🔥 Полезные библиотеки Python

IconMatch — Python библиотека построенная на основе OpenCV.

Позволяет пользователям легко находить и выбирать значки на экране в любой среде, что упрощает добавление данной функциональности в ваши программы.

Ключевые особенности включают в себя обнаружение областей с высокой вероятностью, что это значки, на которые можно нажать, и обнаружение ближайшего к ним прямоугольника — точки интереса.

Установка:

$ pip install iconmatch

Пример использования:

import cv2 as cv

import IconMatch.IconMatch from ImageScanner

src = cv.imread("source to your image file")
scanner = ImageScanner(thersh = 100)

detected_rectangles = scanner.scan(src)
# list of [(x,y,w,h),(x,y,w,h), ... , (x,y,w,h)]

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #soft #github

💻 Хакеры взломали тысячи домофонов — Москва и Питер оказались в заложниках у Wi-Fi!

Хакеры DDoS-нули провайдера Lovit со скоростью 6,33 млн пакетов в секунду 😱 — итог... люди не могут попасть домой!

🏘 Пострадали ЖК от ПИКа, где все продвинутые давно открывают двери через приложение, а не через старый добрый ключ (стоит 3000₽).

Единственный шанс попасть в подъезд:
— постучать соседу,
— вызывать курьера (странно, но ключи у них есть)

⚔️ Киберпанк уже здесь

#news

🔥 Полезные библиотеки Python

Freqtrade — бесплатный, открытый криптовалютный торговый бот, написанный на Python. Поддерживает все основные биржи:
Binance, Bybit, BingX, Gate.io, Bitmart, OKX, HTX и другие, может управляться через Telegram или встроенный веб-интерфейс.

Freqtrade предоставляет функции для бэктестинга, построения графиков, инструментов управления капиталом, а также оптимизации стратегий с помощью машинного обучения.

Ключевые особенности:
➡️ Поддержка основных бирж: Freqtrade совместим с большинством крупных криптовалютных бирж, что обеспечивает гибкость в выборе торговых площадок.
➡️ Управление через Telegram и веб-интерфейс: Вы можете контролировать и настраивать бота удаленно, используя удобные интерфейсы.
➡️ Бэктестинг и оптимизация стратегий: Freqtrade позволяет тестировать ваши торговые стратегии на исторических данных и оптимизировать их с помощью машинного обучения, что помогает повысить эффективность торговли.
➡️ FreqAI: Интеграция с FreqAI предоставляет возможности для адаптивного моделирования и прогнозирования рынка с использованием машинного обучения, что расширяет функциональность бота.

Установка Freqtrade:

1. Клонируйте репозиторий:

   git clone https://github.com/freqtrade/freqtrade.git
   

2. Перейдите в директорию проекта:

   cd freqtrade
   

3. Установите Docker и Docker Compose: Freqtrade использует Docker для обеспечения совместимости и упрощения процесса установки.

4. Соберите Docker-образ:

   docker-compose build
   

5. Создайте пользовательскую директорию:

   ./freqtrade create-userdir --userdir user_data
   

6. Сгенерируйте конфигурационный файл:

   ./freqtrade new-config --config user_data/config.json
   

7. Запустите бота в режиме симуляции (dry-run):

   docker-compose run --rm freqtrade trade --config user_data/config.json --dry-run
   

Вы можете создавать и тестировать собственные стратегии, используя встроенные инструменты для бэктестинга и оптимизации. Кроме того, Freqtrade поддерживает интеграцию с различными биржами, что позволяет автоматизировать торговые операции и управлять ими через удобные интерфейсы.

Freqtrade — мощный инструмент для автоматизации криптовалютной торговли, предоставляющий широкий спектр возможностей для трейдеров всех уровней.

☠️ Только для образовательных целей. Авторы софта не несут никакой ответственности за ваши действия.

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #github #soft

🚀 Путь Python-разработчика: что учить и как развиваться?

Хотите стать Python-инженером? Вот дорожная карта 📍, которая поможет вам развить навыки и получить работу!

1. Начинаем с основ

➡️ Изучите синтаксис: переменные, циклы, условия, функции, структуры данных (списки, словари и т. д.).
➡️ Полезные ресурсы: Python.org, Codecademy, W3Schools.

2. Алгоритмы и структуры данных

➡️ Зачем? Нужны для собеседований и оптимизации кода.
➡️ Что учить? Массивы, списки, стеки, очереди, деревья, графы, сортировки, поиск.
➡️ Практика: LeetCode, HackerRank, GeeksforGeeks.

3. Объектно-ориентированное программирование (OOP)

➡️ Изучаем: Классы, наследование, полиморфизм, инкапсуляцию.
➡️ Почему важно? Большие проекты строятся на OOP.

4. Изучаем библиотеки и фреймворки

➡️ Веб-разработка: Flask (лёгкий) и Django (мощный).
➡️ Data Science: NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
➡️ Автоматизация и парсинг: Selenium, requests, BeautifulSoup.

5. Работа с базами данных

➡️ Учим SQL (MySQL, PostgreSQL) и NoSQL (MongoDB).
➡️ Осваиваем ORM (Django ORM, SQLAlchemy).

6. Контроль версий

➡️ Практика с Git и GitHub – управление кодом, командная работа.

7. Реальные проекты

➡️ Почему? Показывают опыт и навыки, улучшают портфолио.
➡️ Идеи:
🟢 Веб-приложение с авторизацией пользователей
🟢 Анализ данных с визуализациями
🟢 Автоматизация рутинных задач

➡️ Развёртывание: Heroku, AWS, GitHub Pages.

8. Готовимся к собеседованиям

➡️ Практика на LeetCode, InterviewBit.
➡️ Симуляция интервью с коллегами.

9. Будьте в тренде и прокачивайте нетворкинг

➡️ Читайте форумы, участвуйте в хакатонах, обсуждайте темы в LinkedIn, Stack Overflow, Reddit.

📌 Сохраняем, следуем шагам и становимся Python-разработчиком!

#python #cheatsheet

😰 Огромный схрон с вопросами, ответами и примерами кода для подготовки к интервью на позицию Python разработчика на русском

➡️ Сохраняй пока доступно

👍

#doc #python #cheatsheet