Шпаргалка по строкам Python
PDF скачать

Безопасность веб-приложений

Вася, неплохой веб-разработчик, решил создать свой прекрасный интернет-магазин, который приносил бы ему пассивный доход. Вася набил руку за несколько лет работы веб-разработчиком и считает, что сделать это будет раз плюнуть. Раскруткой и рекламой будет заниматься его друг, поэтому они не будут разобраны в статье этими аспектами Василий не интересуется.

https://habr.com/ru/post/654783/

⚡️ Продуктовая команда должна быть сфокусирована на нуждах клиента. ⚡️

Но как узнать, что ему действительно нужно?

Об этом расскажу на вебинаре в OTUS 4 апреля. Вы получите:

📌 Самое нужное из теоретической базы CustDev
📌 Понимание, как составить вопросы, чтобы ответы проверяли гипотезы и приносили инсайты
📌 Знание, как правильно из ответов собрать продукт, который купят
📌 Пошаговый чек-лист для создания сценариев и подведения итогов
📌 Сценарий интервью
📌 Ответы на вопросы от спикера и его бесценный опыт

👉 Регистрируйтесь и подключайтесь: https://otus.pw/ne0h/

Занятие — часть курса «Product Manager IT-проектов», можно познакомиться с руководителем программы и задать все вопросы.

Знаете ли вы, что можете анимировать свое изображение с помощью нескольких строк кода #Python, используя PyTorch 🐍✨
https://shly.link/ghJo0S

If you want to ignore some exception, you probably do something like this:

try:
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
print(lst[10])
except IndexError:
pass

That will work (without printing anything), but contextlib let you do the same more expressively and semantically correct:

from contextlib import suppress
with suppress(IndexError):
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
lst[10]

Хотите попробовать силы в Data Science? Пройдите бесплатный онлайн-интенсив по обработке и анализу данных с 4 по 6 апреля! Начало прямых трансляций — в 21:00 по московскому времени.

Записывайтесь: 👉 https://clc.to/gLDTPg.

Кому полезен интенсив:

📌 Интересующимся новичкам. Узнаете, с чем сталкиваются в работе специалисты по данным. Решите несколько реальных задач и оцените, интересна ли вам эта профессия.
📌 Начинающим специалистам. Научитесь применять Python для построения статистических моделей. Поработаете с библиотеками Pandas и Matplotlib. Разберёте несколько практических заданий и повысите свой уровень.

💬 Спикер интенсива — руководитель направления по исследованию данных в Сбере с семилетним опытом в программировании Анастасия Борнева.

🎁 Каждый участник, сдавший практическую работу, получит сертификат на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox.


Присоединяйтесь!

Этот репозиторий github — отличный ресурс для всех, кто хочет начать работу с наукой о данных в #Python.

https://shly.link/ghYTdK

YAML

В этом руководстве вы узнаете, как работать с YAML в Python, используя доступные сторонние библиотеки, уделяя особое внимание PyYAML . Если вы новичок в YAML или давно им не пользовались, у вас будет возможность пройти краткий ускоренный курс, прежде чем углубляться в тему.

https://shly.link/NMXx8

Все в одном

Знаете ли вы, что вы можете использовать #Python для поиска близких слов? Здесь вы передаете список слов и строку, а difflib находит близкие совпадения.

If you have a CPU-heavy task and want to utilize all the cores you have, then multiprocessing.Pool is for you. It spawns multiple processes and delegates tasks to them automatically. Simply create a pool with Pool(number_of_processes) and run p.map with the list of inputs.

In : import math
In : from multiprocessing import Pool
In : inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)]
In : def f(x):
...: return len(str(math.factorial(x)))
...:

In : %timeit [f(x) for x in inputs]
1.44 s ± 19.2 ms per loop (...)

In : p = Pool(4)
In : %timeit p.map(f, inputs)
451 ms ± 34 ms per loop (...)

Нейросети уже сегодня способны давать финансовые советы — например, как собрать инвестиционный портфель или накопить на цель 🧮 Какую пользу смогут приносить робо-консультанты будущего и можно ли будет целиком доверить им личные финансы? Об этом узнайте в новом выпуске подкаста «ZIP. Архив техногенного мира» от команды Газпромбанка.

Слушайте и делитесь > https://vk.cc/cczkkT

Если вы когда-либо хотели добавить цвет к черно-белому изображению, пакет #Python DeOldify позволяет вам сделать это с помощью нескольких строк кода

Пакет использует глубокое обучение для раскрашивания и восстановления старых изображений и изображений в градациях серого!

https://shly.link/gh2YYc

💥Список строковых методов в Python!

Шпаргалка по Python

Программист с опытом более 5 лет в Python разработке создал канал, где он делится фишками, библиотеками, полезными наблюдениями, которые накопились за годы программирования. Заходи! https://t.me/+VXtt2HUBVpljM2Yy

10 обязательных шаблонов для написания чистого кода на Python🐍

Python — один из самых элегантных и чистых языков программирования, но красивый и чистый синтаксис — это не то же самое, что писать чистый код.

Разработчикам по-прежнему необходимо изучать лучшие практики Python и шаблоны проектирования, чтобы писать чистый код.

https://shly.link/devazMB

Что такое *args и **kwargs в Python?

Функции — это жизнь. Правда? Если вы только начали осваивать Python, неважно — первый ли это ваш язык программирования, или вы пришли в Python из другого языка, то вы уже знаете о том, что количество параметров в объявлении функции соответствует количеству аргументов, которые передают функции при вызове.

Подробнее

⁉️Как решать задачи аналитики с помощью SQL?

🗣 21 апреля в 15:00 ждем В OTUS пройдет вебинар «SQL для аналитики — прикладные задачи и подходы к их решению». Cпикером выступит Артемий Козырь, Analytics Engineer в компании Wheely.

🔸Мы затронем темы:

✔️ Магия аналитических функций
✔️ Операции Pivot и Unpivot для табличных данных
✔️ Анализ истории со Slowly Changing Dimensions (SCD)
✔️ Превращение набора событий в пользовательские сеансы

📚Открытый урок — это возможность протестировать процесс обучения на онлайн-курсе «Data Warehouse Analyst» для тех, кто занимается анализом данных.

📌Пройдите вступительное тестирование, чтобы записаться на урок: https://otus.pw/Szn1/