Автоматизация тестирования САПР

В данной статье автор делится своим опытом автоматизации тестирования САПР. Использовался Python, VirtualBox, JSON и PowerShell. Ты узнаешь, как эта система работает и какие задачи она позволяет решить.

👉Читать статью

#статьи

Телеграм-бот: Модератор

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про разработку телеграм-бота на Python. В этот раз ты узнаешь, как сделать бота-модератора для твоего телеграм-чата.

👀Смотреть видео

#видео

Дарим тебе БЕЗЛИМИТНЫЙ доступ к нашему ChatGPT боту!

Бот общается, рисует картинки, делает видео, пишет дипломы, программирует, решает задачи по фото и много чего еще!

Успей воспользоваться, пока бесплатно: @chatgpt

Как ускорить код с NumPy?

Циклы в Python работают медленно, особенно при обработке больших массивов. NumPy позволяет выполнять арифметические операции и функции сразу над целым массивом.

Обрати внимание на пример. Без использования библиотеку циклу нужно 0.3 секунды для выполнения, а с помощью векторизации мы выполнили операцию за 0.005 секунд! Все дело в том, что NumPy выполняет вычисления на уровне C через оптимизированные библиотеки (например, BLAS или LAPACK).

#практика #numpy

Автоматизация учета облигаций

В данной статье автор рассказывает, как он автоматизировал учет облигаций. Используется API Московской биржи для сбора данных и выгрузки их в Excel. Присутствует ссылка на исходный код.

👉Читать статью

#статьи

Видео в GIF

Благодаря данному видео ты напишешь скрипт для конвертации видео файлов в формат GIF. Присутствует ссылка на github, где можно взять код проекта.

👀Смотреть видео

#видео

Как ускорить код с NumPy? Часть 2

Выбор правильного типа данных может существенно снизить объём используемой памяти и ускорить вычисления. При обработке больших массивов разница может быть огромной. Например, если массив занимает 1 ГБ с float64, он будет занимать всего 500 МБ с float32.

#практика #numpy

Применение подчеркиваний

В Python символ подчеркивания (_) играет множество ролей, которые зависят от контекста. Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно использоваться подчеркивание в различных ситуациях.

👉Читать статью

#статьи

Flask: Развертывание на Docker

Продолжаем делиться циклом статей, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз автор демонстрирует развертку Microblog на контейнерной платформе Docker.

👉Читать статью

#статьи #flask

MongoDB: Добавление данных в коллекцию

Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как добавлять данные в БД и делать их с разными полями и значениями.

👀Смотреть видео

#видео

Тесты статистической значимости

Статистические тесты помогают проверять гипотезы о данных. Они используются для определения, являются ли наблюдаемые различия значимыми или случайными.

Существуют различные виды тестов. t-тест сравнивает средние двух групп. ANOVA сравнивает средние более чем двух групп. Хи-квадрат тест проверяет связь между категориальными переменными. U-тест Манна-Уитни проверяет, отличаются ли распределения двух групп (непараметрический аналог t-теста).

В данном примере продемонстрирован t-тест. Если p-значение <0.05, то различия значимы, гипотеза отвергается. Если p-значение >= 0.05, азличия могут быть случайными, гипотеза принимается.

#практика

Сравнение Poetry и UV

Poetry и UV – это инструменты, предназначенные для управления зависимостями и упаковки Python-проектов. В данной статье автор рассказывает, какие есть плюсы и минусы у вышеперечисленных пакетных менеджеров.

👉Читать статью

#статьи

FastAPI: Введение

FastAPI — это удобный инструмент для создания серверов и API, который делает процесс разработки быстрее и проще. Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься работать с FastAPI библиотекой.

👀Смотреть видео

#видео

Как ускорить код с NumPy? Часть 3

Если ты планируешь постепенно добавлять данные в массив, лучше заранее выделить память. Это ускоряет операции и снижает фрагментацию памяти.

Обрати внимание на пример. Второй способ работает быстрее, так как память выделяется сразу, а не по мере добавления элементов.

#практика #numpy

Топ парсеров сбора данных

В данной статье автор рассказывает про лучшие инструменты для парсинга. Рассматриваются как открытые библиотеки, так и коммерческие SaaS/API-сервисы. В результате все решения сравниваются по ключевым метрикам.

👉Читать статью

#статьи

Телеграм-бот: Реферальная система

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про разработку телеграм-бота на Python. В этот раз ты узнаешь, как сделать бота-модератора для твоего телеграм-чата.

👀Смотреть видео

#видео

NumPy: Линейная алгебра

Если ты работаешь с матрицами, NumPy предоставляет встроенные функции. В данном примере продемонстрированы транспонирование, обратная матрица, определитель и умножение матриц.

#практика #numpy

Поиск ликвидных облигаций

В данной статье автор рассказывает, как реализовать поиск ликвидных облигаций с помощью Python. Речь идет про полноценную библиотеку с расширенными возможностями: автоматический поиск ликвидных облигаций, расчет денежных потоков и многое другое.

👉Читать статью

#статьи