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

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

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

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

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

Unseen Object Amodal Instance Segmentation (UOAIS)

Github: https://github.com/gist-ailab/uoais

Paper: https://arxiv.org/abs/2109.11103

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ocid

Project: https://sites.google.com/view/uoais

👉 @bigdata_1

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