**🔥 Зачем аналитикам Python? Или почему этот язык – билет в мир данных?**
Ты когда-нибудь замечал, что у всех крутых аналитиков, дата-сайентистов и исследователей данных в резюме фигурирует Python? Это не просто случайность, а закономерность. Давай разберемся, почему!
💡 Python – как удобный инструмент, без которого ты не захочешь работать
Представь, что тебе дали данные в виде огромной таблицы Excel. Ты можешь вручную копаться в ней часами… или за пару минут написать пару строк кода и получить готовый результат.
Вот 5 причин, почему Python стал лучшим другом аналитиков:
✅ Простота и читаемость кода
Python – это язык, который понимают даже новички. Код выглядит почти как обычный английский текст. Даже если ты впервые видишь скрипт, в 90% случаев сможешь догадаться, что он делает.
✅ Гигантская библиотека инструментов
Хочешь быстро проанализировать данные? 🚀 Есть Pandas.
Работать с графиками? 📊 Matplotlib и Seaborn.
Строить модели машинного обучения? 🤖 Scikit-learn и TensorFlow.
Практически под любую задачу в аналитике уже есть готовый инструмент!
✅ Идеален для больших данных
Python – это не только для «табличек». Он справляется с обработкой гигантских массивов данных, работая с базами, API и облачными сервисами.
✅ Автоматизация всего!
Скрипты на Python легко автоматизируют рутинные задачи: отчёты, сбор данных, очистку информации. Это экономит часы работы и нервы.
✅ Поддержка сообщества
Любой вопрос – и в интернете уже есть готовый ответ. Ты никогда не останешься один на один с проблемой.
💬 Вывод: если ты хочешь уверенно чувствовать себя в аналитике, Python – это не просто плюс, а обязательный навык. Освоив его, ты сможешь быстро разбираться в данных, находить инсайты и делать крутые исследования.
Полный гайд по установке и настройке тут👉 статья.
Ты когда-нибудь замечал, что у всех крутых аналитиков, дата-сайентистов и исследователей данных в резюме фигурирует Python? Это не просто случайность, а закономерность. Давай разберемся, почему!
Представь, что тебе дали данные в виде огромной таблицы Excel. Ты можешь вручную копаться в ней часами… или за пару минут написать пару строк кода и получить готовый результат.
Вот 5 причин, почему Python стал лучшим другом аналитиков:
Python – это язык, который понимают даже новички. Код выглядит почти как обычный английский текст. Даже если ты впервые видишь скрипт, в 90% случаев сможешь догадаться, что он делает.
Хочешь быстро проанализировать данные? 🚀 Есть Pandas.
Работать с графиками? 📊 Matplotlib и Seaborn.
Строить модели машинного обучения? 🤖 Scikit-learn и TensorFlow.
Практически под любую задачу в аналитике уже есть готовый инструмент!
Python – это не только для «табличек». Он справляется с обработкой гигантских массивов данных, работая с базами, API и облачными сервисами.
Скрипты на Python легко автоматизируют рутинные задачи: отчёты, сбор данных, очистку информации. Это экономит часы работы и нервы.
Любой вопрос – и в интернете уже есть готовый ответ. Ты никогда не останешься один на один с проблемой.
Полный гайд по установке и настройке тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🐍 Какую версию Python выбрать?
Ты решил освоить Python и встал перед выбором: какую версию ставить? Ведь на официальном сайте их куча: 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11… А может, вообще Python 2? (нет, забудь про него 😅).
💡 Главное правило: бери Python 3.9 или 3.10 – не прогадаешь!
🔹 Почему не старее 3.9?
Старые версии (например, 3.7 или 3.8) всё ещё работают, но поддержка постепенно уходит, а новые крутые библиотеки могут на них уже не запуститься.
🔹 Почему не новее 3.10?
Python 3.11+ – это, конечно, здорово, но… Многие библиотеки могут ещё не успеть адаптироваться к самым свежим версиям.
📌 Что делать, если уже установлена другая версия?
Если у тебя стоит Python 3.7 или 3.8 – можно пользоваться, но лучше обновить.
Если уже установил 3.11 – попробуй, но если начнутся проблемы с библиотеками, знай, в чём дело.
✅ Вывод: Python 3.9–3.10 – идеальный баланс стабильности и новизны.
🔥 Готов ставить? В следующем посте разберёмся, как правильно установить Python на Windows, macOS и Linux.
А пока лови гайд по установке и настройке 👉 ссылка на статью
Ты решил освоить Python и встал перед выбором: какую версию ставить? Ведь на официальном сайте их куча: 3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11… А может, вообще Python 2? (нет, забудь про него 😅).
💡 Главное правило: бери Python 3.9 или 3.10 – не прогадаешь!
🔹 Почему не старее 3.9?
Старые версии (например, 3.7 или 3.8) всё ещё работают, но поддержка постепенно уходит, а новые крутые библиотеки могут на них уже не запуститься.
🔹 Почему не новее 3.10?
Python 3.11+ – это, конечно, здорово, но… Многие библиотеки могут ещё не успеть адаптироваться к самым свежим версиям.
Если у тебя стоит Python 3.7 или 3.8 – можно пользоваться, но лучше обновить.
Если уже установил 3.11 – попробуй, но если начнутся проблемы с библиотеками, знай, в чём дело.
✅ Вывод: Python 3.9–3.10 – идеальный баланс стабильности и новизны.
🔥 Готов ставить? В следующем посте разберёмся, как правильно установить Python на Windows, macOS и Linux.
А пока лови гайд по установке и настройке 👉 ссылка на статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🚀 Устанавливаем Python: пошаговый гайд для Windows, macOS и Linux
Ты решил освоить Python и теперь хочешь его установить? Отличный выбор! Давай разберёмся, как всё сделать правильно, без боли и лишних вопросов.
### 🖥 Установка Python на Windows
1️⃣ Заходим на [официальный сайт Python](https://www.python.org/downloads/)
2️⃣ Жмём «Download Python 3.10» (или 3.9)
3️⃣ Запускаем установщик и ОБЯЗАТЕЛЬНО ставим галочку «Add Python to PATH» (это важно, без этого не заработает нормально!)
4️⃣ Жмём Install, ждём пару минут… и всё! 🎉
5️⃣ Проверяем: открываем Командную строку (Win + R → cmd) и вводим:
Если появится «Python 3.10.x», значит, всё установлено верно!
---
### 🍏 Установка Python на macOS
📌 Вариант 1 (для новичков):
1️⃣ Скачиваем .dmg-файл с [python.org](https://www.python.org/downloads/mac-osx/)
2️⃣ Открываем установщик и следуем инструкциям
3️⃣ Проверяем в терминале:
📌 Вариант 2 (если ты хакер 😎):
Можно установить через Homebrew (если он есть):
---
### 🐧 Установка Python на Linux
Чаще всего Python уже есть, но если вдруг нужна конкретная версия:
📌 Ubuntu/Debian:
📌 Arch Linux:
📌 Fedora:
Проверяем командой:
---
🎯 Теперь у тебя есть Python! Следующий шаг – создать виртуальное окружение, чтобы твои проекты не мешали друг другу. О том, как это сделать – в следующем посте!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты решил освоить Python и теперь хочешь его установить? Отличный выбор! Давай разберёмся, как всё сделать правильно, без боли и лишних вопросов.
### 🖥 Установка Python на Windows
1️⃣ Заходим на [официальный сайт Python](https://www.python.org/downloads/)
2️⃣ Жмём «Download Python 3.10» (или 3.9)
3️⃣ Запускаем установщик и ОБЯЗАТЕЛЬНО ставим галочку «Add Python to PATH» (это важно, без этого не заработает нормально!)
4️⃣ Жмём Install, ждём пару минут… и всё! 🎉
5️⃣ Проверяем: открываем Командную строку (Win + R → cmd) и вводим:
python --version
Если появится «Python 3.10.x», значит, всё установлено верно!
---
### 🍏 Установка Python на macOS
📌 Вариант 1 (для новичков):
1️⃣ Скачиваем .dmg-файл с [python.org](https://www.python.org/downloads/mac-osx/)
2️⃣ Открываем установщик и следуем инструкциям
3️⃣ Проверяем в терминале:
python3 --version
📌 Вариант 2 (если ты хакер 😎):
Можно установить через Homebrew (если он есть):
brew install python@3.10
---
### 🐧 Установка Python на Linux
Чаще всего Python уже есть, но если вдруг нужна конкретная версия:
📌 Ubuntu/Debian:
sudo apt update && sudo apt install python3.10
📌 Arch Linux:
sudo pacman -S python
📌 Fedora:
sudo dnf install python3.10
Проверяем командой:
python3 --version
---
🎯 Теперь у тебя есть Python! Следующий шаг – создать виртуальное окружение, чтобы твои проекты не мешали друг другу. О том, как это сделать – в следующем посте!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🐍 Anaconda или Miniconda? Что выбрать для работы с Python?
Ты уже установил Python, но слышал про Anaconda и Miniconda. Что это такое и нужно ли оно тебе? Давай разберёмся!
### 💡 Что такое Anaconda?
Anaconda – это готовый «комплект» Python для аналитики данных, машинного обучения и научных вычислений. В нём уже предустановлены:
✅ NumPy, Pandas, Matplotlib – для анализа данных 📊
✅ Jupyter Notebook – удобная среда для кода 📝
✅ Conda – мощный менеджер пакетов и виртуальных окружений
Просто устанавливаешь Anaconda, и у тебя сразу есть всё, что нужно!
### 💡 Что такое Miniconda?
Miniconda – это «лёгкая версия» Anaconda. Она включает только Python и менеджер пакетов Conda, а все библиотеки ты ставишь сам.
📌 Главные отличия:
🔹 Anaconda → большая (около 500 МБ), но со всем готовым набором инструментов.
🔹 Miniconda → лёгкая (~50 МБ), без предустановленных библиотек.
---
### 🆚 Что выбрать?
🔹 Выбирай Anaconda, если ты новичок в Data Science и хочешь готовую среду для работы 📈
🔹 Выбирай Miniconda, если предпочитаешь минимализм и сам хочешь выбирать, какие библиотеки ставить 📦
🔹 Обычный Python (без Anaconda/Miniconda) – хороший вариант, если ты хочешь максимальный контроль над окружением и знаешь, какие инструменты нужны.
---
🔥 Вывод:
Если у тебя много места на диске и хочется всё готовое – ставь Anaconda.
Если хочешь гибкость и лёгкость – Miniconda твой выбор.
👉 В следующем посте разберёмся, что такое виртуальные окружения и зачем они нужны!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты уже установил Python, но слышал про Anaconda и Miniconda. Что это такое и нужно ли оно тебе? Давай разберёмся!
### 💡 Что такое Anaconda?
Anaconda – это готовый «комплект» Python для аналитики данных, машинного обучения и научных вычислений. В нём уже предустановлены:
✅ NumPy, Pandas, Matplotlib – для анализа данных 📊
✅ Jupyter Notebook – удобная среда для кода 📝
✅ Conda – мощный менеджер пакетов и виртуальных окружений
Просто устанавливаешь Anaconda, и у тебя сразу есть всё, что нужно!
### 💡 Что такое Miniconda?
Miniconda – это «лёгкая версия» Anaconda. Она включает только Python и менеджер пакетов Conda, а все библиотеки ты ставишь сам.
📌 Главные отличия:
🔹 Anaconda → большая (около 500 МБ), но со всем готовым набором инструментов.
🔹 Miniconda → лёгкая (~50 МБ), без предустановленных библиотек.
---
### 🆚 Что выбрать?
🔹 Выбирай Anaconda, если ты новичок в Data Science и хочешь готовую среду для работы 📈
🔹 Выбирай Miniconda, если предпочитаешь минимализм и сам хочешь выбирать, какие библиотеки ставить 📦
🔹 Обычный Python (без Anaconda/Miniconda) – хороший вариант, если ты хочешь максимальный контроль над окружением и знаешь, какие инструменты нужны.
---
🔥 Вывод:
Если у тебя много места на диске и хочется всё готовое – ставь Anaconda.
Если хочешь гибкость и лёгкость – Miniconda твой выбор.
👉 В следующем посте разберёмся, что такое виртуальные окружения и зачем они нужны!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🔬 Что такое виртуальное окружение и зачем оно нужно?
Представь, что ты работаешь сразу над двумя проектами:
📌 В первом нужна библиотека pandas версии 1.3
📌 Во втором — pandas версии 2.0
Если ты установишь всё в систему, то одна версия заменит другую, и что-то обязательно сломается. 🤯
💡 Решение? Виртуальное окружение!
Виртуальное окружение – это отдельная изолированная песочница для каждого проекта.
🔹 В одном окружении – Python 3.9 + pandas 1.3
🔹 В другом – Python 3.10 + pandas 2.0
Проекты не мешают друг другу, и ничего не ломается!
---
### 📌 Почему это важно?
✅ Ты можешь работать с разными версиями библиотек без конфликтов
✅ Легко переносить проекты (на другом ПК всё будет работать так же)
✅ Разработка становится чище и удобнее
Это как разные рабочие столы на компьютере – один для дизайна, другой для кода.
---
### ⚙️ Как создать виртуальное окружение?
В следующем посте разберёмся, как правильно его настроить в venv и conda! 🔥
А пока подробный гайд по установке Python и окружений здесь 👉 ссылка на статью
Представь, что ты работаешь сразу над двумя проектами:
📌 В первом нужна библиотека pandas версии 1.3
📌 Во втором — pandas версии 2.0
Если ты установишь всё в систему, то одна версия заменит другую, и что-то обязательно сломается. 🤯
💡 Решение? Виртуальное окружение!
Виртуальное окружение – это отдельная изолированная песочница для каждого проекта.
🔹 В одном окружении – Python 3.9 + pandas 1.3
🔹 В другом – Python 3.10 + pandas 2.0
Проекты не мешают друг другу, и ничего не ломается!
---
### 📌 Почему это важно?
✅ Ты можешь работать с разными версиями библиотек без конфликтов
✅ Легко переносить проекты (на другом ПК всё будет работать так же)
✅ Разработка становится чище и удобнее
Это как разные рабочие столы на компьютере – один для дизайна, другой для кода.
---
### ⚙️ Как создать виртуальное окружение?
В следующем посте разберёмся, как правильно его настроить в venv и conda! 🔥
А пока подробный гайд по установке Python и окружений здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🎯 Как создать виртуальное окружение в Python? (venv, conda)
Теперь, когда ты знаешь, зачем нужны виртуальные окружения, пора научиться их создавать и использовать! 💡
## 1️⃣ venv — встроенный инструмент в Python
Создаём окружение:
📌 Открываем терминал (или командную строку) и выполняем:
Здесь
Активируем окружение:
🔹 Windows:
🔹 macOS/Linux:
После активации перед строкой терминала появится (my_env) – значит, всё работает! 🚀
Выход из окружения:
---
## 2️⃣ Conda — мощный менеджер окружений (Anaconda/Miniconda)
Создаём окружение:
Здесь мы создаём окружение
Активируем:
Выход из окружения:
Удалить окружение (если оно больше не нужно):
---
### 🔎 venv или conda? Что лучше?
✅ venv – подойдёт, если у тебя просто установлен Python (лёгкий и стандартный вариант).
✅ conda – мощнее, если ты работаешь с Anaconda и хочешь удобное управление библиотеками.
Теперь ты знаешь, как создать виртуальное окружение! 🎉
👉 В следующем посте расскажем, как устанавливать библиотеки в Python (pip vs conda)!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Теперь, когда ты знаешь, зачем нужны виртуальные окружения, пора научиться их создавать и использовать! 💡
## 1️⃣ venv — встроенный инструмент в Python
Создаём окружение:
📌 Открываем терминал (или командную строку) и выполняем:
python -m venv my_env
Здесь
my_env — это имя окружения (можно назвать как угодно). Активируем окружение:
🔹 Windows:
my_env\Scripts\activate
🔹 macOS/Linux:
source my_env/bin/activate
После активации перед строкой терминала появится (my_env) – значит, всё работает! 🚀
Выход из окружения:
deactivate
---
## 2️⃣ Conda — мощный менеджер окружений (Anaconda/Miniconda)
Создаём окружение:
conda create --name my_env python=3.10
Здесь мы создаём окружение
my_env с Python 3.10. Активируем:
conda activate my_env
Выход из окружения:
conda deactivate
Удалить окружение (если оно больше не нужно):
conda remove --name my_env --all
---
### 🔎 venv или conda? Что лучше?
✅ venv – подойдёт, если у тебя просто установлен Python (лёгкий и стандартный вариант).
✅ conda – мощнее, если ты работаешь с Anaconda и хочешь удобное управление библиотеками.
Теперь ты знаешь, как создать виртуальное окружение! 🎉
👉 В следующем посте расскажем, как устанавливать библиотеки в Python (pip vs conda)!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
Задания с собеседования ТБанка. Математическая секция.
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
📦 Как устанавливать библиотеки в Python? (pip vs conda)
Ты создал виртуальное окружение. Отлично! 🎉 Но теперь тебе нужны библиотеки: pandas, numpy, requests и другие. Как их установить правильно? Разбираемся!
---
### 🔹 Способ 1: pip – стандартный менеджер пакетов Python
📌 pip (Python Package Installer) идёт вместе с Python и использует PyPI – главный репозиторий Python-библиотек.
👉 Как установить библиотеку с pip?
🔹 Хочешь сразу несколько библиотек? Легко!
👉 Как узнать, какие библиотеки установлены?
👉 Как удалить библиотеку?
📌 Как сохранить список установленных библиотек?
Если тебе нужно передать проект коллеге или запустить его на другом компьютере, используй:
Затем на другом ПК просто выполни:
и все пакеты установятся автоматически! 🚀
---
### 🔹 Способ 2: conda – менеджер пакетов Anaconda
Если ты используешь Anaconda/Miniconda, то вместо pip можно использовать conda.
👉 Установка библиотеки с conda:
👉 Установка нескольких библиотек:
👉 Удаление библиотеки:
👉 Как установить библиотеки из сторонних каналов (например, conda-forge)?
---
### 🔎 pip vs conda – что выбрать?
✅ pip – универсальный, подходит для всех версий Python
✅ conda – удобнее для работы с Anaconda, особенно для научных библиотек
💡 Совет:
📌 Если ты работаешь в обычном Python – используй
📌 Если ты в Anaconda – лучше ставить пакеты через
---
🔥 Теперь ты знаешь, как устанавливать и управлять библиотеками в Python!
👉 В следующем посте разберёмся, где искать библиотеки и что такое PyPI!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты создал виртуальное окружение. Отлично! 🎉 Но теперь тебе нужны библиотеки: pandas, numpy, requests и другие. Как их установить правильно? Разбираемся!
---
### 🔹 Способ 1: pip – стандартный менеджер пакетов Python
📌 pip (Python Package Installer) идёт вместе с Python и использует PyPI – главный репозиторий Python-библиотек.
👉 Как установить библиотеку с pip?
pip install requests
🔹 Хочешь сразу несколько библиотек? Легко!
pip install numpy pandas matplotlib
👉 Как узнать, какие библиотеки установлены?
pip list
👉 Как удалить библиотеку?
pip uninstall requests
📌 Как сохранить список установленных библиотек?
Если тебе нужно передать проект коллеге или запустить его на другом компьютере, используй:
pip freeze > requirements.txt
Затем на другом ПК просто выполни:
pip install -r requirements.txt
и все пакеты установятся автоматически! 🚀
---
### 🔹 Способ 2: conda – менеджер пакетов Anaconda
Если ты используешь Anaconda/Miniconda, то вместо pip можно использовать conda.
👉 Установка библиотеки с conda:
conda install numpy
👉 Установка нескольких библиотек:
conda install pandas matplotlib seaborn
👉 Удаление библиотеки:
conda remove numpy
👉 Как установить библиотеки из сторонних каналов (например, conda-forge)?
conda install -c conda-forge scikit-learn
---
### 🔎 pip vs conda – что выбрать?
✅ pip – универсальный, подходит для всех версий Python
✅ conda – удобнее для работы с Anaconda, особенно для научных библиотек
💡 Совет:
📌 Если ты работаешь в обычном Python – используй
pip. 📌 Если ты в Anaconda – лучше ставить пакеты через
conda, но если нужной библиотеки нет в conda, тогда используй pip install. ---
🔥 Теперь ты знаешь, как устанавливать и управлять библиотеками в Python!
👉 В следующем посте разберёмся, где искать библиотеки и что такое PyPI!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🔎 Где искать нужные библиотеки для Python? Что такое PyPI?
Ты уже знаешь, как устанавливать библиотеки с
## 📌 PyPI – главный "магазин" Python-библиотек
🔹 PyPI (Python Package Index) – это официальный репозиторий всех Python-библиотек.
🔹 Это как App Store или Google Play, но для Python-пакетов.
📌 Чтобы найти нужную библиотеку, заходи на 👉 [https://pypi.org](https://pypi.org)
Там можно:
✅ Искать библиотеки по названию
✅ Читать описания и документацию
✅ Узнавать, как их устанавливать
💡 Пример:
Хочешь работать с Excel-файлами? Ищи "pandas" или "openpyxl", и PyPI подскажет, что скачать!
---
## 📌 Как узнать больше о библиотеке перед установкой?
Просто загугли:
или
и ты найдёшь страницу библиотеки с инструкцией, как её установить и использовать.
Пример для Pandas: 👉 [https://pypi.org/project/pandas/](https://pypi.org/project/pandas/)
---
## 📌 Как проверить, что библиотека установлена?
Введи в терминале:
и получишь информацию: версия, автор, сайт, описание.
---
## 📌 Альтернативные источники библиотек
🔹 Conda – если ты используешь Anaconda/Miniconda, ищи библиотеки здесь 👉 [https://anaconda.org](https://anaconda.org)
🔹 GitHub – иногда библиотеки выкладывают прямо в открытые репозитории 👉 [https://github.com](https://github.com)
🔹 Документация проекта – просто ищи "название_библиотеки docs", чтобы сразу попасть в руководство.
---
🔥 Теперь ты знаешь, где искать нужные библиотеки и как с ними работать!
👉 В следующем посте разберёмся, какой редактор или IDE выбрать для Python: PyCharm vs VS Code?
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
Ты уже знаешь, как устанавливать библиотеки с
pip и conda, но где их искать? Какие библиотеки выбрать? Как узнать, что они делают? 🤔 ## 📌 PyPI – главный "магазин" Python-библиотек
🔹 PyPI (Python Package Index) – это официальный репозиторий всех Python-библиотек.
🔹 Это как App Store или Google Play, но для Python-пакетов.
📌 Чтобы найти нужную библиотеку, заходи на 👉 [https://pypi.org](https://pypi.org)
Там можно:
✅ Искать библиотеки по названию
✅ Читать описания и документацию
✅ Узнавать, как их устанавливать
💡 Пример:
Хочешь работать с Excel-файлами? Ищи "pandas" или "openpyxl", и PyPI подскажет, что скачать!
---
## 📌 Как узнать больше о библиотеке перед установкой?
Просто загугли:
pandas python pypi
или
site:pypi.org pandas
и ты найдёшь страницу библиотеки с инструкцией, как её установить и использовать.
Пример для Pandas: 👉 [https://pypi.org/project/pandas/](https://pypi.org/project/pandas/)
---
## 📌 Как проверить, что библиотека установлена?
Введи в терминале:
pip show numpy
и получишь информацию: версия, автор, сайт, описание.
---
## 📌 Альтернативные источники библиотек
🔹 Conda – если ты используешь Anaconda/Miniconda, ищи библиотеки здесь 👉 [https://anaconda.org](https://anaconda.org)
🔹 GitHub – иногда библиотеки выкладывают прямо в открытые репозитории 👉 [https://github.com](https://github.com)
🔹 Документация проекта – просто ищи "название_библиотеки docs", чтобы сразу попасть в руководство.
---
🔥 Теперь ты знаешь, где искать нужные библиотеки и как с ними работать!
👉 В следующем посте разберёмся, какой редактор или IDE выбрать для Python: PyCharm vs VS Code?
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 ссылка на статью
PyPI
PyPI · The Python Package Index
The Python Package Index (PyPI) is a repository of software for the Python programming language.
Forwarded from Библиотека баз данных
800+ SQL Server Interview Questions and Answers .pdf
1 MB
Он также включает задачи для самостоятельной работы и множество примеров.
Сборник отлично подходит для тех, кто хочет прокачать свои навыки работы с SQL, освежить знания и проверить свои знания.
▪ GitHub
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
📒 Jupyter Notebook и Google Colab – когда и зачем их использовать?
Ты, наверное, видел, как дата-аналитики и исследователи работают в Jupyter Notebook – интерактивных тетрадях, где код и результаты отображаются прямо в браузере. Но есть ещё Google Colab – его облачный аналог.
Давай разберёмся, что это за инструменты и когда они тебе пригодятся! 🚀
---
### 🖥 Jupyter Notebook – твоя персональная лаборатория Python
Jupyter Notebook – это интерактивная среда, где можно писать код, запускать его по частям и сразу видеть результат.
📌 Почему это удобно?
✅ Можно запускать код построчно, а не весь скрипт сразу
✅ Удобно тестировать гипотезы и работать с данными
✅ Поддержка Markdown – можно писать заметки и пояснения прямо в коде
✅ Отлично подходит для анализа данных, построения графиков и машинного обучения
📌 Как установить Jupyter Notebook?
Если у тебя обычный Python:
Если у тебя Anaconda:
Запуск:
Откроется вкладка в браузере – и ты уже можешь писать код!
---
### ☁️ Google Colab – работа с Jupyter в облаке
Google Colab – это Jupyter Notebook, но онлайн. Отлично подходит, если у тебя медленный компьютер или ты хочешь запускать код прямо в браузере.
📌 Чем хорош Google Colab?
✅ Не требует установки – просто заходишь на 👉 [https://colab.research.google.com](https://colab.research.google.com)
✅ Есть доступ к бесплатным GPU и TPU – полезно для нейросетей и ML
✅ Можно работать в команде, как в Google Docs
✅ Всё хранится в облаке – не потеряется, даже если ноутбук выключится
📌 Когда выбрать Colab, а когда Jupyter?
🔹 Jupyter Notebook – если работаешь локально, с файлами, базами и данными на своём ПК.
🔹 Google Colab – если нужен мощный сервер, хочешь работать из браузера или делиться кодом с коллегами.
---
🔥 Теперь ты знаешь, как ускорить свою работу с Python!
👉 В следующем посте разберём, как проверить, что Python установлен правильно и всё работает!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Ты, наверное, видел, как дата-аналитики и исследователи работают в Jupyter Notebook – интерактивных тетрадях, где код и результаты отображаются прямо в браузере. Но есть ещё Google Colab – его облачный аналог.
Давай разберёмся, что это за инструменты и когда они тебе пригодятся! 🚀
---
### 🖥 Jupyter Notebook – твоя персональная лаборатория Python
Jupyter Notebook – это интерактивная среда, где можно писать код, запускать его по частям и сразу видеть результат.
📌 Почему это удобно?
✅ Можно запускать код построчно, а не весь скрипт сразу
✅ Удобно тестировать гипотезы и работать с данными
✅ Поддержка Markdown – можно писать заметки и пояснения прямо в коде
✅ Отлично подходит для анализа данных, построения графиков и машинного обучения
📌 Как установить Jupyter Notebook?
Если у тебя обычный Python:
pip install jupyter
Если у тебя Anaconda:
conda install jupyter
Запуск:
jupyter notebook
Откроется вкладка в браузере – и ты уже можешь писать код!
---
### ☁️ Google Colab – работа с Jupyter в облаке
Google Colab – это Jupyter Notebook, но онлайн. Отлично подходит, если у тебя медленный компьютер или ты хочешь запускать код прямо в браузере.
📌 Чем хорош Google Colab?
✅ Не требует установки – просто заходишь на 👉 [https://colab.research.google.com](https://colab.research.google.com)
✅ Есть доступ к бесплатным GPU и TPU – полезно для нейросетей и ML
✅ Можно работать в команде, как в Google Docs
✅ Всё хранится в облаке – не потеряется, даже если ноутбук выключится
📌 Когда выбрать Colab, а когда Jupyter?
🔹 Jupyter Notebook – если работаешь локально, с файлами, базами и данными на своём ПК.
🔹 Google Colab – если нужен мощный сервер, хочешь работать из браузера или делиться кодом с коллегами.
---
🔥 Теперь ты знаешь, как ускорить свою работу с Python!
👉 В следующем посте разберём, как проверить, что Python установлен правильно и всё работает!
А пока полный гайд по установке и настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Google
Google Colab
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🌐 Простейший скрипт на Python: запрашиваем данные из интернета
Ты настроил Python, создал проект и виртуальное окружение. Теперь пора написать простой, но полезный скрипт, который получает данные из интернета. 📡
Сегодня будем запрашивать случайную мудрость от GitHub – это займет буквально пару строк кода! 🚀
---
### 📌 1️⃣ Устанавливаем библиотеку requests
Для работы с HTTP-запросами нам нужна библиотека requests. Установим её:
🔹 Если библиотека уже есть – ничего страшного, pip просто проверит это.
---
### 📌 2️⃣ Пишем код запроса в Python
Создаём файл request_script.py в нашем проекте и добавляем код:
📌 Как это работает?
1️⃣ Мы используем requests.get(), чтобы отправить GET-запрос на API GitHub.
2️⃣ Если сервер ответил кодом 200 (успех), то выводим полученный текст.
3️⃣ Если сервер вернул ошибку – выводим код ошибки.
---
### 📌 3️⃣ Запускаем скрипт
Теперь попробуем запустить наш код:
Если всё работает, ты увидишь философскую цитату от GitHub. Например:
Каждый раз будет разная фраза! 🎉
---
### 📌 4️⃣ А что, если запрашивать что-то полезное?
Попробуем запросить текущий курс валют с бесплатного API:
Запусти этот код, и он покажет актуальный курс доллара к рублю! 💰
---
🔥 Поздравляю! Ты только что написал свой первый скрипт, работающий с реальными данными из интернета.
👉 В следующем посте разберёмся, как сохранять данные в файлы и передавать проект другим людям!
А пока полный гайд по настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Ты настроил Python, создал проект и виртуальное окружение. Теперь пора написать простой, но полезный скрипт, который получает данные из интернета. 📡
Сегодня будем запрашивать случайную мудрость от GitHub – это займет буквально пару строк кода! 🚀
---
### 📌 1️⃣ Устанавливаем библиотеку requests
Для работы с HTTP-запросами нам нужна библиотека requests. Установим её:
pip install requests
🔹 Если библиотека уже есть – ничего страшного, pip просто проверит это.
---
### 📌 2️⃣ Пишем код запроса в Python
Создаём файл request_script.py в нашем проекте и добавляем код:
import requests
response = requests.get("https://api.github.com/zen")
if response.status_code == 200:
print("💡 Сегодняшняя мудрость от GitHub:")
print(response.text)
else:
print("Ошибка при получении данных:", response.status_code)
📌 Как это работает?
1️⃣ Мы используем requests.get(), чтобы отправить GET-запрос на API GitHub.
2️⃣ Если сервер ответил кодом 200 (успех), то выводим полученный текст.
3️⃣ Если сервер вернул ошибку – выводим код ошибки.
---
### 📌 3️⃣ Запускаем скрипт
Теперь попробуем запустить наш код:
python request_script.py
Если всё работает, ты увидишь философскую цитату от GitHub. Например:
💡 Сегодняшняя мудрость от GitHub:
Mind your words, they are important.
Каждый раз будет разная фраза! 🎉
---
### 📌 4️⃣ А что, если запрашивать что-то полезное?
Попробуем запросить текущий курс валют с бесплатного API:
import requests
response = requests.get("https://api.exchangerate-api.com/v4/latest/USD")
if response.status_code == 200:
data = response.json() # Преобразуем ответ в JSON
print(f"📈 Курс USD к рублю: {data['rates']['RUB']}")
else:
print("Ошибка при получении данных.")
Запусти этот код, и он покажет актуальный курс доллара к рублю! 💰
---
🔥 Поздравляю! Ты только что написал свой первый скрипт, работающий с реальными данными из интернета.
👉 В следующем посте разберёмся, как сохранять данные в файлы и передавать проект другим людям!
А пока полный гайд по настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Школа Виктора Комлева
Как настроить Python начинающему аналитику данных
Узнайте, как установить Python, создать виртуальное окружение и написать первый скрипт для аналитика данных. Простой и понятный план
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🛠 Дополнительные инструменты для Python-разработки (Git, Docker и др.)
Python – это круто, но одним только интерпретатором не обойтись. Чтобы писать код удобно, безопасно и профессионально, нужны дополнительные инструменты. Давай разберём что использовать, зачем и когда. 🚀
---
### 📌 1️⃣ Git – контроль версий и командная работа
Git – это must-have для любого разработчика.
💡 Зачем он нужен?
✅ Хранит историю изменений (можно вернуться на любой этап разработки)
✅ Позволяет работать в команде без "финальный_финал_v3.py"
✅ Удобная работа с GitHub/GitLab
🔹 Как установить? 👉 [https://git-scm.com/downloads](https://git-scm.com/downloads)
🔹 Как проверить установку?
🔹 Базовые команды:
💡 Храни код в GitHub – это удобно!
---
### 📌 2️⃣ Docker – "виртуальный контейнер" для проектов
Иногда твой код работает у тебя, но не запускается у других из-за различий в версиях Python, библиотек и ОС.
💡 Docker решает эту проблему!
✅ Позволяет упаковать проект в контейнер (включая Python, библиотеки, зависимости)
✅ Позволяет развернуть проект на любом сервере или ПК без проблем
✅ Используется для деплоя веб-приложений, API и автоматизации
🔹 Как установить? 👉 [https://www.docker.com/get-started](https://www.docker.com/get-started)
🔹 Пример Dockerfile для Python-проекта:
Запустить проект в Docker:
Теперь твой проект будет работать одинаково на любом компьютере! 🔥
---
### 📌 3️⃣ Virtualenv & Conda – управление окружениями
💡 Ты уже знаешь, зачем нужны виртуальные окружения, но напомним:
✅ venv – стандартный инструмент в Python
✅ conda – мощный инструмент для Data Science
🔹 Создать окружение (venv):
🔹 Создать окружение (Conda):
📌 Если работаешь в Data Science, выбирай Conda!
---
### 📌 4️⃣ Makefile – автоматизация команд
Если ты устал вручную вводить длинные команды, используй Makefile.
📌 Создаём `Makefile`:
Теперь для установки библиотек можно просто написать:
а для запуска проекта:
🔹 Работает в macOS/Linux. В Windows – через WSL или `make.exe`.
---
### 📌 5️⃣ Linters & Formatters – чистый код без боли
Чтобы код был читабельным и красивым, используют линтеры и форматтеры.
✅ Black – автоматически форматирует код:
✅ Flake8 – находит ошибки в коде:
✅ isort – сортирует импорты:
💡 Если хочешь писать как профессионал – используй их!
---
### 📌 6️⃣ Task Runners – управление задачами
Иногда нужно автоматизировать тесты, деплой, парсинг данных и другие задачи.
✅ Celery – для фоновый задач
✅ Prefect – для потоков данных
✅ Taskipy – удобный аналог Makefile
📌 Пример Taskipy:
Добавляем в
Теперь можно запустить проект просто так:
---
🔥 Теперь ты знаешь, какие инструменты делают разработку удобнее и быстрее!
👉 В следующем посте разберём, как загружать проекты в GitHub и работать в команде!
А пока полный гайд по настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Python – это круто, но одним только интерпретатором не обойтись. Чтобы писать код удобно, безопасно и профессионально, нужны дополнительные инструменты. Давай разберём что использовать, зачем и когда. 🚀
---
### 📌 1️⃣ Git – контроль версий и командная работа
Git – это must-have для любого разработчика.
💡 Зачем он нужен?
✅ Хранит историю изменений (можно вернуться на любой этап разработки)
✅ Позволяет работать в команде без "финальный_финал_v3.py"
✅ Удобная работа с GitHub/GitLab
🔹 Как установить? 👉 [https://git-scm.com/downloads](https://git-scm.com/downloads)
🔹 Как проверить установку?
git --version
🔹 Базовые команды:
git init # Инициализация репозитория
git add . # Добавить файлы в коммит
git commit -m "Первый коммит" # Создать коммит
git push origin main # Отправить на GitHub
💡 Храни код в GitHub – это удобно!
---
### 📌 2️⃣ Docker – "виртуальный контейнер" для проектов
Иногда твой код работает у тебя, но не запускается у других из-за различий в версиях Python, библиотек и ОС.
💡 Docker решает эту проблему!
✅ Позволяет упаковать проект в контейнер (включая Python, библиотеки, зависимости)
✅ Позволяет развернуть проект на любом сервере или ПК без проблем
✅ Используется для деплоя веб-приложений, API и автоматизации
🔹 Как установить? 👉 [https://www.docker.com/get-started](https://www.docker.com/get-started)
🔹 Пример Dockerfile для Python-проекта:
FROM python:3.10
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "main.py"]
Запустить проект в Docker:
docker build -t my_project .
docker run -it my_project
Теперь твой проект будет работать одинаково на любом компьютере! 🔥
---
### 📌 3️⃣ Virtualenv & Conda – управление окружениями
💡 Ты уже знаешь, зачем нужны виртуальные окружения, но напомним:
✅ venv – стандартный инструмент в Python
✅ conda – мощный инструмент для Data Science
🔹 Создать окружение (venv):
python -m venv venv
source venv/bin/activate # macOS/Linux
venv\Scripts\activate # Windows
🔹 Создать окружение (Conda):
conda create --name my_env python=3.10
conda activate my_env
📌 Если работаешь в Data Science, выбирай Conda!
---
### 📌 4️⃣ Makefile – автоматизация команд
Если ты устал вручную вводить длинные команды, используй Makefile.
📌 Создаём `Makefile`:
install:
pip install -r requirements.txt
run:
python main.py
Теперь для установки библиотек можно просто написать:
make install
а для запуска проекта:
make run
🔹 Работает в macOS/Linux. В Windows – через WSL или `make.exe`.
---
### 📌 5️⃣ Linters & Formatters – чистый код без боли
Чтобы код был читабельным и красивым, используют линтеры и форматтеры.
✅ Black – автоматически форматирует код:
pip install black
black .
✅ Flake8 – находит ошибки в коде:
pip install flake8
flake8 .
✅ isort – сортирует импорты:
pip install isort
isort .
💡 Если хочешь писать как профессионал – используй их!
---
### 📌 6️⃣ Task Runners – управление задачами
Иногда нужно автоматизировать тесты, деплой, парсинг данных и другие задачи.
✅ Celery – для фоновый задач
✅ Prefect – для потоков данных
✅ Taskipy – удобный аналог Makefile
📌 Пример Taskipy:
pip install taskipy
Добавляем в
pyproject.toml: [tool.taskipy.tasks]
start = "python main.py"
Теперь можно запустить проект просто так:
task start
---
🔥 Теперь ты знаешь, какие инструменты делают разработку удобнее и быстрее!
👉 В следующем посте разберём, как загружать проекты в GitHub и работать в команде!
А пока полный гайд по настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Docker
Get Started | Docker
Get started with Docker Desktop and join millions of developers in faster, more secure app development using containers and beyond.
Forwarded from Виктор Комлев | IT простым языком | Программирование
🚀 Как загружать Python-проекты в GitHub и работать в команде
Ты написал код, всё протестировал, но как его правильно сохранить и поделиться с командой? Решение – GitHub! Это платформа для хранения кода, где можно работать в команде, управлять версиями и никогда не терять проект. Давай разберёмся, как правильно загружать Python-проекты в GitHub.
---
### 📌 1️⃣ Устанавливаем Git
Если у тебя ещё нет Git, установи его:
🔹 Windows – скачиваем 👉 [git-scm.com](https://git-scm.com/downloads)
🔹 macOS – вводим в терминале:
🔹 Linux (Debian/Ubuntu):
Проверяем установку:
✅ Если видим версию – значит, всё работает!
---
### 📌 2️⃣ Создаём репозиторий на GitHub
1️⃣ Заходим на [GitHub](https://github.com) и создаём аккаунт (если его нет).
2️⃣ Нажимаем «New Repository».
3️⃣ Даём название, ставим «Public» (или «Private», если проект закрытый).
4️⃣ Жмём «Create Repository».
GitHub покажет команды, которые нужно выполнить в терминале – давай разберём их!
---
### 📌 3️⃣ Инициализируем Git в проекте
Переходим в папку проекта и выполняем:
Теперь у нас есть локальный репозиторий с историей изменений.
---
### 📌 4️⃣ Связываем проект с GitHub и отправляем код
Теперь привяжем наш проект к удалённому репозиторию:
✅ Теперь твой код в GitHub – его можно скачивать, делиться и работать в команде! 🎉
---
### 📌 5️⃣ Как работать в команде с GitHub
Когда несколько человек работают над проектом, важно избежать конфликтов в коде.
🔹 Как скачать чужой проект с GitHub?
🔹 Как получить свежие изменения от команды?
🔹 Как отправить новые изменения?
🔹 Как работать в отдельной ветке, чтобы не сломать основной код?
После этого можно сделать Pull Request, и команда проверит код перед слиянием.
---
### 📌 6️⃣ Добавляем .gitignore, чтобы не загружать лишние файлы
Некоторые файлы (виртуальное окружение, кеши, настройки IDE) не нужно загружать в репозиторий.
📌 Создай в папке проекта файл .gitignore и добавь в него:
Теперь при
---
🔥 Поздравляю! Теперь ты умеешь загружать Python-проекты в GitHub и работать в команде.
А пока полный гайд по настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
Ты написал код, всё протестировал, но как его правильно сохранить и поделиться с командой? Решение – GitHub! Это платформа для хранения кода, где можно работать в команде, управлять версиями и никогда не терять проект. Давай разберёмся, как правильно загружать Python-проекты в GitHub.
---
### 📌 1️⃣ Устанавливаем Git
Если у тебя ещё нет Git, установи его:
🔹 Windows – скачиваем 👉 [git-scm.com](https://git-scm.com/downloads)
🔹 macOS – вводим в терминале:
brew install git
🔹 Linux (Debian/Ubuntu):
sudo apt install git
Проверяем установку:
git --version
✅ Если видим версию – значит, всё работает!
---
### 📌 2️⃣ Создаём репозиторий на GitHub
1️⃣ Заходим на [GitHub](https://github.com) и создаём аккаунт (если его нет).
2️⃣ Нажимаем «New Repository».
3️⃣ Даём название, ставим «Public» (или «Private», если проект закрытый).
4️⃣ Жмём «Create Repository».
GitHub покажет команды, которые нужно выполнить в терминале – давай разберём их!
---
### 📌 3️⃣ Инициализируем Git в проекте
Переходим в папку проекта и выполняем:
git init # Создаём локальный Git-репозиторий
git add . # Добавляем все файлы в коммит
git commit -m "Первый коммит" # Фиксируем изменения
Теперь у нас есть локальный репозиторий с историей изменений.
---
### 📌 4️⃣ Связываем проект с GitHub и отправляем код
Теперь привяжем наш проект к удалённому репозиторию:
git remote add origin https://github.com/ТВОЙ_ЛОГИН/ИМЯ_РЕПОЗИТОРИЯ.git
git branch -M main # Создаём основную ветку (если её нет)
git push -u origin main # Отправляем код на GitHub
✅ Теперь твой код в GitHub – его можно скачивать, делиться и работать в команде! 🎉
---
### 📌 5️⃣ Как работать в команде с GitHub
Когда несколько человек работают над проектом, важно избежать конфликтов в коде.
🔹 Как скачать чужой проект с GitHub?
git clone https://github.com/ТВОЙ_ЛОГИН/ИМЯ_РЕПОЗИТОРИЯ.git
🔹 Как получить свежие изменения от команды?
git pull origin main
🔹 Как отправить новые изменения?
git add .
git commit -m "Обновил код"
git push origin main
🔹 Как работать в отдельной ветке, чтобы не сломать основной код?
git checkout -b feature/new-feature # Создаём новую ветку
git push origin feature/new-feature # Отправляем её на GitHub
После этого можно сделать Pull Request, и команда проверит код перед слиянием.
---
### 📌 6️⃣ Добавляем .gitignore, чтобы не загружать лишние файлы
Некоторые файлы (виртуальное окружение, кеши, настройки IDE) не нужно загружать в репозиторий.
📌 Создай в папке проекта файл .gitignore и добавь в него:
venv/
__pycache__/
*.pyc
.DS_Store
.env
Теперь при
git add . эти файлы будут игнорироваться. ---
🔥 Поздравляю! Теперь ты умеешь загружать Python-проекты в GitHub и работать в команде.
А пока полный гайд по настройке здесь 👉 [ссылка на статью]
GitHub
GitHub · Change is constant. GitHub keeps you ahead.
Join the world's most widely adopted, AI-powered developer platform where millions of developers, businesses, and the largest open source community build software that advances humanity.
Работаем с моим учеником над магистерской диссертацией. Делаем крутой продукт - дашборд оценки состояния туристической отрасли в России.
1️⃣ Для его создания сделали скрейпер - собрали данные по всем инфраструктурным локациям, проанализировали отзывы посетителей.
2️⃣ Кроме того, собрали данные о климате, ценах на услуги, турпотоке.
3️⃣ Затем исследовали лучшие практики, проанализировали опыт туристов: что для них важно.
4️⃣ И сформировали рейтинги регионов и городов России в плане развития туризма.
5️⃣ И вот, вышли на финишный этап - визуализация итогов и создание дашбордов. Сегодня появились первые результаты.
Стек: Python (Flask+Dash+Pandas+Plotly+SQLAlchemy+BeautifilSoup+Selenium), PostgreSQL, JS
Стек: Python (Flask+Dash+Pandas+Plotly+SQLAlchemy+BeautifilSoup+Selenium), PostgreSQL, JS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM