Утилита AniPortrait в Python

Утилита AniPortrait предназначена для создания высококачественной анимации на основе звука и эталонного портретного изображения.

Основные особенности:
🔵Высокое качество анимации: Использует передовые модели глубокого обучения для создания реалистичных анимаций.
🔵Простота использования: Обеспечивает удобный интерфейс и подробную документацию.
🔵Гибкость: Поддерживает настройку различных параметров анимации, таких как интенсивность выражений и продолжительность анимации.

📱 РепозиторийРепозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Как повысить эффективность вебинаров?Как повысить эффективность вебинаров?

Организация продающего вебинара - не простая задача, ведь необходимо предусмотреть множество деталей: удобную дату, вовлекающий контент, методы продвижения и взаимодействия с участниками.

Вебинары от МТС Линк помогают привлекать новых клиентов и увеличивать конверсию из участника в лид. В сервисе доступен анализ поведения пользователей во время вебинара, синхронный перевод, автовебинары и интерактивные инструменты для вовлечения участников.

Делимся методичкой с кейсами, чек-листами и инструкциями для маркетологов, PR и event-менеджеров, чтобы сделать вебинары эффективным инструментом для лидогенерации.

Получите методичку бесплатно на сайте.


СкачатьСкачать

#реклама 16+
mts-link.ru
О рекламодателе

Библиотека more-itertools в Python

Библиотека more-itertools расширяет функционал встроенного модуля itertools, предоставляя дополнительные полезные инструменты для работы с итерациями и последовательностями.

Содержит множество функций, которые могут упростить и улучшить код, работающий с итераторами.

✅ Некоторые функции из библиотеки:
chunked(iterable, n): Разделяет итерацию на чанки (подсписки) размером n.
first(iterable, default=None): Возвращает первый элемент итерации или значение по умолчанию, если итерация пуста.
last(iterable, default=None): Возвращает последний элемент итерации или значение по умолчанию, если итерация пуста.
split_before(iterable, pred): Разделяет итерацию перед элементами, удовлетворяющими предикату.
unique_everseen(iterable, key=None): Возвращает уникальные элементы итерации, сохраняя порядок и избегая повторов.

➡️Установка библиотеки: pip install more-itertools

📱 РепозиторийРепозиторий
⚙️ ДокументацияДокументация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Ведем набор учеников 3-10 классов на новый учебный год!Ведем набор учеников 3-10 классов на новый учебный год!

Московская школа программистов - это не курсы, а школа с государственной лицензией, которая обучает детей IT с 2001 года. Мы сотрудничаем с МФТИ, НИУ ВШЭ, Яндекс и Физтехпарк

Что получит ребенок, в результате обучения:
- Участие и победы в олимпиадах всероссийского и международного уровня
- Поступление в престижные технические вузы России и работу в известных IT-компаниях: Apple, Google, Yandex, Nvidia и других
- Практику на реальных IT-проектах
- Усидчивость, целеустремленность и умение работать в команде
- Сдача ЕГЭ/ОГЭ на высокие баллы

Сейчас идет набор в виртуальный класс. В этом формате, дети в небольших группах обучаются с преподавателем онлайн в реальном времени.
Эффективно как очно.

Позаботьтесь о том, чтобы ребенок стал востребованным IT-специалистом!

ЗарегистрироватьсяЗарегистрироваться

#реклама
vc.informatics.ru
О рекламодателе

Код для пробива по IP-адресу на Python

Для обращения к API в коде используется библиотека requests.

Для получения токена нужно зарегистрироваться на сайте - ipinfoipinfo.

➡️Установка библиотек: pip install requests

import requests


def get_ip_info(ip_address):
    # Токен для доступа к API сервиса ipinfo.io
    token = ''
    # Формируем URL для запроса информации об IP-адресе
    url = f'https://ipinfo.io/{ip_address}/json?token={token}'

    try:
        # Выполняем GET-запрос по сформированному URL
        response = requests.get(url)
        # Проверяем, что запрос завершился успешно (код статуса 200)
        response.raise_for_status()
        # Парсим ответ сервера в формате JSON
        data = response.json()
        # Возвращаем данные о IP-адресе
        return data
    # Обрабатываем возможные исключения при выполнении запроса
    except requests.RequestException as e:
        # Выводим сообщение об ошибке
        print(f'Не удалось получить информацию об IP-адресе: {e}')
        # Возвращаем None в случае ошибки
        return None


def main():
    # Запрашиваем у пользователя ввод IP-адреса
    ip = input("Введите IP-адрес: ")
    # Получаем информацию об IP-адресе с помощью функции get_ip_info
    info = get_ip_info(ip)
    if info:  # Если информация успешно получена
        print(f"IP-адрес: {info.get('ip')}")  # Выводим IP-адрес
        print(f"Имя хоста: {info.get('hostname')}")  # Выводим имя хоста
        print(f"Город: {info.get('city')}")  # Выводим город
        print(f"Регион: {info.get('region')}")  # Выводим регион
        print(f"Страна: {info.get('country')}")  # Выводим страну
        print(f"Расположение: {info.get('loc')}")  # Выводим координаты (широта и долгота)
        print(f"Организация: {info.get('org')}")  # Выводим организацию (провайдера)


if __name__ == "__main__":
    main()

➡️Справочник Программиста. Подписаться

📺 Пробив по IP на PythonПробив по IP на Python

В данном shorts напишем код для пробива по IP-адресу на Python.

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Обучаем Java-разработчиков оплата после выхода на работуОбучаем Java-разработчиков оплата после выхода на работу

В Kata Academy можно выучиться на Java-разработчика бесплатно, а заплатить уже после трудоустройства по специальности из фактической зарплаты.
Если задуматься, то все в выигрыше:
— ты получаешь работу в Москве или Санкт-Петербурге с хорошей зарплатой, мы получаем процент за инвестиции в тебя;
— в наших интересах научить тебя так, чтобы твоя зарплата была как можно выше;
— мы прокачиваем твои навыки еще 2 года после курса: проводим выездные мероприятия и мастер-классы — и доходы наших выпускников растут;
— мы не зависим от банков и их рассрочек — кризис не повлиял на доступность курсов.

Чтобы попасть на курс, нужно выполнить небольшое тестовое задание. Переходи по ссылке и оставляй заявку!

Узнать большеУзнать больше

#реклама 16+
kata.academy
О рекламодателе

Библиотека SAHI в Python

Библиотека SAHI предназначена для улучшения моделей обнаружения объектов.

Помогает моделям работать с большими изображениями и мелкими объектами более эффективно, используя подход на основе нарезки.

Основные особенности библиотеки:
🔵Нарезка изображений: SAHI делит большие изображения на более мелкие части, чтобы упростить обработку.
🔵Слияние результатов: После того как все части изображения были обработаны, библиотека объединяет результаты, чтобы получить итоговое изображение.
🔵Поддержка различных моделей: Поддерживает различные модели обнаружения объектов, такие как YOLO, EfficientDet, и другие.
🔵Простота использования: Имеет удобный и понятный интерфейс, что упрощает её интеграцию и использование в существующих проектах.

➡️Установка библиотеки: pip install sahi

📱 РепозиторийРепозиторий

➡️Справочник Программиста. Подписаться

ТОП-4 Курса по НейросетямТОП-4 Курса по Нейросетям

⚡Tutortop — маркетплейс курсов №1 по количеству школ-партнеров, курсов и реальных отзывов студентов.

✅За 3 месяца научим разрабатывать и внедрять в бизнес решения на основе ИИ, которые будут сокращать расходы и ускорять процессы в несколько раз!
💻Освоите Midjourney, Fooocus и другие полезные ИИ-инструменты.
📱Научитесь самостоятельно подбирать и тестировать ИИ под ваши цели.


ВыбратьВыбрать

#реклама 16+
tutortop.ru
О рекламодателе

Библиотека Pympler в Python

Библиотека Pympler помогает анализировать и отслеживать использование памяти в Python-программах.

Она особенно полезна для выявления утечек памяти, анализа распределения памяти и мониторинга потребления памяти в реальном времени.

➡️Установка библиотеки: pip install Pympler

📱 РепозиторийРепозиторий
⚙️ ДокументацияДокументация

➡️Справочник Программиста. Подписаться

👩‍💻 Программирование теперь в телеграм!

Вот обширная база материалов, которая ежедневно обновляется, выбирай своё направление:

Обучение JavaScript с нуля
Обучение Python с нуля
Обучение Java с нуля
Обучение HTML/CSS с нуля
Обучение C/С++ с нуля
Обучение С# с нуля
Обучение SQL/GO/PHP с нуля
Обучение Kotlin/Swift с нуля

⛓⛓ Курсы, книги, шпаргалки, статьи, видео, ресурсы — всё собрано в одном месте: @roadmap_ready@roadmap_ready

Код для получения всех изображений из HTML-файла на Python

Для работы с HTML-файлом в коде используется библиотека beautifulsoup4.

➡️Установка библиотеки: pip install beautifulsoup4

from bs4 import BeautifulSoup


def get_images_from_file(file_path):
    # Открываем HTML-файл и считываем его содержимое
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        html_content = file.read()

    # Создаём объект BeautifulSoup и извлекаем источники изображений
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    return [img['src'] for img in soup.find_all('img', src=True)]


file_path = 'index.html'
print(get_images_from_file(file_path))

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Библиотека vtracer в Python

Библиотека vtracer предназначена для преобразования растровых изображений в векторные форматы, такие как SVG.

Векторные изображения имеют множество преимуществ, включая масштабируемость без потери качества, что делает их идеальными для логотипов, иконок и других графических элементов.

Основные возможности библиотеки:
🔵Преобразование растровых изображений в векторные: Основная функция библиотеки заключается в преобразовании растровых изображений (например, PNG, JPEG) в векторные форматы (например, SVG).
🔵Настройки детализации и точности: Можно настраивать уровень детализации и точности векторизации, чтобы получить желаемый результат.
🔵Поддержка различных форматов: Поддерживает различные форматы входных изображений и выходных векторных файлов.
🔵Гладкие кривые: Векторизация с использованием vtracer позволяет получить гладкие и точные кривые, что особенно полезно для сложных изображений с множеством деталей.

✅ Пример кода для векторизации изображения

import vtracer
from PIL import Image

# Путь к изображению
input_image_path = "example.png"
# Путь к итоговому результату
output_image_path = "output.svg"

# Загружаем изображение
input_image = Image.open(input_image_path)

# Векторизуем изображение
vtracer.convert_image_to_svg_py(input_image_path, output_image_path)

➡️Установка библиотеки: pip install vtracer

📱 РепозиторийРепозиторий
💬 ДемоДемо

➡️Справочник Программиста. Подписаться

Код для извлечения изображений из PDF-файла

Для извлечения изображений используется библиотека PyMuPDF.

➡️Установка библиотеки: pip install pymupdf

import fitz

file = 'example.pdf'

# Открываем PDF-файл
pdf = fitz.open(file)

# Перебираем каждую страницу PDF-файла
for i in range(len(pdf)):
    # Перебираем каждое изображение на текущей странице
    for image in pdf.get_page_images(i):
        # Получаем ссылку на изображение
        xref = image[0]
        # Создаём объект Pixmap из ссылки на изображение
        pix = fitz.Pixmap(pdf, xref)
        # Проверяем, имеет ли изображение менее 5 цветовых компонентов (не является ли изображением в формате CMYK)
        if pix.n < 5:
            # Сохраняем пиксмапу в виде изображения PNG
            pix.save(f'{xref}.png')
        else:
            # Создаём новую пиксмапу с цветовым пространством RGB
            pix1 = fitz.open(fitz.csRGB, pix)
            # Сохраняем новую пиксмапу в виде изображения PNG
            pix1.save(f'{xref}.png')
            # Освобождаем ресурсы, связанных с новой пиксмапой
            pix1 = None
        # Освобождаем ресурсы, связанные с исходной пиксмапой
        pix = None

➡️Справочник Программиста. Подписаться