Здравствуйте!
🔥 Хотите помочь нам на Github?

Мы хотим добавить сайт нашего сообщества в awesome-python это самый популярный в мире список библиотек, статей и сайтов о Python.

Что от меня нужно?
1. Зайдите по ссылке: https://github.com/vinta/awesome-python/pull/1263
2. Поставь палец вверх! 👍

Давайте удивим мировое сообщество python программистов! 😎

🔥 Amazon: AWS Lambda и API Gateway с примерами на Python
🎯 Python Чат: @python_scripts

Для этого примера мы используем сервис от AWS под названием Lambda, который позволит вам развернуть вашу функцию и ее зависимости, а также легко подключить ее к API. Чтобы создать API, мы воспользуемся API Gateway — еще один сервис, предоставляемый AWS.

Подробнее: https://python-scripts.com/aws-lambda-and-api-gateway

😎 Создание своего веб-фреймворка на Python - Часть 1
🌎 Подробнее: http://python-3.ru/page/web-framework-python

В этом руководстве мы построим наиболее важные части фреймворка. В конце у нас появятся обработчики запросов (к примеру, Django views), и маршрутизации: простая (как /books/ ) и параметризованная (как /greet/{name} ).

🔥 Анимация данных в Matplotlib
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Matplotlib — это библиотека Python для работы с 2D графиками, которая является одной из самых популярных. Большинство начинают свой путь визуализации данных именно с этой библиотекой. Matplotlib может генерировать графики, гистограммы, спектры мощности, диаграммы ошибок и рассеяния. Он также легко интегрируется с такими библиотеками как Pandas и Seaborn для создания более сложных визуализаций.

Подробнее: https://python-scripts.com/animations-with-matplotlib

🔥 Отправка писем из Python используя smtplib
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Из данной статьи мы узнаем:
1. Как настроить безопасное подключение при помощи SMTP_SSL() и .starttls()
2. Как использовать встроенную библиотеку Python под названием smtplib для отправки простых писем;
3. Как отправлять письма с HTML содержимым и прикрепленными файлами при помощи пакета email;
4. Как отправлять несколько персонализированных писем при помощи файла СSV с контактными данными;
5. Как использовать пакет Yagmail для отправки писем используя всего несколько строк кода.

❤️ Подробнее: https://selenium-python.com/smtplib-email-example

🔥 Flask или Django? Выбираем Python вебфреймворк
🎯 Telegram Чат: @python_scripts?lang=ru
🎯 Канал: https://telegram.im/@pip_install?lang=ru

Согласно данным опроса разработчиков Python в 2019, Django и Flask являются самыми популярными веб фреймворками среди разработчиков. Вы вряд ли ошибетесь, выбрав один из этих фреймворков для работы с вашим новым веб приложением. Хотя выбор того, какой из них будет лучше работать для вас и ваших целей, есть ряд явных отличий, которые нужно иметь в виду, перед тем как сделать выбор.

Подробнее: https://python-scripts.com/flask-or-django

🔍 Data Science — 8 главных библиотек для Python программиста
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Data science, или наука о данных, набирает все большую популярность среди самых востребованных профессий современного рынка. Специалист в этой области должен обладать глубокими разносторонними знаниями, как теоретическими, так и практическими.

Подробнее: https://python-scripts.com/data-science

🔥 Шпаргалки по Python — хитрости которые вы не используете!
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

F-строки (Python 3.6+)
Pathlib (Python 3.4+)
Type hinting (Python 3.5+)
Перечисления enum (Python 3.4+)
Встроенный LRU кэш (Python 3.2+)
Повторяемая расширенная распаковка (Python 3.0+)
Классы данных (Python 3.7+)
Пространства имен (Python 3.3+)

Подробнее: https://python-scripts.com/python-code-example

🔥 Python 3.8 - Что нас ждет в новой версии языка программирования?
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Подробнее: https://python-scripts.com/python-3-8-version

Бета-цикл Python 3.8 уже запущен в лице Python 3.8.0b1, который был выпущен 4 июня, за которой вышла следующая бета 4 июля. Это значит, что Python 3.8 уже можно назвать завершенным делом, мы можем с уверенностью начать изучать особенности последнего реализа. Выпуск анонсирован на октябрь, так что программистам не придется долго ждать.

🔥 Примеры проверок существования файлов
Сколько лет прошло, но я все еще гуглю "file exists python"...

Руководство для тех, кому нужно узнать, существует ли файл (или папка) при помощи встроенных возможностей и функций Python из стандартной библиотеки.

🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Подробнее: https://python-scripts.com/file-exists

🔍 Руководство по созданию поиска на сайте в Django
🎯 Telegram Чат: https://telegram.im/@python_scripts?lang=ru
🎯 Канал: https://telegram.im/@pip_install?lang=ru

В данном руководстве мы освоим базовый поиск по сайту Django и затронем способы улучшить его с более продвинутыми возможностями.

Подробнее: https://python-scripts.com/django-search

🔥 Шпаргалки по ошибкам в Python - как их исправлять?
🎯 Telegram Чат: @python_scripts

Python выводит трассировку (далее traceback), когда в вашем коде появляется ошибка. Вывод traceback может быть немного пугающим, если вы видите его впервые, или не понимаете, чего от вас хотят. Однако traceback Python содержит много информации, которая может помочь вам определить и исправить причину, из-за которой в вашем коде возникла ошибка.

☀️ Подробнее: https://python-scripts.com/python-traceback

PyMySQL — инструкция по использованию MySQL на примерах
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

В статье будет показано, как использовать MySQL в Python при помощи PyMySQL модуля.

Подробнее: https://python-scripts.com/pymysql

🔥 BeautifulSoup – парсинг HTML в Python на примерах
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Данная инструкция по BeautifulSoup является вводным руководством по использованию библиотеки BeautifulSoup Python. В примерах показано использование тегов, модификация документа и перебор его элементов, а также парсинг веб-страниц.

Подробнее: https://python-scripts.com/beautifulsoup-html-parsing

Содержание статьи
- BeautifulSoup на примерах
- Установка BeautifulSoup в Python
- Пример HTML-кода страницы
- BeautifulSoup простой пример парсинга HTML
- BeautifulSoup теги, атрибуты name и text
- BeautifulSoap перебираем HTML теги
- BeautifulSoup атрибут children
- BeautifulSoup атрибут descendants
- BeautifulSoup и веб-скрапинг HTML
- BeautifulSoup метод prettify()
- BeautifulSoup метод find(), поиск элементов по id
- BeautifulSoup метод find_all() поиск всех тегов в HTML
- BeautifulSoup методы select() и select_one() CSS селекторы
- BeautifulSoup метод append() добавление нового HTML-тега

Requests в Python – Полная инструкция по применению! 🇷🇺
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Библиотека requests является стандартным инструментом для составления HTTP-запросов в Python. Простой и аккуратный API значительно облегчает трудоемкий процесс создания запросов.

☀️ Содержание статьи
1. Python установка библиотеки requests
2. Python библиотека Requests метод GET
3. Объект Response получение ответа на запрос в Python
4. HTTP коды состояний
5. Получить содержимое страницы в Requests
6. HTTP заголовки в Requests
7. Python Requests параметры запроса
8. Настройка HTTP заголовка запроса (headers)
9. Примеры HTTP методов в Requests
10. Python Requests тело сообщения
11. Python Requests анализ запроса
12. Python Requests аутентификация HTTP AUTH
13. Python Requests проверка SSL сертификата
14. Python Requests производительность приложений
15. Объект Session в Requests
16. HTTPAdapter — Максимальное количество повторов запроса в Requests

Подробнее: https://python-scripts.com/requests

🔥 Машинное обучение для начинающих: создание нейронных сетей
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Данная статья предназначена для людей, которые ранее не работали с нейронными сетями вообще или же имеют довольно поверхностное понимание того, что это такое. Принцип работы нейронных сетей будет показан на примере их реализации через Python.

Подробнее: https://python-scripts.com/intro-to-neural-networks

Содержание статьи
1. Создание нейронных блоков
2. Простой пример работы с нейронами в Python
3. Создание нейрона с нуля в Python
4. Пример сбор нейронов в нейросеть
5. Пример прямого распространения FeedForward
6. Создание нейронной сети прямое распространение FeedForward
7. Пример тренировки нейронной сети — минимизация потерь, Часть 1
8. Пример подсчета потерь в тренировки нейронной сети
9. Python код среднеквадратической ошибки (MSE)
10. Тренировка нейронной сети — многовариантные исчисления, Часть 2
11. Пример подсчета частных производных
12. Тренировка нейронной сети

🔥 Введение в RNN Рекуррентные Нейронные Сети для начинающих
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

В данной статье мы рассмотрим, что такое рекуррентные нейронные сети и как создать нейронную сеть с нуля в Python.

☀️ Подробнее: https://python-scripts.com/recurrent-neural-network

Содержание
1. Зачем нужны рекуррентные нейронные сети
2. Создание рекуррентной нейронной сети на примере
3. Поставление задачи для рекуррентной нейронной сети
4. Составление плана для нейронной сети
5. Предварительная обработка рекуррентной нейронной сети RNN
6. Фаза прямого распространения нейронной сети
7. Фаза обратного распространения нейронной сети
8. Параметры рассматриваемой нейронной сети
9. Тестирование рекуррентной нейронной сети

🔥 Redis в Python — Полная документация на примерах
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

В данном руководстве вы узнаете, как использовать Python с Redis. Redis является высокопроизводительным хранилищем ключей, отличается высокой скоростью работы и широтой областей применения.

Подробнее: https://python-scripts.com/redis

Содержание
1. Установка Redis из исходников на Windows, Linux и Mac OS X
2. Настройка Redis на сервере в подробностях
3. Начало работы с Redis на примерах
4. Redis в качестве словаря Python
5. Типы данных в Python и Redis для хранения информации
6. Использование redis-py: Redis в Python на примерах
7. Доступные типы ключей в Redis
8. Пример использования Redis на сайте PyHats, Часть 1
9. Срока действия ключа в Redis Python
10. Пример использования Redis на сайте PyHats, Часть 2
11. Производительность и снепшоты при работе с Redis
12. Обходные пути сериализации
13. Сериализация значений в строку
14. Использование разделителя
15. Шифрование перед отправкой

🔥 Изучение NumPy с визуальными примерами
🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

NumPy является незаменимым помощником Python. Он тянет на себе анализ данных, машинное обучение и научные вычисления, а также существенно облегчает обработку векторов и матриц.

Подробнее: https://python-scripts.com/numpy

Содержание
1. Создание массивов NumPy
2. Арифметические операции над массивами NumPy
3. Индексация массива NumPy
4. Агрегирование в NumPy
5. Создание матриц NumPy на примерах
6. Арифметические операции над матрицами NumPy
7. dot() Скалярное произведение NumPy
8. Индексация матрицы NumPy
9. Агрегирование матриц NumPy
10. Транспонирование и изменение формы матриц в numpy
11. Примеры работы с NumPy
12. Таблицы NumPy — примеры использования таблиц
13. Аудио и временные ряды в NumPy
14. Обработка изображений в NumPy
15. Обработка текста в NumPy на примерах

🔴 11 новых веб-фреймворков Python которые могут стать популярны

За последние пару лет появилось довольно много неплохих фреймворков, и создается впечатление, что ветеранам скоро придется подвинуться. Новые веб-фреймворки используют свежий подход к решению проблем, делая акцент на производительности и выразительности API.

Рассмотрим 11 новых веб-фреймворков Python!
Подробнее: https://python-scripts.com/web-frameworks

🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

🔴 Kivy — Создание мобильных приложений на Python

Содержание:
1. Принципы работы фреймворка Kivy Python
2. Установка Kivy
3. Работа с виджетами в Kivy
4. Запуск программы «Hello, Kivy!»
5. Отображение виджета Image в Kivy Python
6. Разметка (Layout) в UI Kivy
7. Добавление событий в Kivy
8. Использование языка дизайна KV
9. Создание приложения Kivy Python
10. Создаем apk приложения для Android на Python
11. Создание приложений для iPhone (iOS) на Python
12. Создание exe приложений для Windows на Python используя Kivy
13. Создание приложений для macOS на Python используя Kivy

🌎 Подробнее: https://python-scripts.com/kivy-android-ios-exe

🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install