Python, Markdown и Tailwind: лучшие друзья!

https://www.mattlayman.com/blog/2023/python-markdown-tailwind-best-buds

Вот библиотеки Python, которые фокусируются на различных аспектах полнофункциональной разработки; некоторые сосредоточены на разработке веб-приложений, некоторые — на серверной части, а третьи — на том и другом. https://dev.to/taipy/full-stack-toolbox-python-edition-20h2

Data Scientist 50-го уровня: библиотеки Python, которые нужно знать
Эта статья поможет вам понять различные инструменты науки о данных, используемые экспертами для визуализации данных, построения моделей и манипулирования данными.

https://www.kdnuggets.com/level-50-data-scientist-python-libraries-to-know

Самый быстрый способ чтения Excel на Python

Чтение 500 тыс. строк менее чем за 4 секунды
https://hakibenita.com/fast-excel-python

🐍 «‎Python для инженеров» — старт курса 15 января!

Что смогли автоматизировать с Python наши студенты:

🔥 Автоматизация изменения конфигурации сервера, экономящая 23 часа в месяц и повышающая лояльность клиентов за быстроту обработки запросов — Данил Бахаев, DevOps-инженер в X5 Group.

🔥 Инструмент для анализа и отключения холостых ресурсов, позволяющий сократить расходы на 40-50% или около 12 миллионов рублей в год — Артем Чекунов, Senior DevOps Engineer в Chartboost.

Подробно со всеми кейсами вы можете ознакомиться на странице курса. Присоединяйтесь, чтобы упростить и ускорить процессы в своих проектах!

Изучить программу и зарегистрироваться

🎁 А для тех, кто хочет всегда быть в курсе событий и постоянно учиться новому, мы создали бесплатный чат-бот. Вас ждут live-coding стримы, статьи и кейсы по Python — будет интересно!

[Перевод] NumPy: оттачивайте навыки Data Science на практике.

В этой статье мы рассмотрим ряд различных упражнений, используя библиотеку NumPy (и сравним с тем, как мы бы реализовали их без неё). В самом конце статьи я приведу ряд упражнений.

Читать далееhttps://habr.com/ru/articles/784978

Освоение асинхронного программирования на Python: подробное руководство

https://blog.devgenius.io/mastering-asynchronous-programming-in-python-a-comprehensive-guide-ef1e8e5b35db

Pandas vs. Polars: сравнительный анализ библиотек фреймов данных Python
Углубленный анализ их синтаксиса, скорости и удобства использования. Какой из них лучше всего использовать при работе с данными?

https://www.kdnuggets.com/pandas-vs-polars-a-comparative-analysis-of-python-dataframe-libraries

Освоение виртуальных сред Python: полное руководство по venv, Docker и защите вашего кода

https://snyk.io/blog/mastering-python-virtual-environments

Вот 45 упражнений Python с циклами (for, while), операторами f-else и функцией range() , а также их решения. Каждое упражнение сопровождается кратким описанием проблемы и решением, использующим упомянутые конструкции.

https://www.techbeamers.com/python-exercises-on-loops-conditions-range

Использование перехватчиков перед фиксацией упрощает жизнь при разработке программного обеспечения.

https://itnext.io/using-pre-commit-hooks-makes-software-development-life-easier-ef962827aa96

Каковы лучшие библиотеки веб-скрапинга Python?
Разработчики Python имеют доступ к одним из лучших доступных библиотек и фреймворков для парсинга веб-страниц. Посмотрите, как они работают на практике и как выбрать. https://blog.apify.com/what-are-the-best-python-web-scraping-libraries

Python 3.13 получает JIT В этой статье более подробно рассматривается JIT, недавно добавленный в предварительную версию CPython 3.13. https://tonybaloney.github.io/posts/python-gets-a-jit.html

Дедупликация данных в Python с функцией RecordLinkage.
Обнаружение дубликатов — важнейший процесс предварительной обработки данных, особенно при работе с большими наборами данных. В этом руководстве вы изучите дедупликацию данных с помощью пакета Python RecordLinkage в сочетании с Pandas для манипулирования данными.

https://brightinventions.pl/blog/data-deduplication-in-python-with-recordlinkage/

🐍Изучите анализ и визуализацию данных с помощью Python с использованием астрономических данных

https://www.freecodecamp.org/news/learn-data-analysis-and-visualization-with-python-using-astrongomical-data

🐍Асинхронная магия: PyNest и SQLAlchemy 2.0 повышают производительность приложений Python на 25 %

https://medium.com/@itay2803/asynchronous-magic-pynest-and-sqlalchemy-2-0-drive-a-25-improvement-in-python-apps-performance-9e2724e9f198

🐍Генеративный ИИ: генерация синтетических данных с помощью GAN с использованием Pytorch

https://towardsdatascience.com/generative-ai-synthetic-data-generation-with-gans-using-pytorch-2e4dde8a17dd

🐍Использование Python для анализа данных

https://realpython.com/python-for-data-analysis

Что делает в Python условие, if name == "main"?

https://www.30secondsofcode.org/python/s/what-does-if-name-main-do

Как автоматизировать сообщения WhatsApp с помощью Python

https://www.lambdatest.com/blog/automate-whatsapp-messages-using-python

Сравнение производительности dict() и {} в Python

Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вместо {} в новом коде на Python. Коллега утверждал, что dict() более читаем и чётче выражает цель, поэтому следует предпочесть его. Меня это не убедило, но в тот момент контраргуентов не нашлось, поэтому я воздержался.

Это заставило меня задуматься: в чём разница между типом dict и литеральным выражением {}?

Давайте изучим этот вопрос.
https://habr.com/ru/articles/788440/

Создание приложения FullStack с помощью Django, Django REST и Next.js

https://dev.to/koladev/building-a-fullstack-application-with-django-django-rest-nextjs-3e26

🐍Создание игрового движка «Крестики-нолики» на Python с помощью игрока с искусственным интеллектом.
В этом видеокурсе вы создадите на Python универсальный игровой движок для игры в крестики-нолики с двумя компьютерными игроками, один из которых будет игроком с искусственным интеллектом
https://realpython.com/courses/python-tic-tac-toe-ai/

🐍Отладка Python. Советы по отладке Python, основанные на выступлении, проведенном на PyCon в Швеции.
https://www.syntaxerror.tech/syntax-error-11-debugging-python/

🐍Ни для кого не секрет, что библиотека datetime Python имеет свои особенности. Их не только, вероятно, больше, чем вы думаете; сторонние библиотеки не решают большинство из них! Я создал новую библиотеку , чтобы изучить, как может выглядеть лучшая библиотека даты и времени.
https://dev.arie.bovenberg.net/blog/python-datetime-pitfalls/

ASCII-арты на python

Здравствуйте уважаемые читатели, в этой статье я расскажу Вам как делать ASCII-арты при помощи языка python, на примере моего кода.

https://habr.com/ru/articles/790318/

Ускоряем анализ данных в 170 000 раз с помощью Python

https://habr.com/ru/companies/ncloudtech/articles/790370/

Специализированные библиотеки Python для уникальных задач

https://dev.to/taipy/specialized-python-libraries-for-unique-tasks-5dgm