Python, Tkinter и SQL: разрабатываем приложение для создания словарей и запоминания иностранных слов
Изучаем Tkinter и основные SQL-команды в ходе разработки программы WordMatch с графическим интерфейсом и CRUD-модулем для удобного создания и редактирования пользовательских словарей.
https://proglib.io/p/python-tkinter-i-sql-razrabatyvaem-prilozhenie-dlya-sozdaniya-slovarey-i-zapominaniya-inostrannyh-slov-2022-08-08
👉 @python_real
Изучаем Tkinter и основные SQL-команды в ходе разработки программы WordMatch с графическим интерфейсом и CRUD-модулем для удобного создания и редактирования пользовательских словарей.
https://proglib.io/p/python-tkinter-i-sql-razrabatyvaem-prilozhenie-dlya-sozdaniya-slovarey-i-zapominaniya-inostrannyh-slov-2022-08-08
👉 @python_real
Сделай то, сделай это, сделай сам
Доброго времени суток Дамы и Господа! Многим приходилось сталкиваться с необходимостью анализа большого количества данных при помощи Python по запросам начальства или коллег. Однотипные запросы поступают с определенной периодичностью, и не составляет труда подставить новые данные в свой код и провести анализ. Но иногда из-за определенной нагрузки не всегда хочется заниматься таким анализом. Намного проще сделать скрипт с графическим интерфейсом, чтобы сам заказчик для анализа данных мог нажать пару кнопок и получить желаемый результат. Тем более, можно изначально вложить в интерфейс столько «хотелок» заказчика для анализа, сколько будет душе угодно.
https://habr.com/ru/articles/662986/
👉 @python_real
Доброго времени суток Дамы и Господа! Многим приходилось сталкиваться с необходимостью анализа большого количества данных при помощи Python по запросам начальства или коллег. Однотипные запросы поступают с определенной периодичностью, и не составляет труда подставить новые данные в свой код и провести анализ. Но иногда из-за определенной нагрузки не всегда хочется заниматься таким анализом. Намного проще сделать скрипт с графическим интерфейсом, чтобы сам заказчик для анализа данных мог нажать пару кнопок и получить желаемый результат. Тем более, можно изначально вложить в интерфейс столько «хотелок» заказчика для анализа, сколько будет душе угодно.
https://habr.com/ru/articles/662986/
👉 @python_real
Найти всё. Text Mining
Всем добрый день! Хочу поделиться опытом анализа текста. Возьму рабочий пример документов в отношении граждан, проходящих процедуру банкротства. Задача заключается в автоматизированном сборе информации из текста 300 тыс. документов такой как: номер счета, с которого можно снять средства, разрешенная сумма, период действия. Пример интересующей меня части документа
https://newtechaudit.ru/najti-vsyo-text-mining/
👉 @python_real
Всем добрый день! Хочу поделиться опытом анализа текста. Возьму рабочий пример документов в отношении граждан, проходящих процедуру банкротства. Задача заключается в автоматизированном сборе информации из текста 300 тыс. документов такой как: номер счета, с которого можно снять средства, разрешенная сумма, период действия. Пример интересующей меня части документа
https://newtechaudit.ru/najti-vsyo-text-mining/
👉 @python_real
Привет, питонисты, приглашаем вас в волшебное приключение на Podlodka Python Crew уже 22 мая!
Мы регулярно организовываем погружения в миры разнообразных технологий и в этот раз нам предстоит разобраться с магией Python. Если вы — из таинственного змеиного клана Python, присоединяйтесь. Вместе с искусными мастерами из Точка, Литрес, Novakid, winePad GmbH займёмся:
🐍 Алхимией: узнаем, как объединить asyncio и sqlalchemy;
🐍 Мастерством поединка: скрестим клинки на тему, как перекладывать json-ы, как синхронные логи влияют на асинхронное приложение и как жирные пейлоады могут положить event loop;
🐍 Зельевареньем: научимся правильно скрещивать ASGI и WSGI подходы;
🐍 Искусством исцеления: разберём боли участников от применения асинхронщины и узнаем у экспертов, как же их лечить.
🤓 Залетайте: мастера древних кланов покажут вам свои умения на реальных примерах из жизни — будет много разборов кода.
🤑 За билетом и подробностями сюда: https://podlodka.io/pythoncrew. Скидка для ранних птичек — до 15 мая!
Мы регулярно организовываем погружения в миры разнообразных технологий и в этот раз нам предстоит разобраться с магией Python. Если вы — из таинственного змеиного клана Python, присоединяйтесь. Вместе с искусными мастерами из Точка, Литрес, Novakid, winePad GmbH займёмся:
🐍 Алхимией: узнаем, как объединить asyncio и sqlalchemy;
🐍 Мастерством поединка: скрестим клинки на тему, как перекладывать json-ы, как синхронные логи влияют на асинхронное приложение и как жирные пейлоады могут положить event loop;
🐍 Зельевареньем: научимся правильно скрещивать ASGI и WSGI подходы;
🐍 Искусством исцеления: разберём боли участников от применения асинхронщины и узнаем у экспертов, как же их лечить.
🤓 Залетайте: мастера древних кланов покажут вам свои умения на реальных примерах из жизни — будет много разборов кода.
🤑 За билетом и подробностями сюда: https://podlodka.io/pythoncrew. Скидка для ранних птичек — до 15 мая!
👍1
Как заказывали: админ-панель от Django Jet
Утверждение о том, что каждый разработчик Django доволен предустановленной панелью администратора, довольно спорное. Предлагаю рассмотреть альтернативный вариант.
👉 @python_real
Утверждение о том, что каждый разработчик Django доволен предустановленной панелью администратора, довольно спорное. Предлагаю рассмотреть альтернативный вариант.
👉 @python_real
The Magic of Matplotlib Stylesheets
https://www.datafantic.com/the-magic-of-matplotlib-stylesheets/
👉 @python_real
https://www.datafantic.com/the-magic-of-matplotlib-stylesheets/
👉 @python_real
Парсинг сайтов судов общей юрисдикции в России
Статья не претендует на статус полноценного исследования и написана начинающим. Программирование - мое хобби, работаю юристом и специализируюсь на судебных спорах.
https://habr.com/ru/articles/679514/
👉 @python_real
Статья не претендует на статус полноценного исследования и написана начинающим. Программирование - мое хобби, работаю юристом и специализируюсь на судебных спорах.
https://habr.com/ru/articles/679514/
👉 @python_real
👍1
Краткое руководство по созданию наборов данных с помощью Python
Если вам когда-нибудь приходилось собирать данные о своих пользователях, вы знаете, насколько это сложно. Так почему бы не попытаться создать свой собственный набор данных?
https://nuancesprog.ru/p/15149/
👉 @python_real
Если вам когда-нибудь приходилось собирать данные о своих пользователях, вы знаете, насколько это сложно. Так почему бы не попытаться создать свой собственный набор данных?
https://nuancesprog.ru/p/15149/
👉 @python_real
Краткое руководство по созданию наборов данных с помощью Python
Если вам когда-нибудь приходилось собирать данные о своих пользователях, вы знаете, насколько это сложно. Так почему бы не попытаться создать свой собственный набор данных?
https://nuancesprog.ru/p/15149/
👉 @python_real
Если вам когда-нибудь приходилось собирать данные о своих пользователях, вы знаете, насколько это сложно. Так почему бы не попытаться создать свой собственный набор данных?
https://nuancesprog.ru/p/15149/
👉 @python_real
Django, Celery и Redis: гайд по работе с асинхронными задачами
Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме.
https://proglib.io/p/django-celery-i-redis-gayd-po-rabote-s-asinhronnymi-zadachami-2022-08-22
👉 @python_real
Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме.
https://proglib.io/p/django-celery-i-redis-gayd-po-rabote-s-asinhronnymi-zadachami-2022-08-22
👉 @python_real
Быстрый старт в распределенные вычисления: 7 фундаментальных концепций
Семь концепций распределенных вычислений с примерами кода на Python: кластеры, планировщики, очевидная параллельность и так далее.
https://proglib.io/p/bystryy-start-v-raspredelennye-vychisleniya-7-fundamentalnyh-koncepciy-2022-08-24
👉 @python_real
Семь концепций распределенных вычислений с примерами кода на Python: кластеры, планировщики, очевидная параллельность и так далее.
https://proglib.io/p/bystryy-start-v-raspredelennye-vychisleniya-7-fundamentalnyh-koncepciy-2022-08-24
👉 @python_real
👍3
4 пакета Python для причинно-следственного анализа данных
Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, направленная на установление и обоснование причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для доказательства причинно-следственных связей в наборе данных при строгом допущении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ЭПСА).
https://nuancesprog.ru/p/16095/
👉 @python_real
Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, направленная на установление и обоснование причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для доказательства причинно-следственных связей в наборе данных при строгом допущении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ЭПСА).
https://nuancesprog.ru/p/16095/
👉 @python_real
👍4
Встроенная база данных Python
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом.
https://telegra.ph/Vstroennaya-baza-dannyh-Python-05-24
👉 @python_real
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом.
https://telegra.ph/Vstroennaya-baza-dannyh-Python-05-24
👉 @python_real
👍5
One-Hot Encoding in Data Science
https://www.codementor.io/@abdelfettahbesbes/one-hot-encoding-in-data-science-1pe0lftu21
👉 @python_real
https://www.codementor.io/@abdelfettahbesbes/one-hot-encoding-in-data-science-1pe0lftu21
👉 @python_real
👍2
10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python
Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код.
В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.
https://remont-komp.ru/10-prostyh-hakov-kotorye-uskorjat-analiz-dannyh/
👉 @python_real
Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код.
В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.
https://remont-komp.ru/10-prostyh-hakov-kotorye-uskorjat-analiz-dannyh/
👉 @python_real
👍2
Пишем чистый код на Python с PIPES
https://uproger.com/pishem-chistyj-kod-na-python-s-pipes/
👉 @python_real
https://uproger.com/pishem-chistyj-kod-na-python-s-pipes/
👉 @python_real
3 Things You Might Not Know About Numbers in Python
https://davidamos.dev/three-things-you-might-not-know-about-numbers-in-python/
👉 @python_real
https://davidamos.dev/three-things-you-might-not-know-about-numbers-in-python/
👉 @python_real
Create Decorators Using Classes in Python
https://www.pythonforbeginners.com/basics/create-decorators-using-classes-in-python
👉 @python_real
https://www.pythonforbeginners.com/basics/create-decorators-using-classes-in-python
👉 @python_real
Python Mechanize Cheat Sheet
https://www.pythonforbeginners.com/cheatsheet/python-mechanize-cheat-sheet
👉 @python_real
https://www.pythonforbeginners.com/cheatsheet/python-mechanize-cheat-sheet
👉 @python_real