Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления – веб-разработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.

Мы долгие годы писали сервисы, исходя из каких-то своих внутренних ощущений правильности их написания. Но синхронизироваться по хорошим практикам в разных командах бывает довольно сложно и часто хорошие практики не выходили за рамки одной команды, а такого хотелось бы избежать. Поэтому мы решили объединить все хорошие по нашему мнению практики в единый справочник. Этот справочник получил название «Архитектурный гайд». Про него и поговорим в данной статье.

Игра Fillwords популярна благодаря своей простоте и увлекательности: она развивает словарный запас, тренирует внимательность и логику. Миллионы игроков по всему миру используют её как способ расслабиться и одновременно размять мозг, а сложные уровни делают процесс поиска слов настоящим вызовом.

Играя в Fillwords, я заметил, что сложные уровни требуют всё больше времени. Это натолкнуло меня на идею создать программу-помощник на Python.

В данной статье автор рассказывает, как реализовать игру Ping-Pong на Python. В этом тебе поможет модуль turtle. В конце ты найдешь полный код программы.

В рамках моего личного пути к лучшему пониманию глубокого обучения я решил создать нейронную сеть с нуля без библиотеки глубокого обучения, такой как TensorFlow. Я считаю, что понимание внутренней работы нейронной сети важно для любого начинающего специалиста по данным. Эта статья содержит то, что я узнал, и, надеюсь, она будет полезна и вам!

Так как материалы на сайт добавляются довольно часто, а также регистрируются новые пользователи, конечно же возникла идея, как бы правильно организовать бэкап базы данных и загруженных медиафайлов - чтобы я мог легко синхронизировать данные на сервере с данными, лежащими в базе на рабочем компьютере.

FastAPI — это быстрая и эффективная веб-инфраструктура для создания API с помощью Python. Эта книга представляет собой подробное руководство по созданию приложения с помощью среды FastAPI.

Не хочу лить воды, уверен, применение вы найдете сразу, потому что во-первых декораторы - это красивый синтаксический сахар, во вторых очень мощный прием для решения многих классов задач. В этой статье будет код с краткими разъяснениями и ничего более.

Условные операторы используются для выполнения различных блоков кода в зависимости от выполнения определённых условий. Основные условные операторы включают if, elif и else. С их помощью можно контролировать поток выполнения программы на основе логических выражений.

Хочу поделиться опытом автоматизации отображения изображений на сайте, их оптимизацией и — как следствие — улучшением показателей в Lighthouse.

На первый взгляд, работа с изображениями сводится к простому добавлению элемента img и ссылки на изображение в атрибуте src. Но на практике все намного сложнее :)

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.

Исчерпывающее руководство по машинному (МО) и глубокому обучению с использованием языка программирования Python, фреймворка PyTorch и библиотеки scikit-learn. Рассмотрены основы МО, алгоритмы для задач классификации, классификаторы на основе scikit-learn, предварительная обработка и сжатие данных, современные методы оценки моделей и объединение различных моделей для ансамблевого обучения.

В данной статье автор проводит сравнение различных API для транскрибации речи. Представлены как зарубежные решения, так и российских решений.

Dogtail — это библиотека для тестирования GUI (графического интерфейса) на Linux. Она позволяет автоматизировать взаимодействие с графическими приложениями, используя Accessibility API (AT-SPI). Благодаря данной статье ты узнаешь, как с помощью Dogtail можно организовать автоматизацию тестирования.

В статье рассказывается, как с помощью Apache Kafka и Python создать потоковый сервис для обработки данных, обеспечивающий отказоустойчивость и масштабируемость приложений. Автор понятно разбирает основные компоненты Kafka, показывает как настроить кластер и разработать консюмер на Python.