Polars: сверхбыстрая библиотека данных для Python — до свидания, панды?

Polars — это библиотека, написанная на Rust и основанная на Arrow. Эта библиотека работает быстрее, чем панды, особенно когда речь идет о работе с большими наборами данных.

https://artificialcorner.com/polars-the-super-fast-dataframe-library-for-python-goodbye-pandas-85156e84337f

(если пост открывается не полностью, войдите в режиме инкогнито)

Pandas 2.0 уже здесь

Python Pandas 2.0 только что был выпущен, и вот что они добавили и улучшили (это многое изменит)
https://medium.com/@darshilp/pandas-2-0-is-here-427b026ab913

Начало работы с генераторами Python


В этом руководстве вы узнаете, как использовать генераторы в Python, определяя функции генератора и выражения генератора. Затем вы узнаете, как использование генераторов может быть эффективным выбором памяти.

https://www.kdnuggets.com/2023/02/getting-started-python-generators.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=getting-started-with-python-generators

Только 45 методов, которые вы должны освоить, чтобы стать профессионалом NumPy

NumPy (или Numeric Python) лежит в основе каждого проекта по науке о данных и машинному обучению.

Вся управляемая данными экосистема так или иначе зависит от NumPy и его основных функций. Это делает ее одной из самых важных и революционных библиотек, когда-либо созданных в Python.

В этом блоге я расскажу о своем более чем 3-летнем опыте использования NumPy и поделюсь теми 45 конкретными методами, которые я использовал почти все время.

https://medium.com/geekculture/the-only-45-methods-you-should-master-to-become-a-numpy-pro-6ea77a8638a6

Создал чат-бот командной строки на Python с API ChatGPT. 16 строк кода. Я не уверен, что кто-либо когда-либо выпускал более мощный инструмент разработки, чем OpenAI.

Вот руководство о том, как создать собственный чат-бот CLI на базе ChatGPT API.
https://www.haihai.ai/chatgpt-api/

Лучшие проекты Django с исходным кодом

Лучшие проекты Django для всех с бесплатным исходным кодом

Одним из самых популярных языков программирования, используемых сегодня, является Python. Сегодня в этом уроке мы познакомим вас с 20 лучшими проектами Django. С момента выпуска Python он становится все более популярным и является лучшим выбором для многих предприятий по всему миру. Обилие фреймворков и библиотек для языка программирования Python, доступных на рынке, является огромным преимуществом.

Концепции Python и Django увлекательны для изучения. Но одних теоретических знаний недостаточно, поэтому мы составили 20 лучших проектов Python Django с исходным кодом. Реализация наших академических знаний в некоторых практических проектах имеет решающее значение, и для этого нужны проектные идеи. На этот раз мы предоставим не только краткую информацию о проекте, но и некоторые источники, из которых вы можете узнать и получить исходный код. Работа над некоторыми реальными проектами — лучший способ изучить Django или любой другой фреймворк. Проекты имеют решающее значение для облегчения нашего обучения. Благодаря этим проектам вы будете готовы к работе и получите практический опыт.

https://naemazam.medium.com/top-django-projects-with-source-code-ce98741b5b62

Кодирования не будет через 5 лет. Вот почему

Те, кто не приспособятся, перестанут существовать.

https://javascript.plainenglish.io/coding-wont-exist-in-5-years-this-is-why-6da748ba676c

10 удивительных способов использования словарей Python

Словари Python — невероятно полезная структура данных, позволяющая хранить пары ключ-значение. Они гибки, эффективны и просты в использовании и являются одной из наиболее часто используемых структур данных в Python. Хотя словари обычно используются для таких задач, как подсчет частоты, сопоставление значений или организация данных, существует ряд неожиданных и творческих способов использования словарей в Python. В этой статье мы рассмотрим 10 неожиданных способов использования словарей Python, о которых вы, возможно, раньше и не подозревали.

https://python.plainenglish.io/10-surprising-ways-to-use-python-dictionaries-5bbce1ba4d26

Узнайте, как извлекать таблицы из PDF и загружать их как Pandas df 🐼

https://shly.link/ghRXc4

Введение в информатику и программирование на Python от MIT University — 100% БЕСПЛАТНО — 12 высококачественных видеолекций — Слайды лекций и код

https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/

Стоит ли использовать геттеры и сеттеры в Python?

Можете ли вы действительно провести рефакторинг модуля, не нарушая нижестоящих зависимостей?

Можно ли отследить каждое последнее место, где значение обновляется?

По мере развития вашего кода вам необходимо реорганизовать логику, написанную несколько дней, недель или лет назад. Python упрощает рефакторинг без нарушения существующих API .

В соответствии с принципом открытого-закрытого , Python использует свойства для развития классов без изменения существующей логики где-либо еще. Подобно геттерам и сеттерам в Java или C++, геттеры и сеттеры Python позволяют вызывающим объектам получать доступ к предсказуемому интерфейсу, позволяя при этом изменять логику класса.

Python достигает этого, адаптируя обычные атрибуты класса в свойства .

https://python.plainenglish.io/should-you-use-getters-and-setters-in-python-d4db9a892878

Напишите свой первый макрос Python в LibreOffice

Эта статья объясняет, как настроить макрос LibreOffice для Python, и поможет вам написать свой первый макрос Python в LibreOffice Calc и Writer.

https://www.debugpoint.com/first-python-macro-libreoffice/

Извлечение данных из Викиданных с использованием SPARQL и Python

Викиданные — это бесплатный многоязычный граф знаний, который содержит структурированные данные по широкому кругу тем, от людей и организаций до местоположений и событий. Хотя веб-интерфейс Викиданных позволяет вам просматривать и искать данные, иногда вам может понадобиться извлечь данные и работать с ними программно. В этом руководстве мы покажем, как использовать язык запросов SPARQL и библиотеку SPARQLWrapper в Python для запроса и извлечения данных из Викиданных и преобразования фреймов данных pandas.

https://medium.com/@jelle.vankerkvoorde/extracting-data-from-wikidata-using-sparql-and-python-59e0037996f

Как использовать ChatGPT в Python | Неофициальное руководство по Python API ChatGPT

ChatGPT Unoffical Python API — https://github.com/terry3041/pyChatGPT
ChatGPT Руководство по коду Google Colab — https://colab.research.google.com/drive/1vl98oSAIK14wa5Fa0bFVc-o8zj2dJvUD?usp=sharing

Новый пакет #Python под названием mapwidget — создание интерактивных 3D-карт в среде Jupyter с использованием популярных библиотек JavaScript, таких как #CesiumJS , #Mapbox , #MapLibre , #Leaflet и #OpenLayers

https://github.com/giswqs/mapwidget

МОДЕЛИ CHATGPT С ОТКРЫТЫМ ИСХОДНЫМ КОДОМ: ПОШАГОВОЕ РУКОВОДСТВО

В этой статье мы объясним, как работают модели ChatGPT с открытым исходным кодом и как вы можете их запускать. Мы рассмотрим две разные модели с открытым исходным кодом, а именно Alpaca и GPT4All. К концу этой статьи вы должны хорошо понимать эти модели и уметь запускать их в Python. Поскольку эти модели имеют открытый исходный код, они доступны бесплатно, и вам не нужно использовать платный API OpenAI для доступа к ним.
https://www.listendata.com/2023/03/open-source-chatgpt-models-step-by-step.html

Массовое обновление для Auto-GPT: выполнение кода! 🤖💻

Auto-GPT теперь может писать собственный код, используя #gpt4 , и выполнять скрипты Python! Это позволяет ему рекурсивно отлаживать, разрабатывать и самосовершенствоваться..

https://github.com/Torantulino/Auto-GPT

SQL-запросы в Python 🔥

Загрузите SQL-запросы и преобразуйте их в Pandas Dataframe. Проверь это: https://github.com/Sumanth077/ML-Tutorials/blob/main/SQL%20in%20Python.ipynb

Лучшие IDE Python для Linux

Являетесь ли вы программистом или нет, вы наверняка слышали о языке программирования Python . Python широко используется в искусственном интеллекте и машинном обучении, одних из самых популярных модных словечек в вычислительной технике.

Поскольку это популярный язык программирования, вы, возможно, уже знаете его или заинтересованы в его изучении.

Когда кто-то изучает язык программирования, ему пригодится IDE (интегрированная среда разработки). Это упрощает программирование, предоставляя вам доступ к нескольким утилитам в несколько кликов.

В частности, он предоставляет такие функции, как подсветка синтаксиса, отладка и т. д., в одном месте.

Если вы изучаете Python и хотите использовать IDE для тестирования, я составил их список, чтобы помочь вам.

https://itsfoss.com/best-python-ides-linux/