Amazing Python 🐍
914 subscribers
131 photos
894 links
Только крутые скрипты.👊
Только промышленный код. ‍💻
Только интерактивный подход .🐍


По рекламе @adtgassetsbot
Владелец @Aleksei

Второй канал @python_lounge
Другие языки @cccoding
Веб/Фронтенд/Фулстек @webchic
Download Telegram
​​Тестируем быстродействие трех библиотек Python

Задача выбрать библиотеку для расчета на Python, использующего операции над матрицами. Я выбрал и протестировал несколько вариантов, как использующих видеокарту (GPU), так и работающие только на процессоре.

Статья
​5% из 666 репозиториев Python содержат ошибки из-за запятых

Мы выяснили, что в 5% из 666 исследованных нами репозиториев Python с открытым исходным кодом на GitHub есть три бага, вызванных ошибочным использованием запятых.

Статья
​​​Кэш в асинхронных python приложениях

В статье поговорим об использование кэша с точки зрения кода асинхронного Python приложения. Начнем с рассмотрения самостоятельной реализации, а в конце посмотрим на библиотеки.

Статья
​Работа с отсутствующими значениями в Pandas

Когда значение данных для объекта для определенного наблюдения не сохраняется, это означает, что эта функция имеет недостающее значение. Обычно отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак , ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?

Статья
​Работа с docx c помощью bayoo-docx

Нужно найти в docx-файле определенный фрагмент и оставить к нему комментарий? bayoo-docx (форк python-docx) умеет это! В конце статьи в виде бонуса расскажем, как определить номер страницы.

Статья
​Как работают коды Spotify?

Статья
​Глушим аномалии в географических данных с помощью Pandas

При обработке данных исходного DataSet часто попадаются аномальные значения, которые поставлены вместо пропусков, и мало того, что они скрываются, так ещё и несут вред общему делу. В данной статье будет разобран практический пример избавления от аномальных значений в связанных с географией данных при помощи инструментов известной библиотеки Pandas.

Статья
​​​Парсинг исторических данных с Google Scholar

Парсинг исторических органических и цитируемых результатов 2017-2021 годов с Google Scholar используя пагинацию. Следом их сохранение в CSV и SQLite БД используя Python и библиотеку для веб-скрейпинга от SerpApi.

Статья
​Как тестировать сайт. Часть 1

Сайт с багами – горе для бизнеса. Всего одна 404-я или 500-я ошибка может лишить вашу компанию солидной суммы денег и хорошей репутации. Но есть способ избежать этого: тестировать сайт. О том, как это сделать, расскажет данная статья. Прочитав её, вы узнаете, как тестировать код на Django, создать своего пользователя-тестировщика и много чего ещё. Добро пожаловать под кат.

Статья
​Как тестировать сайт. Часть 2

В прошлой статье мы познакомились с тестами для Django и создали личного пользователя-тестировщика. Самое время продолжить изучать тестирование сайта, написав проверку русских символов на английских страницах и разобрав тесты для JavaScript.

Статья
​​​Распознавание лиц на RASPBERRY PI

Биометрия везде. Современные мегаполисы в России и мире окутаны сетями камер, подключенными к различным системам распознавания лиц. Насколько это правильно с точки зрения этики — каждый решает сам, но факт в том, что такие методы не только помогают раскрывать преступления, но и предотвращать их совершение.

Статья
​SQL в DjangoORM

В большинстве приложений, с которыми мне приходилось иметь дело, при взаимодействии с БД не ограничиваются лишь драйвером, который позволяет выполнять сырые запросы. Для удобства и избавления от SQL-запросов внутри, например, Python-кода дополнительно используют библиотеки (Object Relational Mapper, ORM).

Статья
​​AMP: шаблон личного кабинета на базе FastAPI

Статья
​Прогнозируем реальные вероятности

Может ли ваша модель прогнозировать реальные вероятности? На самом деле абсолютно точно это не может делать ни одна. Мы можем максимально приблизиться к реальным показателям, но для этого модель должна быть откалибрована. То есть скорректирована так, чтобы полученные показатели распределения вероятностей были как можно ближе к реальным.

Статья
​Создаем Telegram Bot

В данной статье расскажем вам о процессе создания бота который будет следить за расписанием и уведомлять об изменениях.

Статья
​13 проектов для Python-разработчиков среднего уровня

Изучив основы Python, вам наверняка захочется закрепить знания и поработать над каким-нибудь проектом. Однако не всегда сразу приходит в голову, что можно сделать, а проекты в интернете часто или слишком простые, или слишком сложные. Поэтому в этой статье будут собраны идеи, подходящие для разработчиков среднего уровня.

[ Статья ]
​​Обнаружение новизны изображений с помощью Python и библиотеки scikit-learn

В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.

Статья
​Не самые популярные методы Django ORM

Все мы знаем, что Django предоставляет ORM прямо из коробки, что не позволяет нам писать SQL-запросы. В этом механизме есть большой потенциал. Однако большинство из нас знакомы только с методами filter(), get(), update() и delete() из Django ORM.

В Django ORM есть много других опций, поэтому у нас все же возможность использовать функционал традиционных SQL-запросов. Сегодня в статье я вам про него расскажу.

Статья
​​Гайд по использованию enum в Python

Модуль enum содержит в себе тип для перечисления значений с возможностью итерирования и сравнения. Его можно использовать для создания понятных обозначений вместо использования чисел (для которых приходится помнить, какое число что обозначает) или строк (в которых легко опечататься и не заметить).
Статья
​Создаем простой ETL на Python

В работе аналитика данных часто приходится использовать наборы данных, загружаемые из открытых источников. Рассмотрим простой пример использования конвейера для таких задач.
ETL, сокращение от extract-transform-load, представляет собой серию процессов, которые включают в себя сбор данных, их обработку и хранение в безопасном и доступном месте. Конвейеры ETL (ETL pipeline) позволяют упростить эти процессы с максимальной эффективностью и минимальными издержками.
Рассмотрим пошаговую реализацию конвейера ETL с использованием модулей Python.

Статья