяет функции SIEM и SOAR/IRP, ускоряя поиск угроз в 3 раза и экономя до 40% бюджета. Узнайте, как оптимально настроенная автоматизация снижает нагрузку на команду и закрывает дыры в безопасности. Сделайте работу ИБ-специалистов ности проще и эффективнее. Регистрируйтесь на вебинар, чтобы защитить бизнес без лишних затрат! Зарегистрироваться #реклама 16+ rt-solar.ru О рекламодателе

🥬 Управление Android-устройствами напрямую из Python-скриптов Библиотека для работы с Android Debug Bridge (ADB) без зависимостей от нативного SDK. Особенности:

➖Поддержка всех основных ADB команд ➖Работает без установки Android SDK ➖Простое API для интеграции в тестовые фреймворки ➖Поддержка нескольких устройств одновременно

Установка библиотеки:

    
        pip install pure-python-adb{}
    

Пример использования:

    
        from ppadb.client import Client as AdbClient

# Подключение к ADB серверу
client = AdbClient(host="127.0.0.1", port=5037)
devices = client.devices()

if devices:
    device = devices[0]
    print(f"Устройство: {device.serial}")
    # Получение информации о системе
    print(device.shell("getprop ro.build.version.release")){}
    

💻 GitHub 📟Главный плюс: Полностью Python-решение для автоматизации тестирования и управления Android без зависимостей от Java/SDK (реализована на Python 3.6+). ✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈ Заметки программиста «(!?» 🇨🇱 Python Tech Code

GitVerse News Канал для разработчиков — профи, начинающих и кому просто любопытно. Обсуждаем AI и open source, делимся новостями, изучаем крутые кейсы. Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе