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
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
👍5
Объединение данных
Объединение данных из нескольких источников.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Объединение данных из нескольких источников.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍6
Топ-5 самых высокооплачиваемых вакансий в российском IT
На первом месте среди самых прибыльных профессий в IT — разработчик на языке Solidity с зарплатой до 640 тыс рублей в месяц. В топ-5 также вошли продакт-менеджеры, тимлиды, Python-разработчики в финтехе, Linux-инженеры и QA-инженеры.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
На первом месте среди самых прибыльных профессий в IT — разработчик на языке Solidity с зарплатой до 640 тыс рублей в месяц. В топ-5 также вошли продакт-менеджеры, тимлиды, Python-разработчики в финтехе, Linux-инженеры и QA-инженеры.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍3🔥1
Learning GitHub Actions (2023)
Чему вы научитесь:
• Автоматизации процессов с помощью GitHub Actions;
• Настройке CI/CD пайплайнов для непрерывной интеграции и доставки;
• Использованию готовых действий (actions) и созданию собственных;
• Интеграции тестов и сборок в GitHub-репозитории;
• Оптимизации рабочих процессов для повышения эффективности разработки.
"Learning GitHub Actions" обучит вас автоматизировать рабочие процессы разработки и тестирования с использованием GitHub Actions. Вы узнаете, как создавать CI/CD пайплайны, ускорять интеграцию и улучшать производительность разработки через интеграцию с GitHub.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
Чему вы научитесь:
• Автоматизации процессов с помощью GitHub Actions;
• Настройке CI/CD пайплайнов для непрерывной интеграции и доставки;
• Использованию готовых действий (actions) и созданию собственных;
• Интеграции тестов и сборок в GitHub-репозитории;
• Оптимизации рабочих процессов для повышения эффективности разработки.
"Learning GitHub Actions" обучит вас автоматизировать рабочие процессы разработки и тестирования с использованием GitHub Actions. Вы узнаете, как создавать CI/CD пайплайны, ускорять интеграцию и улучшать производительность разработки через интеграцию с GitHub.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
👍2
Для чего в Python используется встроенная функция enumerate()?
Anonymous Quiz
22%
Для определения количества элементов последовательности.
63%
Для одновременного итерирования по самим элементам и их индексам.
15%
Для сортировки элементов по значениям id.
👍2
Кратко про Ensemble методы с примерами
В этой статье автор рассказал про Ensemble методы, которые помогают сделать модели более точными и устойчивыми к переобучению. Рассмотрел три основных подхода: Bagging, Boosting и Stacking, и показал, как их реализовать на Python.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
В этой статье автор рассказал про Ensemble методы, которые помогают сделать модели более точными и устойчивыми к переобучению. Рассмотрел три основных подхода: Bagging, Boosting и Stacking, и показал, как их реализовать на Python.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍2
Внимание! - Вопрос!
Что такое _slots_?
Классы хранят поля и их значения в секретном словаре __dict__. Поскольку словарь – изменяемая структура, вы можете на лету добавлять и удалять из класса поля. Параметр __slots__ в классе жестко фиксирует набор полей класса. Слоты используются когда у класса может быть очень много полей, например, в некоторых ORM, либо когда критична производительность, потому что доступ к слоту срабатывает быстрее, чем поиск в словаре, или когда в процессе выполнения программы создаются миллионы экземпляров класса, применение __slots__ позволит сэкономить память.
#вопросы_из_собеседований
Что такое _slots_?
#вопросы_из_собеседований
👍7
Задача:
Завершите функцию, чтобы вернуть значение true, если два приведенных аргумента являются анаграммами друг друга; в противном случае верните значение false.
Пример:
#задачник
@python_practics
Завершите функцию, чтобы вернуть значение true, если два приведенных аргумента являются анаграммами друг друга; в противном случае верните значение false.
Пример:
"foefet" is an anagram of "toffee"
"Buckethead" is an anagram of "DeathCubeK"
#задачник
@python_practics
👍3
Объединение данных
Объединение данных из нескольких источников.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Объединение данных из нескольких источников.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍5
Внимание! - Вопрос!
Что такое _new_? И чем он отличается от _init_? В какой последовательности они выполняются?
Основное различие между этими двумя методами состоит в том, что __new__ обрабатывает создание объекта, а __init__ обрабатывает его инициализацию.
__new__ вызывается автоматически при вызове имени класса (при создании экземпляра), тогда как __init__ вызывается каждый раз, когда экземпляр класса возвращается __new__, передавая возвращаемый экземпляр в __init__ в качестве параметра self, поэтому даже если вы сохранили экземпляр где-нибудь глобально/статически и возвращали его каждый раз из __new__, для него все-равно будет каждый раз вызываться __init__.
Из вышесказанного вытекает что сначала вызывается __new__, а потом __init__.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Что такое _new_? И чем он отличается от _init_? В какой последовательности они выполняются?
__new__ вызывается автоматически при вызове имени класса (при создании экземпляра), тогда как __init__ вызывается каждый раз, когда экземпляр класса возвращается __new__, передавая возвращаемый экземпляр в __init__ в качестве параметра self, поэтому даже если вы сохранили экземпляр где-нибудь глобально/статически и возвращали его каждый раз из __new__, для него все-равно будет каждый раз вызываться __init__.
Из вышесказанного вытекает что сначала вызывается __new__, а потом __init__.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
👍6
SpaСy
Обработка естественного языка(Natural Language Processing — NLP) сегодня становится очень востребованной, так как людям несомненно проще общаться с машинами также, как они общаются с людьми.
Поэтому сейчас, вместе с быстрым развитием этой области, всё больше сервисов используют NLP: чат-боты, в которых больше не нужно выбирать готовые ответы, голосовые ассистенты, электронная почта, чтобы автоматически сортировать письма и так далее. В этой статье автор рассказал об относительно новой Python библиотеке SpaCy, которая стала, если не индустриальным стандартом, как заявляют сами создатели, то как минимум одним из самых популярных и удобных решений. Приятного чтения!
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
Обработка естественного языка(Natural Language Processing — NLP) сегодня становится очень востребованной, так как людям несомненно проще общаться с машинами также, как они общаются с людьми.
Поэтому сейчас, вместе с быстрым развитием этой области, всё больше сервисов используют NLP: чат-боты, в которых больше не нужно выбирать готовые ответы, голосовые ассистенты, электронная почта, чтобы автоматически сортировать письма и так далее. В этой статье автор рассказал об относительно новой Python библиотеке SpaCy, которая стала, если не индустриальным стандартом, как заявляют сами создатели, то как минимум одним из самых популярных и удобных решений. Приятного чтения!
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
👍4🤔1