Просто Python | Data science | ML | AI
9.99K subscribers
2.04K photos
38 videos
40 files
2.06K links
Говорим просто о Python, Data Science и машинном обучении!

Связаться: @agencytender

Канал на бирже:
https://telega.in/c/pro100python1

Ссылка для друга:
https://t.me/+Iy7vrYZkpiU3NzJi

РКН: https://rkn.link/ANH
Download Telegram
🔥Две мощных возможности Python, упрощающие код и улучшающие его читабельность

Улучшите качество кода, украсив его оператором match и срезами объектов.

Оператор match (оператор сопоставления с шаблонами) - это механизм, который позволяет проверять выполнение условий и предпринимать некие действия при выполнении того или иного условия

Оператором match можно пользоваться начиная с Python 3.10.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔺Лучшие IDE и редакторы кода для Python

IDE (или интегрированная среда разработки) — это программа, предназначенная для разработки программного обеспечения.

Как следует из названия, IDE объединяет несколько инструментов, специально предназначенных для разработки.

Писать на Python, используя IDLE или Python Shell, вполне удобно, если речь идёт о простых вещах, однако с ростом размеров проектов программирование превращается в мучение

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📈 Документирование кода и проектов на Python с помощью ChatGPT

В Python можно документировать код с помощью строк документации (они же docstrings), а затем использовать их для улучшения внешней документации проекта. ChatGPT может оказать большую помощь в написании как docstrings, так и внешней документации.

ChatGPT - чат-бот с искусственным интеллектом, который использует глубокое обучение для генерации текста и ответа на вопросы.

Среди преимуществ ChatGPT для документирования кода на языке Python можно выделить следующие:

Повышение производительности
Повышение качества
Повышенное удобство работы с документацией
Снижение затрат
Четкое соблюдение требований

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🗒 Python и Excel. Прочитать и не потерять

Нестандартный способ считывания файлов Excel с помощью Python, будем читать и файлы XLSB, и файлы XLSX. В работе пригодятся такие библиотеки PyPi, как recordclass, numba, pyarrow, tqdm и Pandas или Polars.

.xlsx – это расширение документа Excel, который может хранить большой объем данных в табличной форме. Более того, в электронной таблице Excel можно легко выполнять многие виды арифметических и логических вычислений.

Строки в обоих форматах — XLSX и XLSB — хранятся, как правило, в виде числа, являющегося порядковым номером строки в файле xl/sharedStrings. Это сделано для того, чтобы избежать дублирования строк.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Отладчик pdb

pdb — это встроенный отладчик для Python, который, в отличие от print(), позволяет отлаживать программу в процессе её работы.

Он включает возможности приостановки выполнения программы, просмотра значений переменных, построчного выполнения кода так, что вы можете понять, чем ваша программа на самом деле занимается, и найти логические ошибки.

Главная задача отладчика – предоставить возможность заглянуть в процесс выполнения кода

Используют print() для отображения информации, которая помогает понять, что происходит в коде. Кто-то использует логи для тех же целей, но давайте не путать использование логов на продакшене и случаи, когда их используют во время поиска багов в коде и после удаляют.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Метод __init__ в Python

Python — объектно-ориентированный язык. Способ создания нового объекта обычно определяется в специальном методе init, реализованном в классе. Простой класс, хранящий две переменные экземпляра.

Создание объекта следует синтаксису <classname>(<аргументы, передаваемые в init__>). В нашем случае метод __init принимает два аргумента, которые хранятся как переменные экземпляра. После создания объекта можно вызывать методы, использующие эти данные.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
➡️ Разработка алгоритмов обработки данных в реальном времени на Python

Поток данных представляет собой непрерывный поток информации, поступающей из различных источников и предназначенной для обработки. Этот поток может быть ассоциирован с различными типами данных, такими как текст, числа, изображения или события.

Пример кода на Python для чтения потока данных из файла:

with open('data_stream.txt', 'r') as file:
for line in file:
process_data(line)


Важным аспектом обработки данных в реальном времени является различие между пакетной обработкой и потоковой обработкой.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚 Python-библиотеки, которые пригодятся каждому разработчику на Python

Python является не типизированным языком программирования и с одной стороны — это его преимущество, которое способствует быстрому изучению и устанавливает низкий порог входа, но в какой-то момент, отсутствие типизации становится проблемой.

С помощью pydantic и подсказок типов данных из PEP 484 можно превратить python в строго типизированный язык. Особенно полезно, когда в вашем приложении есть API, но нет контрактов.

Спросили у экспертов-питонистов, какие полезные Python-библиотеки они используют и рекомендуют для других разработчиков.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔼 Методы работы со словарями и генераторами словарей

Расскажем об особенностях словарей и генераторов словарей – минимум теории, максимум примеров плюс 10 задач для тренировки в конце статьи.

Словарь dict – структура данных, в которой информация хранится в виде хеш-таблицы (ассоциативного массива). В таком массиве каждый ключ сопоставлен с определенным значением:

my_dict = {'цвет': 'красный', 'размер': 'XS', 'цена': 650} 


Питоновский словарь аналогичен HashMap в Java и Object в JavaScript.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ 10 важных особенностей Python

Python
— универсальный язык программирования высокого уровня — стал популярным среди программистов. Мы также обсудим особенности Python и то, как они поспособствовали популярности этого языка.

Python поддерживает процедурное и объектно-ориентированное программирование. Одной из ключевых особенностей Python является меньшее количество строк кода по сравнению с другими компьютерными языками. Он не требует включения фигурных скобок в исходный код. Он не требует объявления типа переменной, так как является динамически типизированным языком.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔺 Функции высшего порядка, замыкания и декораторы

В программировании (и в математике) функциями высшего порядка называются функции, которые выполняют одно (или оба) из этих действий:

Принимают одну (и более) функций в качестве аргументов.
Возвращают функцию в качестве результата.

Все остальные функции считаются функциями первого порядка.

Синтаксис Python позволяет использовать декораторы для получения результата «прохождения» функции первого порядка через функцию высшего порядка.

Декоратор – это функция высшего порядка, которая принимает функцию первого порядка и добавляет в результат что-нибудь от себя, не вмешиваясь в логику полученной функции.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Основы ООП: инкапсуляция и наследование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) – это парадигма программирования, в которой для представления данных и для проведения операций над этими данными используются объекты.

Объекты, в свою очередь, являются экземплярами классов – с этой точки зрения классы можно назвать шаблонами для создания объектов определенного типа.

Классы определяют:

структуру данных, которые характеризуют объект;
свойства (атрибуты) и статус (состояние) объекта;
операции, которые можно совершать с данными объекта (методы).

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⌨️ Графический интерфейс на Tkinter

Графический интерфейс для программы на Python можно создать с помощью одной из специальных GUI библиотек:

Tkinter
wxPython
PyQt
PySide
Kivy
PyGTK

У каждой из этих библиотек есть свои преимущества и недостатки. Только одна из них, Tkinter, входит в стандартную поставку Python.

Виджеты Tkinter не отличаются сногсшибательной стильностью – это ее единственный очевидный минус. Преимуществ у Tkinter гораздо больше, чем недостатков.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📣 Пишем приложение на Python для подготовки к собеседованиям по Python

В этом приложении нет фреймворков типа Django или специализированных библиотек типа NumPy. Если интервьюер поймет, что у вас нет фундаментальной базы, то он не будет спрашивать про фреймворки, а собеседование очень быстро закончится.

Также в этом приложении нет задач с LeetCode. В последнее время среди кандидатов осуществляется практика заучивать алгоритмы решения задач на LeetCode, поэтому интервьюеры начали придумывать свои задачи (которые позже попадают на опять же LeetCode).

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Асинхронный python без головной боли

Асинхронное программирование традиционно относят к темам для "продвинутых". Действительно, у новичков часто возникают сложности с практическим освоением асинхронности.

Асинхронность в python была стандартизирована сравнительно недавно.

Библиотека asyncio появилась впервые в версии 3.5 (то есть в 2015 году), хотя возможность костыльно писать асинхронные приложения и даже фреймворки, конечно, была и раньше. Соответственно у Лутца она не описана, а, как всем известно, "чего у Лутца нет, того и знать не надо".

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Многопоточный Python на примерах: токены отмены

"Токен отмены"
. Его идея проста. Каждый раз, когда мы начинаем какое-то действие, занимающее много времени, мы передаем исполнителю - будь то функция, тред или корутина - специальный объект, у которого исполнитель будет периодически уточнять, стоит еще продолжать работу, или пора бы уже сворачиваться.

Этот объект:

Можно отменить, вызвав у него метод cancel();

Может отменить сам себя по какому-то условию, например по истечению таймаута;

Может быть вложен в другой токен и отменит его, если будет отменен сам.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💖Конструкция match-case в Python

Начиная с версии 3.10 в языке Python наконец-то появилась конструкция switch-case, которая называется match-case.

С помощью выражения match-case можно избавиться от довольно громоздких цепочек if-elif-else.

Общая структура match-case в Python имеет следующий синтаксис:

match element:
case pattern1:
# statements
case pattern2:
# statements
case pattern3:
# statements


🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⌨️ REST API на Python с Flask, Connexion и SQLAlchemy

Большинство современных веб-приложений работают на основе REST API. Это позволяет разработчикам отделить код фронтенда от внутренней логики, а пользователям — динамически взаимодействовать с интерфейсом.

— Мы сделаем базовый проект Flask, добавим к нему конечные точки и подключим к базе данных SQLite. Далее мы протестируем наш проект при помощи документации API от Swagger UI , которую создадим по ходу дела.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌦 Развертывание ML-модели на AWS Lambda

AWS Lambda — это сервис бессерверных вычислений, на котором вы можете выполнять свой код.

Игра с ML-моделями на локальной машине может быть интересной. Тем не менее, в конце концов необходимо где-то развернуть модель, чтобы она могла использоваться в продукте.

Вариантов развертывания существует множество. AWS Lambda — это отличный выбор для тех случаев, когда у вас скачкообразный трафик или когда он редко используется.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐼Основы анализа данных с Pandas

Библиотека Pandas
– мощный инструмент для анализа и обработки табличных данных. Pandas используется в инженерных, научных и финансовых вычислениях – словом, везде

— В Pandas есть две основные высокоуровневые структуры данных – DataFrame и Series.

DataFrame – это двумерная табличная структура данных. Каждый столбец в таблице может содержать данные различного типа.

Series – это одномерная маркированная структура данных, состоящая из индексов и соответствующих значений.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM