👩‍💻 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных

Статья делится 7 продвинутыми приёмами работы с pandas для оптимизации задач анализа данных. Рассматриваются, например, итерации по группам с df.groupby().iter() и другие способы упростить повторяющиеся операции.

Читать...

👩‍💻 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...

👩‍💻 Сборщик мусора CPython и его влияние на производительность приложения

Статья раскрывает механизмы управления памятью в CPython, уделяя особое внимание циклическому сборщику мусора (GC). Рассматриваются его работа, запуск и влияние на производительность приложений.

Читать...

👩‍💻 Мини-роутер с поддержкой path-параметров

Реализуйте класс MiniRouter, который позволяет регистрировать и вызывать обработчики HTTP-путей с динамическими параметрами. Поддерживаемые шаблоны маршрутов:

• /users/:id — параметр id

• /posts/:post_id/comments/:comment_id — вложенные параметры

Метод add_route(path_template, handler) регистрирует обработчик. Метод resolve(path) вызывает нужный обработчик и передаёт ему параметры в виде словаря.

Если путь не совпадает ни с одним шаблоном — выбрасывается ValueError.

Решение задачи🔽

class MiniRouter:
def __init__(self):
self.routes = []

def add_route(self, path_template, handler):
parts = path_template.strip('/').split('/')
self.routes.append((parts, handler))

def resolve(self, path):
path_parts = path.strip('/').split('/')

for route_parts, handler in self.routes:
if len(route_parts) != len(path_parts):
continue

params = {}
matched = True

for route_part, path_part in zip(route_parts, path_parts):
if route_part.startswith(':'):
params[route_part[1:]] = path_part
elif route_part != path_part:
matched = False
break

if matched:
return handler(params)

raise ValueError("No route matched")

# Пример использования:
router = MiniRouter()

def user_handler(params):
return f"User ID: {params['id']}"

def comment_handler(params):
return f"Post {params['post_id']}, Comment {params['comment_id']}"

router.add_route('/users/:id', user_handler)
router.add_route('/posts/:post_id/comments/:comment_id', comment_handler)

print(router.resolve('/users/42')) # ➜ User ID: 42
print(router.resolve('/posts/100/comments/55')) # ➜ Post 100, Comment 55

👩‍💻 Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 1)

Статья из серии посвящена созданию REST API на Flask. Рассматриваются настройка проекта, обработка запросов с Connexion, определение конечных точек через OpenAPI и аннотация API с помощью Swagger UI.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Мои Red-Flags при устройстве в IT-компании: Как не стать гребцом. Часть 2

• Как строить карьеру в корпорации

• История: работа в чешском Red Hat

• Циничные заметки о карьере в IT от «гейткипера»

• Моя петиция EB-1A на грин-карту талантов, одобренная с первой попытки

👩‍💻 Доверяй, но проверяй: Как парсинг помогает выявить фейки в НСИ

Статья описывает Excel-файл с актуальной информацией о ГОСТах, обсуждает их применение и влияние данных. Рассматриваются подходы к парсингу и автоматизации с использованием C#, Python и VBA.

Читать...

👩‍💻 Дашбординг: Dash или Shiny

Разбираемся в устройстве Dash и Shiny и почему оба фреймворка отлично подходят для решения единственной задачи - создать функциональный и красивый дашборд.

Читать...

👩‍💻 Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)

Статья продолжает серию по созданию REST API на Flask. В этой части вы подключаете SQLite, используете SQLAlchemy для управления данными, добавляете сериализацию с Marshmallow и интегрируете базу данных с REST API.

Читать...

🧠 Сложность задачи = (техническая сложность) × (неясность цели)

Ты думаешь, что задача тяжёлая. Но, возможно, ты просто не до конца понял, что именно нужно сделать.

👉 Совет: перед стартом задай себе вопрос: «Что должно быть в итоге, в чём успех?» Если нет чёткого критерия, сложность будет только расти. Уточнение цели снижает объём неопределённости в разы.

👩‍💻 Введение в ERP: Что такое ERP-системы и почему они важны для производства?

В статье рассматриваются ERP-системы: их роль в управлении бизнесом, ключевые преимущества внедрения, а также этапы выбора, проектирования и настройки, чтобы сделать систему максимально эффективной.

Читать...

👩‍💻 Фильтрация списка словарей

Напишите функцию, которая принимает список словарей и фильтрует его, возвращая только те словари, в которых значение указанного ключа превышает заданное значение.

Пример:

data = [
    {"name": "Alice", "age": 25},
    {"name": "Bob", "age": 30},
    {"name": "Charlie", "age": 20},
    {"name": "Diana", "age": 35}
]

result = filter_by_key(data, "age", 25)
print(result)
# Ожидаемый результат:
# [
#     {"name": "Bob", "age": 30},
#     {"name": "Diana", "age": 35}
# ]

Решение задачи🔽

def filter_by_key(data, key, threshold):
return [item for item in data if item.get(key, 0) > threshold]

# Пример использования:
data = [
{"name": "Alice", "age": 25},
{"name": "Bob", "age": 30},
{"name": "Charlie", "age": 20},
{"name": "Diana", "age": 35}
]

result = filter_by_key(data, "age", 25)
print(result)

👩‍💻 Как я создал Telegram-бота для хранения файлов и чуть не стал библиотекарем

Узнайте, как я превратил свой Telegram в персональную файловую систему с помощью бота на Python. В статье делюсь опытом разработки, полным кодом и лайфхаками.

Читать...

👩‍💻 Django + Zoho CRM: как управлять данными без головной боли

Статья рассказывает о процессе интеграции Django с Zoho CRM. Рассматриваются шаги настройки: подготовка среды, работа с вебхуками и реализация асинхронной обработки данных через Celery для повышения эффективности.

Читать...

👩‍💻 Круговой импорт в Python: как он ломает проекты и как его победить

Рассказываю, как отловить, понять и разрулить круговые импорты в Python-проектах. Без магии не обойдётся — тут и детектив, и немного шаманства. Всё на примерах.

Читать...

⚙️ Что такое модуль itertools в Python и как он используется?

itertools — это стандартный модуль Python, предоставляющий эффективные функции для работы с итераторами. Он используется для обработки последовательностей, создания комбинаций, перестановок и выполнения других задач с итерациями.

➡️ Пример:

from itertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C']
for perm in permutations(data):
    print(perm)

🗣️ В этом примере permutations из itertools генерирует все возможные перестановки элементов списка data. Это удобно для работы с комбинациями данных в алгоритмах или задачах оптимизации.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Hello, World!“ и прощай: Почему новички сливаются из IT быстрее, чем успевают написать первую программу

Эта статья — крик души. О слепой погоне за IT-мечтой, о курсах, которые обещают сделать из вас гуру программирования за три месяца, и о деньгах, которые якобы посыпятся на вас, как из рога изобилия.

Читать...

👩‍💻 Парсер на Python для сбора данных с сайта партнерки, которая продает аренду автомобилей по всему миру

Решал задачу подключения к автопартнёрке, но столкнулся с типичной болью: либо слишком сложно, либо слишком пусто. В статье покажу, как искал адекватную базу точек аренды с координатами.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Больше чем книга

• Как поставить цель на обучение, чтобы дойти до конца

• Движение вверх: как стать CTO — на примере пяти историй ИТ-директоров

• Какие айтишники будут востребованы в 2035г, а какие – нет?

• Как мы помогаем развиваться web3 front-end разработчикам благодаря нашей Карте развития в 2024 году

👩‍💻 Что такое NER, зачем он нужен и когда не поможет

Я год ковырялся с NER-моделями для этикеток продуктов — в статье покажу, когда это работает, а когда нет. И что делать, если NER всё же не вытягивает задачу. От аннотации до продакшена.

Читать...