🖥 Rich — это библиотека на Python, которая предназначена для отображения форматированного текста и улучшения вывода в терминале.
🌟 Она позволяет просто добавлять цвета, стили, таблицы, индикаторы прогресса, подсветку синтаксиса, отображение Markdown и многое другое в консольные приложения.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@Python_Community_ru
🌟 Она позволяет просто добавлять цвета, стили, таблицы, индикаторы прогресса, подсветку синтаксиса, отображение Markdown и многое другое в консольные приложения.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@Python_Community_ru
🖥 Shellingham (https://github.com/sarugaku/shellingham) — это библиотека на Python, предназначенная для определения оболочки, в которой работает текущий процесс Python. Она предлагает функцию detect_shell(), которая возвращает кортеж с именем оболочки (в нижнем регистре) и путем к исполняемому файлу этой оболочки.
🌟 Пример использования:
import shellingham
shell_name, shell_path = shellingham.detect_shell()
print(f"Shell: {shell_name}, Path: {shell_path}")
Лицензия: ISC
▪Github (https://github.com/sarugaku/shellingham)
@Python_Community_ru
🌟 Пример использования:
import shellingham
shell_name, shell_path = shellingham.detect_shell()
print(f"Shell: {shell_name}, Path: {shell_path}")
Лицензия: ISC
▪Github (https://github.com/sarugaku/shellingham)
@Python_Community_ru
🖥 Arq — это библиотека для Python, которая предоставляет возможность асинхронного выполнения фоновых задач и удаленного вызова процедур с использованием asyncio и Redis. Она помогает разработчикам просто создавать и управлять очередями заданий, обеспечивая при этом высокую производительность и возможность масштабирования.
🖥 Github
@Python_Community_ru
🖥 Github
@Python_Community_ru
🖥 Pyper (https://github.com/pyper-dev/pyper) — это универсальный фреймворк для организации конкурентной и параллельной обработки данных в Python, который опирается на принципы функционального программирования. Он предназначен для использования в ETL-системах, микросервисах для обработки данных и системах сбора информации.🔐 Лицензия: MIT🖥 Github (https://github.com/pyper-dev/pyper) (https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
@Python_Community_ru
Не беспокойся! Я твой друг и приглашаю тебя на конкурс Data Fusion! Это ежегодное онлайн-соревнование по анализу данных и машинному обучению для специалистов в области Data Science. Общий призовой фонд составляет 3 000 000 рублей 🔥👭 Участников ожидают две основные задачи: «Label Craft» — предсказание категорий товаров; «4 Cast» — предсказание динамики платежей на следующие 12 недель. Также будет образовательная задача — «Distribution». 🗓 Соревнование пройдет с 13 февраля по 7 апреля 2025 года. ❗️Формат — онлайн, так что участвовать можно из любой точки мира. Торжественная церемония награждения победителей пройдет в Москве во время конференции по анализу данных и технологиям ИИ DATA FUSION 2025 🎉📤 Регистрируйся прямо сейчас! (https://ods.ai/tracks/data-fusion-2025-competitions/?utm_source=tg&utm_campaign=wp&utm_content=pythonl) Информация о рекламодателе (https://telegra.ph/Reklama-02-14-17)
@Python_Community_ru
@Python_Community_ru
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⭐️ SkyReels V1: Модель видео, ориентированная на человека
Новая китайская модель SkyReels V1 предназначена для создания видео с акцентом на человека в кадре.
• Дообучение на большом наборе данных: Модель была дообучена на HunyuanVideo, который включает 10 миллионов высококачественных фрагментов из фильмов и телешоу.
• Продвинутая анимация лиц: SkyReels V1 поддерживает 33 различных выражения лиц и 400 естественных движений, что обеспечивает реалистичную передачу эмоций и мимики.
• Кинематографическое освещение и эстетика: Модель сосредоточена на создании качественного визуального ряда, что делает её результаты похожими на профессиональное кино.
• Открытость и доступность: Исходный код I2V доступен на GitHub, а сама модель опубликована на Huggingface.
• Github: https://github.com/SkyworkAI/SkyReels-V1
• HF: https://huggingface.co/collections/Skywork/skyreels-v1-67b34676ff65b4ec02d16307
• Demo: https://www.skyreels.ai/home
@Python_Community_ru
Новая китайская модель SkyReels V1 предназначена для создания видео с акцентом на человека в кадре.
• Дообучение на большом наборе данных: Модель была дообучена на HunyuanVideo, который включает 10 миллионов высококачественных фрагментов из фильмов и телешоу.
• Продвинутая анимация лиц: SkyReels V1 поддерживает 33 различных выражения лиц и 400 естественных движений, что обеспечивает реалистичную передачу эмоций и мимики.
• Кинематографическое освещение и эстетика: Модель сосредоточена на создании качественного визуального ряда, что делает её результаты похожими на профессиональное кино.
• Открытость и доступность: Исходный код I2V доступен на GitHub, а сама модель опубликована на Huggingface.
• Github: https://github.com/SkyworkAI/SkyReels-V1
• HF: https://huggingface.co/collections/Skywork/skyreels-v1-67b34676ff65b4ec02d16307
• Demo: https://www.skyreels.ai/home
@Python_Community_ru
🔥 LangWatch (https://github.com/langwatch/langwatch?tab=readme-ov-file) — это платформа, предназначенная для мониторинга, анализа, оценки и оптимизации процессов работы с большими языковыми моделями! 🌟 Она предлагает визуальный интерфейс для взаимодействия с фреймворком DSPy, что упрощает разработчикам и исследователям управление и улучшение своих проектов на основе LLM. 🔐 Лицензия: BSL-1.1 🖥 Github (https://github.com/langwatch/langwatch) (https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
@Python_Community_ru
🖥 tzlocal (https://github.com/regebro/tzlocal) — это модуль для Python, который помогает определить локальный часовой пояс системы и предоставляет соответствующий объект tzinfo.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/regebro/tzlocal)
(https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/regebro/tzlocal)
(https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
🖥 Validoopsie (https://github.com/akmalsoliev/Validoopsie) — это легкая и удобная библиотека для проверки данных в Python, созданная для упрощения процесса валидации!
🌟 Она позволяет разработчикам без труда создавать классы и связывать различные проверки, используя стиль, похожий на популярные библиотеки для работы с DataFrame.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/akmalsoliev/Validoopsie)
(https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
🌟 Она позволяет разработчикам без труда создавать классы и связывать различные проверки, используя стиль, похожий на популярные библиотеки для работы с DataFrame.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/akmalsoliev/Validoopsie)
(https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
🖥 PyQuery — это библиотека на Python, которая позволяет работать с HTML и XML документами, используя синтаксис, похожий на jQuery!
🌟 Она предлагает удобный интерфейс для выбора элементов с помощью CSS-селекторов и их дальнейшей обработки. PyQuery основана на lxml, что обеспечивает быструю и эффективную работу с XML и HTML.
🖥 Github
@Python_Community_ru
🌟 Она предлагает удобный интерфейс для выбора элементов с помощью CSS-селекторов и их дальнейшей обработки. PyQuery основана на lxml, что обеспечивает быструю и эффективную работу с XML и HTML.
🖥 Github
@Python_Community_ru
🖥 FastSQLA (https://github.com/hadrien/fastsqla) — это асинхронное расширение для SQLAlchemy версии 2.0 и выше, созданное для работы с FastAPI. Оно предлагает готовые шаблоны, поддержку SQLModel и встроенную пагинацию, что облегчает настройку и управление асинхронными соединениями с реляционными базами данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/hadrien/fastsqla)
(https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/hadrien/fastsqla)
(https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
⚡ Data Fusion 2025 — главное событие весны для специалистов в области работы с данными, которое в пятый раз соберет более 250 экспертов.
Вас ожидает:
• Два дня практических кейсов, 14 треков и более 70 сессий, посвященных передовым исследованиям в области больших данных и технологий искусственного интеллекта
• Кейс-стадии о применении машинного обучения в различных сферах бизнеса — от финтеха и промышленности до медицины
• Экспертиза от ученых, бизнес-лидеров и представителей государства.
📅 16-17 апреля
📍 Москва, технологический кластер «Ломоносов»
Не упустите возможность узнать о главных трендах в искусственном интеллекте и задать вопросы лидерам отрасли.
Участие бесплатное. Регистрация уже открыта.
#AI #ML #BigData #DataFusion #DataScience #IT
*IT — информационные технологии
*AI — искусственный интеллект
*DS — наука о методах анализа данных
*Нетворкинг — полезные связи
*Воркшоп — практическое обучение
@Python_Community_ru
Вас ожидает:
• Два дня практических кейсов, 14 треков и более 70 сессий, посвященных передовым исследованиям в области больших данных и технологий искусственного интеллекта
• Кейс-стадии о применении машинного обучения в различных сферах бизнеса — от финтеха и промышленности до медицины
• Экспертиза от ученых, бизнес-лидеров и представителей государства.
📅 16-17 апреля
📍 Москва, технологический кластер «Ломоносов»
Не упустите возможность узнать о главных трендах в искусственном интеллекте и задать вопросы лидерам отрасли.
Участие бесплатное. Регистрация уже открыта.
#AI #ML #BigData #DataFusion #DataScience #IT
*IT — информационные технологии
*AI — искусственный интеллект
*DS — наука о методах анализа данных
*Нетворкинг — полезные связи
*Воркшоп — практическое обучение
@Python_Community_ru
🖥 Glom (https://github.com/mahmoud/glom?tab=readme-ov-file) — это библиотека для Python, которая облегчает работу с вложенными структурами данных. Она предлагает декларативный способ извлечения и изменения данных, что позволяет разработчикам эффективно взаимодействовать с сложными иерархиями объектов и коллекций.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/mahmoud/glom)
(https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/mahmoud/glom)
(https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
🔥 ERD Lab (https://erdlab.io/#home) — это бесплатный онлайн-инструмент, который предназначен для профессионального проектирования и визуализации баз данных с помощью диаграмм "сущность-связь" (ERD)!
Он дает возможность импортировать уже существующие SQL-скрипты или создавать новые базы данных без необходимости в написании кода, что упрощает процесс разработки и документирования структур данных.
🔗 Ссылка: *клик* (https://erdlab.io/#home)
(https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
Он дает возможность импортировать уже существующие SQL-скрипты или создавать новые базы данных без необходимости в написании кода, что упрощает процесс разработки и документирования структур данных.
🔗 Ссылка: *клик* (https://erdlab.io/#home)
(https://www.tg-me.com/pythonl)
@Python_Community_ru
🖥 ScrapeServ (https://github.com/goodreasonai/ScrapeServ) — это API, который принимает URL-адрес и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами
🌟 Он создан для работы в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди функций ScrapeServ — прокрутка страниц с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками для загрузки файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, что обеспечивает эффективное использование ресурсов
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/goodreasonai/ScrapeServ)
@Python_Community_ru
🌟 Он создан для работы в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди функций ScrapeServ — прокрутка страниц с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками для загрузки файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, что обеспечивает эффективное использование ресурсов
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/goodreasonai/ScrapeServ)
@Python_Community_ru
🖥 Swifter (https://github.com/jmcarpenter2/swifter) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предназначена для улучшения применения функций к объектам DataFrame и Series в pandas.
🌟 Она автоматически выбирает самый эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с помощью Dask или обычный метод apply.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/jmcarpenter2/swifter)
@Python_Community_ru
🌟 Она автоматически выбирает самый эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с помощью Dask или обычный метод apply.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/jmcarpenter2/swifter)
@Python_Community_ru
🖥 Guillotina (https://github.com/plone/guillotina?tab=readme-ov-file) — это современная RESTful-платформа, созданная на Python, предназначенная для эффективного управления большими объемами данных. Она использует asyncio, что гарантирует высокую производительность и масштабируемость при выполнении асинхронных операций.
🔐 Лицензия: BSD-2
🖥 Github (https://github.com/plone/guillotina)
@Python_Community_ru
🔐 Лицензия: BSD-2
🖥 Github (https://github.com/plone/guillotina)
@Python_Community_ru
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Preswald (https://github.com/StructuredLabs/preswald) — это платформа, предназначенная для создания, развертывания и управления интерактивными приложениями для работы с данными.
💡 Она объединяет процессы сбора, хранения, преобразования и визуализации данных в одном легком и мощном SDK. Preswald позволяет разработчикам быстро создавать прототипы внутренних инструментов или разворачивать полнофункциональные приложения, снижая сложность и затраты без ущерба для гибкости.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/StructuredLabs/preswald)
@Python_Community_ru
💡 Она объединяет процессы сбора, хранения, преобразования и визуализации данных в одном легком и мощном SDK. Preswald позволяет разработчикам быстро создавать прототипы внутренних инструментов или разворачивать полнофункциональные приложения, снижая сложность и затраты без ущерба для гибкости.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/StructuredLabs/preswald)
@Python_Community_ru
🖥 simplejson (https://github.com/simplejson/simplejson?tab=readme-ov-file) — это библиотека для Python, которая обеспечивает простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON.
🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Библиотека поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также совместима с Python 2.5 и выше.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/simplejson/simplejson)
@Python_Community_ru
🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Библиотека поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также совместима с Python 2.5 и выше.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/simplejson/simplejson)
@Python_Community_ru
🖥 Prefect (https://github.com/PrefectHQ/prefect) — это фреймворк для оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом, который предназначен для создания надежных конвейеров обработки данных на Python.
💡 Он позволяет легко преобразовывать Python-скрипты в рабочие процессы, обеспечивая автоматическое отслеживание состояния, обработку ошибок, планирование задач и мониторинг в реальном времени. С помощью Prefect вы можете создавать динамичные и надежные конвейеры данных, которые могут адаптироваться к изменениям и восстанавливаться после сбоев.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/PrefectHQ/prefect)
@Python_Community_ru
💡 Он позволяет легко преобразовывать Python-скрипты в рабочие процессы, обеспечивая автоматическое отслеживание состояния, обработку ошибок, планирование задач и мониторинг в реальном времени. С помощью Prefect вы можете создавать динамичные и надежные конвейеры данных, которые могут адаптироваться к изменениям и восстанавливаться после сбоев.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github (https://github.com/PrefectHQ/prefect)
@Python_Community_ru