Простой Python | Программирование
143K subscribers
2.26K photos
36 videos
1.3K links
Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.

По всем вопросам: @dimaa_dimaa (реклама)

Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Download Telegram
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
👍11
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
👍15🔥3
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
👍10🔥1
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
🔥16👍4
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
👍20🔥4
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
👍17
FastAPI: Обработка URL-адресов

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты научишься обрабатывать URL различного формата. Также автор демонстрирует получение параметров, переданные в запросе через “?” или “&”.

👀Смотреть видео

#видео
🔥8
Полезные методы словаря

Существуют множество полезных методов словаря. Например, метод keys() возвращает все ключи словаря. values() возвращает все значения. items() возвращает пары ключ-значение, а update() обновляет словарь, добавляя или заменяя пары ключ-значение.

#практика
👍36🔥1
Теоремы о сортировках

В данной статье автор рассказывает о трех теоремах сортировок. В результате ты узнаешь, почему сортировка пузырьком не такая эффективная как кажется; каким интересным свойством оптимальности обладает сортировка выбором и многое другое.

👉Читать статью

#статьи
🔥9👍1
MongoDB: Выборка данных из коллекции

Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как фильтровать выборки данных из коллекции.

👀Смотреть видео

#видео
👍6🤣3
Ускорение компиляции с помощью numba

Если определённая часть твоего кода всё ещё работает медленно, попробуй библиотеку numba, чтобы компилировать код. numba ускоряет выполнение в 10-20 раз, так как компилирует код в машинные инструкции.

#практика #numpy
👍23🔥7
Слабые ссылки

weakref — это модуль, который позволяет создавать слабые ссылки (weak references) на объекты. Когда ты создаешь ссылку на объект, Python увеличивает счётчик ссылок, и объект остаётся в памяти, пока на него есть хотя бы одна ссылка. Но если тебе нужно ссылаться на объект, не препятствуя его удалению сборщиком мусора, используется weakref. В данной статье автор рассказывает об особенностях использования weakref.

👉Читать статью

#статьи
🔥7👍3
Телеграм-бот: Техподдержка

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про разработку телеграм-бота на Python. В этот раз ты узнаешь, как сделать бота техподдержки с помощью Aiogram.

👀Смотреть видео

#видео
👍14
Что такое Brython? Часть 3

Brython — это интерпретатор Python, реализованный на языке JavaScript. Его основная цель — позволить разработчикам писать клиентскую логику веб-приложений на Python вместо JavaScript. Продолжаем делиться циклом статей, где автор рассказывает про Brython.

👉Читать статью

#статьи
👍14🤣2🔥1
Pandas: Удаление дубликатов

pandas.dropduplicates() — метод в библиотеке pandas, который используется для удаления дубликатов строк из DataFrame. С помощью duplicated ты можешь проверить, имеются ли дубликаты.

#практика #pandas
👍27🔥3
Управление памятью

В данной статье автор затрагивает вопрос управления памятью. Ты узнаешь, как Python управляет памятью, когда можно довериться автоматике, а когда стоит взять инструменты в свои руки.

👉Читать статью

#статьи
🔥18👍6
Парсинг с помощью LLM

Благодаря данной статье ты узнаешь, как современные LLM помогают автоматизировать сбор данных с веб-сайтов. В результате сводится к минимуму рутинная настройка и “подкручивание” парсеров.

👉Читать статью

#статьи
👍14
FastAPI: Использование Pydantic

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты научишься работать с Pydantic и описывать типы данных.

👀Смотреть видео

#видео
🔥13👍3