👍8🔥2
Time Series Forecasting in Python
Это издание предлагает освоить искусство построения прогнозных моделей, выявляя скрытые закономерности в данных временных рядов. Вы изучите полный спектр методов — от классической статистики до передовых подходов глубокого обучения. Практическое применение знаний на реальных примерах, таких как котировки акций Google и макроэкономическая статистика США, позволит вам быстро перейти от теории к созданию сложных моделей с применением современных фреймворков, включая TensorFlow.
@python_practics | #курсы_книги
Это издание предлагает освоить искусство построения прогнозных моделей, выявляя скрытые закономерности в данных временных рядов. Вы изучите полный спектр методов — от классической статистики до передовых подходов глубокого обучения. Практическое применение знаний на реальных примерах, таких как котировки акций Google и макроэкономическая статистика США, позволит вам быстро перейти от теории к созданию сложных моделей с применением современных фреймворков, включая TensorFlow.
@python_practics | #курсы_книги
❤4
Использование pickle в Python
Модуль
@python_practics
Модуль
pickle позволяет сериализовать и десериализовать объекты Python. В отличие от простого сохранения в текстовые файлы, pickle сохраняет сложные структуры данных (списки, словари, объекты классов) в бинарном формате, сохраняя их полное состояние.import pickle
# Сохранение данных
data = {'users': ['Alice', 'Bob'], 'settings': {'theme': 'dark'}}
with open('data.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(data, f)
# Загрузка данных
with open('data.pkl', 'rb') as f:
loaded_data = pickle.load(f) # Восстановит оригинальную структуру
@python_practics
👍5
👍5
Алгоритмы неформально
Если вы ищете вводное и интуитивное руководство по алгоритмам, без чрезмерной формализации - эта книга отличная точка старта. Такфилд объясняет базовые идеи (поиск, сортировки, рекурсия, графы) на живых примерах и “на пальцах”, избегая громоздкой математики, но не утратив глубины.
@python_practics | #курсы_книги
Если вы ищете вводное и интуитивное руководство по алгоритмам, без чрезмерной формализации - эта книга отличная точка старта. Такфилд объясняет базовые идеи (поиск, сортировки, рекурсия, графы) на живых примерах и “на пальцах”, избегая громоздкой математики, но не утратив глубины.
@python_practics | #курсы_книги
❤2
Назначение нотации срезов Python
Что позволяет делать нотация срезов
Посмотреть ответ.
@python_practics
Что позволяет делать нотация срезов
list[start:end:step] в Python?Посмотреть ответ.
@python_practics
❤1
Что позволяет делать нотация срезов list[start:end:step] в Python?
Anonymous Quiz
6%
Изменять порядок элементов списка на постоянной основе.
87%
Извлекать из списка нужный диапазон элементов по заданным параметрам.
5%
Фильтровать список по определенному условию.
2%
Создавать копию списка с измененными значениями элементов.
Асинхронное программирование с asyncio в Python
Модуль
👍 - если было полезно
@python_practics
Модуль
asyncio позволяет писать асинхронный код в Python, что идеально для задач, связанных с вводом-выводом (например, запросы к API или обработка множества соединений). Асинхронность ускоряет выполнение программ, избегая блокировок.import asyncio
# Асинхронная функция
async def say_hello(name, delay):
await asyncio.sleep(delay) # Имитация длительной задачи
print(f"Привет, {name}!")
# Запуск нескольких задач
async def main():
tasks = [
say_hello("Alice", 2),
say_hello("Bob", 1),
say_hello("Charlie", 3)
]
await asyncio.gather(*tasks) # Запускаем задачи параллельно
# Запуск программы
asyncio.run(main())
👍 - если было полезно
@python_practics
👍6❤2
Упрощаем работу с итераторами в Python
👍 - если было полезно
@python_practics | #полезные_сниппеты
@python_practics
👍 - если было полезно
@python_practics | #полезные_сниппеты
@python_practics
👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А чтобы вы сделали себе, для улучшения работы?
❤️ — заказ кофе после первого зевка.
👍 — выключение компьютера после фразы "а как это фиксить?"
@python_practics | #мемчики
❤️ — заказ кофе после первого зевка.
👍 — выключение компьютера после фразы "а как это фиксить?"
@python_practics | #мемчики
👍6❤2
Polars
Polars - это быстрая DataFrame-библиотека для Python (и не только), ориентированная на производительность. Она использует многопоточность и оптимизированный движок на Rust, чтобы обрабатывать большие датасеты молниеносно. В отличие от Pandas, которая работает в одном потоке, Polars параллелизует операции, что идеально для больших данных.
@python_practics | #фреймворки_библиотеки
Polars - это быстрая DataFrame-библиотека для Python (и не только), ориентированная на производительность. Она использует многопоточность и оптимизированный движок на Rust, чтобы обрабатывать большие датасеты молниеносно. В отличие от Pandas, которая работает в одном потоке, Polars параллелизует операции, что идеально для больших данных.
@python_practics | #фреймворки_библиотеки
Уже завтра(11 ноября) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Фильтрация списков
Какой из вариантов кода правильно отфильтрует список:
Посмотреть ответ.
@python_practics
Какой из вариантов кода правильно отфильтрует список:
words = ['python', 'cat', 'java', 'dog', 'go'], чтобы оставить только слова длиной больше 3 символов?Посмотреть ответ.
@python_practics