Небольшая подборка из 5 сложных проектов, которые пополнят арсенал ваших навыков. Возможно, какой-то из них займет почетное место в вашем GitHub.

Рекурсивные запросы в SQL используются для извлечения данных, которые имеют иерархическую или графовую структуру (например, деревья или графы). В SQLAlchemy рекурсивные запросы часто реализуются с использованием Common Table Expressions (CTE) и оператора WITH RECURSIVE. Делимся статьей, где автор рассказывает про рекурсивные запросы.

В этой статье мы рассмотрим основные принципы работы жадных алгоритмов, их преимущества и недостатки, а также разберем несколько практических примеров их применения.

Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? Какие клиенты будут покупать только по скидочному купону? Как разработать оптимальную стратегию ценообразования? Причинно-следственный анализ (casual inference) — лучший способ разобраться, как влиять на бизнес-метрики, которыми вы хотите управлять. И для этого понадобится всего пара строк кода на Python. Матеуш Факур рассказывает про малоизвестные применения причинно-следственного анализа, с помощью которых можно оценить влияние воздействия на результат. Менеджеры, специалисты по работе с данными и бизнес-аналитики познакомятся как с классическими методами причинно-следственного анализа (A/B тестами, линейной регрессией, мерой склонности, синтетическим контролем, разностью разностей), так и с современными подходами (применением машинного обучения для оценки гетерогенных эффектов).

В этой статье мы создадим универсальную базовую python-библиотеку для создания архитектуры проекта, документации и последующего контроля. Автоматизация рутинных процессов, проще говоря.

В этой статье я привел базовые сведения о логистической регрессии и показал как сделать модель с нуля на чистом Python. Логистическая функция, обучение, метрики качества для модели классификации, реализация и небольшой разбор обучения весов.

Статья подойдет для того, кто новичок или кому интересно разобраться в том, как происходит обучение модели на низком уровне.

В этой статье происходит сравнение двух Python-библиотек — Polars и Pandas.

Вы узнаете, какие преимущества есть у Polars и за счет чего она выигрывает в производительности, а также многое-многое другое.

Получите фундаментальное понимание синтаксиса и функций Python с помощью этого пересмотренного вводного и практического справочника. Охватывая широкий спектр тем программирования, связанных с Python, включая внутреннюю структуру языка, интеграцию баз данных, сетевое программирование и веб-сервисы, вы будете руководствоваться надежными принципами разработки.

Всем привет! В этой статье я решил показать один из методов парсинга на Python на примере маркетплейса Wildberries.

Суть подхода в том, что мы будем не разбирать запрошенную html страницу по ссылке, а будем использовать API сайта, который используется сервисом для получения и отображения всех товаров требуемой категории.

Real-time приложения, как следует из названия, предоставляют мгновенный обмен данных и информации между сервером и клиентом. Они встречаются повсеместно в различных сферах, начиная от социальных сетей и мессенджеров, и заканчивая финансовыми торговыми платформами, мониторингом систем, онлайн-играми и многими другими областями. Подобные приложения обеспечивают пользовательский опыт, который чрезвычайно близок к реальному времени.

В этой статье я рассказываю про линейную регрессию, свойства, которыми должны обладать данные для модели, процесс обучения, регуляризацию, метрики качества. Кроме чистой теории я показываю как это все реализовать. Я рассказываю все в своем стиле и понимании - с инженерной точки зрения, с точки зрения того, как реализовывать с нуля.

Если вы знакомы с интерпретируемыми языками, вы знаете, что они обычно медленнее компилируемых из-за необходимости анализировать и исполнять код на лету. Но что, если бы вы могли получить лучшее из обоих миров? JIT-компиляция позволяет интерпретируемому языку, каким является питон, динамически компилировать части кода в машинный код, значительно ускоряя исполнение.

Книга охватывает многообразные аспекты создания веб-приложений с помощью самого популярного веб-фреймворка Django на языке Python. Изучив четыре проекта разной направленности (приложение для ведения блога и электронной коммерции, социальный веб-сайт, платформа электронного обучения), вы получите хорошее представление о том, как работает Django.Прочитав книгу, вы:- усвоите основы Django, включая модели, ORM-преобразователь, представления, шаблоны, URL-адреса, формы, аутентификацию, сигналы и промежуточные программные компоненты;- реализуете аутентификацию с использованием учетных записей, настроите профили пользователей;- разработаете каталог товаров и корзину покупок для онлайн-магазина;- научитесь обрабатывать платежи с помощью платежного шлюза Stripe и управлять уведомлениями о платежах с помощью веб-перехватчиков;- интегрируете в свой проект сторонние приложения Django.Опираясь на изученный материал, вы сможете создавать полнофункциональные веб-приложения на Python с аутентификацией, системами управления контентом, RESTful API и прочими элементами.Издание предназначено читателям с базовыми знаниями Python, а также программистам, переходящим на Django с других веб-фреймворков. Оно подойдет и тем, кто уже использует Django в своей работе и хочет расширить свои навыки. Для изучения материала необходимы базовый опыт работы с Python и знание HTML и JavaScript.

В статье рассматриваются необычные и малоизвестные особенности Python, которые могут удивить даже опытных разработчиков.

Автор разбирает поведение оператора ~, работу функций all() и any() с пустыми последовательностями и другие нюансы, полезные для глубокого понимания языка.

В этом посте надеюсь поделиться с вами некоторыми знаниями, которые усвоил при разработке этого проекта. Он заставил меня глубоко задуматься, как именно PyTorch работает под капотом. Возможно, вы для начала хотите уточнить, почему вообще важно понимать механику PyTorch. Возьмусь утверждать, что, не понимая этих абстракций или просто принимая их за чистую монету, вы можете занести в ваш код целую кучу багов. После этого он в лучшем случае окажется плохо оптимизирован, а в худшем нарушится ваш вычислительный граф, поэтому ваша модель никогда ничему не сможет научиться

Ну или почти всё

Как и в любом другом языке программирования, конструкторы в Python предназначены для инициализации новых объектов. Неправильное использование конструкторов может привести к различным проблемам в программе. Рассказываем подробнее.

В статье разберём некоторые техники обнаружения плавающих багов, вызванных конкурентностью. Сделаем подход к автоматическому тестированию устойчивости веб-сервисов к различным race condition. Примеры будут на python + asyncio + sqlalchemy, но эти подходы применимы к любым моделям конкурентности, которые подвержены состояниям гонки.