10 удивительных вещей, которые вы можете сделать со списками в Python

В этой статье мы покажем вам 10 замечательных вещей, которые вы можете сделать со списками в Python. От фильтрации и сортировки до выравнивания вложенных списков и объединения нескольких списков, генераторы списков — это универсальный инструмент, который должен быть в арсенале каждого разработчика Python.

Так что, если вы готовы вывести свои навыки Python на новый уровень, пристегнитесь и приготовьтесь исследовать возможности понимания списков!

https://medium.com/@ayushchandrapatel7051/10-amazing-things-you-can-do-with-list-comprehensions-in-python-d4f2f270a55f

InfiniteGPT — это скрипт Python, который позволяет вводить текст неограниченного размера в API OpenAI. Нет больше утомительного копирования и вставки. Да здравствует многопоточность!

https://github.com/emmethalm/infiniteGPT

Введение в PDB, отладчик Python

PDB — уродливый, но удобный отладчик, который всегда доступен с Python.


https://bitecode.substack.com/p/intro-to-pdb-the-python-debugger

Недостающие элементы питания Python: Основные библиотеки, которых вам не хватает

Известно, что Python поставляется с «батарейками в комплекте» благодаря его очень обширной стандартной библиотеке, которая включает в себя множество модулей и функций, которых вы не ожидаете. Тем не менее, есть еще много «необходимых» библиотек Python, о которых вы должны знать и использовать во всех своих проектах Python, и вот их список.

https://betterprogramming.pub/pythons-missing-batteries-essential-libraries-you-re-missing-out-on-12853e5258d2

Pandas AI — будущее анализа данных

Представьте, что вы можете общаться с вашими данными, как с вашим лучшим другом. Вот что делает Pandas AI! Эта библиотека Python обладает генеративными возможностями искусственного интеллекта, которые могут превратить ваши кадры данных в собеседников. Больше никаких бесконечных часов разглядывания строк и столбцов.
https://shly.link/mdmGwBQ

privateGPT

Взаимодействуйте со своими документами конфиденциально, используя возможности GPT, 100% конфиденциальность, отсутствие утечек данных
https://github.com/imartinez/privateGPT

13 крутых способов использовать F-строки в Python

F-строки в Python позволяют нам легко и удобно создавать строки, вставляя в них переменные. Вот 13 крутых способов использования F-строк.

https://levelup.gitconnected.com/13-cool-ways-to-use-f-strings-in-python-f942db46a0e3

Настоящая многопоточность приходит в Python — узнайте, как вы можете ее использовать прямо сейчас

Настоящий многоядерный параллелизм появится в Python в версии 3.12, и вот как вы можете использовать его прямо сейчас, используя API субинтерпретатора.
https://betterprogramming.pub/real-multithreading-is-coming-to-python-learn-how-you-can-use-it-now-90dd7fb81bdf

Программирование, ориентированное на данные, в Python

Резюме по программированию, ориентированному на данные, написанное Йехонатаном Шарвитом, но проиллюстрированное примерами Python (вместо JavaScript и Java)
https://towardsdatascience.com/data-oriented-programming-with-python-ef478c43a874

Лучшие инструменты для разработчиков Python в 2023 году

За последние несколько лет Python стал одним из самых популярных языков программирования. Фактически, согласно опросу разработчиков StackOverflow 2022 года , Python является 4-м популярным языком программирования. Его простота в начале работы и большая экосистема — две наиболее важные причины такого успеха.

Итак, в этой статье мы обсудим некоторые из лучших инструментов, доступных для разработчиков Python в 2023 году, чтобы сделать ваш рабочий процесс разработки более эффективным.

https://python.plainenglish.io/best-tools-for-python-developers-in-2023-7d4521b318a7

👉Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом.

У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие.

Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции.

✔️ Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно!

6 вещей, которые вы, вероятно, не знали, можно делать с пандами

Благодаря своим мощным и гибким функциям Pandas стал незаменимым инструментом для ученых и аналитиков данных.
В то время как многие из его пользователей уже знают о его основных функциях, в пандах все еще есть много скрытых драгоценных камней, о которых вы, вероятно, не знаете.

Таким образом, в этом блоге я поделюсь шестью интересными вещами, которые вы можете сделать с Pandas, которые могут ускорить ваш анализ данных.

https://towardsdatascience.com/6-things-that-you-probably-didnt-know-you-could-do-with-pandas-d365b3362a55

Полнотекстовый поиск Youtube — поиск всех субтитров YouTube из командной строки.

yt-fts— это простой скрипт Python, который использует yt-dlp для очистки всех субтитров каналов YouTube и загрузки их в базу данных sqlite, которая доступна для поиска из командной строки. Это позволяет вам запрашивать канал для определенного ключевого слова или фразы и генерировать URL-адреса YouTube с отметкой времени для видео, содержащего ключевое слово. https://github.com/NotJoeMartinez/yt-fts

Как подсчитать количество вхождений элемента списка в Python

В сегодняшнем руководстве мы продемонстрируем различные подходы к подсчету вхождений элемента списка от базовых методов, таких как метод count(), for loopдо более продвинутых методов, таких как использование модуля коллекций или библиотеки NumPy .

https://www.geeksveda.com/python-count-occurrence-in-list/

141-страничный PDF-файл #Python - заметки по программированию

https://www.dropbox.com/s/ch1st9uf61100qq/Python%20Programming%20Notes%20by%20CodingClub.pdf?dl=0

Легко превратите ваш Click CLI в мощное терминальное приложение

Trogon работает с популярной библиотекой Click для Python, но в будущем будет поддерживать другие библиотеки и языки. https://github.com/Textualize/trogon