📚 20 лучших бесплатных книг по Python для начинающих и продвинутых программистов

Настоящий новогодний подарок всем Python разработчикам.

✔️ Смотреть список

@bigdatai

Лучшие open-source инструменты для Python проектов #habr
https://habr.com/ru/post/708916/
Tags: Django, Flask, Open source, Python, open-source, FastAPI, developer experience, pre-commit
Author: lawxls

Использование методов А/Б тестирования. Решение практического кейса в Python #habr
https://habr.com/ru/post/708872/
Tags: Python, Визуализация данных, Машинное обучение, Логистическая регрессия, cuped, Causal random forest, гетерогенный эффект воздействия, а/в-тесты
Author: oluscha

​Как работает Pattern Memento (Снимок)

Снимок — это поведенческий паттерн проектирования, который позволяет сохранять и восстанавливать прошлые состояния объектов, не раскрывая подробностей их реализации. В этой статье автор простым языком попытался объяснить принцип его работы и способ реализации:

https://habr.com/ru/post/689948/

#основы #паттерны

​Создаём Telegram бот с регистрацией пользователей из таблицы в Airtable + Python

Простая, но нестандартная реализация регистрации пользователей через Telegram-бота с помощью таблицы в Airtable и Python. Подробнее:

https://habr.com/ru/post/692504/

#telegram #бот

​Matplotlib для python

Ловите подборку видеоуроков по Matplotlib. Вы изучите что такое Matplotlib, зачем нужен, как установить и, главное, как его грамотно использовать.

Смотрим тут:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLA0M1Bcd0w8xQx-X5a6eSEOYULNSnHN_p

#видео #matplotlib

​Никто:

Я, написавший «Hello, World» на Python жду оффер на 150к:

​Полуфинал битвы языков программирования 2022 объявляется открытым

Сегодня за звание самого популярного языка поборются Python и Typescript, а также C# и Java. Но мы, конечно, знаем за какой язык голосовать. Правда, питонисты?

Скорее переходите по ссылке и оставляйте свой голос лучшему, пока голосование не закончилось:

https://tproger.ru/articles/polufinal-bitvy-jazykov-programmirovanija-2022/

​Может ли ChatGPT заменить бэкенд-разработчиков

OpenAI недавно показала свою новую модель обучения ChatGPT и пока что это один из лучших примеров работы нейросетей, хоть до Скайнет им пока далековато.

В этой статье автор порассуждал насчёт современных возможностей этой модели, привёл несколько примеров, а ещё показал, как она справляется с работой бэкенд-разработчика:

https://tproger.ru/articles/mozhet-li-chatgpt-zamenit-bjekend-razrabotchikov/

#бэкенд #ml

​Dockerize Python: создаём образ Docker из приложения на Python

Образ Docker — это неизменяемый файл, содержащий исходный код, библиотеки, зависимости, инструменты и другие файлы, необходимые для запуска приложения. В этом руководстве вы узнаете, как самостоятельно создать образ, с которым в дальнейшем можно обращаться по своему усмотрению:

https://tproger.ru/articles/dockerize-python-sozdajom-obraz-docker-iz-prilozhenija-na-python/

#docker

​Telegram-бот для постинга мемов, ну или новогодних открыток

В этом видео вы узнаете, как создать Telegram-бота на языке Python с помощью библиотеки aiogram. Вы подробно рассмотрите процесс создания бота, начиная от регистрации в Telegram, заканчивая разбором программного кода. Разработанный бот будет автоматически отсылать свежие мемы с сайта Reddit в выбранный telegram канал, либо, если захотите, любые другие изображения. Кроме Aiogram, вы также пощупаете библиотеку asyncpraw для работы с Reddit API.

https://www.youtube.com/watch?v=oAKVM7h4Kp4

#видео #бот #telegram

​Получаем статистику Telegram-канала при помощи api и python

О каналах в Telegram доступна интересная и познавательная статистика, которую можно посмотреть не только в самом мессенджере, но и с помощью нехитрых действий с api. А если каналов много, то вообще очень полезная вещь, которая упростит сбор полезных данных для анализа контента и аудитории, например.

Как это сделать читайте тут:

https://habr.com/ru/post/702148/

#telegramapi

​Введение в библиотеку Transformers и платформу Hugging Face

Платформа Hugging Face — это коллекция готовых современных предварительно обученных Deep Learning моделей. А библиотека Transformers предоставляет инструменты и интерфейсы для их простой загрузки и использования.

Эта статья поможет вам познакомиться с этими двумя инструментами, которые помогают решать задачи компьютерного зрения, NLP и других направлений машинного обучения:

[https://habr.com/ru/post/704592/

#ml #nlp

Многопроцессорное состояние гонки в Python

Вы можете столкнуться с состоянием гонки при использовании параллелизма на основе процессов во время работы с модуль multiprocessing в Python.

В этом руководстве вы узнаете, как определять и исправлять состояние гонки в Python:

https://superfastpython.com/multiprocessing-race-condition-python/

​Работа с поверхностными и глубокими копиями в Python

В этой статье объясняется, как делать копии списков Python, массивов NumPy и датафреймов Pandas при помощи операций получения срезов, списочного и логического индексирования. Эти операции часто используются при анализе данных и должны правильно применяться, ведь ошибочные предположения могут привести к падению быстродействия или неожиданным результатам.

https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/702486/

Ускоренный курс по представлениям и генераторам списков

Представления и генераторы списков делают код более кратким. Они отлично подходят для изучения и обработки данных, ведь они интуитивно понятны и легко читаемы.

В этой статье вы сможете узнать о них подробнее и увидеть, как они работают:

https://towardsdev.com/a-crash-course-in-python-comprehensions-and-generators-f069c8f8ca38

#курс