​​Обработка и анализ естественного языка с помощью Python-библиотеки spaCy

Обработка естественного языка (NLP) представляет собой важную область исследований, объединяющую лингвистику, компьютерные науки и искусственный интеллект. Она посвящена разработке методов и инструментов для анализа, понимания и генерации текста человеческими искусственными системами. Важность NLP становится все более явной, поскольку она находит применение в различных сферах, включая автоматический перевод, анализ тональности, извлечение информации, вопросно-ответные системы и многое другое.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Django Rest Framework. Туториал или как легко писать backend.

Сегодня очень многие backend разработчики стали писать именно rest api

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Как организовать отдачу статических файлов в контейнеризованном Django

Этот вопрос часто возникает у студентов к одному из заданий в самом начале курса «Мидл Python-разработчик» в Яндекс Практикуме. Мы попросили наставника на курсе Евгения Морозова написать подробный ответ. Дублируем его здесь, потому что уверены, что он будет полезен не только нашим студентам.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Моделирование движения космических объектов

Как часто хочется себе представить как движения планет зависят от звезды? Сегодня для этого не нужен телескоп! Представить движения планет в зависимости от объекта очень большой массы можно и на компьютере.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Что для меня значит быть программистом

Я ненавижу статьи-биографии и интервью каких-то неизвестных чуваков вроде меня. Поэтому я напишу тут лишь краткую предысторию, просто чтобы вы не думали, что я родился уже с ноутбуком и первыми моими словами были git pull && docker-compose up.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Работа с матрицами в Python

Я недавно начал свой путь в data science и хочу поделиться свои опытом в написание алгоритмов для работы с матрицами, я планирую активно пополнять свой репозиторий новыми функциями

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Python-разработка: подборка материалов для самостоятельного изучения

Собрали для вас подборку вспомогательных материалов для изучения Python — они помогут разработчикам решать более сложные задачи и чувствовать себя увереннее в работе.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Расширение возможностей веб-приложений с помощью WebAssembly и Python

В этой статье мы расскажем, как запустить программу на Python внутри другого приложения, использующего среду исполнения Wasm (хост), и заставить программу на Python общаться с хостом, и наоборот.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Разработка RESTful API на Python с помощью HappyX

На данный момент HappyX в Python не имеет CLI, поэтому все придется делать лапками ручками. Хотя можно просто создать проект с помощью PyCharm — это мы и сделаем.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Приложение Tinkerstellar для обучения Python на iPad получило поддержку iPhone

Первая версия Tinkerstellar была доступна только для iPad. Само приложение содержит в себе коллекции уроков по языку программирования Python. Уроки разделяются по темам и охватывают основы языка, визуализацию данных, структуры данных, машинное обучение и работу с сетями.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Асинхронный ETL-процесс на Python

Продолжаю цикл статей по разработке ETL-процессов на Python. На этот раз мы преобразуем синхронный etl-процесс из статьи Пишем ETL-процесс на Python в асинхронный.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Создание красивого Desktop-приложения на Python

Если Вы, как и я, решили впервые взглянуть в сторону Python после нескольких попыток изучения С++/C# то скорее всего первым проектом станет desktop-приложение. Отходя от темы скажу что тяга к изучению этих языков была безнадежно утрачена в виду классического преподавания в духе "лишь бы сдали" и бесчисленных однотипных и монотонных лекций. Как я сказал выше хоть и на начальном уровне, но я всё же касался разработки приложений для Windows и поэтому мне хотелось посмотреть на принципы работы питона сначала отсюда(а не прыгать в django и прочие мощные фреймворки). Должен предупредить - в статье не приводятся выдержки из кода и она является скорее выражением моих эмоций, полученных за этот проект.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Асинхронные микросервисы на Python

Микросервисы – это парадигма, где приложение разбивается на небольшие независимые компоненты, каждый из которых отвечает за конкретную функцию. Это как отделы в офисе, каждый офис – это отдельный сервис, который может быть разработан, масштабирован и развернут независимо.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Чат-боты на все случаи жизни

Telegram-боты — хорошая возможность вписать какую-то важную функциональность в понятную и простую платформу мессенджера

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Использование PostgreSQL Enum в SQLAlchemy

Начнем с начала. В postgres enum - статический упорядоченный набор значений.
В ходе использования postgresql совместно с sqlalchemy я столкнулся с рядом особенностей, которые слабо документированы, о которых мне и хотелось бы поведать.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Python кодогенерация — ускоряем strftime / strptime

Расскажу об ускорении частных случаев datetime.strptime и datetime.strftime, а также о том интересном, что встретилось в datetime модуле по дороге.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​18 ошибок новичков в программировании

Как начинающему разработчику побороть неуверенность в себе и не попасть в ловушки? Советы экспертов, а также ссылки на полезные ресурсы помогут новичкам избежать многих ошибок и заложить прочный фундамент в искусстве написания кода.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Обрабатываем ошибки в React: полное руководство

Независимо от уровня внимательности и количества написанных тестов всегда что-то может пойти не так. Рассмотрим обработку ошибок в React: что делать при их появлении, как их выявить и устранить.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Разработка событийно-ориентированных микросервисов с помощью Python

Сегодня поговорим о нюансах разработки событийно-ориентированных микросервисов на Python. Я расскажу, почему считаю Python подходящим для разработки микросервисов, и на что стоит обращать внимание при разработке таких микросервисов.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Я люблю питон, и вот почему он меня бесит

Посмотришь так - я уже давно должен был сгореть. Но я, аки феникс, возрождаюсь, и сегодня у меня горит от, внезапно, Питона, на котором я пишу больше десяти лет. Если вам интересно, что же, по моему мнению, с ним не так - то прошу под кат.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Менеджеры контекста в Python

Почти десять лет назад я показал краткое введение в менеджеры контекста  и думал, что стану активнее пользоваться такими менеджерами. Но вспомнил я о них только недавно, на фоне того, как много мне приходилось перенастраивать и очищать тестируемый код при опытах по параллелизму (код получался одновременно неприятным и некрасивым).

Подробнее: 👉 тут

#изучаем