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
🔥 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
📲 Свой бесплатный телеграм-бот ChatGPT на базе библиотеки GPT4free.

GPT-4
— большая языковая модель, созданная OpenAI, четвёртая в серии GPT.

Она была выпущена 14 марта 2023 года и доступна для пользователей ChatGPT Plus.

Для создания телеграм-бота используем библиотеки Aiogram и g4f.

🧠Читать статью

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

Профилирование приложений
— это процесс анализа программы для определения её характеристик: времени выполнения различных частей кода и использования ресурсов.

Основные этапы профилирования всегда более-менее одинаковы:

Измерение времени выполнения
Анализ использования памяти
Выявление узких мест
Оптимизация производительности

Профилировать Python - несложная и достаточно приятная задача, если знать основные типы узких мест и быть готовым внимательно читать вывод профилировщика.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥Пишем гибридное приложение для хранения заметок на Django, Django Ninja REST Framework и Alpine.js

Основные возможности Django Ninja, Alpine.js и Axios в процессе создания веб-приложения для хранения заметок.

Django-разработчик сталкивается с проектом, для которого нужно четкое разделение приложения на бэкенд и фронтенд: в этом случае серверную часть пишут на Django REST Framework (DRF) или FastAPI, а клиентскую – на React, Angular или Vue.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💬Как сделать сайт на Python за 5 минут с помощью SSG-генератора Pelican

— Популярные генераторы статических сайтов (SSG) написаны на Ruby (Jekyll) и Go (Hugo), но есть и несколько интересных решений на Python: Pelican, Lektor, Nikola и Hyde.

Pelican – наиболее простой и в то же время мощный Python-генератор: с его помощью можно создать собственный сайт или блог в считаные минуты.

Гибкость и простота Pelican позволяют использовать его с любыми шаблонами.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌉 Паттерн проектирования Мост

Паттерн Мост (Bridge)
— это структурный паттерн проектирования, который позволяет нам отделить абстракции от реализаций и сделать их независимыми друг от друга

В результате абстракции и реализации могут разрабатываться как отдельные сущности.

Паттерн Мост считается одним из лучших методов организации иерархии классов.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
100 вопросов для подготовки к собесу Python

Подборка из 100 вопросов с собесов на позицию джуна Python-разработчика.

Данная статья предназначена для:

для тех, кто думает, что знает Python как 5 пальцев — проверьте себя;
кому предстоят собесы, и хочется ликвидировать слепые зоны;
кто начинает изучать Python — статья покажет, что в Python хватает сюрпризов.

Вопросы есть глупые простые/сложные, теоретические/практические, в общем, это микс, призванный помочь вам лучше понимать свой рабочий инструмент.

🧠 Читать статью

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

Регулярные выражения (Regex)
– это особые шаблоны для поиска определенных подстрок в текстовых документах и на веб-страницах.

Регулярные выражения используются в текстовых редакторах, в файловых менеджерах ОС, в OCR-приложениях для распознавания текста, в онлайн-поисковиках и браузерах.

Регулярные выражения состоят из литералов (букв и цифр) и метасимволов. Для экранирования спецсимволов применяют обратные слэши\, или же заключают выражение в r-строку .

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📣Анонимные функции, особенности лямбда-функций

В Python анонимная функция
‒ это функция, которая определяется без имени.

В то время как обычные функции определяются с помощью ключевого слова def, анонимные определяются с помощью ключевого слова lambda.

Следовательно, анонимные функции также называются лямбда-функциями.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖Создание чат-бота на Python

Чат-бот
определяется как «компьютерная программа, предназначенная для имитации разговора с пользователями-людьми, особенно через Интернет».

Его можно рассматривать как виртуального помощника, который общается с пользователями с помощью текстовых сообщений и помогает предприятиям сблизиться со своими клиентами.

🧠 Читать статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📣Основы работы с NumPy

NumPy
– одна из самых популярных библиотек для инженерных и научных вычислений в Python: она содержит множество методов для работы с многомерными массивами и матрицами и отличается высокой скоростью обработки больших объемов данных.

Мощная функциональность NumPy используется в нескольких других популярных библиотеках – Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-learn и TensorFlow.

— NumPy может работать с данными из списков, кортежей и словарей, однако основная цель библиотеки – предоставление мощного инструментария для работы с многомерными массивами и матрицами.

🧠 Читать статью

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