Готовишься к тех-собесу? Вот годнота — Tech Interview Handbook

В общем, если хочешь подготовиться к техническому собесу по программированию — вот это как раз то, что надо

Заходишь на сайт, там собраны топовые вопросы, советы по алгоритмам, поведенческие вопросы и даже гайды по написанию резюме. Всё чётко структурировано, без воды — можно сразу переходить к практике

Бесплатно, без регистрации, и реально помогает прокачаться перед интервью 🕺

👉 @PythonPortal

Программисты делятся на два типа: одни пишут длинный код, другие знают про f-строки. 😏

Обычный способ:

a, b = 10, 5  
if a < b:  
    print("a is Smaller")  
else:  
    print("b is Smaller")  

☑ Да, работает. Но современный Python-разработчик делает так:

a, b = 10, 5  
print(f"{'a' if a < b else 'b'} is Smaller")  

Минимум кода — максимум смысла.

👉 @PythonPortal

Полный курс по машинному обучению:

- 23 лекции с подробными конспектами
- 30 с лишним часов видеозаписей лекций
- 20+ реализаций алгоритмов ML на Python

⏩ Источник: смотреть

👉 @PythonPortal | #видео

Ловите мощный AI-инструмент для автоматизации браузера — Pydoll

Pydoll — это Python-библиотека для автоматизации действий в браузере.

Он умеет эмулировать клики, скроллить, заполнять формы и выполнять сложные сценарии без лишних движений.

В отличие от громоздких решений, Pydoll максимально лёгкий и удобный, идеально подходит для парсинга, тестирования и рутинных задач.

А главное — он полностью бесплатен и open-source. 🔥

👉 @PythonPortal

Наткнулся тут на годную штуку — Gemma

Если хочешь дообучать LLM (большие языковые модели) на легке — это именно то, что надо!

Что умеет:

⏩Поддержка LoRA, PEFT, шардирования и мультимодальности

⏩Тонкая настройка токенизации

⏩Простая интеграция и 100% open-source

pip install gemma — и ты уже в деле

Начните здесь: https://gemma-llm.readthedocs.io/en/latest/

👉 @PythonPortal

Самые используемые команды Python для очистки данных.

⏩Инспекция данных

df.head() – первые строки
df.info() – информация о DataFrame
df.describe() – статистика числовых данных

⏩Обработка пропущенных данных

df.isnull().sum() – количество пропущенных значений
df.dropna() – удаление строк с пропусками
df.fillna(value) – заполнение пропусков

⏩Очистка и трансформация данных

df.drop_duplicates() – удаление дубликатов
df.rename(columns={'old': 'new'}) – переименование колонок
df.astype({'col': 'type'}) – изменение типа данных
df.replace({'old': 'new'}) – замена значений
df.reset_index() – сброс индекса
df.drop(['col'], axis=1) – удаление колонок

⏩Выбор и фильтрация данных

df.loc['label', 'col'] – выбор по метке
df.iloc[] – выбор по индексу
df[df['col'] > value] – фильтрация

⏩Агрегация и анализ данных

df.groupby('col').agg('mean') – группировка и агрегация
df.sort_values('col', ascending=False) – сортировка
df.value_counts() – количество уникальных значений
df.apply() – применение функции
df.pivot_table(values, index, columns) – сводная таблица

⏩Объединение данных

pd.concat([df1, df2]) – объединение DataFrame
pd.merge(df1, df2, on='key') – слияние по ключу
df1.join(df2) – объединение по индексу
df1.append(df2) – добавление строк

👉 @PythonPortal

Лучший способ изучить PyTorch - это создать что-то с его помощью.

Эта статья поможет вам создать трансформаторы с помощью PyTorch с нуля.

🔜 Читать: клик

👉 @PythonPortal | #статья

Сборник вопросов и ответов для собеседования по Python:

🔹Вопросы для новичков (например, «что такое срезы»)
🔹Вопросы для более опытных разработчиков («как скопировать объект»)
🔹ООП
🔹Pandas
🔹Numpy
🔹Разные модули
🔹Задачи на написание кода

Вопросы идут в степени возрастания сложности — от новичка до смешарика опытного ❤️

Также есть сборник на русском, забираем c GitHub.

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Принципиальная электрическая схема с использованием Python

🍩Импортируются необходимые модули.

🍩Создается объект Drawing() для рисования схемы.

🍩Добавляются элементы:

SourceV() — источник напряжения (V).
Resistor() — резистор (R).
Capacitor() — конденсатор (C).
Inductor() — индуктивность (L).

🍩Добавляются точки заземления в начале и конце цепи.

🍩Вызывается метод draw(), который рисует схему.

Результатом является цепь с источником напряжения, последовательно соединенными резистором, конденсатором и индуктивностью.

👉 @PythonPortal

Cleanlab – автоматическая очистка данных для ML

В машинном обучении мусор на входе = мусор на выходе. 💩

Если данные содержат ошибки, модель будет учиться неправильно.

Cleanlab – это Python библиотека, которая всего за 3 строки кода автоматически находит ошибки в разметке, выбросы и проблемы с данными.

⏩Она анализирует метки и предсказания модели.
⏩Находит ошибки в разметке.
⏩Выявляет выбросы и шумные данные.
⏩Помогает улучшить качество датасета без ручной проверки.

100% открытый исходный код

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Большая актуальная базу бесплатных API, которая обновляется ежедневно

Тут собрано аж 363 бесплатных API на все случаи жизни: от игр и погоды до финансов и здоровья.

Алгоритмы присваивают рейтинг каждому API на основе надежности, частоты ошибок и времени отклика

Если API перестает работать или становится платным, он теряет рейтинг и удаляется с сайта

Переходите и смотрите сами: https://www.freepublicapis.com/

👉 @PythonPortal | #ресурсы

Наткнулся тут на простую, но крутую штуку — wowy называется

Если надо быстро склепать одностраничный сайт без фреймворков и сборок, просто на HTML+JS — вот это прям то, что нужно.

Никаких зависимостей, npm, webpack и прочего

1. Качаешь репку с GitHub или просто копируешь index.html
2. Открываешь его в браузере — и всё, уже работает
3. Меняешь под себя — контент, маршруты, стили
4. Хочешь — кидаешь на GitHub Pages или Vercel, и сайт в онлайне

Подходит, если хочется что-то простое, лёгкое и чтоб не заморачиваться.

ℹ️ Работает прямо "из коробки", вообще без настройки. И да, конечно, бесплатно.

👉 @PythonPortal