Пользователь
Телеграм — один из самых популярных, если не самый популярный мессенджер в рунете. Многие ведут в нём личные каналы или группы, а для кого‑то это платформа для предоставления различных услуг. Очень часто, для создания своего стиля авторы используют смайлики и другие символы, а с появлением подписки Telegram‑премиум стало возможным создавать и добавлять свои собственные эмодзи.
Сегодня мы рассмотрим, как из обычного шрифта, сделать уникальный набор эмозди и добавить его в телеграм.
Мы продолжаем изучать PySide6/PyQt6 и сейчас мы с Вами познакомимся с виджетами, компоновкой и Qt Designer
Ссылка на 1 урок с установкой PySide6 и создания первого приложения.
PySide6 включают в себя довольно большое количество встроенных виджетов. Вы можете найти более подробную информацию в официальной документации PySide6.
Сегодня мы с Вами рассмотрим прекрасную библиотеку PySide6, которая является оберткой для взаимодействия с Qt при помощи языка Python, которые позволяет вам использовать Python для написания desktop-приложений Qt.
Регулярные выражения (их еще называют regexp, или regex) — это механизм для поиска и замены текста. В строке, файле, нескольких файлах... Их используют разработчики в коде приложения, тестировщики в автотестах, да просто при работе в командной строке!
Чем это лучше простого поиска? Тем, что позволяет задать шаблон.
Например, на вход приходит дата рождения в формате ДД.ММ.ГГГГГ. Вам надо передать ее дальше, но уже в формате ГГГГ-ММ-ДД. Как это сделать с помощью простого поиска? Вы же не знаете заранее, какая именно дата будет.
Когда я пытаюсь обойтись без *args и **kwargs в сигнатурах функций, это не всегда можно сделать, не вредя удобству использования API. Особенно — когда надо писать функции, которые обращаются к вспомогательным функциям с одинаковыми сигнатурами.
Типизация *args и **kwargs всегда меня расстраивала, так как их нельзя было заблаговременно снабдить точными аннотациями. Например, если и позиционные, и именованные аргументы функции могут содержать лишь значения одинаковых типов, можно было поступить так:
def foo(*args: int, **kwargs: bool) -> None:
...
Применение такой конструкции указывает на то, что args — это кортеж, все элементы которого являются целыми числами, а kwargs — это словарь, ключи которого являются строками, а значения имеют логический тип.
Но нельзя было адекватно аннотировать *args и **kwargs в ситуации, когда значения, которые можно передавать в качестве позиционных и именованных аргументов, могут, в разных обстоятельствах, относиться к различным типам. В таких случаях приходилось прибегать к Any, что противоречило цели типизации аргументов функции.
В Python, с каждым релизом, добавляют новые модули, появляются новые и улучшенные способы решения различных задач. Все мы привыкли пользоваться старыми добрыми Python-библиотеками, привыкли к определённым способам работы. Но пришло время обновиться, время воспользоваться новыми и улучшенными модулями и их возможностями.
Меня зовут Даниил Охлопков, и я расскажу про свой подход к написанию скриптов, извлекающих данные из интернета: с чего начать, куда смотреть и что использовать.
Написав тонну парсеров, я придумал алгоритм действий, который не только минимизирует затраченное время на разработку, но и увеличивает их живучесть, робастность и масштабируемость.
На прошлом уроке мы изучили некоторые способы поиска областей интереса на изображении. Напомню, что мы делали:
• пытались найти по цвету (чаще всего так делать не надо);
• пытались найти круглый знак посредством функции HoughCircles (иногда работает);
• а еще мы изучили морфологические операции (открытие закрытие).
Сегодняшний урок будет более глубоко посвящен работе с контурами, так как часто контур помогает выдели фичи на изображения, а так же области интересов (благодаря контуру, мы можем охватить форму объекта).
Для начала вспомним, как находить контуры.
Привет, Хабр! Запускаю цикл статей по библиотеке OpenCV в Python. Кому интересно, добро пожаловать под кат!
Доброго времени суток. Основываясь на своём опыте хочу представить некоторые рекомендации при разработке кодовой базы на SQL.
Данные рекомендации получены горьким опытом, так что надеюсь, они Вам помогут :)
Порой бывает сложно перематывать длинный ролик в надежде найти хоть что-то интересное или тот самый момент из Shorts. Или иногда хочется за ночь узнать, о чём шла речь на паре научных конференций. Для этого в Браузере есть волшебная кнопка — «Пересказать», которая экономит время и помогает лучше понять, стоит ли смотреть видео, есть ли в нём полезная информация, и сразу перейти к интересующей части.
Сегодня я расскажу про модель, которая быстро перескажет видео любой длины и покажет таймкоды для каждой части. Под катом — история о том, как мы смогли выйти за лимиты контекста модели и научить её пересказывать даже очень длинные видео.
Привет, Хабр!
Аналитики данных часто сталкиваются с грязными данными, которые могут существенно замедлить процесс анализа. Грязны данные – это пропущенные значения, дубликаты, неконсистентные данные. Пропущенные значения заставляют нас гадать, что же было замыслено нашим коллегой; дубликаты вводят в заблуждение, умножая одно и то же на количество их копий, а неконсистентные данные заставляют нас сомневаться в каждой цифре.
Очищать грязные данные можно c Pandas. Рассмотрим основные методы.
Если верить Википедии, NFC(Near Field Communication) — это технология беспроводной высокочастотной связи малого радиуса действия, которая дает возможность обмена данными между устройствами, находящимися на расстоянии около 10 сантиметров.
Как мы все знаем, Atlassian ушел из России вместе со своим флагманским и уже ставшим культовым продуктом Jira. Но на место Jira на пьедестале ITSM-платформ и систем для баг-трекинга уже активно претендуют решения из России, а также из Китая.
Сегодня я расскажу об одном из лидеров сегмента – продукте китайской компании ZenTao Software и о том, как установить ZenTao на Windows. Меня зовут Алексей Пешков, работаю в GlowByte старшим менеджером по развитию направления.
6 декабря Яндекс открыл доступ к своим диалоговым моделям (моделям генерации) и векторного представления текста через API. API уже доступно в Yandex Cloud.
Вчера мне потребовалось применить его в приложении, однако, не удалось найти руководства, как сделать это быстро. Документация Яндекса хороша, но предполагает, что опыт работы с Yandex Cloud уже имеется. В отсутствие такого опыта документация выглядит фрагментированной.
Предлагаю пошаговый гайд, который, надеюсь, сэкономит читателю, не знакомому с Yandex Cloud, часик-другой.
Для того, чтобы использовать Yandex GPT в Вашем Python-проекте, нужно выполнить 4 шага:
От переводчика: Привет, хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи Why you should be using pathlib и её продолжения, No really, pathlib is great. Много внимания нынче уделяется таким новым возможностям Python, как asyncio, оператору :=, и опциональной типизации. При этом за радаром рискуют пройти не столь значительные (хотя, := назвать серьёзным нововведением язык не поворачивается), но весьма полезные нововведения в язык. В частности, на хабре статей, посвящённых сабжу, я не нашел (кроме одного абзаца тут), поэтому решил исправить ситуацию.
Когда я открыл для себя тогда еще новый модуль pathlib несколько лет назад, я по простоте душевной решил, что это всего лишь слегка неуклюжая объектно-ориентированная версия модуля os.path. Я ошибался. pathlib на самом деле чудесен!
В этой статье я попытаюсь вас влюбить в pathlib. Я надеюсь, что эта статья вдохновит вас использовать pathlib в любой ситуации, касающейся работы с файлами в Python.
Предупреждение: в статье присутствуют заголовки реальных новостей. Я отношусь к ним исключительно как к рабочему материалу, не представляю какую-либо точку зрения на политическую или экономическую ситуацию в какой бы то ни было стране.