[Версия 1.3.0] - Обновление платформы

Мы продолжаем развивать YeaHub, чтобы сделать обучение ещё удобнее, эффективнее и интереснее. В этом обновлении — важные и давно ожидаемые улучшения 👇

🔹 Навыки и ключевые слова из вакансий HH
Мы запустили сервис, который помогает прокачать резюме с помощью популярных навыков и ключевых слов, встречающихся в вакансиях. Это поможет вам выше ранжироваться в поиске среди кандидатов и увеличит конверсию откликов.
https://yeahub.ru/hh-analytics?page=1&mode=skills&specialization=11

🔹 Исправления и улучшения
Мы учли вашу обратную связь: исправили баги, улучшили интерфейс и сделали работу с платформой ещё комфортнее 🧠

🔥 Скоро
1. Сервис Лайвкодинга с реальными задачами с собеседований

👉 Обучайтесь, общайтесь, растите вместе с https://yeahub.ru

#release #news #update #yeahub

Photoshop не нужен: Python удаляет фон с 1000+ фото за несколько минут

Мы можем заменить часы ручной работы двумя строчками кода на Python с помощью библиотеки rembg. Она использует нейросети для точного "вырезания" объектов и хорошо подходит для быстрой обработки большого количества фотографий

Нам понадобится сама библиотека и Pillow для работы с графическими объектами:

pip install rembg pillow

Импортируем

from rembg import remove
from PIL import Image

Определяем входной и выходной файл 👇

input_file = 'source_photo.jpg'
output_file = 'result_transparent.png'

input_image = Image.open(input_file)

🟡 Вся суть процесса здесь. Функция remove() автоматически обрабатывает изображение и возвращает его с прозрачным фоном. Сохраняем результат обязательно в PNG, чтобы сохранить прозрачность

output_image = remove(input_image)

output_image.save(output_file)

Готово =) Можно использовать его для автоматизации вырезания картинок для маркетплейсов, подготовки контента или наполнения своих пет-проектов ⚡️

🚀 Пост Guru Python: @sergey_filichkin_blog

🎙Python может озвучивать текст без сторонних сервисов

Если тебе нужен простой способ быстро озвучить текст для бота, презентации или видео, можно это сделать довольно просто: хватит одной компактной библиотеки Python — gTTS (Google Text-to-Speech)

🔵 Начинаем с установки ключевого инструмента:

pip install gTTS

🔵 Подключаем необходимые модули

import os

from gtts import gTTS

Весь процесс укладывается в три шага:

1️⃣ Задаем текст, который должен быть озвучен.

thesis = "Системный подход в программировании экономит время."    

2️⃣ Создаем объект gTTS, обязательно указывая локализацию (ru)

# Указываем русский язык (ru)
tts_audio = gTTS(text=thesis, lang="ru")    

3️⃣ Сохраняем результат в MP3 и запускаем воспроизведение

output_filename = "system_voice_message.mp3"
tts_audio.save(output_filename)

# Проверка (выбираем команду под твою ОС)
# os.system("start " + output_filename) # Windows
# os.system("open " + output_filename)  # macOS    

Этот инструмент идеально подойдет для создания голосовых уведомлений в твоих скриптах, озвучки контента или еще каких-то интересных штук =)

Ставь реакцию, если было полезно 💙

🚀 Пост Guru Python: @sergey_filichkin_blog

Удаляем дубликаты в списке, сохраняя порядок 👩‍💻

Когда мы обрабатываем входящие потоки данных — будь то список email-адресов, ID или URL-ссылок, перед нами встает задача: нужно избавиться от повторяющихся записей, но при этом сохранить исходный порядок

Стандартный подход, используя set(), безусловно, удалит все дубликаты, но у него есть побочный эффект: он полностью перемешивает элементы. А если порядок важен, то этот способ нам не подходит

К счастью, Python предлагает эффективное решение, используя особенности работы со словарями (dict)

📌 С версии Python 3.7 (а фактически и с 3.6 в CPython) словари гарантированно сохраняют порядок вставки ключей

Используя метод dict.fromkeys(последовательность), мы создаем словарь, где каждый элемент исходной последовательности становится ключом. При этом дубликаты игнорируются, и в словаре остаются только уникальные ключи, расположенные строго в том порядке, в котором они встретились впервые


Смотри, как это выглядит:

# Исходный список с повторяющимися данными
items = ["a", "b", "a", "c", "b"]

# Используем dict.fromkeys() и сразу преобразуем обратно в список
unique_ordered = list(dict.fromkeys(items))

# Результат: ['a', 'b', 'c'] — уникальные элементы с сохраненным порядком

▫️ Для удобства можно обернуть в функцию:

def get_unique_items_with_order(items):
    """Возвращает список уникальных элементов, сохраняя порядок их первого появления"""
    return list(dict.fromkeys(items))

Дальше просто применяем

emails = ["a@mail.com", "b@mail.com", "a@mail.com"]
print(get_unique_items_with_order(emails))
# Вывод: ['a@mail.com', 'b@mail.com']

Получается довольно неплохо, без сложных циклов или лишних сортировок


🚀 Пост Guru Python: @sergey_filichkin_blog