📍 Как проверить IP-адрес в Python

В мире сетевых приложений и программирования правильная обработка и проверка IP-адресов играет ключевую роль.

– Python предоставляет несколько модулей, при помощи которых можно проверить IP-адрес.

Два способа, как проверить IP-адрес с использованием языка Python: при помощи модулей socket и ipaddress.

🧠 Читать статью

Просто Python

📣 Всё, что нужно знать о декораторах Python

Декоратор – это функция, которая принимает другую функцию и расширяет поведение последней, не изменяя ее явным образом.

— Декораторы очень удобны, чтобы модифицировать поведение функций и классов, создавать для их обработки дополнительную логику

Туториал об устройстве, назначении и практическом использовании декораторов Python с многочисленными примерами программного кода

🧠 Читать статью

Просто Python

🛡 40 Полезных инструментов Data Science

В мире науки о данных существует бесчисленное множество библиотек и инструментов, которые помогают ускорить работу и повысить эффективность анализа.

Разнообразные инструменты, способные помочь вам в вашей работе.

🧠 Читать статью

Просто Python

💾 Как хранить объекты Python со сложной структурой

Простой способ сериализовать объекты Python – встроенный модуль pickle.

Если его возможностей не хватает, на выручку придёт dill.

Сериализация (англ. serialization, marshalling) – это способ преобразования структуры данных в линейную форму, которую можно сохранить или передать по сети.

🧠 Читать статью

Просто Python

❓ Как хранить токены и пароли в программах на Python

Конфигурационные файлы в Python – это файлы, которые содержат параметры или настройки программы.

Хранение паролей в переменных среды считается более безопасным по сравнению с хранением их в тех же файлах проекта по причинам:

➖Изоляция данных
➖Минимизация риска утечки данных
➖Гибкость и масштабируемость
➖Безопасность

🧠 Читать статью

Просто Python

🤖 Побеждаем рутину в Data Science: как перестать быть недопрограммистами и недоисследователями

Рутина — консервативный распорядок и метод работы, рабское следование заведённому шаблону, превратившееся в механическую привычку.

Рутина в процессах порождает спрос на специалистов средней и низкой квалификации, которыми компании компенсируют отсутствие автоматизации процессов внутри Data Science и мешают расти профессионально.

🧠 Читать статью

Просто Python

📝 Шпаргалка для алгособеса — алгоритмическая сложность, структуры данных, методы сортировки и Дейкстра

В этой статье коснёмся самых основных вещей:

➖алгоритмическая сложность, асимптотика и О-нотация
➖структуры данных: связный список, стек, очередь, множество, map и другие
➖алгоритмы сортировки
➖алгоритм Дейкстры;

🧠 Читать статью

Просто Python

🖥 Работаем с SQL Server с помощью Python

Пишем класс на Python для работы с MS SQL Server и другими БД с интерфейсом ODBC.

Ограничения SQL берут своё начало в декларативности языка – мы указываем SQL что мы хотим получить, а SQL извлекает нам это из указанной базы.

🧠 Читать статью

Просто Python

🖥 Улучшаем свой код на Python

Данная статья предназначена для:

⏺для начинающих специалистов - подглядеть пару конструкций
⏺для среднеопытных - порадовать свою самооценку

Для улучшения кода на Python программисты могут использовать много приемов.

Здесь собрано несколько самых простых и при этом самых эффективных из них.

🗣 Читать статью

Просто Python

🖥 Лучший стек для питониста-джуна 2024

Для успешной карьеры в разработке важно следить за требованиями рынка, изучать востребованные технологии и стремиться получить новые навыки.

— Комбинация представленных в статье технологий и инструментов может стать вашим конкурентным преимуществом и открыть ворота в мир разработки back-end на Python.

Django остается наиболее востребованным, простым в изучении и мощным фреймворком.

🗣 Читать статью

Просто Python

🔖 ТОП-15 книг по Python: от новичка до профессионала

Книги по Python (и связанным с ним специальным темам) на русском языке.

Расставлены книги в порядке возрастания сложности, обобщены указанные читателями преимущества и недостатки.

🗣 Ссылка на ресурс

Просто Python

❗️Чтение и запись переменных окружения в Python

Переменные окружения используются для изменения конфигурации системы.

Результат работы многих приложений на Python зависит от значений определённых переменных окружения.

— Способы установки и получения таких переменных средствами языка Python.

🗣 Ссылка на статью

Просто Python

🔈 Моем датасет: руководство по очистке данных в Python

Очистка данных – это процесс обнаружения и исправления (или удаления) поврежденных или неточных записей из набора записей, таблицы или базы данных.

❓ Мы разберем методы поиска и исправления:

⏺отсутствующих данных;
⏺нетипичных данных – выбросов;
⏺неинформативных данных – дубликатов;
⏺несогласованных данных – одних и тех же данных, представленных в разных регистрах или форматах.

🗣 Ссылка на статью

Просто Python

🌐 Ядро планеты Python. Интерактивный учебник.

Учебник написан на Jupiter Notebook, а это значит, что вы можете интерактивно редактировать код, мгновенно добавляя новые сущности или проясняя непонятные моменты.

Четыре главы мини-учебника «Ядро планеты Python», где коротко, но достаточно ёмко раскрыта специфика, удобство, красота и сила этого прекрасного языка.

🗣 Ссылка на статью

🔖 Оригинал учебника - GitHub

Просто Python

🔍 Как создать виртуальное окружение в Python и перестать думать о зависимостях

Два варианта создания виртуального окружения:

⏺при помощи Anaconda - дистрибутива c предустановленными популярными библиотеками, которым часто пользуются специалисты по работе с Big Data;

⏺компактной библиотеки pipenv.

Pipenv – это инструмент, предоставляющий все необходимые средства для создания виртуального окружения.

У Anaconda свой менеджер разрешения зависимостей – conda, заменяющий стандартный менеджер пакетов pip.

🗣 Ссылка на статью

Просто Python

🔈 5 полезных библиотек Python

Популярность языка и его большое сообщество привело к тому, что сейчас для Python существует огромное число библиотек.

К сожалению, большая часть этих библиотек была создана энтузиастами и больше не поддерживается.

Давайте посмотрим на 5 хороших развивающихся библиотек, которые могут помочь при решении практических задач.

🗣 Ссылка на статью

Просто Python

🖥 Как подружить Python и базы данных SQL. Подробное руководство.

Как связать Python и реляционные базы данных трёх типов: SQLite, MySQL и PostgreSQ

✒️ Из этого пособия вы узнаете:

⏺как подключиться к различным СУБД с помощью библиотек Python для работы с SQL базами данных;
⏺как управлять базами данных SQLite, MySQL и PostgreSQL;
⏺как выполнять запросы к базе данных внутри приложения Python;
⏺как разрабатывать приложения для разных баз данных.

🗣 Ссылка на статью

Просто Python

📰 Руководство по веб-скрейпингу на Python

В туториале создание надёжной веб-краулеры с использованием таких библиотек, как BeautifulSoup, изучим техники, позволяющие преодолевать реальные трудности при скрейпинге.

А также представим рекомендации по крупномасштабному скрейпингу.

📖 Вы получите навыки для скрейпинга сложных сайтов и решения проблем, которые касаются ограничений частоты запросов, блокировок и генерируемых при помощи JavaScript страниц.

🗣 Ссылка на статью

Просто Python

⚙️ Визуализация 5 алгоритмов сортировки на Python

Сортировка массивов часто используется в программировании, чтобы помочь понять данные и выполнить поиск.

5 алгоритмов включают:

⏺Сортировка выбором
⏺Сортировка пузырьком
⏺Сортировка вставками
⏺Сортировка слиянием
⏺Быстрая сортировка quicksort

Скорость сортировки больших объемов информации крайне важна для функциональных проектов и оптимизации времени работы. Есть много алгоритмов для упорядочения объектов.

🗣 Ссылка на статью

Просто Python

🌳 Разбираемся в АА-деревьях (Python)

АА-дерево - это модификация красно-черного дерева с целью упрощения реализации

Правила АА-дерева:

⏺Цвет вершины может быть черным или красным
⏺Корень всегда черный
⏺Листья всегда черные
⏺Каждая красная вершина должна иметь двух черных сыновей
⏺Пути от вершины к ее листьям должны содержать одинаковое количество черных вершин (черная высота)
⏺В дереве не может быть левого красного сына

Высота здесь - это не количество нод от корня до узла, а отдельная величина для узла и увеличивается посредством операций при перебалансировке

🗣 Ссылка на статью

Просто Python

👩‍💻 Веб-скрапинг по расписанию с Django и Heroku

Django-приложение, ежедневно проверяющее доску объявлений о работе. Парсим в BeautifulSoup, сохраняем в PostgreSQL, развёртываем на сервере Heroku.

Веб-скрейпинг — это технология получения веб-данных путём извлечения их со страниц веб-ресурсов.

✒️ Из статьи изложено:

⏺Создаём Django приложение
⏺Создаём и настраиваем модель вакансии
⏺Настраиваем базу данных
⏺Тестируем приложение
⏺Настраиваем команды django-admin
⏺Разёрываем приложение на Heroku
⏺Планируем расписание скрапинг

🗣 Ссылка на статью

Просто Python