Python для новичков Telegram Posts

import speech_recognition as sr

# Инициализация распознавателя
recognizer = sr.Recognizer()

# Запись аудио с микрофона
with sr.Microphone() as source:
 print("Скажите что-нибудь...")
 audio = recognizer.listen(source)

# Распознавание речи с использованием Google Web Speech API
try:
 print("Google Web Speech API понял: " + recognizer.recognize_google(audio, language="ru-RU"))
except sr.UnknownValueError:
 print("Google Web Speech API не смог распознать речь")
except sr.RequestError as e:
 print("Ошибка запроса к Google Web Speech API; {0}".format(e))

Подписывайтесь на мой второй канал:

https://t.me/info_sol

Там вы найдёте множество интересных статей о саморазвитии и технологиях, подборки полезных книг, конспирологические теории и эзотерические размышления ))

https://habr.com/ru/articles/862692/

2D бродилка на PyGame

1. Установка библиотеки requests:

 pip install requests
 

2. Отправка GET-запроса:

 import requests
 response = requests.get('https://api.example.com/data')
 

3. Отправка POST-запроса:

 data = {'key': 'value'}
 response = requests.post('https://api.example.com/data', data=data)
 

4. Отправка запроса с заголовками:

 headers = {'Authorization': 'Bearer your_token'}
 response = requests.get('https://api.example.com/data', headers=headers)
 

5. Отправка запроса с параметрами:

 params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
 response = requests.get('https://api.example.com/data', params=params)
 

6. Отправка запроса с JSON-данными:

 json_data = {'key': 'value'}
 response = requests.post('https://api.example.com/data', json=json_data)
 

7. Проверка статуса ответа:

 if response.status_code == 200:
 print('Success!')
 

8. Получение JSON-ответа:

 data = response.json()
 

9. Получение текста ответа:

 text = response.text
 

10. Отправка запроса с файлом:

 files = {'file': open('example.txt', 'rb')}
 response = requests.post('https://api.example.com/upload', files=files)
 

11. Отправка запроса с таймаутом:

 response = requests.get('https://api.example.com/data', timeout=5)
 

12. Обработка ошибок:

 try:
 response = requests.get('https://api.example.com/data')
 response.raise_for_status()
 except requests.exceptions.HTTPError as err:
 print(f'HTTP error occurred: {err}')
 

13. Использование сессий для повторного использования соединений:

 session = requests.Session()
 response = session.get('https://api.example.com/data')
 

14. Отправка запроса с куками:

 cookies = {'cookie_name': 'cookie_value'}
 response = requests.get('https://api.example.com/data', cookies=cookies)
 

15. Отправка запроса с прокси:

 proxies = {
 'http': 'http://10.10.1.10:3128',
 'https': 'http://10.10.1.10:1080',
 }
 response = requests.get('https://api.example.com/data', proxies=proxies)

🐍 Начните программировать на Python - бесплатно!

Курс по основам Python с наставником — напишете первый мини пет-проект в портфолио за 14 дней.

🔹 72 урока в онлайн-тренажере.
🔹 4 живых вебинара.
🔹 Закрытый telegram-чат для поддержки 24/7.
🔹 Полезные материалы с собой.

А главное при поддержке наставника: попробуйте быстро, просто и без ошибок.

 📍Старт курса: уже 3 декабря!

Если вам интересно, чем увлекается админ этого канала, и какие мысли бродят в его буйной голове, подписывайтесь 👇

https://t.me/info_sol

1. Установка библиотеки Pillow:

 pip install pillow
 

2. Открытие изображения:

 from PIL import Image
 img = Image.open('example.jpg')
 

3. Показ изображения:

 img.show()
 

4. Сохранение изображения:

 img.save('new_example.jpg')
 

5. Изменение размера изображения:

 resized_img = img.resize((width, height))
 

6. Обрезка изображения:

 cropped_img = img.crop((left, upper, right, lower))
 

7. Поворот изображения:

 rotated_img = img.rotate(angle)
 

8. Преобразование изображения в черно-белое:

 bw_img = img.convert('L')
 

9. Наложение текста на изображение:

 from PIL import ImageDraw, ImageFont
 draw = ImageDraw.Draw(img)
 font = ImageFont.truetype('arial.ttf', size)
 draw.text((x, y), 'Hello', font=font, fill='white')
 

10. Создание миниатюры:

 img.thumbnail((width, height))
 

11. Объединение изображений:

 images = [Image.open(x) for x in ['img1.jpg', 'img2.jpg']]
 widths, heights = zip(*(i.size for i in images))
 total_width = sum(widths)
 max_height = max(heights)
 new_img = Image.new('RGB', (total_width, max_height))
 x_offset = 0
 for im in images:
 new_img.paste(im, (x_offset,0))
 x_offset += im.size[0]
 

12. Изменение прозрачности изображения:

 img = img.convert("RGBA")
 datas = img.getdata()
 new_data = []
 for item in datas:
 if item[0] > 200 and item[1] > 200 and item[2] > 200: # Условие для прозрачности
 new_data.append((255, 255, 255, 0))
 else:
 new_data.append(item)
 img.putdata(new_data)
 

13. Преобразование изображения в массив numpy:

 import numpy as np
 img_array = np.array(img)
 

14. Преобразование массива numpy в изображение:

 img = Image.fromarray(img_array)
 

15. Применение фильтра к изображению:

 from PIL import ImageFilter
 blurred_img = img.filter(ImageFilter.BLUR)

Создание декоратора для логирования времени выполнения функций:

import time

def log_time(func):
 def wrapper(*args, **kwargs):
 start = time.time()
 result = func(*args, **kwargs)
 print(f"{func.__name__} took {time.time() - start} seconds")
 return result
 return wrapper

Модуль timeit для быстрой оценки производительности:

import timeit
timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)