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
⚙️ 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌳 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📲 Ограничения в телеграм-бот (Bot API), о которых никто не расскажет

Лимиты запросов в телеграм-ботах или почему бот может падать на четырех пользователях.

✒️ Задачи бота:

Собирать данные о состоянии участника марафона по четырем характеристикам и сохранять их в БД ежедневно в 6.00.
Высылать задание в 08.00. 
Присылать «сказку на ночь» — видео- или аудиосообщение с тематическим напутствием в 21.00. 
Все задания должны приходить согласно часовому поясу пользователя. 

Творческая задача разработать телеграм-бот для проведения новогоднего марафона-тренинга по личностному росту.


🗣 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Упрощаем разработку: асинхронные функции Python

При синхронном подходе выполнение происходит поэтапно.

Несмотря на ветвления и вызовы, за раз совершается одно действие. Следующий шаг запускается при завершении предыдущего.

✒️ Асинхронная программа не дожидается завершения предыдущего шага для перехода к следующему. Значит, текущие и будущие действия происходят одновременно.

🗣 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Стекинг и блендинг в ML. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python

Стекинг и блендинг очень схожи между собой, однако между ними есть существенные различия, заключающиеся в разделении и использовании тренировочных данных.


🤖 Преимущества и недостатки стекинга и блендинга

Преимущества:

значительное улучшение точности прогнозов при правильном использовании.

Недостатки:

высокие вычислительные затраты;
возможность переобучения из-за трудностей в правильном подборе и настройке базовых моделей, а также сложность в интерпретации.

🗣 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Пишем простой граббер для Telegram чатов на Python

Собираем данные и сообщения участников чатов и каналов Telegram, а также сохранять эту информацию в виде JSON-файлов, которые далее легко анализировать или экспортировать в базы данных.

Используем Python не ниже версии 3.5, а также высокоуровневая библиотека для работы с Telegram API – Telethon.

Установить библиотеку можно с помощью менеджера пакетов pip:


🗣 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ℹ️ Замыкания и декораторы в Python

Замыкание (closure) или фабричная функция - это функция определяемая и возвращаемая другой функцией.

Важной особенностью замыканий является тот факт, что они имеют доступ к самим объектам из области видимости родительской функции, а не к их копиям или состояниям существующим на момент определения замыкания.

В своей книге Марк Лутц пишет:
«Разумеется, наилучшая рекомендация для большей части кода заключается в том, чтобы избегать вложения операторов def внутрь def, т.к. тогда программа станет гораздо проще — согласно духу Python плоский код, как правило, лучше вложенного»


🗣 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Как быстро написать API на FastAPI с валидацией и базой данных

Простой API с помощью самого популярного стека и FastAPI.

Рассмотрим важные концепции в работе с этим фреймворком, набросаем базовую структуру проекта и развернем приложение на облачном сервере.

📖 В данной статье:

Подготовка окружения
Первые наброски
Валидация данных с Pydantic
Работа с базой данных
Паттерн «Репозиторий»
Роутер
Деплой проекта на облачный сервер

🗄 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python

— Лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.

Профилирование – процесс, который помогает понять наши данные, а Pandas Profiling – Python библиотека, которая делает это.

Простой и быстрый способ выполнить предварительный анализ данных Python Pandas DataFrame.

🗄 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Кластеризация в ML: от теоретических основ популярных алгоритмов к их реализации с нуля на Python

Кластеризация
— это набор методов без учителя для группировки данных по определённым критериям в кластеры, что позволяет выявлять сходства и различия между объектами, а также упрощать их анализ и визуализацию.

🔎 Кластеризация широко применяется в машинном обучении для решения различного спектра задач:

классификация
сегментация рынка
сегментация изображений
кластеризация геоданных
понижение размерности

🗄 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⌨️ Интерактивный курс Python для новичков в программировании

Онлайн-сервис для новичков в Python, обучение в котором построено через написание программ – letpy.

🎓Letpy - это русскоязычный онлайн-курс по языку Python для новичков в программировании. Короткие уроки чередуются с заданиями, для прохождения которых нужно писать программы.

— В курс встроена браузерная среда разработки, так что уроки и программы можно проходить на любом устройстве.
Курс имеет 225 уроков по различным темам.


🗄 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌳 Дерево решений (CART). От теоретических основ до продвинутых техник и реализации с нуля на Python

Дерево решений CART (Classification and Regressoin Tree)
— алгоритм классификации и регрессии, основанный на бинарном дереве и являющийся фундаментальным компонентом случайного леса и бустингов, которые входят в число самых мощных алгоритмов 🤖 машинного обучения на сегодняшний день.

Деревья также могут быть не бинарными в зависимости от реализации. К другим популярным реализациям решающего дерева относятся следующие: ID3, C4.5, C5.0.


🗄 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Осваиваем парсинг сайта: короткий туториал на Python

Парсинг сайта

Это метод извлечения информации с веб-сайтов.

Эта методика преимущественно фокусируется на преобразовании неструктурированных данных – в формате HTML – в Интернете в структурированные данные: базы данных или электронные таблицы.

Парсинг сайта включает в себя доступ к Интернету напрямую через HTTP или через веб-браузер.

🗄 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📺 Как выучить Python БЕСПЛАТНО за 8 недель: план обучения 80/20

Cпособ выучить Python за восемь недель, используя видео, статьи и практические упражнения. Упражнения очень важны, потому что это лучший способ научиться — это выполнять их.

⌨️ Всего около 30-50 минут в день и постоянство. В данном плане используется принцип 80/20, который поможет вам сначала научиться самому важному, а остальное улучшить с помощью практики.

🗄 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⌨️ 11 проектов, которые должен разработать каждый питонист

Веб-проекты на Python:

Агрегатор контента
Regex Query Tool
URL Shortener
Post-It Note
Викторина

GUI-проекты на Python:

Сигнализация
Файловый менеджер
Контроль расходов

Командная строка:

Контакты
Проверка подключения к сайту
Изменение имени файлов

🗄 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎮 15 игр, которые научат программированию

А также помогут подготовиться к техническому собеседованию, развить алгоритмическое мышление и просто провести свободное время с пользой

В данный список входят:

CodeCombat
CodinGame
Ruby Warrior
Codewars
Untrusted
Screeps
и другие

🗄 Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📖 Пишем асинхронный парсер и скрапер картинок на Python с графическим интерфейсом

Desktop-приложение
, которое по запросу будет сохранять на диске заданное количество картинок.

Т. к. картинок много,
воспользуемся асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода.

Рассмотрим чем отличаются библиотеки requests и aiohttp. Создадим два дополнительных потока приложения, чтобы обойти глобальную блокировку интерпретатора Python.

➡️ Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🛡 32 инструмента для Python, которые помогут писать профессиональный код

32 полезных инструмента
для написания чистого, читаемого и безопасного Python-кода: автоформатировщики, линтеры, инструменты проверки типов, фреймворки для юнит-тестирования и генераторы документации.

📖 В статье представлены:

Автоматическое форматирование кода
Линтеры
Проверка типов
Модульное тестирование
Документация

➡️ Ссылка на статью

Просто Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤️ Самоучитель для начинающих: как освоить Python с нуля за 30 минут?

Введение в Python за полчаса, а также подборка книг и YouTube-каналов на несколько месяцев интенсивного, но более вдумчивого изучения.

Вы познакомитесь с особенностями языка Python, основными типами данных, условными операторы, циклами и работой с файлами.

В заключении приведена подборка литературы и каналов на YouTube, а также бесплатных курсов.

➡️ Ссылка на статью

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