Справочник Программиста

@programmersguide_1


По рекламе и написанию кода на заказ - @it_start_programmer
Мои курсы - @courses_from_it_start_bot
Викторины по Python - @python_quizzes_tasks
Сайт - https://it-start.online/

Справочник Программиста

23 Oct, 06:19


👀 Библиотека Boltons в Python

Библиотека Boltons предоставляет набор модулей с утилитами и функциями для повседневной разработки. Cодержит коллекцию функций и классов, которые можно рассматривать как расширение стандартной библиотеки Python.

Особенностью Boltons является то, что она не привносит новых зависимостей и сосредоточена на предоставлении простых и удобных инструментов.

Преимущества библиотеки:
🔵Легкость и простота: Не добавляет лишних зависимостей, что делает её быстрой и компактной.
🔵Модульность: Все утилиты разделены по функциональным модулям, что позволяет использовать только нужные компоненты.
🔵Документированность: Хорошо документирована, что облегчает её освоение.

➡️Установка библиотеки: pip install boltons

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Справочник Программиста

22 Oct, 16:56


👀 Библиотека Ibis в Python

Ibis - это библиотека для аналитики данных в Python, предназначенная для упрощения работы с большими данными и абстрагирования сложности различных систем управления базами данных (СУБД).

Её основная цель предоставить высокоуровневый интерфейс для написания запросов к базам данных в Python с использованием синтаксиса, напоминающего Pandas.

Основные особенности библиотеки:
🔵Абстрагирование от SQL: позволяет писать запросы на языке, схожем с Pandas, что значительно упрощает работу с большими данными, не заставляя разработчика вручную писать SQL-запросы.
🔵Совместимость с различными системами хранения данных: поддержка таких СУБД, как PostgreSQL, MySQL, Clickhouse, BigQuery, Impala и многих других. Интеграция с аналитическими системами, включая Apache Spark, Dask и другие распределённые системы.
🔵Ленивая оценка: не выполняет запросы сразу. Вместо этого, она строит выражения, которые можно преобразовать в SQL-запрос, и только когда явно требуется результат (например, execute()), запрос отправляется в базу данных.
🔵Возможность работы с большими данными: оптимизирована для обработки огромных наборов данных, позволяя пользователю эффективно работать с ними на кластерах данных без необходимости загружать все данные в память.

➡️Установка библиотеки: pip install 'ibis-framework[duckdb,examples]'

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Справочник Программиста

21 Oct, 10:41


PyUIBuilder - интуитивно понятный конструктор графического интерфейса для Python, который позволяет создавать пользовательские интерфейсы с помощью методов перетаскивания и размещения элементов.

Поддерживает несколько фреймворков, включая Tkinter, CustomTkinter и Kivy (в будущем также планируется поддержка PySide).

Основные функции:
🔵Независимость от фреймворка: Способен генерировать код для нескольких фреймворков, что делает его универсальным инструментом для разработчиков.
🔵Предустановленные виджеты: Включает готовые элементы интерфейса, которые можно просто перетаскивать на рабочую область.
🔵Поддержка менеджеров компоновки: Позволяет использовать разные методы расположения элементов, такие как флекс, сетка и абсолютное позиционирование.
🔵Генерация кода на Python: Сгенерированный код легко редактировать, так как он написан на Python.

📱 Репозиторий
⚙️ Документация
💬 Онлайн-конструктор

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Справочник Программиста

21 Oct, 06:21


Подборка самых популярных алгоритмов на Python

Обширная коллекцию алгоритмов и структур данных, реализованных на Python.

Данный проект охватывает множество тем и концепций, что делает его полезным как для начинающих программистов, так и для более опытных разработчиков.

📱 Ссылка на репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Справочник Программиста

20 Oct, 10:08


👀 Библиотека vectorlite-py в Pyhton

Библиотека vectorlite-py предназначена для быстрого поиска векторов в базе данных SQLite.

Позволяет выполнять эффективные запросы для поиска ближайших соседей по векторам, что полезно в задачах, связанных с рекомендательными системами, поисковыми движками и машинным обучением.

Основные возможности библиотеки:
🔵Хранение и запрос векторов: Векторы могут храниться в виде BLOB (двоичных данных) в таблицах SQLite, что позволяет использовать запросы для поиска ближайших соседей.
🔵Поиск методом грубой силы: Функция vector_distance() может выполнять точный поиск путем сравнения расстояний между векторами, используя такие метрики, как косинусное расстояние и расстояние L2.
🔵Виртуальные таблицы: Поддерживает виртуальные таблицы, которые создают индексы для ускорения поиска. Для более быстрого поиска используются графы HNSW (иерархические навигационные маломирные графы).

➡️Установка библиотеки: pip install vectorlite-py

📱 Репозиторий
⚙️ Документация
Примеры

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Справочник Программиста

19 Oct, 06:43


👀 Библиотека tkintermapview в Python

Библиотека tkintermapview предоставляет виджет для отображения карт в приложениях, разработанных с использованием tkinter. Позволяет интегрировать карты на основе OpenStreetMap.

Основные возможности библиотеки:
🔵Отображение карт: Позволяет загружать карты из OpenStreetMap и отображать их в приложении.
🔵Поддержка маркеров: Возможность добавлять маркеры на карту, чтобы обозначить определенные точки.
🔵Масштабирование и панорамирование: Пользователи могут масштабировать и перемещать карту для получения более детальной информации о конкретных областях.
🔵Кастомизация: Позволяет настраивать внешний вид карты и маркеров, включая их цвет, размер и стиль.
🔵Работа с координатами: Можно легко работать с координатами (широта и долгота) для определения местоположений на карте.

Пример использования библиотеки:
import tkinter as tk
from tkintermapview import TkinterMapView

# Создание главного окна
root = tk.Tk()
root.title("Пример TkinterMapView")

# Создание виджета карты
map_view = TkinterMapView(root, width=800, height=600, corner_radius=0)
map_view.pack(fill="both", expand=True)

# Установка начального местоположения и уровня масштабирования
map_view.set_position(55.030204, 82.920430) # Новосибирск
map_view.set_zoom(10)

# Добавление маркера
map_view.set_marker(55.030204, 82.920430, "Новосибирск")

# Запуск главного цикла приложения
root.mainloop()


➡️Установка библиотеки: pip install tkintermapview

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Справочник Программиста

18 Oct, 06:14


👀 Библиотека csv-trimming в Python

Библиотека csv-trimming предназначена для упрощения работы с CSV-файлами, позволяя удалять пробелы, символы новой строки и другие нежелательные символы из значений ячеек.

Полезна, когда нужно очистить данные перед их дальнейшей обработкой или анализом.

Основные возможности библиотеки:
🔵Обрезка пробелов: Удаляет ведущие и завершающие пробелы в строках.
🔵Удаление символов: Позволяет удалять или заменять нежелательные символы в значениях.
🔵Поддержка различных кодировок: Может работать с различными кодировками CSV-файлов.
🔵Поддержка заголовков: Поддерживает работу с файлами, содержащими заголовки столбцов.

➡️Установка библиотеки: pip install csv-trimming

📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Справочник Программиста

17 Oct, 11:13


🖥 Утилита pisegment в Python

Утилита pisegment предназначена для полууправляемой сегментации изображений.

Может использоваться для задач сегментации изображений, выделения фона и семантической сегментации.

Основные особенности утилиты:
🔵Поддержка работы через графический интерфейс, где можно вручную размечать изображение с помощью правой кнопки мыши и выбирать из 9 цветов для аннотаций.
🔵После аннотирования процесс сегментации запускается автоматически.
🔵Инструмент также поддерживает возможность настройки параметров, таких как подавление шума и размер патча для ускорения обработки.

➡️Установка: pip install pisegment

Пример запуска сегментации:
pisegment --input "path/to/image/tobe/segmented" --mask "path/to/the/generated/annotation"


📱 Репозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Справочник Программиста

17 Oct, 06:07


👀 Библиотека apsw в Python

Библиотека apsw (Another Python SQLite Wrapper) предназначена для работы с SQLite в Python. Предоставляет более низкоуровневый доступ к функциям SQLite по сравнению с стандартным модулем sqlite3.

Основные особенности и преимущества библиотеки:
🔵Полный доступ к SQLite: предоставляет полный доступ ко всем возможностям SQLite, включая расширения и новые функции, которые могут не поддерживаться в стандартной библиотеке sqlite3.
🔵Поддержка пользовательских функций: позволяет создавать собственные функции и методы, которые могут использоваться в SQL-запросах, что позволяет расширить функциональность SQLite.
🔵Многопоточность: лучше справляется с многопоточными приложениями благодаря более продвинутым механизмам блокировки и управления транзакциями.
🔵Отладка и диагностика: включает инструменты для диагностики и отладки, что может быть полезно при работе с большими и сложными базами данных.
🔵Соблюдение стандартов: следует стандартам Python и SQLite, что обеспечивает высокую степень совместимости.

Пример использования библиотеки:
import apsw

# Создаём базу данных
connection = apsw.Connection("example.db")
cursor = connection.cursor()

# Создаём таблицу
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")

# Вставляем данные
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES (?)", ("Иван",))
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES (?)", ("Ирина",))

# Извлекаем данные
for row in cursor.execute("SELECT * FROM users"):
print(row)

# Закрываем соединение
connection.close()


➡️Установка библиотеки: pip install apsw

📱 Репозиторий
⚙️ Документация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Справочник Программиста

16 Oct, 10:42


Код для добавления блюра определённой области изображения на Python

Для добавления блюра в коде используется библиотека Pillow.

➡️Установка библиотеки: pip install Pillow

from PIL import Image, ImageFilter


def add_blur_to_area(image_path, output_path, box):
# Открываем изображение
image = Image.open(image_path)

# Извлекаем область для размытия
area = image.crop(box)

# Применяем блюр к области
blurred_area = area.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=10))

# Вставляем размытую область обратно в изображение
image.paste(blurred_area, box)

# Сохраняем новое изображение
image.save(output_path)


# Пример использования
image_path = 'image.jpg' # Путь к вашему изображению
output_path = 'output_image.jpg' # Путь к сохранению нового изображения
box = (50, 900, 700, 1400) # Задаём координаты области (x1, y1, x2, y2)

add_blur_to_area(image_path, output_path, box)


➡️Справочник Программиста. Подписаться