Библиотека Python разработчика | Книги по питону
19.5K subscribers
1.05K photos
391 videos
82 files
988 links
Полезные материалы для питониста по Фреймворкам Django, Flask, FastAPI, Pyramid, Tornado и др.

По всем вопросам @evgenycarter

РКН clck.ru/3Ko7Hq
Download Telegram
Алгоритмы и структуры данных в Python

Сортировка пузырьком в python. Bubble sort in Python
Слияние списков. Метод двух указателей Python
Сортировка слиянием в python. Merge sort in Python. Recursive sorting algorithms
Быстрая сортировка в python. Quick sort in Python. Recursive sorting algorithms
Структура данных Stack( LIFO). Задача "Правильная скобочная последовательность"
27 Метод подсчета. Сортировка подсчетом Python

@BookPython
👍7
Если бы в сюжете «Щелкунчика» оказался питон, героям было бы куда проще победить Мышиного короля… В Новый год чудеса случаются — ты можешь проверить это сам! Напиши свою сказку вместе с МТС и поучаствуй в первом в мире IT-контесте по переводу «Щелкунчика» на языки программирования.

Соревнуйся в решении нетривиальной задачи и применяй своё знание Python, Go, C#, JavaScript или Java. Неважно, кто ты, джун, мидл или синиор, — действуй:

• Зарегистрируйся и выбери свой язык программирования.
• Получи часть «Щелкунчика» и гайд о том, как превращать буквы в код.
• Присоединяйся к чату с профи МТС.
• Напиши код круче всех и стань одним из победителей IT-контеста!

Покажи свои hard skills и поборись за 1 из 5 наборов беспроводных наушников Sony, крутые призы и не только. Регистрируйся и используй крисмас-буст от МТС:
bit.ly/3YPPy0J
👎4
Forwarded from ITmozg
Как округлять числа в Python

В этой статье вы узнаете:
🟠Почему способ округления чисел важен
🟠Как округлить число в соответствии с различными стратегиями округления и как реализовать каждый метод на чистом Python
🟠Как округление влияет на данные, и какая стратегия округления минимизирует этот эффект
🟠Как округлять числа в массивах NumPy и Pandas DataFrames
🟠Когда следует применять различные стратегии округления

https://itmozg.ru/kak-okrugljat-chisla-v-python/

@itmozg
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
Загрузка данных SQL в Pandas без потери памяти

У вас есть некоторые данные в реляционной базе данных, и вы хотите обработать их с помощью Pandas. Поэтому вы используете удобный API Pandas read_sql() для получения DataFrame и быстро расходуете память.

Проблема: вы загружаете в память сразу все данные. Если у вас достаточно строк в результатах SQL-запроса, они просто не поместятся в оперативной памяти.

В Pandas есть опция пакетной обработки для read_sql(), которая может уменьшить использование памяти, но она все же не идеальна: она также загружает все данные в память сразу!

Так как же обрабатывать запросы, объем которых превышает объем памяти, с помощью Pandas? Давайте разбираться.

@BookPython
👍7🔥1
Forwarded from ITmozg
Декораторы в Python

В этой статье мы рассмотрим, что такое декораторы в Python, как мы можем создавать декораторы и как мы можем использовать их для изменения функциональности других функций в python.

@itmozg
👍5
Как оптимизировать размер памяти при обработке крупных файлов

Нередко я сталкиваюсь с большими объемами данных, которые требуют дополнительной обработки с помощью известной всем библиотеки Pandas. Однако, загружая или сохраняя огромные датасеты, неприятно столкнуться с ошибкой Memory error. В таких ситуациях применение таких методов, как .drop_duplicates() (удаление дубликатов) или .dropna() (удаление пустых строк) слабо влияет на сокращение занимаемого объема памяти.

Существует несколько способов эффективного решения проблем с памятью.

@BookPython
👍5👎1
Упаковка приложений PyQt6 для Windows с помощью PyInstaller и InstallForge

Создание собственных настольных приложений не приносит особой радости, если вы не можете поделиться ими с другими людьми - будь то коммерческая публикация, распространение в Интернете или просто передача знакомым. Обмен приложениями позволяет другим людям воспользоваться плодами вашего труда!

https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt6-applications-windows-pyinstaller/

@BookPython
👍4
Хотите начать карьеру в сфере IT?
Python - один из самых популярных и простых языков для старта.

Вас ждут онлайн-лекции, более 100 практических работ, настоящая стажировка в команде под руководством тимлида. По итогам обучения вы добавите сразу 4 внушительных проекта в своё портфолио:
- создадите telegram-бот для турагентства;
- создадите социальную сеть, аналог Twitter;
- разработаете маркетплейс наподобие Яндекс.Маркета;
- напишите приложение для предпринимателей.

Курс построен так, чтобы максимально приблизить вас к опыту реальной разработки продукта в IT-компании. В конце курса — помощь от Центра карьеры и гарантированное трудоустройство. Если вы не выйдете на работу, мы вернём вам деньги за курс.

Сейчас на курс действует скидка до 55% и год английского в подарок! К тому же можно оформить рассрочку и начать платить через 3 месяца после начала обучения. Подробности и полная программа по ссылке: https://clc.to/Ng2yJQ
👍1👎1
Алгоритмы сортировки в Python

Существует множество типов алгоритмов сортировки: поразрядная, быстрая, пирамидальная, слиянием, пузырьком, Шеллаи т.д. Ни один из них не может считаться самым быстрым, поскольку каждый алгоритм предназначен для определенной структуры данных и набора данных. Это зависит от того, какой набор данных вы хотите отсортировать.
В этой заметке я остановлюсь на 5 наиболее часто используемых алгоритмах сортировки в Python.

@BookPython
👍10