Бескомпромиссный CI-конвейер для питонистов
Любому Python-проекту может пойти на пользу надёжный и стабильный конвейер непрерывной интеграции (Continuous Integration, CI). В рамках таких конвейеров выполняется сборка приложений, запуск тестов, проверка кода линтерами, контроль качества программ, анализ уязвимости приложений. Правда, построение CI-конвейеров занимает много времени, требует выполнения действий, которые, сами по себе, никакой пользы не приносят. Этот материал написан для тех Python-программистов, которым нужен полнофункциональный, настраиваемый CI-конвейер, основанный на GitHub Actions. Этот конвейер оснащён всеми мыслимыми инструментами, подключён ко всем необходимым сервисам, а подготовить его к работе можно всего за несколько минут.
Статья
Любому Python-проекту может пойти на пользу надёжный и стабильный конвейер непрерывной интеграции (Continuous Integration, CI). В рамках таких конвейеров выполняется сборка приложений, запуск тестов, проверка кода линтерами, контроль качества программ, анализ уязвимости приложений. Правда, построение CI-конвейеров занимает много времени, требует выполнения действий, которые, сами по себе, никакой пользы не приносят. Этот материал написан для тех Python-программистов, которым нужен полнофункциональный, настраиваемый CI-конвейер, основанный на GitHub Actions. Этот конвейер оснащён всеми мыслимыми инструментами, подключён ко всем необходимым сервисам, а подготовить его к работе можно всего за несколько минут.
Статья
Как работать с датами в pandas
Библиотека Pandas — это весьма эффективный инструмент для обработки данных, представляющих собой временные ряды. На самом деле, эта библиотека была создана Уэсом МакКинни для работы с финансовыми данными, которые состоят, главным образом, из временных рядов.
При работе с временными рядами много сил уходит на выполнение различных операций с датой и временем. Этот материал посвящён ответам на четыре распространённых вопроса из данной сферы.
Статья
Библиотека Pandas — это весьма эффективный инструмент для обработки данных, представляющих собой временные ряды. На самом деле, эта библиотека была создана Уэсом МакКинни для работы с финансовыми данными, которые состоят, главным образом, из временных рядов.
При работе с временными рядами много сил уходит на выполнение различных операций с датой и временем. Этот материал посвящён ответам на четыре распространённых вопроса из данной сферы.
Статья
Параллельная обработка и преобразование json-фалов в pandas
Структурированные данные – хорошо, а полуструктурированные – не проблема. Формат json хоть и является очень популярным, однако не очень удобен для анализа, особенно если данных много, и они разделены на отдельные файлы. Разберем преобразование множества json файлов различной структуры в привычный аналитикам pandas.DataFrame.
Статья
Структурированные данные – хорошо, а полуструктурированные – не проблема. Формат json хоть и является очень популярным, однако не очень удобен для анализа, особенно если данных много, и они разделены на отдельные файлы. Разберем преобразование множества json файлов различной структуры в привычный аналитикам pandas.DataFrame.
Статья
Управление громкостью звука жестами на Python
В данной статье хочу рассказать про один проект (Идея заключается в том, чтобы менять громкость звука на компьютере при помощи жестов. Громкость будет регулироваться расстоянием между указательным и большим пальцами, а сигналом для подтверждения будет согнутый мизинец.)
Статья
В данной статье хочу рассказать про один проект (Идея заключается в том, чтобы менять громкость звука на компьютере при помощи жестов. Громкость будет регулироваться расстоянием между указательным и большим пальцами, а сигналом для подтверждения будет согнутый мизинец.)
Статья
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.
Статья
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.
Статья
Сбор данных с обходом капчи посредством PYAUTOGUI, KERAS и TENSORFLOW
Существует большое количество методов для автоматического сбора и обработки больших объемов данных из веб-ресурсов. Однако иногда недоступно извлечение данных с помощью автоматизированного кода, выполняющего GET-запросы с последующим парсингом HTML-кода, и его преобразованием в необходимый формат, также, как и все смежные методы. В таких случаях на помощь может прийти эмулятор действия пользователя («кликер», «бот», «робот»).
Статья
Существует большое количество методов для автоматического сбора и обработки больших объемов данных из веб-ресурсов. Однако иногда недоступно извлечение данных с помощью автоматизированного кода, выполняющего GET-запросы с последующим парсингом HTML-кода, и его преобразованием в необходимый формат, также, как и все смежные методы. В таких случаях на помощь может прийти эмулятор действия пользователя («кликер», «бот», «робот»).
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
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
3 особенности чисел в Python, о которых вы, возможно, не знали
Если вы писали код на Python, то весьма высока вероятность того, что вы, хотя бы в одной из своих программ, пользовались числами. Например, это могли быть целые числа для указания индекса значения в списке, или числа с плавающей точкой, представляющие суммы в некоей валюте.
Статья
Если вы писали код на Python, то весьма высока вероятность того, что вы, хотя бы в одной из своих программ, пользовались числами. Например, это могли быть целые числа для указания индекса значения в списке, или числа с плавающей точкой, представляющие суммы в некоей валюте.
Статья
Airtable & Telegram Bot — рецепт быстрого запуска
В данной статье рассмотрим интеграцию no-code базы данных с телеграмм ботом. Благодаря хорошему API и читабельной документации Airtable удобно использовать разработчику. При этом человеку, не знакомому с программированием, подвластно создание базы данных с нуля и аналитика без единой строчки кода. Airtable совмещает в себе удобный пользовательский интерфейс табличек и всевозможные БД фичи. Однако в отрыве от интерфейса для непосредственного взаимодействия с пользователем/клиентом не очень ценно. Поэтому добавляем в нашу колоду телеграмм бота и получаем неплохой набор для быстрого решения несложных бизнес задач. Фактически в данной статье получим готовый для быстрого запуска рецепт, включающий стек сервисов для разработки, ссылки и примеры.
Статья
В данной статье рассмотрим интеграцию no-code базы данных с телеграмм ботом. Благодаря хорошему API и читабельной документации Airtable удобно использовать разработчику. При этом человеку, не знакомому с программированием, подвластно создание базы данных с нуля и аналитика без единой строчки кода. Airtable совмещает в себе удобный пользовательский интерфейс табличек и всевозможные БД фичи. Однако в отрыве от интерфейса для непосредственного взаимодействия с пользователем/клиентом не очень ценно. Поэтому добавляем в нашу колоду телеграмм бота и получаем неплохой набор для быстрого решения несложных бизнес задач. Фактически в данной статье получим готовый для быстрого запуска рецепт, включающий стек сервисов для разработки, ссылки и примеры.
Статья
