Общие сведения о Django: обслуживание статичных файлов

Статичных файлы важны для приложений, но не имеют ничего общего с кодом Python. Посмотрите, что они из себя представляют и чем занимаются.

https://proglib.io/w/af04f51e

Узнайте о различиях между float и decimal в Python, распространенных проблемах и о том, когда что использовать.

https://proglib.io/w/76a8bc4d

Переизобретение логотипа Python: интервью с дизайнером пользовательского интерфейса.

https://proglib.io/w/d4bae26b

Python Data Cleaning Cookbook (2020)
Автор: Michael Walker
Количество страниц: 436

Получение чистых данных имеет большое значение, поскольку непосредственный переход к анализу данных без надлежащей очистки данных может привести к неверным результатам. В этой книге показаны инструменты и методы, которые можно применить для очистки и обработки данных с помощью Python.

Скачать книгу

7 уровней использования функции zip в Python.

https://proglib.io/w/c3bc3217

Надежный веб-парсинг или сбор данных на основе API.

https://proglib.io/w/c9f91ef8

Иллюстрированное введение в NumPy и представление данных.

https://proglib.io/w/bdb3aa38

Switch/Case в Python.

https://proglib.io/w/c6a7e269

Простое создание PDF-файлов на Python.

https://proglib.io/w/4844a32d

Python for Marketing Research and Analytics (2020)
Авторы: Jason S. Schwarz, Chris Chapman, Elea McDonnell Feit
Количество страниц: 283

В книге представлен практический подход к использованию Python для решения реальных маркетинговых задач, структурированный по ключевым тематическим областям. Авторы предоставили все аналитические материалы в записных книжках Colab, которые включают код, рисунки, таблицы и аннотации в одном файле. Блокноты с кодами для каждой главы можно копировать, адаптировать и повторно использовать в собственном анализе. В книге также рассказывается о работе с моделями машинного обучения с использованием пакета sklearn в контексте маркетинговых исследований.

Скачать книгу

Внедрение сервисов FastAPI: абстракция и разделение ответственностей.

https://proglib.io/w/404430a1

Введение в алгоритмы сортировки в Python.

https://proglib.io/w/a3268bce

Узнайте, как добавить социальную аутентификацию в приложения Django с помощью библиотеки Django Allauth.

https://proglib.io/w/09aca704

🐍 Хватит использовать print для отладки в Python: переходите на Icecream

Если вы отлаживаете код с помощью print или log, пришло время переключить внимание на более продвинутые варианты. Попробуйте Icecream, и возвращаться к старым методам вам уже не захочется.

https://proglib.io/sh/H6F2egJfiy

Как создавать QR-коды, которые выглядят как угодно, инвертируя процесс создания QR (исходный код на Python включен).

https://proglib.io/w/94a02d3e

Создание отчетов по файлам с использованием класса шаблонов Python.

https://proglib.io/w/9140107e

pip-review: инструмент для отслеживания обновлений вашего пакета Python.

https://proglib.io/w/a68eebde

Сделайте свою первую игру на Python: камень, ножницы, бумага!

https://proglib.io/w/e56c8a00

Познавательная статья об операторе XOR.

https://proglib.io/w/44f8fbcb

Сравнение точности double в разных языках.

https://proglib.io/w/a7017017

Объявляем об открытии регистрации для участия в хакатоне «Zakupki.Hack». Мы приглашаем Big Data-специалистов – как начинающих, так и опытных профессионалов – для разработки рекомендательной системы для электронных торгов.
Количество команд-участников не ограничено, не имеет значение и их местонахождение – «Zakupki.Hack» будет проходить одновременно в офлайн и онлайн форматах с возможностью участия из любой точки мира.
Когда: 5-7 февраля. Презентация кейса: 28 января.
Денежные призы для команд-победителей:
1 место - 200 тысяч,
2 место - 100 тысяч,
3 место - 50 тысяч рублей.
Подробности на сайте: https://www.roseltorg.ru/zakupkihack