Разработка на Python — удалённая работа в Москве

Разработка микросервисного приложения на Python. Доработка существующего продукта, разработка с нуля, настройка. Необходимые навыки: - Kafka - gRPC - RESTful API Необходимо написать микросервисное приложение обслуживающее кафку, получающий из нее сообщения о файлах, отправки в обработку этих файлов, и получение ответа. Так же необходимо иметь возможность писать в кафку. Нам нужна экспертиза по этому вопросу, с обоснованием. Рассчитываем на долгосрочное сотрудничество. Цену проставил условную. Прошу в ответе написать стоимость Вашего часа, область в которой имели опыт, ключевые навыки.

Домашка. Разработка с нуля. Написать чат бота на питоне Описание проекта Вам нужно написать программу чат-бота, которая общается с пользователем в виде текста (с помощью функции input()): выводит текст, задает вопрос пользователю, читает ответы пользователя и, в зависимости от этих ответов, дает совет / продолжает диалог. Это может быть, например: - Система, которая дает рекомендации: например, советует еду или напитки, хобби, спорт, музыку или кино; помогает выбрать профессию на основе интересов и консультирует лучшие университеты, где она преподается; - Интерактивное приключение (игра): история, в которой есть вилки (разные сценарии), и пользователь может сделать выбор.

Разработка приложений для ПК. Разработка с нуля. В приложении реализовать такие функции: - просмотр данных сохраненных в БД (группировка по IP, по дате, выборка по промежутку дат). - API для получения данных в виде JSON (смысл тот же: получение данных по временному промежутку, возможность группировать/фильтровать по IP) - конфигурация через файл настроек (где лежат логи, маска файлов, и все, что Вам потребуется для настройки приложения) - авторизация (пользователи в БД) (опционально).

Решение лабораторных работ. Решение лабораторных работ 1 курс питон матлаб эксель. Необходимо срочно сделать и объяснить лабораторные работы по питону матлабу экселю.

Дата работы условная. нужно объединить 2 кода в один. Доработка существующего продукта. Необходимо выполнить лемматизацию русского текста. Однако pymorphy2 больше не поддерживается для python 3.11. Есть "костыль", с помощью которого можно выполнить лемматизацию текста. Его необходимо вставить в уже существующий код, если это возможно. Код: import nltk import sys import string from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer from textblob import TextBlob from PyQt5.QtWidgets import* class NLTK_Calculator(QMainWindow): def __init__(self): self.text="" super().__init__() self.init_ui() def init_ui(self): self.setWindowTitle('Text analysis') self.setGeometry(200,200,1000,500) self.open_button=QPushButton("Open",self) self.open_button.setGeometry(10,10,150,30) self.open_button.clicked.connect(self.open_file) self.calculate_informativeness_button1=QPushButton("Информативность",self) self.calculate_informativeness_button1.setGeometry(10,110,360,30) self.calculate_informativeness_button1.clicked.connect(self.display_informativeness1) last_button_y = 210 result_label_height = 30 result_label_y = last_button_y + result_label_height + 60 self.result_label = QLabel("", self) self.result_label.setGeometry(60, result_label_y, 600, result_label_height) def preprocess_text_for_informativeness1(self, text): words = word_tokenize(text) stop_words = set(stopwords.words('russian')) words1 = [w.lower() for w in words if w.isalpha() and w.lower() not in stop_words] return words1 def calculate_informativeness1(self, text): words = word_tokenize(text) words1=[w.lower() for w in words if w.isalpha()] filtered_words = self.preprocess_text_for_informativeness1(text) informativeness1 = len(filtered_words) / len(words1) if len(words1) > 0 else 0 return informativeness1 def display_informativeness1(self): show_informativeness1 = self.calculate_informativeness1(self.text) self.result_label.setText(f"Informativeness1: {show_informativeness1:.8f}") def open_file(self): file_path,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,"Choose file","","*.txt") if file_path: with open(file_path,'r',encoding='utf-8',errors='ignore')as file: self.text=file.read() if __name__=="__main__": app=QApplication(sys.argv) window=NLTK_Calculator() window.show() sys.exit(app.exec_()) Костыль: def pymorphy2_311_hotfix(): from inspect import getfullargspec from pymorphy2.units.base import BaseAnalyzerUnit def _get_param_names_311(klass): if klass.__init__ is object.__init__: return [] args = getfullargspec(klass.__init__).args return sorted(args[1:]) setattr(BaseAnalyzerUnit, '_get_param_names', _get_param_names_311) pymorphy2_311_hotfix() # Вызываем исправляющую функцию здесь from pymorphy2 import MorphAnalyzer import pymorphy2 def pymorphy2_example(): morph = pymorphy2.MorphAnalyzer() # Создаем объект MorphAnalyzer после применения исправлений parse_result = morph.parse('лужа') print(parse_result[0].normal_form) pymorphy2_example().

Разработка приложений для ПК. Настройка. Здравствуйте, друзья! Есть задача спарсить данные из китайского маркетплейса Пойзон. У него нет сайта, поэтому нужно перехватывать запросы с его мобильного приложения. Я только недавно сел за Burp Suite, возникла такая проблема: когда я на мобильном девайсе включаю прокси на Burp Suite, это приложение перестает отдавать данные и передавать запросы. Без прокси всё работает отлично. Если кто-то сталкивался с этим или нужна доп информация, очень жду в сообщениях! Оплата договорная.

Обучение. Доработка существующего продукта. Нужно перевести алгоритм ≈ 1000 строк из Питона 2 в Питон 3. На основе примеров сделать тесты. Пожелания и особенности: Нужно перевести алгоритм ≈ 1000 строк из Питона 2 в Питон 3. На основе примеров сделать тесты.