Python и API: выигрышное сочетание для чтения общедоступных данных

Эта статья посвящена созданию API на Python. В ней рассматриваются основы API, их применение, а также инструменты и библиотеки, которые помогут вам создать собственное API.

https://realpython.com/python-api/

#python

👉 @python_real

Как использовать pyproject.toml в Python

Рассматриваются основные аспекты работы с этим файлом, его структура и как он помогает в управлении зависимостями, настройке инструментов и организации проектов.

Краткий обзор:
- pyproject.toml появился в PEP 518 и стал стандартом для описания конфигурации Python-проектов.
- Позволяет определять сборщики (build backends), такие как setuptools или poetry.
- Упрощает настройку инструментов вроде black, mypy и pytest.
- Дает возможность управлять зависимостями и версиями пакетов.

Использование pyproject.toml делает проекты более структурированными и гибкими, особенно при работе с различными инструментами и системами сборки.

https://realpython.com/python-pyproject-toml/

#python

👉 @python_real

Создаем веб-приложения с Dash на Python

Хотите быстро создать интерактивные веб-приложения на Python? Библиотека Dash позволяет легко строить дашборды и визуализации без глубоких знаний веб-разработки. В статье рассматриваются основы работы с Dash, создание пользовательского интерфейса и управление состоянием приложения.

📌 Основные моменты:
🔹 Установка и настройка Dash
🔹 Создание интерактивных графиков с Plotly
🔹 Управление входными данными и callback-функциями
🔹 Развертывание приложения

Отличный инструмент для анализа данных и визуализации в реальном времени!

https://realpython.com/python-dash/

#python

👉 @python_real

Обработка естественного языка с помощью spaCy в Python

Этот гайд подробно объясняет, как использовать библиотеку spaCy для обработки естественного языка (NLP) в Python. В статье рассматриваются основы работы со spaCy, включая:

- Установку и загрузку моделей языка
- Токенизацию текста
- Лемматизацию и определение частей речи
- Распознавание именованных сущностей (NER)
- Работа с зависимостями в предложении
- Создание пользовательских обработчиков для текста

https://realpython.com/natural-language-processing-spacy-python/

#python

👉 @python_real

Объекты bytes: обработка бинарных данных в Python

- Основы бинарных данных: понятия битов, байтов, двоичных слов, порядков байтов (эндиянность) и знаковости.

- Объект bytes в Python: различия между bytes и bytearray, а также концепция байтоподобных объектов и протокола буфера.

- Создание объектов bytes: использование литералов байтов, функции bytes() и метода класса bytes.fromhex().

- Манипуляции с объектами bytes: операции, схожие со строками, преобразование между байтами и строками, а также различные способы представления байтов.

- Практическое применение: чтение и запись бинарных файлов, сетевые коммуникации, сериализация объектов, работа с изображениями и выполнение байт-кода Python.

Статья предоставляет глубокое понимание того, как эффективно работать с бинарными данными в Python, и содержит практические примеры для закрепления материала.


https://realpython.com/python-bytes/

#python

👉 @python_real

Как работать с Polars LazyFrames

Подробный туториал о работе с Polars LazyFrame. LazyFrame в Polars предоставляет эффективный способ обработки больших наборов данных через ленивые вычисления. В отличие от традиционных DataFrame, LazyFrame не содержит данных, а хранит набор инструкций, известных как план запроса. Это позволяет выполнять такие операции, как "predicate" и "projection pushdown", обеспечивая обработку только необходимых строк и столбцов. LazyFrame также поддерживает параллельное выполнение планов запросов, что дополнительно повышает производительность.

В статье рассматриваются следующие ключевые моменты:

- Создание LazyFrame с использованием функций, таких как scan_parquet() или scan_csv().
- Мониторинг эффективности LazyFrame.
- Механизмы, обеспечивающие эффективность LazyFrame, включая исследование оптимизированных и неоптимизированных планов запросов.
- Обработка больших объемов данных с помощью LazyFrame, включая использование потоковой обработки и определение случаев, когда ее следует применять.
- Критерии для определения пригодности использования LazyFrame в конкретных сценариях.

https://realpython.com/polars-lazyframe/

#python

👉 @python_real