Вернуть деньги: 🐍 Как сделать GUI для Python-приложения на HTML/CSS/JS

🎨 Библиотеки для создания GUI на HTML/CSS/JS

Стандартный GUI для скрипта можно сделать с помощью Tkinter, PyQt, wxPython или Kivy. Но если вашему интерфейсу нужен более оригинальный дизайн и уникальная функциональность, оптимальным решением будет библиотека, позволяющая создавать фронтенд на HTML/CSS/JS. Есть несколько таких инструментов:

REMI – автоматически генерирует HTML-код для фронтенда. Для быстрого старта можно использовать этот шаблон. Приложение будет доступно в браузере, причем REMI запускает и останавливает локальный сервер самостоятельно. Есть возможность сделать автономное приложение – для этого нужно использовать REMI совместно с PyWebView. REMI входит в состав пакета PySimpleGUI.

REMI сам генерирует нужный HTML-код

Eel – позволяет использовать для создания GUI любой JS/HTML/CSS фреймворк – например, Bootstrap, jQuery UI или Vue. Для работы с Eel, в отличие от REMI, нужны базовые навыки создания фронтенда, зато он позволяет воплотить в жизнь любую дизайнерскую идею. Этот туториал показывает, как использовать Vue и Vite вместе с Eel.

CEF Python – самая мощная опция: позволяет создавать десктопные и гибридные интерфейсы, добавляя браузерные виджеты в десктопные GUI и давая возможность браузерным приложениям взаимодействовать с файловой системой. Интегрируется со всеми библиотеками для создания десктопных GUI (PyQt, wxPython, PyGTK, PyGObject, Tkinter, Kivy, Panda3D, PyGame, PyOpenGL, PyWin32, PySide и PySDL2).

🐍 Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста»

🆓 Бесплатный курс по PyQt

Если вы предпочитаете обойтись без JS/HTML/CSS при разработке GUI, посмотрите этот курс. Здесь подробно и понятно показан процесс создания GUI для стильного и многофункционального аудиоплеера на PyQt5.

Дизайн GUI в Page

❓ Что учить после Python?

В этой статье приводятся примеры реализации основных программных конструкций на Python, C#, Dart, TypeScript – можно наглядно сравнить особенности различных языков и выбрать, какой стоит изучить в дополнение к Питону.

А в этой серии постов сравниваются возможности Python и Kotlin:

В первой части статьи обсуждаются корутины для чтения файлов (реализованные с помощью asyncio в Python и Dispatcher в Kotlin). В контексте чтения больших файлов, корутины позволяют начать чтение файла, затем переключиться на другую задачу, а когда чтение файла будет завершено, вернуться к нему.
Во второй части рассматриваются корутины для выполнения HTTP запросов (на примере контекстного менеджера в Python и Closeable в Kotlin).
В третьей части сравниваются последовательности и генераторы в Kotlin и Python.

🎓 Туториалы

Генерация изображений на основе речи

Публикация подробно рассказывает о том, как с помощью Python и ИИ генерировать изображения на основе аудио. Процесс выглядит так:

Аудио транскрибируется в текст с помощью модели распознавания речи Whisper от OpenAI.
Полученный текстовый транскрипт может быть очень длинным и излишне подробным. Чтобы сгенерировать по нему качественное изображение, его нужно суммировать. Для этого в статье используется модель T5-small – текстовый трансформер для обработки естественного языка. С еe помощью создаeтся краткое содержание длинного текста.
На основе суммарного текста генерируется реалистичное изображение при помощи модели Stable Diffusion.

Полученное изображение – визуальное отражение смысла исходной речи

Основы работы и тестирование проектов с Poetry

Poetry – это менеджер пакетов и среда выполнения. Среди его возможностей:

Управление зависимостями и пакетами – позволяет объявлять зависимости проекта, устанавливать и обновлять пакеты, создавать виртуальные окружения.
Сборка и дистрибуция – с помощью Poetry можно собирать исполняемые файлы и библиотеки, создавать архивы для публикации.
Управление проектами – имеет встроенные возможности для инициализации структуры Python проектов.
Интеграция с PyPI – менеджер упрощает публикацию пакетов в центральном репозитории.
Кроссплатформенность – работает на Linux, macOS и Windows.
Простота использования – интуитивный консольный интерфейс, минимум настроек для быстрого старта.

Серия статей для начинающих покажет:

Как использовать Poetry вместо venv и virtualenv.
Как писать мок- и юнит-тесты и выполнять их в окружении Poetry.
Как использовать фикстуры, рефакторить тесты и обеспечить полное покрытие функциональности приложения.

А этот туториал покажет, как использовать Poetry в контейнере Docker.

Разработка Discord-бота для генерации изображений

Статья продемонстрирует процесс создания простейшего бота, использующего Stable Diffusion XL. Для деплоя применяется Software Citadel.

Создание простого API с DRF

Существует несколько фреймворков для разработки REST API на Python, но Django REST Framework продолжает оставаться самым популярным. Туториал, посвященный процессу создания API на DRF, кратко рассматривает все важные моменты:

Установку фреймворка.
Создание моделей, CRUD и сериализаторов.
Маршруты для эндпойнтов.
Тестирование API.

FastAPI для продвинутых разработчиков

Автор видео дает 4 совета для разработки готового к продакшну бэкенда на FastAPI.

🧩🐍 Интересные задачи по Python для практики можно найти на нашем телеграм-канале «Библиотека задач по Python»

🔥 Интересные open source проекты

DataMapPlot – создает красивые и информативные карты данных для научных публикаций, презентаций и баннеров.

Визуализация контента Википедии в виде карты данных

Bark – модель для генерации реалистичной речи, музыки и звуковых эффектов. Эмоциональность, тональность и другие характеристики голоса можно задавать в промптах. Разработчик модели – компания Suno, которая недавно произвела фурор своим генератором песен.

Functionary – LLM для интерпретации и исполнения плагинов и функций. По результатам тестов превосходит показатели GPT-3.5 Turbo.

Functionary уступает только GPT-4

Surya – модель для построчного распознавания текста на любом языке. Можно использовать для извлечения текста и программного кода из изображений и PDF. Поддерживает пакетную обработку множества файлов.