🐼 Основы анализа данных с Pandas

В статье покажем основные приемы работы с DataFrame и Series, которые нужно знать начинающему дата-аналитику.

В конце статьи – 10 мини-проектов по анализу и визуализации многомерных данных.

🖥 Читать подробнее

▶️ Рекурсия в Python

Сегодня в видео поговорим о рекурсивных функциях, как они работают, как их правильно написать и каких ошибок избегать.

Рекурсивная функция всегда представлена комбинацией основного случая (base case) и рекурсивного вызова.

Предназначение рекурсии - разбивать/уменьшать поступившие данные до тех пор, пока не будет выполнено условие выхода.

В Python рекурсия ограничена глубиной стека (по умолчанию - 1000) и не оптимизирована

Частые ошибки:
- нет условия выхода (base case)
- нет return в одной из веток
- нет уменьшения данных

👀 Смотреть на YouTube

📣 Нейронная сеть на Python в 15 строк кода

В этой статье опишем как минимальным средствами может быть создана и обучена нейронная сеть при помощи Python и библиотеки Keras.

Библиотека Keras представляет собой высокоуровневый интерфейс для создания нейронных сетей.

Keras написан на Python и работает поверх таких более низкоуровневых решений, как TensorFlow, CNTK и Theano. За счет этого программный код получается не только мощным, но и крайне компактным.

🖥 Читать подробнее

▶️ Циклы и операторы в них (for, while)

В ходе урока мы с вами изучим тему циклов в языке Python. Мы научимся прописывать цикл for, а также цикл while.

Дополнительно нами будут рассмотрены операторы break и continue, что используются в циклах.

👀 Смотреть на YouTube

📣 Как в Python применяются вложенные функции

В статье рассмотрим на примерах, в чем польза вложенных функций Python и как их применять для инкапсуляции кода, замыканий и декораторов.

Вложенные (или внутренние, англ. inner, nested) функции – это функции, которые мы определяем внутри других функций.

В Python такая функция имеет прямой доступ к переменным и именам, определенным во включающей её функции.

Вложенные функции имеют множество применений, в первую очередь для создания замыканий и декораторов.

🖥 Читать подробнее

▶️ Основы Asyncio

Asyncio — это библиотека Python, которая предоставляет возможности для асинхронного программирования.

Плюсы:
⏺ скорость и экономия времени, вместо х + у + z = max(x, y, z)
⏺ управляемость
⏺ меньше потребление ресурсов (в сравнении с потоками)

Минусы:
⏺ "умирает" из-за одного блокирующего вызова (!)
⏺ не безразмерный, нужно понимать, что корутины не бесплатные

Важные принципы:
• корутина работает как генератор
• async – явный флаг, что данная функция является асинхронной (корутиной)
• await – явный флаг, что в это месте функция встает на паузу и дает работать другим, пока ждет свои данные
• event loop – цикл событий, механизм, который отвечает за планирование и запуск корутин.
• Можно представить как
список/очередь, из которого в вечном цикле достаются и запускаются корутины

Частые ошибки:
~ не использование await внутри корутины
~ создание корутины, но использование ее, как функции
~ использование внутри корутин синхронного (блокирующего) кода, в том числе IO

👀 Смотреть на YouTube

📣 Vosk | Перевод русской речи в текст

В статье научимся конвертировать русскую речь в текст (транскрибация) с помощью Python и библиотеки Vosk с её ML-моделями.

Направление естественного анализа речи – целая область в NLP (Natural Language Processing).

🖥 Читать подробнее

▶️ Импорт собственных модулей

В видео узнаете, как создавать и импортировать свои собственные модули в программах на языке
Python, коллекция sys.path, перекрестный импорт.

Обновление модуля с помощью функции reload() библиотеки importlib.

👀 Смотреть на YouTube

📣 Методы работы со списками и списковыми включениями

В статье рассмотрим методы, которые чаще всего используются для обработки списков, и покажем, как легко можно решать разнообразные задачи с помощью списковых включений.

Список в Python – это структура данных для хранения последовательности, состоящей из чисел, строк, отдельных символов.

Такие последовательности могут быть как однородными (состоящими из данных одного типа), так и смешанными

🖥 Читать подробнее

▶️ Основы многопоточности в Python

multithreading - многопоточность, подходит для 10-bound задач, использует ОС, страдает от GIL

Полезно для ускорения выполнения задач или для того, чтобы текущий поток занялся другой задачей

Плюсы:
+ просто (сравнительно)
+ быстро
+ не умирает из-за одного (!)

Минусы:
– потребление ресурсов (ОС)
– неуправляемость (старт, приостановка, переключение)
– проблемы потоков (гонка, блокировки)

👀 Смотреть на YouTube