5 приемов идиоматизации Python (циклы)

В этом посте вы увидите 5 способов сделать циклы в python более идиоматичными, работать быстрее и экономить память.

https://idiomaticprogrammers.com/post/idiomatic-python-programming/

@BookPython

latexify

Пакет Python, который генерирует математическое описание LaTeX из функций Python

https://github.com/google/latexify_py

👉 @Githublib

190 проектов Python с исходным кодом

Python - один из лучших языков программирования. Благодаря своей удобочитаемости и дружелюбности к новичкам, он был принят отраслями промышленности по всему миру. Поэтому, чтобы освоить Python в любой области, необходимо работать над проектами. В этой статье я расскажу вам о более чем 190 проектах на Python с исходным кодом.

https://amankharwal.medium.com/130-python-projects-with-source-code-61f498591bb

@BookPython

10 итераторов, о которых вы могли не знать

Одним из главных достоинств Python является выразительность кода. Не последнюю роль в этом играет возможность удобной работы с коллекциями и последовательностями различного вида: перебор элементов списка по одному, чтение файла по строкам, обработка всех ключей и значений в словаре. Эти и многие другие подобные задачи в Python помогает решить так называемый протокол итераторов (Iterator protocol). Именно этот протокол обеспечивает работу цикла for, устанавливает по каким объектам можно итерироваться, а по каким нет. Как мы увидим далее, сам язык и стандартная библиотека очень широко используют возможности протокола. В этой статье попробуем отыскать не самые известные, но от этого не менее интересные примеры итераторов и итерируемых объектов, которые предлагает Python.

https://habr.com/ru/articles/697390/

@BookPython

Генерация случайных данных

Пакет faker позволяет создавать случайные данные, которые затем можно использовать, например, для тестирования программ. К примеру методы name, address, job и email генерируют соответственно случайное несуществующее имя, адрес, должность и почту.

Разнообразие методов довольно широкое, с полным спектром можно ознакомиться в документации https://faker.readthedocs.io/en/master/

@BookPython

Совместная магистерская программа «Науки о данных» Университета науки и технологий МИСИС и СберОбразования позволит освоить востребованную профессию Data Scientist начинающим специалистам, интересующимся Big Data, а также тем, кто уже имеет опыт работы с данными, но хочет углубить свои знания в этой сфере.

Обучение будет проходить в онлайн-формате, что позволит вам совмещать учебу и работу. Вы получите все преимущества очной формы обучения – диплом государственного образца, общежитие, проездной и др. Отличительной особенностью программы является то, что ваш образовательный процесс будет отслеживать команда методистов, преподавателей и тьюторов с опытом организации обучения в Data Science более 3 лет.

Эксперты из крупнейших IT-компаний России поделятся с вами наработанным опытом – вы получите нужные знания и навыки в программировании, математике, машинном и «глубоком» обучении. А в третьем семестре сможете выбрать трек для более узкой специализации – Artificial Intelligence Developer, Big Data Engineer, Machine Learning Developer.

Подробнее о программе

Django Channels Rest Framework + WebSockets

Поговорим о библиотеке Django Channels Rest Framework и WebSockets. Как и зачем использовать Django Channels Rest Framework. Посмотрим на примеры с использованием websockets.

GitHub

источник

@BookPython

Красивые таблицы в терминале

PrettyTable – это библиотека, предназначенная для быстрого и легкого представления табличных данных в виде ASCII. Модуль можно установить обычным способом через pip.

Для создания таблиц и работы с ними используется класс PrettyTable из этого модуля. Задать название для столбцов можно с помощью атрибута fields_name. Строки в таблицу добавляются путем вызова метода add_row.

Более того, модуль prettytable позволяет регулировать различные параметры, сортировать данные, работать с html, а также взаимодействовать с csv и sql таблицами, так что возможностей у этого модуля предостаточно.

@BookPython

Как запустить динозаврика Google на тачбаре? Обзор Python-библиотеки PyTouchBar

С 2016 года у некоторых моделей MacBook Pro есть сенсорная OLED-панель. По сути, она просто заменяет функциональные клавиши. Но с ней чуть интересней: на тачбар можно вывести закладки и даже медиаэлементы.

На примере игры с динозавриком показываю, как написать свою программу для тачбара с помощью открытой библиотеки PyTouchBar.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/698218/

@BookPython

Алгоритмы на Python — лекции МФТИ
Тимофей Хирьянов — преподаватель кафедры информатики МФТИ

Лекция №1
https://youtu.be/KdZ4HF1SrFs
Лекция №2
https://youtu.be/ZgSx3yH7sJI
Лекция №3
https://youtu.be/b8m9uRMpKJk
Лекция №4
https://youtu.be/DvsCUI5FNnI
Лекция №5
https://youtu.be/3I6OjxoeSS8

Весь плейлист доступен на youtube

@BookPython

Как переписать SQL-запросы на Python с помощью Pandas

В этой статье June Tao Ching рассказал, как с помощью Pandas добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах.

Rus https://habr.com/ru/companies/plarium/articles/513316/

Eng https://towardsdatascience.com/how-to-rewrite-your-sql-queries-in-python-with-pandas-8d5b01ab8e31#--responses

#db

👉 @database_info

Парсинг Яндекс Карт или как найти целевую аудиторию

Всем привет, меня зовут Стешенко Артем. Я работаю в Data Science и также занимаюсь небольшим проектом по разработке страниц (или мультиссылок) для самозанятых.

Перед тем, как что-то парсить, нужно узнать, есть ли у сервиса API. У Яндекс Карт оно есть, но там есть определенные ограничения. Найти XHR запросы в консоли разработчика или json‘ы в html странице мне не удалось, поэтому пришлось писать парсер на selenium и bs4.

https://habr.com/ru/articles/701478/

GitHub https://github.com/artemsteshenko/parser_maps

@BookPython

Бесплатный курс CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python

Learn to use machine learning in Python in this introductory course on artificial intelligence.

https://pll.harvard.edu/course/cs50s-introduction-artificial-intelligence-python?delta=0

@BookPython