🔥 Scrapy — Простой скрапинг сайтов

Scrapy является фреймворком, что прекрасно подойдет для скрапинга веб сайтов. Он без особых проблем справляется с самыми популярными случаями веб скрапинга, среди которых:
🔸Многопоточность;
🔸Веб-краулер для перехода от ссылке к ссылки;
🔸Извлечение данных;
🔸Проверка данных;
🔸Сохранение в другой формат/базу данных;
🔸Многое другое.

Главное отличие между Scrapy и другими популярными библиотеками, такими как Requests или BeautifulSoup, заключается в том, что он позволяет решать обычные задачи веб скрапинга при помощи самых элегантных solving.

К недостаткам Scrapy можно отнести и тот факт, что начать ему обучаться бывает довольно сложно.

#scrapy | Просто Python

❗️Больше не нужно платить бешеные деньги для того чтобы изучить фотошоп❗️

Миллион слитых курсов по дизайну и графике уже ждут тебя по ссылкам ниже: 👌⬇️🤫

⤷NeuroEffect (44 курса)

⤷Blender (113 курса)

⤷Photoshop (236 курсов)

⤷Pro Create (111 курсов )

⤷3D Max (345 курсов)

⤷After Effects (164 курса)

⤷Figma (425 курса)

⤷Не упусти, подписывайся.

🎥  Как использовать Pandas с Pandera для проверки ваших данных в Python

Подсказок по вводу и аннотаций недостаточно, когда вы используете pandas для анализа данных в Python. Вам нужна проверка! Сегодня я покажу вам, как работать с Pandera, чтобы быстро и легко проверять ваши фреймы данных.

👀Смотреть в  YouTube

#Pandas | Просто Python

🖥 Как писать идеальные конспекты по науке о данных

Предлагаем несколько практических советов по написанию конспектов при изучении науки о данных. Следуя им, вы сможете эффективно понимать и усваивать сложнейшие концепции, которые пригодятся в дальнейшей работе.

🧠Читать статью

#Data_Science | Просто Python

🖥 Asyncio

Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса async/await. Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.

Asyncio используется для создания различных асинхронных фреймворков Python, которые предлагают библиотеки подключения к базам данных, распределенные очереди задач, высокопроизводительные сетевые и веб-серверы и многое другое. В библиотеку встроен ряд высокоуровневых и низкоуровневых API.

Основные моменты:
🔸 Позволяет контролировать подпроцессы, распределять задачи по очередям, выполнять сетевой ввод-вывод и межпроцессное взаимодействие, а также синхронизировать параллельный код.
🔸 Объединение библиотек и кода на основе обратных вызовов с помощью синтаксиса async/await и низкоуровневых API.
🔸 Включает в себя набор высокоуровневых API для одновременного запуска сопрограмм Python и полного контроля над их выполнением.
🔸 Упрощает работу с асинхронным кодом.
🔸 Поддерживает создание циклов событий и управление ими, реализуя эффективные протоколы передачи данных.

#Asyncio | Просто Python

🖥  Как работает обратное распространение в нейронных сетях

Обратное распространение используется для эффективного обучения нейронных сетей посредством цепного правила. Рассмотрим особенности этого процесса.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🖥  Разведочный анализ данных в одной строке кода

В программировании важно уметь пользоваться инструментами, которые обеспечивают удобное выполнение сложных функций. Сегодня познакомимся с разведочным анализом данных и полезной библиотекой sweetviz.

🧠Читать статью

#sweetviz #data_science | Просто Python

🎥  Разбогатей с помощью Python и нейросети Stable Diffusion | Deforum | Создание анимационных видео

⚡️ Практика Python ⚡️
Разбираемся как создавать крутые, анимационные ролики, которые собирают миллионы просмотров в Instagram, TikTok и других социальный сетях с помощью нейросети Stable Diffusion, Deforum и Python.

👀Смотреть в  YouTube

#StableDiffusion | Просто Python

🖥  Как освоить машинное обучение

Чтобы самостоятельно освоить машинное обучение, не обязательно записываться на дорогостоящие курсы. Можно обойтись бесплатными роликами на YouTube, онлайн-руководствами и советами практикующих специалистов МО.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🎥  НЕЙРОСЕТИ + PYTHON | Генерация изображений из текста | OpenAI, ChatGPT

В данном видео учимся взаимодействовать с нейросетью OpenAI и генирурем изображения из переданного текста с помощью Python.

👀Смотреть в  YouTube

#Ai  | Просто Python

🖥  GraphSAGE: как масштабировать графовые нейронные сети до миллиардов соединений

GraphSAGE - это алгоритм обучения с индуктивным представлением, который применяется для работы с графами. Посмотрим, как он работает, и сравним его с аналогичными инструментами, чтобы выявить преимущества и недостатки.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🎥  Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer: в чём разница? | Профессии в Data Science

Чем отличаются Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer? Эти профессии часто путают, но на самом деле между этими специализациями достаточно четкие различия. Чем занимается каждый из этих специалистов? Смотрите ролик, чтобы узнать!

👀Смотреть в  YouTube

#Data_Science  | Просто Python

🖥  Как использовать GPT-3 для поиска и рекомендаций текстового контента

Общий обзор по генерации векторов GPT-3 для анализа сходства документов. Научимся вычислять косинусное сходство и на его основе определять максимально похожие документы.

🧠Читать статью

#Ai #GPT #OpenAI | Просто Python

🎓 Python-пакеты для Data Science

Модуль Requests предоставляет возможность управления HTTP-запросами при помощи языка Python. Инструментарий библиотеки широкий и рассчитан на все случаи взаимодействия с web-приложениями. Код, написанный с применением Requests, не является громоздким, легко читается, а функции и методы наглядно настраиваются под специфические нужды.

Модуль разработан с учетом потребностей современных web-разработчиков и актуальных технологий. Многие операции автоматизированы, а ручные настройки сведены к минимуму.

Для понимания инструментария библиотеки перечислим ее основные возможности:
🔸 поддержка постоянного HTTP-соединения и его повторное использование;
🔸 применение международных и национальных доменов;
🔸 использование Cookie: передача и получение значений в формате ключ: значение;
🔸 автоматическое декодирование контента;
🔸 SSL верификация;
🔸 аутентификация пользователей на большинстве ресурсов с сохранением;
🔸 поддержка proxy при необходимости;
🔸 загрузка и выгрузка файлов;
🔸 стриминговые загрузки и фрагментированные запросы;
🔸 задержки соединений;
🔸 передача требуемых заголовков на web-ресурсы и др.

#Requests #data_science | Просто Python

🖥  Как создать бота в стиле Alexa и Siri с помощью Python и OpenAI

Хотите создать голосового ИИ-помощника наподобие Alexa и Siri? Предлагаем пошаговое руководство по разработке виртуального ассистента, воспринимающего человеческую речь и отвечающего на вопросы.

🧠Читать статью

#Ai #OpenAI | Просто Python

🖥  В чем преимущество контрактов о передаче данных

Контракты о передаче данных - это возможность избавить дата-саентистов от неприятностей в работе с данными сомнительного качества. Предлагаем познакомиться с конструктивным подходом к таким соглашениям.

🧠Читать статью

#DataScience | Просто Python

🖥  Пакетная обработка 22 ГБ данных о транзакциях с помощью Pandas

Можно ли работать с большими массивами данных при ограниченных вычислительных ресурсах? Можно и очень даже успешно, если использовать пакетную обработку для создания различных агрегаций этих данных.


🧠Читать статью

#Pandas #DataScience | Просто Python

🎓 scikit-learn: для машинного обучения

Обычно моделями машинного обучения занимаются специалисты по Data Science, однако аналитикам тоже иногда приходится иметь с ними дело. Как правило, для их написания и настройки используют scikit-learn. Это одна из основных библиотек Python для Data Science.

Особенности библиотеки scikit-learn:
🔸 В библиотеку встроены все базовые функции для машинного обучения.
🔸 Можно создавать модели для обучения как с учителем, так и без учителя.
🔸 Доступно подключение механизмов оценки созданных моделей.
🔸 Есть интеграция с NumPy, SciPy и другими библиотеками для вычислений.

С помощью scikit-learn можно:
🔸 Создавать машинные модели для классификации, кластеризации, сегментации, визуализации данных и других манипуляций.
🔸 Выбирать модели из нескольких.
🔸 Настраивать параметры и особенности модели.
🔸 Предварительно обрабатывать входные данные для обучения.

#DataScience #Scikit_learn | Просто Python