IceCream

IceCream — это библиотека, которая предоставляет простой и эффективный способ отладки кода. Вместо того чтобы использовать функцию print() для отладки, вы можете использовать функцию ic() из библиотеки IceCream, которая позволяет вам инспектировать переменные, выражения и выполнение программы с помощью одного простого вызова функции.

В этом примере кода вывод ic| указывает на то, что это вывод от IceCream, а result: 6 — имя переменной и ее значение.

IceCream может быть использован в любом месте, где требуется отладка кода: веб-разработка, научные вычисления, анализ данных и т.д.
#код

Если добавить в тестовое задание запрещенные или нецензурные слова, то ChatGPT откажется решать это тестовое и кандидату придется подумать своей головой.

Пользуйтесь!

👨‍🏫Библиотека программиста» находится в поиске преподавателя на курс по базам данных SQL

Proglib — это не только медиа, но еще и образовательный проект. Сейчас мы разрабатываем курс по базам данных SQL и ищем преподавателя в «Академию». Если вы опытный и творческий эксперт в сфере, желающий делиться знаниями и обучать, мы будем рады поработать с вами в команде.

Что важно:
● Готовность сотрудничать в формате part-time
● Опыт работы с базами данных от 2 лет
● Понимание базового и продвинутого SQL
● Знание и умение работать: с индексами, PL SQL-процедурами, организацией миграций, агрегатными, аналитическими и оконными функциями, вложенными запросами, опыт проектирования схем данных, OLAP-преобразованиями
● Умение объяснять простые вещи легко и захватывающе

Что нужно будет делать:
● Проектирование программы курса
● Создание тематических модулей и заданий к ним
● Проведение онлайн событий и Q and A встреч со студентами
● Запись видеоуроков

Мотивация:
● До 200 000 рублей
● Доступ к курсам академии
● Поддержка методистом

➡️ Заполнить анкету для отклика ⬅️

Geopandas

Geopandas — это библиотека для работы с геопространственными данными. Она базируется на библиотеке Pandas и интегрируется с другими инструментами геоинформатики, такими как Shapely, Fiona, PyProj.

Geopandas позволяет эффективно работать с географическими данными в виде векторных и растровых слоев.

Основные области применения:
— Картография и визуализация пространственных данных.
— Анализ и обработка данных, содержащих географическую привязку.
— Работа с геометрическими объектами: точки, линии, полигоны.
— Преобразование и проектирование геоданных.
— Пространственный анализ и геостатистика.
— Моделирование географических процессов.
— ГИС-приложения и веб-картография.
#код

Очередной #дайджест по Data Science:

✍️ Как автоматизировать переобучение моделей?
Как организовать переобучение моделей таким образом, чтобы можно было вести несколько процессов параллельно.

✍️ LLM как оптимизатор для задачи линейной регрессии
Как языковая модель Mistral-7B-Instruct на основании текстовых инструкций справится с задачей линейной регрессии.

✍️ Используем Hugging Face для обучения GPT-2 генерации музыки
К концу туториала вы сможете обучить модель GPT-2 генерации музыки.

✍️ Проблема омографов в ударениях и как я ее решал
История о том, почему в опенсорсе нет TTS с нормальными ударениями, и как автор пытался это исправить.

PyBrain

PyBrain — это модульная библиотека машинного обучения для Python.
Ее цель — предложить гибкие, простые в использовании, но все же мощные алгоритмы для задач машинного обучения и разнообразные предопределенные среды для тестирования и сравнения ваших алгоритмов.

В этом примере мы создаем набор данных для классификации с двумя входными и тремя выходными значениями и добавляем данные в набор данных. Затем данные разделяются на обучающую и тестовую выборки и преобразуются для использования с PyBrain.
Далее создается нейронная сеть с двумя входными узлами, тремя скрытыми узлами и тремя выходными узлами и тренер для обучения сети. Сеть обучается в течение 100 эпох и выводится результат на обучающей и тестовой выборках.

В Python идут вызовы по значению или вызовы по ссылке? Как аргументы передаются — по значению или по ссылке?

Всё в Python является объектом, и все переменные содержат ссылки на объекты. Значения ссылок соответствуют функциям; в результате вы не можете изменить значения ссылок. Однако вы можете изменить объекты, если они это допускают.
#вопросы_с_собеседований

pydoc

pydoc — это инструмент, предназначенный для генерации документации и предоставления информации о модулях, классах, функциях и методах. Этот инструмент позволяет вам получить доступ к документации и справочной информации о стандартных библиотеках и вашем собственном коде.
#код

Как сортировать строки Юникода по алфавиту в Python

В уроке описано, как правильно сортировать строки Unicode в Python, избегая при этом распространенных ошибок. Разобраны мощные сторонние библиотеки, реализующие полный алгоритм сопоставления Unicode (UCA), а также стандартные библиотечные модули и несколько решений, созданных вручную.

Читать статью

Вы используете механическую клавиатуру для печати или мембранную?
#интерактив

👩‍💻 Женщины в ИТ: проблемы и преимущества сложной профессии

Айтишницы поделились профессиональным опытом и рассказали о стереотипах и сложностях, с которыми им пришлось столкнуться на карьерном пути.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

Очередной #дайджест по Python:

✍️ Прием платежей с помощью Stripe, Vue.js и Flask
Если вы создаете сайт, чтобы зарабатывать деньги, в какой-то момент вам придется собирать деньги. В этом руководстве показано, как создать приложение Flask, которое интегрируется с Stripe для обработки платежей через платформу Vue.js.

✍️ Создание коннектора RisingWave для Django ORM
В этой статье показано внутреннее устройство Django ORM. Мы создаем прототип коннектора к базе данных потоковой передачи событий RisingWave и включаем возможности информационной панели в Django.

✍️ Автодифференциальные головоломки
Этот блокнот содержит серию отдельных головоломок для изучения производных в тензорных библиотеках.

✍️ Основы PyTimeTK
Введение в библиотеку pytimetk и то, как вы можете использовать ее для анализа временных рядов.

dataclass

Это декоратор, представленный в Python 3.7, который позволяет автоматически создавать методы класса для реализации структур данных. Это значительно упрощает написание классов, которые используются только для хранения данных.

Преимущества dataclass перед обычными классами

1. Автоматически создает методы __init__, __repr__, __eq__ и другие методы, которые обычно приходится писать вручную.
2. Уменьшает количество шаблонного кода, что делает код более читабельным и легко поддерживаемым.
3. Позволяет указывать типы данных для атрибутов и методов класса, что упрощает отладку кода и уменьшает вероятность появления ошибок.
4. Поддерживает наследование, что позволяет создавать более сложные структуры данных.
#код

Как создать API в облаке менее чем в 200 строках кода

Современные облачные инструменты и пакеты Python стали настолько мощными, что с их помощью можно создать (масштабируемый) облачный API менее чем в 200 строках кода. В этом посте рассмотрено, как при помощи lines Google Cloud, Terraform и FastAPI развернуть в облаке полноценный API, через который можно отвечать на запросы.

Читать статью

📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»

Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!

🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas

Моржовый оператор (Walrus Operator)

Моржовый оператор (Walrus operator) — это оператор :=, введенный в версии 3.8. Он позволяет одновременно присвоить значение переменной и вернуть его.

Синтаксис выглядит так: имя_переменной := выражение. Справа вычисляется выражение и присваивается переменной слева
Переменная доступна в остальной части выражения после оператора.

Это удобно при работе с выражениями со сложными вложенными операциями. Позволяет избежать повторного вычисления.

Для чего нужен модуль operator?

Модуль operator предоставляет функции, которые соответствуют встроенным операторам языка.
Например, функции add(), sub(), mul() и другие реализуют арифметические операторы +, -, *.

Основные причины использования модуля operator:

— Возможность передавать функции в качестве аргументов или возвращаемых значений других функций. Например, в sorted(), min(), max() и др.

— Оптимизация производительности за счет использования функций вместо выражений. Функции заранее компилируются.

— Удобство использования при работе с изменяемыми операторами. Можно легко передать нужный оператор в функцию.

— Дополнительные возможности, например, operator.itemgetter() и operator.attrgetter() для извлечения элементов из объектов.
#вопросы_с_собеседований

🛡️ 8 способов защиты от манипуляций на работе

Столкнулись с эмоциональным давлением на работе? Рассказываем, как действуют манипуляторы, и как обезопасить себя.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

eval()

Eval() — это встроенная функция, которая позволяет выполнять строку кода как выражение и возвращать результат.

Eval() принимает строку в качестве аргумента и выполняет ее как код, также можно передать переменные и выражения в строку и eval() вычислит их.

Eval() также может использоваться для динамического выполнения и компиляции кода. Однако, эту функцию опасно использовать с вводом пользователя, т. к. это может привести к выполнению произвольного кода.
#код

Библиотека cvxpy

cvxpy — эта библиотека позволяет описывать оптимизационные задачи в высокоуровневом виде и эффективно решать их с помощью численных методов.

Основные возможности cvxpy:
— Удобный синтаксис для задания целевой функции и ограничений в виде выражений Python.
— Поддержка разных типов переменных: вещественных, целочисленных, булевых.
— Возможность задания неравенств и равенств как ограничений.
— Встроенные функции для задания норм, статистических величин и других полезных выражений.
— Автоматический выбор подходящего численного решателя на основе задачи.
— Интеграция с NumPy, SciPy и другими популярными библиотеками.

cvxyp часто используется для решения задач оптимизации в машинном обучении, обработке сигналов, финансовом моделировании и других областях.
#код