Терминология Python

Неофициальная версия глоссария Python ( официальный глоссарий ), предназначенная для обычных пользователей Python.

Определения в приведенном ниже глоссарии являются разговорными, и некоторые из этих терминов никогда не появляются в официальной документации Python.

https://www.pythonmorsels.com/terms/

Как создать индикатор выполнения в Python

Индикаторы выполнения считаются важными элементами разработки программного обеспечения, поскольку они обеспечивают обратную связь относительно хода выполнения операций и задач. Поэтому в этом посте мы рассмотрели несколько техник создания индикаторов выполнения в Python .

Мы рассмотрим несколько методов, от традиционных подходов на основе текста до использования сторонних библиотек и реализации пользовательских подходов.

Следуя рекомендациям и добавляя расширенные функции, вы можете создавать интерактивные и информативные индикаторы выполнения, которые также могут улучшить взаимодействие с пользователем.

https://www.geeksveda.com/python-progress-bar/

Более 250 советов по Python и науке о данных, включая Pandas, NumPy, основы машинного обучения, Sklearn, Jupyter и другие.

https://medium.datadriveninvestor.com/250-python-and-data-science-tips-covering-pandas-numpy-ml-basics-sklearn-jupyter-and-more-e33074b92d58

👉 Весь PDF-архив вы можете найти здесь .

Messaging для чайников. Утилизируем все возможности RabbitMQ на Python.

Всем привет! Так уж получилось, что совсем недавно, в процессе написания документации для проекта, мне пришлось перерыть всю официальную документацию RabbitMQ и тонну статей разного качества на тему разных видов маршрутизации в этом брокере.

Оказалось, что материала на эту тему много, но он либо объясняет совсем базовые случаи, либо уходит в такие дебри, которые крайне далеки и тяжелы для человека, который хочет "просто разобраться".

Простых и понятных примеров на Python тоже мало, так как они заставляют вас вникать не только в особенности различных вариантов маршрутизации RabbitMQ, но и в особенности используемых библиотек. Для человека, который видит что-то pika-подобное первый раз, это может быть испытанием.

Поэтому я и решил написать эту статью: она нацелена на "чайников" - вы легко можете показать ее вашим джунам, и этого уже должно быть достаточно для начала работы с RabbitMQ.

Примеры в статье будут приведены с использованием фреймворка Propan, чтобы не утруждать джуновский мозг лишними деталями установления соединения, канала и тд.

Поехали https://habr.com/ru/articles/743192/

Устали тратить часы на утомительные офисные задачи? В этом видео мы покажем вам, как использовать ChatGPT и Python для автоматизации некоторых из этих скучных задач. Мы рассмотрим автоматизацию Outlook, создание презентаций PowerPoint, создание диаграмм на основе данных Excel и работу с PDF-файлами.

https://www.youtube.com/watch?v=mCk4Rabkmjc&t=182s

Код и файлы можно найти здесь: https://github.com/Sven-Bo/automate-office-tasks-using-chatgpt-python
Сайт со ссылками на все подсказки ChatGPT: https://automate-office-chatgpt.streamlit.app/

Шесть удивительных неизвестных библиотек Python

Последние два года я активно использую Python. В результате я всегда ищу замечательные библиотеки, которые могут улучшить мою работу в проектах Data Engineering и Business Intelligence.
https://medium.com/@Divithraju/six-amazing-unknown-python-libraries-c7bdad6b4472

20 встроенных библиотек Underdog Python, которые заслуживают гораздо большего внимания

Большинство людей думают, что массовое доминирование Python связано с его мощными пакетами, такими как NumPy, Pandas, Sklearn, XGBoost и т. д. Это сторонние пакеты, написанные профессиональными разработчиками, часто с помощью других более быстрых языков программирования, таких как C, Java или C++. .

Таким образом, один из слабых аргументов, которые ненавистники могут привести против Python, заключается в том, что он не станет таким популярным, как только вы избавитесь от всей славы, которую приносят эти сторонние пакеты. Я здесь, чтобы сказать обратное и показать, что стандартный Python уже достаточно мощен, чтобы составить серьезную конкуренцию любому языку.

Я предлагаю вашему вниманию 20 легковесных пакетов, которые встроены в вашу установку Python и находятся всего в одной строке от того, чтобы быть выпущенными.

https://pub.towardsai.net/20-underdog-python-built-in-libraries-that-deserve-much-more-attention-6ff35baeb06c

Полное руководство по тестированию приложений Django

Это пошаговое руководство будет практическим, будет включать примеры, фрагменты кода, распространенные варианты использования и придерживаться лучших практик, заложенных в Django Foundation и Python.

https://atharvashah.netlify.app/posts/tech/django-testing-guide/?utm_campaign=Software%2BTesting%2BWeekly&utm_medium=web&utm_source=Software_Testing_Weekly_175

Руководство по NumPy: очень простой способ выучить его за 10 минут

Во-первых, вы узнаете, что такое NumPy и почему это важно.

Затем мы покажем вам, как установить его с помощью pip.

Далее вы узнаете, как создавать массивы и получать доступ к их атрибутам .

Мы также рассмотрим основные операции с массивами , индексирование и нарезку . Но это еще не все — вы также узнаете о передовых методах работы с массивами , а также о том , как генерировать случайные числа и выполнять основные статистические функции .

Короче говоря, это руководство охватывает все, что вам нужно знать, чтобы начать работу с NumPy.

А если вы заинтересованы в изучении более продвинутых функций, мы предоставляем ссылки на официальную документацию по NumPy и другие ресурсы .

Итак, не пора ли вам добавить NumPy в свой набор инструментов для обработки данных ?

С этим руководством вы можете сделать это всего за 10 минут!

https://pub.towardsai.net/numpy-guide-super-simple-way-to-learn-it-in-10-minutes-d382ff45e215

Создайте свой собственный язык программирования с помощью Python

Представьте, что вы можете создать свой собственный язык программирования с нуля. Способность спроектировать и создать язык, адаптированный к вашему собственному видению и спецификациям, является невероятным достижением для любого программиста. https://www.freecodecamp.org/news/create-your-own-programming-language-using-python/

Делаем Python в 100 раз быстрее, используя менее 100 строк Rust

Некоторое время назад в $work у нас возникла проблема с производительностью одной из наших основных библиотек Python.

Именно эта библиотека составляет основу нашего конвейера 3D-обработки. Это довольно большая и сложная библиотека, которая использует NumPy и другие научные пакеты Python для выполнения широкого спектра математических и геометрических операций.

Нашей системе также приходится работать в режиме реального времени с ограниченными ресурсами процессора, и хотя поначалу она работала хорошо, по мере роста числа одновременных физических пользователей мы начали сталкиваться с проблемами, и наша система с трудом справлялась с нагрузкой.

Мы пришли к выводу, что нам необходимо сделать нашу систему как минимум в 50 раз быстрее, чтобы справляться с возросшей рабочей нагрузкой, и мы решили, что Rust может помочь нам достичь этого.

Поскольку проблемы с производительностью, с которыми мы столкнулись, довольно распространены, мы можем воссоздать и решить их прямо здесь, в (не такой уж короткой) статье.

Итак, выпейте чашечку чая (или кофе), и я расскажу вам (а) об основной проблеме и (б) о нескольких вариантах оптимизации, которые мы можем применить для решения этой проблемы.

https://ohadravid.github.io/posts/2023-03-rusty-python/

Язык программирования Python с каждым годом становится всё более популярным и востребованным. Параллельно растёт и спрос на Python-разработчиков. Поэтому самое время присоединиться к бесплатному онлайн-интенсиву и на практике попробовать себя в решении реальных задач из разных сфер на языке Python: ▶️ https://epic.st/DkCRM

Всего за 3 дня вы научитесь:
✔️ получать данные с сайтов;
✔️ работать с API;
✔️ парсить HTML;
✔️ автоматически выделять важное из текстов;
✔️ автоматизировать email-рассылки;
✔️ разбираться в рынке фриланса на Python.

🔔Спикер — Анастасия Борнева, руководитель направления по исследованию данных в Сбере. Она с 2018 года занимается автоматизацией процессов с помощью искусственного интеллекта.

🎁 Всем участникам, прошедшим интенсив, подарим электронную книгу Роджера Сайпа и Робба Збиерски «Разум под контролем» издательства МИФ. А каждый, кто оставит заявку на участие в интенсиве, получит материал с подборкой коротких и полезных программ на Python.

Подключайтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на скидку 10 000 рублей на любой курс Skillbox.

До встречи в прямых эфирах с 13 по 15 июля в 19:00 по московскому времени!

Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Откажитесь от жесткого кодирования в проекте по науке о данных — вместо этого используйте файлы конфигурации

Как эффективно взаимодействовать с файлами конфигурации в Python.
https://www.kdnuggets.com/2023/06/stop-hard-coding-data-science-project-config-files-instead.html

#PyLoose — ПЕРВАЯ задокументированная бесфайловая атака на основе Python, нацеленная на облачные рабочие нагрузки. Посмотрите на силу 9 строк кода Python https://thehackernews.com/2023/07/python-based-pyloose-fileless-attack.html

Окончательный выпуск Python 3.12 запланирован на октябрь 2023 года, который становится все ближе. А пока вы можете загрузить и установить его предварительную версию , чтобы получить представление о предстоящих функциях. Одним из самых больших объявленных изменений является поддержка профилировщика Linux perf, который является мощным инструментом профилирования производительности.

https://realpython.com/python312-perf-profiler/

🐍Plotly и Pandas: объединение усилий для эффективной визуализации данных

https://towardsdatascience.com/plotly-and-pandas-combining-forces-for-effective-data-visualization-2e2caad52de9

🐍LangChain + Streamlit🔥+ Llama 🦙: перенос диалогового ИИ на ваш локальный компьютер 🤯
Интеграция LLM с открытым исходным кодом и LangChain для бесплатных генеративных ответов на вопросы (ключ API не требуется)

https://ai.plainenglish.io/%EF%B8%8F-langchain-streamlit-llama-bringing-conversational-ai-to-your-local-machine-a1736252b172

Невероятно быстрые сборки Python Docker с помощью Poetry

В этой статье предполагается, что вы уже знакомы как с Poetry, так и с Docker, в частности с тем, как работает кэширование слоев Docker, и ищете способ оптимизировать свои сборки. Я структурировал статью от наивных до более оптимизированных решений, чтобы читатель мог понять влияние каждой оптимизации. Достаточно введения, давайте посмотрим некоторые Dockerfiles! 💪

https://medium.com/@albertazzir/blazing-fast-python-docker-builds-with-poetry-a78a66f5aed0

Создание фиктивных данных с использованием Python

Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев.

Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django.

🎁 Мы подготовили для вас спецпредложения, чтобы решиться было проще! Выбирайте один из бонусов: 2 месяца академического отпуска, 1 месяц персональных консультаций с наставником и подготовка к техническому интервью, кешбэк 20 000 ₽ после полного прохождения программы.

🔖Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем, как пройти бесплатные курсы профессии!

Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: 2RanymLvAKr