Разъяснивший Python
7.22K subscribers
3.11K photos
40 videos
30 files
3.06K links
Твой проводник в омут Python'а

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc

Канал на бирже: https://telega.in/c/python_pssss
Download Telegram
Обзор Python-библиотеки PandaSQL

Pandas уже давно является неотъемлемым инструментом в арсенале любого специалиста, работающего с данными на языке Python. Ровно также неотъемлемым навыком является знание языка SQL, предназначенного для извлечения, хранения и модификации данных из реляционных баз.

В данной статье будет рассмотрена еще одна python-библиотека PandaSQL, которая позволяет использовать язык запросов SQL для обработки табличных данных pandas (DataFrame).

Читать...

Разъяснивший Python
Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python

В рамках личного пути к лучшему пониманию глубокого обучения автор решил создать нейронную сеть с нуля без библиотеки глубокого обучения, такой как TensorFlow. Он считает, что понимание внутренней работы нейронной сети важно для любого начинающего специалиста по данным. Эта статья содержит то, что автор узнал, и, надеюсь, она будет полезна и вам.

Читать...

Разъяснивший Python
Django, ImageField и .webp. Ещё немного про ускорение web приложения и экономию дискового пространства

Хотелось бы немного поговорить об оптимизации WEB приложений, написанных на фреймворке Django. В частности в этой статье речь пойдёт об оптимизации изображений.

Читать...

Разъяснивший Python
Объединяем фреймы данных в pandas: две самые распространённые операции

Статья рассматривает автоматизацию объединения таблиц с биохимическими показателями крови, поступающих из разных клиник. Показано, как с помощью одной команды в pandas легко объединить данные, несмотря на различия в порядке столбцов.

Читать...

Разъяснивший Python
Использование Nim В Python

В этой статье автор говорит о том, как можно ускорить свой код, написанный на Python, с помощью библиотек, скомпилированных через Nim. Также вы узнаете, какие библиотеки на Python написаны с помощью Nim, и даже напишете свой небольшой модуль.

Читать...

Разъяснивший Python
Немножко о форматировании строк в питоне

В питоне есть четыре способа форматирования строк: string.Template, сишный стиль, f-строки и str.format().
Станьте мастером строк за две минуты чтения этой статьи.

Читать...

Разъяснивший Python
Функциональное программирование в Python: ежедневные рецепты

Функциональное программирование - это программирование через функции в их математическом понимании, то есть когда функция принимает что-то на вход и что-то возвращает на выходе, не меняя глобального состояния.

В этой статье автор расскажет о том, какие функциональные приемы можно использовать в Python, сконцентрируясь на практике — на тех примерах, которые можно использовать уже буквально сейчас, не переписывая свой проект.

Читать...

Разъяснивший Python
Многопоточность в Python: очевидное и невероятное

В этой статье автор на практическом примере покажет как устроена многопоточность в Python, расскажет про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны.

Читать...

Разъяснивший Python
9 архитектурных антипаттернов при разработке телеграм-ботов на Python

Разработка телеграм-ботов требует не только креативности, но и правильной архитектуры. В этой статье автор рассмотрит 9 архитектурных антипаттернов, которые могут стать серьезными преградами на вашем пути к созданию бота.

Читать...

Разъяснивший Python
«Карманный синоптик за час». Пишем Telegram-бота для мониторинга погоды на Python

В этой статье автор разберет, как написать своего Telegram-бота для получения данных о погоде в любом городе нашей планеты. Вы детально рассмотрите работу с API, парсинг JSON и напишете бота на асинхронной библиотеке aiogram. А после — загрузите его на виртуальный сервер и запустите.

Читать...

Разъяснивший Python
Python-разработчик — кто это такой? Обязанности, перспективы и зарплаты

В этой статье автор рассмотрит профессию разработчика на Python: должностные обязанности, необходимые знания, востребованность профессии, зарплаты, перспективы, плюсы и минусы.

Читать...

Разъяснивший Python
Совет на ближайшие годы — изучайте ВАЙБ-КОДИНГ

ИИ уже пишет код, чинит баги, генерирует тесты, документацию и помогает запускать продукты быстрее, чем это делали классические команды разработки. И это уже не "будущее когда-нибудь", а реальность, которая меняет рынок уже сегодня

И те, кто научится вайбкодить сейчас, будут увереннее конкурировать на рынке и зарабатывать больше тех, кто по-прежнему делает всё вручную.

Стартовать с нуля поможет канал Вайб-кодинг. Там ребята круглосуточно мониторят более 320 российских и зарубежных источников и публикуют только главное: релизы, инструменты, гайды, курсы и практические кейсы.

Подписывайтесь, нас уже 30 тысяч: @vibecoding_tg
LLM-агент для поиска свободных доменов

В данной статье автор демонстрирует небольшой проект, благодаря которому можно подбирать доменные имена автоматически, с применением ИИ-агентов. Работает он просто: агент генерируют названия и сразу проверяет их доступность по API. На выходе получаем только свободные и адекватные варианты.

Читать...

Разъяснивший Python
Объяснение:

== сравнивает значения, а is — идентичность объекта. Списки равны по содержимому, но это разные объекты в памяти. В результате получим True/False.

Разъяснивший Python
Что такое модуль datetime? Часть 3

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов, где автор рассказывает про модуль datetime. В этот раз речь идет про класс datetime.

Смотреть...

Разъяснивший Python
Тестируем многоядерный процессор методом Кнута и Python’а

В 1978 году вышел третий том монографии Дональда Кнута «Искусство программирования», где автор рассматривает алгоритмы сортировки и поиска. Помимо самих алгоритмов описаны аппаратные характеристики компьютера и их влияние на производительность при работе с алгоритмами.

Читать...

Разъяснивший Python
Python кодогенерация — ускоряем strftime / strptime

В первой и второй частях серии статей автор поделился историей создания python библиотеки convtools (кратко: позволяет декларативно описывать преобразования данных, из которых генерируются python функции, реализующие заданные преобразования). В этой статье автор расскажет об ускорении частных случаев datetime.strptime и datetime.strftime, а также о том интересном, что встретилось в datetime модуле по дороге.

Читать...

Разъяснивший Python
Решение проблемы «падения» процессов в приложении, работающего 24/7 в режиме мультипроцессинга

Вроде бы весь код отлажен, работа приложения стабильна, но в какие‑то моменты замечается, что «бах» и процесс пропал. Ни ошибки в логах, ни сигналов, ничего нет. И как ловить, не очень понятно, а работа стоит и надо как‑то запускаться.

Читать...

Разъяснивший Python
Почему автотесты пропускают изменения в API?

Автотесты для API вызывают трудности у большинства разработчиков. Одно изменение в API требует обновления нескольких тестов, а валидация вложенных структур и генерируемых полей требует дополнительного кода. В данной статье автор рассказывает, как упрощается тестирование API с помощью внедрения Pydantic.

Читать...

Разъяснивший Python