Выборка данных

Возьмите случайные выборки из набора данных.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

У Яндекса появился аналог GitHub Copilot для помощи с написанием кода

Яндекс готовит к запуску собственного ИИ-ассистента для программистов, который будет помогать в написании кода, аналогично Copilot от Microsoft. Сервис получил название Yandex Code Assistant. Его тестирование уже началось на облачной платформе Yandex Cloud. Хотя доступ к новинке ограничен и требует подачи заявки, Яндекс обещает, что в будущем она станет доступной более широкому кругу разработчиков.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Как сказал бы Светлаков: "Это ШЕДЕЕЕЕВР"😂

#мемчики

@python_practics

Database Systems: Design, Implementation, and Management (2019)

Чему вы научитесь:

• Принципам проектирования баз данных и создания эффективных схем;
• Управлению транзакциями и обеспечению целостности данных;
• Реализации и оптимизации запросов с использованием SQL;
• Поддержке безопасности и защиты данных в базах данных;
• Администрированию и управлению крупными системами баз данных.

"Database Systems: Design, Implementation, and Management" предоставляет вам всесторонние знания о проектировании и управлении базами данных. Вы научитесь создавать безопасные и эффективные базы данных, а также оптимизировать производительность запросов для реальных приложений.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics

Как автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform и Ansible

Terraform и Ansible — два популярных инструмента, которые помогают автоматизировать инфраструктуру и управлять ей. Авторы статьи рассказали, в чем их особенности и как их можно интегрировать в разработку.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что такое миксины?

Миксин (mix-in, анг. “примесь”), паттерн проектирования в ООП, когда в цепочку наследования добавляется небольшой класс-помощник. Например, есть класс

class NowMixin(object):
def now():
return datetime.datetime.utcnow()

Тогда любой класс, наследованный с этим миксином, будет иметь метод now().

В названия миксинов принято добавлять слово Mixin, так как не существует никакого механизма для понимания полноценный это класс или миксин. Миксин технически является самым обычным классом.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Преобразователь температуры на Python

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Задача:

Ваша команда разрабатывает новый необычный текстовый редактор, и перед вами поставлена задача реализовать нумерацию строк.

Напишите функцию, которая принимает список строк и возвращает перед каждой строкой правильный номер.

Пример:

["a", "b", "c"] --> ["1: a", "2: b", "3: c"]

#задачник

@python_practics

Pivot Tables

Создание таблиц pivot для обобщения данных.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что такое контекстный менеджер?

В питоне есть оператор with. Размещенный внутри код выполняется с особенностью: до и после гарантированно срабатывают события входа в блок withи выхода из него. Объект, который определяет эту логику, называется контекстным менеджером.

События входа и выхода из блока определены методами __enter__ и __exit__. Первый срабатывает в тот момент, когда ход исполнения программы переходит внутрь with. Метод может вернуть значение. Оно будет доступно низлежащему внутри блока with коду.

__exit__ срабатывает в момент выхода из блока, в т.ч. и по причине исключения. В этом случае в метод будет передана тройка значений (exc_class, exc_instance, traceback).

Самый распространённый контекстный менеджер – класс, порожденный функцией open. Он гарантирует, что файл будет закрыт даже в том случае, если внутри блока возникнет ошибка.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

PySpark

Pandas - одна из наиболее используемых библиотек Python с открытым исходным кодом для работы со структурированными табличными данными для анализа. Однако он не поддерживает распределенную обработку, поэтому вам всегда придется увеличивать ресурсы, когда вам понадобится дополнительная мощность для поддержки растущих данных. И всегда наступит момент, когда ресурсов станет недостаточно. В данной статье мы рассмотрим, как PySpark выручает в условиях нехватки мощностей для обработки данных.

Подробнее👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics