Что делать, если ваш код на Python тормозит
Хороший доклад от Яндекс специалиста о том, что делать, если ваш код тормозит.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Хороший доклад от Яндекс специалиста о том, что делать, если ваш код тормозит.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
YouTube
Что делать, если ваш код на Python тормозит / Григорий Бакунов (Яндекс)
Приглашаем на Moscow Python Conf 2023, которая пройдет 19 и 20 мая 2023 в Москве в рамках Positive Hack Days.
Программа, подробности и билеты по ссылке https://conf.python.ru/moscow/2023
--------
Moscow Python Conf++ 2019
Тезисы и презентация:
http://…
Программа, подробности и билеты по ссылке https://conf.python.ru/moscow/2023
--------
Moscow Python Conf++ 2019
Тезисы и презентация:
http://…
Метод translate()
Метод translate() использует таблицу перевода для замены/перевода символов в заданной строке в соответствии с таблицей сопоставления. Таблица перевода создается статическим методом maketrans(). В данном примере строка удаления ThirdString сбрасывает отображение a и b на None. Когда строка переводится с помощью translate(), a и b удаляются, а символ “c” заменяется на вывод idef.
🔗 Python tricks
Метод translate() использует таблицу перевода для замены/перевода символов в заданной строке в соответствии с таблицей сопоставления. Таблица перевода создается статическим методом maketrans(). В данном примере строка удаления ThirdString сбрасывает отображение a и b на None. Когда строка переводится с помощью translate(), a и b удаляются, а символ “c” заменяется на вывод idef.
🔗 Python tricks
Keras: Способы сохранения моделей
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Keras. В этот раз ты узнаешь, как выполнять сохранение и загрузку моделей с помощью методов пакета Keras: save(), save model() и load model(). Также продемонстрировано описание архитектуры моделей на уровне конфигурации, используя методы: get config() и from config().
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Keras. В этот раз ты узнаешь, как выполнять сохранение и загрузку моделей с помощью методов пакета Keras: save(), save model() и load model(). Также продемонстрировано описание архитектуры моделей на уровне конфигурации, используя методы: get config() и from config().
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
YouTube
#16. Способы сохранения и загрузки моделей в Keras | Tensorflow 2 уроки
Узнаете как выполнять сохранение и загрузку моделей с помощью методов пакета Keras: save(), save_model() и load_model(). Узнаете об описании архитектуры моделей на уровне конфигурации, используя методы: get_config() и from_config(). А также о методах to_json()…
Django: Создание блога
Благодаря данной статье ты научишься создавать блог на Django с опросами и тестами. Во время реализации ты попрактикуешься в работе с формами, представлениями, сигналами и SMTP.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Благодаря данной статье ты научишься создавать блог на Django с опросами и тестами. Во время реализации ты попрактикуешься в работе с формами, представлениями, сигналами и SMTP.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Хабр
Создаем блог на Django с опросами и тестами. Краткая инструкция. Часть 1
Самый действенный способ изучить фреймворк — написать пет-проект. Например, свою социальную платформу на Django. Во время реализации можно попрактиковаться в работе с формами, представлениями,...
Учим парсинг на python и bs4. Курс по парсингу веб сайтов на python с нуля
Видеокурс обучения парсингу сайтов с нуля на языке программирования python.
Начнем с простых вещей, напишем парсер, на примере сбора данных с интернет магазина и дойдем до магии парсинга с post авторизацией, записью данных парсинга в таблицу и оптимизации кода парсера по принципу генератора.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Видеокурс обучения парсингу сайтов с нуля на языке программирования python.
Начнем с простых вещей, напишем парсер, на примере сбора данных с интернет магазина и дойдем до магии парсинга с post авторизацией, записью данных парсинга в таблицу и оптимизации кода парсера по принципу генератора.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
YouTube
Учим парсинг на python и bs4 Курс по парсингу веб сайтов на python с нуля профессия backend аналитик
Видео - курс обучения парсингу сайтов с нуля на языке программирования python.
Начнем с простых вещей, напишем парсер, на примере сбора данных с интернет магазина и дойдем до магии парсинга с post авторизацией, записью данных парсинга в таблицу и оптимизации…
Начнем с простых вещей, напишем парсер, на примере сбора данных с интернет магазина и дойдем до магии парсинга с post авторизацией, записью данных парсинга в таблицу и оптимизации…
Как создать меню для телеграм-бота на Python?
В этом видеоуроке автор подробно разбирает процесс создания меню для Telegram-бота на языке Python. Вы узнаете, как настроить BotFather и создать команды для своего телеграм-бота, используя библиотеку "Python Telegram Bot".
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
В этом видеоуроке автор подробно разбирает процесс создания меню для Telegram-бота на языке Python. Вы узнаете, как настроить BotFather и создать команды для своего телеграм-бота, используя библиотеку "Python Telegram Bot".
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Добавление цвета в L-систему
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про фракталы. В этот раз ты узнаешь, как раскрашивать фрактальное дерево природными цветами. Также ты научишься добавлять листья для получения красивого фрактального изображения. Приведен пример реализации L-системы в Pygame.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про фракталы. В этот раз ты узнаешь, как раскрашивать фрактальное дерево природными цветами. Также ты научишься добавлять листья для получения красивого фрактального изображения. Приведен пример реализации L-системы в Pygame.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
YouTube
#8. Добавляем цвет в L-систему | Фракталы на Python
Раскрашиваем фрактальное дерево природными цветами. Добавляем листья для получения красивого фрактального изображения. Приведен пример реализации L-системы в Pygame.
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/fractals…
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/fractals…
SQLAlchemy 2.0
Основная версия SQLAlchemy 2.0 была выпущена в январе 2023 года. Благодаря данной статье ты познакомишься с достоинствами и недостатками SQLAlchemy 2.0. Также приведен список всех изменений, внесенных в новый релиз.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Основная версия SQLAlchemy 2.0 была выпущена в январе 2023 года. Благодаря данной статье ты познакомишься с достоинствами и недостатками SQLAlchemy 2.0. Также приведен список всех изменений, внесенных в новый релиз.
• Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Хабр
Что нового в SQLAlchemy 2.0?
Эта статья является переводом статьи Мигеля Гринберга. Возможно, вы слышали, что основная версия SQLAlchemy 2.0, была выпущена в январе 2023 года. Или, может быть, вы пропустили объявление и это...
Метод symmetric difference()
Метод symmetric difference() возвращает новое множество, содержащее симметричную разность двух множеств. Метод symmetric difference update() обновляет множество, вызывая symmetric difference update(), с симметричной разницей множеств.
🔗 Python tricks
Метод symmetric difference() возвращает новое множество, содержащее симметричную разность двух множеств. Метод symmetric difference update() обновляет множество, вызывая symmetric difference update(), с симметричной разницей множеств.
🔗 Python tricks
🐼 4 альтернативы Pandas: ускоренное выполнение анализа данных
Pandas — одна из самых популярных библиотек Python. Ее DataFrame интуитивно понятен и оснащен продвинутыми API для выполнения задач по работе с данными. Многие библиотеки Python были интегрированы с Pandas DataFrame, чтобы повысить скорость их принятия.
Однако библиотека Pandas не является эталоном в области обработки больших наборов данных. Она преимущественно используется для анализа данных на одной машине, а не на кластере машин. В этой статье будут представлены результаты оценки производительности более быстрых альтернатив: Polars, DuckDB, Vaex и Modin.
//Читать статью
🔗 Python tricks
Pandas — одна из самых популярных библиотек Python. Ее DataFrame интуитивно понятен и оснащен продвинутыми API для выполнения задач по работе с данными. Многие библиотеки Python были интегрированы с Pandas DataFrame, чтобы повысить скорость их принятия.
Однако библиотека Pandas не является эталоном в области обработки больших наборов данных. Она преимущественно используется для анализа данных на одной машине, а не на кластере машин. В этой статье будут представлены результаты оценки производительности более быстрых альтернатив: Polars, DuckDB, Vaex и Modin.
//Читать статью
🔗 Python tricks
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎬 НЕЙРОСЕТИ + PYTHON | Преобразование текста в речь на Python, Точность 100%
В данном видео работаем с лучшим сервисом для преобразования текста в речь с помощью Python. Разные голоса, как мужские, так и женские, интонация, знаки препинания, точность 100%!
➖ https://www.youtube.com/watch?v=OZheTATBt2k
🔗 Python tricks
В данном видео работаем с лучшим сервисом для преобразования текста в речь с помощью Python. Разные голоса, как мужские, так и женские, интонация, знаки препинания, точность 100%!
➖ https://www.youtube.com/watch?v=OZheTATBt2k
🔗 Python tricks
Парсинг сайтов на Python. Обходим обнаружение парсера с Selenium Stealth
В данном видео мы рассмотрим технологию, которая позволяет парсить данные без обнаружений на сайтах. Использовать мы будем Selenium Stealth, который служит оболочкой над Selenium и предоставляет нам удобный интерфейс.
Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
В данном видео мы рассмотрим технологию, которая позволяет парсить данные без обнаружений на сайтах. Использовать мы будем Selenium Stealth, который служит оболочкой над Selenium и предоставляет нам удобный интерфейс.
Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
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.
Подробнее: 👉 тут
🔗 Python tricks
Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме.
Подробнее: 👉 тут
🔗 Python tricks
PyCharm установка, настройка, использование и отладка кода - IDE для python
PyCharm - это интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Базис каждого Python разработчика. Он предоставляет пользователю комплекс средств для графический отладчик и работы с кодом.
Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
PyCharm - это интегрированная среда разработки для языка программирования Python. Базис каждого Python разработчика. Он предоставляет пользователю комплекс средств для графический отладчик и работы с кодом.
Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
10 лучших фреймворков для веб-разработки на Python
Python — это объектно-ориентированный, интерпретируемый и интерактивный язык программирования. Это один из самых быстроразвивающихся языков. Рост популярности фреймворков на его основе — следствие лидирующей позиции языка. Фреймворки существуют для того, чтобы упрощать жизнь программисту. Они помогают экономить время, потому что благодаря им разработчик фокусируется на логике работы приложения, а не на рутинных задачах.
Подробнее: 👉 тут
🔗 Python tricks
Python — это объектно-ориентированный, интерпретируемый и интерактивный язык программирования. Это один из самых быстроразвивающихся языков. Рост популярности фреймворков на его основе — следствие лидирующей позиции языка. Фреймворки существуют для того, чтобы упрощать жизнь программисту. Они помогают экономить время, потому что благодаря им разработчик фокусируется на логике работы приложения, а не на рутинных задачах.
Подробнее: 👉 тут
🔗 Python tricks
Лёгкое логирование в Python с Loguru. Замена встроенной библиотеке logging
Если использование встроенной в Python библиотеки logging кажется вам сложным и избыточным, то скорее всего библиотека loguru - то, что вам нужно. Поговорим о простом логировании в Python с loguru, установим и сконфигурируем библиотеку, а также покажем несколько быстрых лайфхаков с ней.
Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Если использование встроенной в Python библиотеки logging кажется вам сложным и избыточным, то скорее всего библиотека loguru - то, что вам нужно. Поговорим о простом логировании в Python с loguru, установим и сконфигурируем библиотеку, а также покажем несколько быстрых лайфхаков с ней.
Перейти к просмотру
🔗 Python tricks
Генератор списка с одиночным и вложенным условием if
В генератор списка также можно добавить if-условие, которое может помочь нам отфильтровать данные. Например, в приведенном ниже коде мы сохраняем в список c все значения lst, большие 4
🔗 Python tricks
В генератор списка также можно добавить if-условие, которое может помочь нам отфильтровать данные. Например, в приведенном ниже коде мы сохраняем в список c все значения lst, большие 4
🔗 Python tricks
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python 3.x
Сравним быстродействие def и lambda-функций. Предположительно, lambda, заточенный под однострочники, будет быстрее выполняться и создаваться.
Подробнее: 👉 тут
🔗 Python tricks
Сравним быстродействие def и lambda-функций. Предположительно, lambda, заточенный под однострочники, будет быстрее выполняться и создаваться.
Подробнее: 👉 тут
🔗 Python tricks
Как установить лицензионную защиту кода на Python и обезопасить данные с помощью HASP?
При переходе от On-Cloud размещений ПО на On-Premises в большинстве случае перед вами неизбежно встанет задача защиты интеллектуальной собственности – и она особенно критична для рынка AI, где задействуются модели, обладающие высокой ценностью для компании. К тому же, в этой сфере широко используется интерпретируемый язык Python, ПО на котором содержит алгоритмы, являющиеся интеллектуальной собственностью компании, но фактически распространяется в виде исходных кодов. Это не является проблемой для On-Cloud решений, но в случае с On-Premises требует особой защиты как от утечек кода, так и самих данных.
Рассказываю реальную историю решения этой, казалось бы, не самой тривиальной задачи. И так, обо всем по порядку.
https://habr.com/ru/company/mts_ai/blog/678928/
🔗 Python tricks
При переходе от On-Cloud размещений ПО на On-Premises в большинстве случае перед вами неизбежно встанет задача защиты интеллектуальной собственности – и она особенно критична для рынка AI, где задействуются модели, обладающие высокой ценностью для компании. К тому же, в этой сфере широко используется интерпретируемый язык Python, ПО на котором содержит алгоритмы, являющиеся интеллектуальной собственностью компании, но фактически распространяется в виде исходных кодов. Это не является проблемой для On-Cloud решений, но в случае с On-Premises требует особой защиты как от утечек кода, так и самих данных.
Рассказываю реальную историю решения этой, казалось бы, не самой тривиальной задачи. И так, обо всем по порядку.
https://habr.com/ru/company/mts_ai/blog/678928/
🔗 Python tricks
3 основные сферы применения Python
Python используется во многих областях, начиная от IOS и Android и заканчивая серверными OS. Давайте рассмотрим области его применения.
Подробнее: 👉 тут
🔗 Python tricks
Python используется во многих областях, начиная от IOS и Android и заканчивая серверными OS. Давайте рассмотрим области его применения.
Подробнее: 👉 тут
🔗 Python tricks