💻 Практические примеры работы с базами данных на Python

При разработке современного сервиса, важно обеспечить надежное взаимодействие между БД и приложением, особенно при одновременной работе множества пользователей.

В рассмотрим практическое применение библиотек для надежного коннекта БД с Python-кодом: SQLAlchemy (одной из самых популярных библиотек) и Asyncio (беспечивающую асинхронность).

📖 Статья

📂Работа с большими файлами в Python

В этой статье автор расскажет как эффективно читать большие текстовые файлы с минимальным использованием памяти в Python. Начиная с обзора наиболее распространенных методов и затем перейдем к конкретным примерам кода.

📖 Статья

🐍Проверка содержимого PDF-файлов средствами Python и pdfminer.

Некоторое время назад у нас появился интересный проект по созданию сервиса, генерирующего документы в формате PDF. И появилась задача — написать тесты, которые проверят документ в мельчайших деталях, включая и содержимое, и вёрстку. В данной статье мы расскажем, каким образом справились с этой задачей.

📖 Статья

🐡Расширенная аналитика с PySpark: Практические примеры анализа больших наборов данных с использованием Python и Spark

Авторы: Акаш Тандон, Сэнди Райза, Ури Ласерсон
Год: 2023
Количество страниц: 226

Книга посвящена практическим методам анализа больших объемов данных с использованием языка Python и фреймворка Spark, она знакомит с моделью программирования Spark и основами системы с открытым исходным кодом PySpark. Каждая глава описывает отдельный аспект анализа данных, показаны основы обработки данных в PySpark и Python на примере очистки данных, подробно освещается машинное обучение с помощью Spark. Книга поможет читателю понять, как устроен и работает весь конвейер PySpark для комплексной аналитики больших наборов данных: от создания и оценки моделей до очистки, предварительной обработки и исследования данных с особым акцентом на производственные приложения. Отдельные главы посвящены обработке изображений и библиотеке Spark NLP.

🎁Файл с книгой отправлю постом ниже🎁

⚙️10 способов оптимизации Python-кода

Python ценят за простоту, гибкость и читаемость, но критикуют за невысокую производительность. Эта критика не всегда обоснована: есть несколько эффективных способов значительно повысить скорость Python-приложений, предназначенных для выполнения сложных вычислений и обработки больших объёмов данных.

📖 Статья

🐍Best Practices для Python

В статье описываются лучшие практики для написания эффективного и поддерживаемого кода на Python, такие как соблюдение PEP8, оптимизация кода с генераторами и многопроцессорностью.

📖 Статья

🐍Flask vs Django: какой фреймворк выбрать?

В статье сравниваются Django и Flask: Django подходит для крупных, сложных приложений, а Flask — для небольших, гибких решений.

Автор подробно разбирает ключевые особенности каждого фреймворка, помогая выбрать оптимальный вариант для разработки.

📖 Статья

🐍Параметризованные тесты в Pytest: обзор с примерами

Хотите сделать процесс тестирования более эффективным и покрыть больше случаев с меньшим количеством кода? Тогда параметризованные тесты в Pytest — именно то, что вам нужно. В этой статье мы разберёмся, как с помощью параметризации можно существенно ускорить и упростить тестирование вашего приложения.

📖 Статья

🐍1001-ый способ миграции на асинхронный Python

В этой статье автор рассказывает о миграции на асинхронный Python в крупных Django-проектах, уделяя внимание постепенному внедрению асинхронности, проблемам многопоточности и оптимизации работы с внешними сервисами.

📖 Статья

👷Архитектура Python-приложений для начинающих разработчиков

При создании масштабируемых и поддерживаемых приложений важно понимать принципы чистого кода, архитектурные паттерны и практики SOLID.

В данной статье автор рассмотрит эти принципы, что поможет вам строить надежные, гибкие и легко тестируемые приложения, сохраняя ясность кодовой базы и облегчая её сопровождение с ростом проектов.

📖 Статья

🤖Нейросети на Python. Основы ИИ и машинного обучения

Авторы: Куликова И.В.
Год: 2024
Количество страниц: 306

Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования. Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy, NetworkX, TensorFlow, OpenCV, Pandas, scikit-learn, nltk помогут вам лучше понять действия нейросети в реальных условиях. Математические основы машинного обучения, с многочисленными примерами уравнений и формул на языке программирования Python, помогут понять истоки появления нейросетей с научной точки зрения.

🎁Файл с книгой отправлю постом ниже🎁

✉️Автоматизация отправки писем с помощью Python

В этой статье автор расскажет, как автоматизировать процесс рассылки писем по электронной почте с помощью Python.

Статья будет полезна каждому, кто когда-либо сталкивался с необходимостью отправлять информацию или рекламные сообщения большому количеству получателей.

📖 Статья

📰Оптимизация с помощью конечных запятых

В Python использование конечных запятых в кортежах, списках и других коллекциях может улучшить читаемость и облегчить модификацию кода. Конечные запятые особенно полезны при работе с многострочными коллекциями, так как добавление или удаление элементов становится проще и менее подвержено ошибкам. В данной статье автор рассказывает про оптимизацию с помощью конечных запятых.

📖 Статья

🐍Моржовый оператор

Моржовый оператор, или оператор присваивания выражения, — это оператор :=, который был введен в Python 3.8. Он позволяет одновременно присваивать значение переменной и использовать это значение в выражении. Основное преимущество моржового оператора заключается в том, что он позволяет избежать повторного вычисления выражения или повторного использования переменной. Делимся статьей, где автор рассказывает про моржовый оператор.

📖 Статья

🐍Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов

Авторы: Такфилд Брэдфорд
Год: 2022
Количество страниц: 273

Алгоритмы это не только задачи поиска, сортировки или оптимизации, они помогут вам поймать бейсбольный мяч, проникнуть в «механику» машинного обучения и искусственного интеллекта и выйти за границы возможного. Вы узнаете нюансы реализации многих самых популярных алгоритмов современности, познакомитесь с их реализацией на Python 3, а также научитесь измерять и оптимизировать их производительность.

🎁Файл с книгой отправлю постом ниже🎁

🐍Секретное оружие бэкендера: 6 инструментов, о которых вы не знали

В статье пойдёт речь о шести малоизвестных, но невероятно мощных инструментах, которые превратят вас в настоящего супергероя бэкенд-разработки.

📖 Статья

🐍30 самых полезных библиотек Python для веб-разработки в 2024 году

Узнайте о лучших библиотеках Python, которые помогут вам в 2024 году. От анализа данных до веб-разработки — все, что нужно для эффективного программирования на Python.

📖 Статья