Выпуск 336

Данная серия статей будет посвящена возможности создания декоратора в языке С++, особенностям их работы в Python, а также будет рассмотрен один из вариантов реализации данного функционала в собственном компилируемом языке, посредством применения общего подхода для создания замыканий — closure conversion и модернизации синтаксического дерева.

Обработка естественного языка(Natural Language Processing — NLP) сегодня становится очень востребованной, так как людям несомненно проще общаться с машинами также, как они общаются с людьми.

Решил поделиться своим знанием, как можно быстро загрузить большое количество файлов в Google Colab с Google Drive.

Всем известно, что Google Colab отличная бесплатная платформа для обучения и экспериментов над Нейронными Сетями.

Вспоминая Докинза, основную идею можно выразить так: если долго держать смерч над помойкой, то может собраться Боинг-747. Появление структуры из хаоса дуриком: перебирая и рекомбинируя всё подряд, из всех бессмысленных и беспорядочных процессов можно увидеть вполне осмысленные и упорядоченные. Если такие процессы каким-либо образом закрепляются и повторяются, то система, еще вчера представлявшая из себя броуновское движение, сегодня начинает выглядеть уже так, как будто ее поведение настроила невидимая рука, и что она совершает какие-то осмысленные с нашей точки зрения действия. При этом никакой руки и близко нет. Она настроила себя сама.

Это не техническая статья, в ней нет подробного анализа методов и теории. Просто как-то я увлекся машинным обучением и как и многие начинающие в этой теме люди, решил сделать торгового бота. Однако это выросло в нечто большее, чем просто тренировочный проект. Вот обо всем этом я и хочу рассказать.

Python обычно не рассматривается как компилируемый язык, но на самом деле он является таковым. Во время компиляции исходный код, написанный на Python, преобразуется в байт-код, который потом выполняется виртуальной машиной. Однако, процесс компиляции в Python является довольно простым и не включает в себя множество сложных этапов. Он состоит из следующих шагов в указанном порядке

Functools – это библиотека Python, которая предназначена для работы с функциями высшего порядка. Такие функции могут принимать в себя другие функции и возвращать функции. Они помогают разработчиком писать код, который можно переиспользовать. Функции можно использовать или расширять, не переписывая их полностью. Модуль functools в Python предоставляет различные инструменты, которые позволяют добиться описанного эффекта. Например, следующие:

Предлагаем вашему вниманию подборку материалов от python.org о том, с чего начать первые шаги в программировании. Если Вы никогда не занимались программированием раньше, эти материалы для вас. Данные туториалы не предполагают, что у вас есть какой-то опыт. (Если у вас уже есть опыт программирования, посетите Beginners Guide).

Оригинальная статья: Rocio Aramberri – Optimizing Django ORM Queries

Django ORM (Object Relational Mapping) – одна из самых мощных функций Django. Благодаря ей мы можем взаимодействовать с базой данных, используя код Python вместо SQL.

В этой статье я расскажу о шести инструментах, способных значительно ускорить ваш pandas код. Инструменты я собрал по одному принципу — простота интеграции в существующую кодовую базу. Для большинства инструментов вам достаточно установить модуль и добавить пару строк кода.

В этой простыне все примеры разобраны от совсем простых к более сложным, так что разработчикам с опытом будет скучно. Так же эта «шпаргалка» не заменит на 100% примеры из документации.

Оригинальная статья: Arpit Bhayani – Building Finite State Machines with Python Coroutines

Конечный автомат (Finite State Machine) – это математическая модель вычислений, которая моделирует последовательную логику. FSM состоит из конечного числа состояний, функций перехода, входных алфавитов, начального и конечного состояний. В области компьютерных наук автоматы используются при проектировании компиляторов, лингвистической обработки, пошаговых рабочих процессов, игрового дизайна, процедур протоколов (например, TCP / IP), программирования на основе событий, разговорного искусственного интеллекта и многих других.

На самом деле, задача, о которой хочется рассказать, проста до уныния по своей формулировке: нужно было визуализировать данные по продажам отдела e-commerce малой кровью, т.е., читай, практически даром.

Что под этим понимается? Корзины наших магазинов генерят постоянный поток данных об онлайн-продажах в разных регионах мира со всеми вытекающими: разные валюты, часовые пояса, налоги, типы клиентов, виды номенклатуры, заказов и т.д. На самом деле, то же самое генерит любой интернет-магазин, только, возможно, варианты параметров у заказов немного отличаются.

В одной из последних статей мы говорили о том, как создать детектор аномалий в Power BI, интегрировав в него PyCaret, и помочь аналитикам и специалистам по анализу данных добавить машинное обучение в отчеты и панели мониторинга без лишних трудозатрат.

В этой статье мы рассмотрим, как с помощью PyCaret и Power BI провести кластерный анализ. Если раньше вы ничего не слышали о PyCaret, начать знакомство с ним вы можете тут.

В предыдущей статье мы с вами рассмотрели несколько несложных способов ускорить Pandas через jit-компиляцию и использование нескольких ядер с помощью таких инструментов как Numba и Pandarallel. В этот раз мы поговорим о более мощных инструментах, с помощью которых можно не только ускорить pandas, но и кластеризовать его, таким образом позволив обрабатывать большие данные.

Я считаю, что бОльшее количество дел мы бы могли совершать, если бы нам предоставляли пошаговые инструкции, которые скажут что и как делать. Сам же вспоминаю в своей жизни такие моменты, когда не мог начаться какое-то дело из-за того, что было просто сложно понять, с чего нужно начинать. Быть может, когда-то давно в интернете ты увидел слова «Data Science» и решил, что тебе до этого далеко, а люди, которые этим занимаются где-то там, в другом мире. Так нет же, они прямо здесь. И, возможно, благодаря людям из этой сферы тебе в ленту попала статья. Существует полно курсов, которые помогут тебе освоится с этим ремеслом, здесь же я помогу тебе сделать первый шаг.

Ну что, ты готов? Сразу скажу, что тебе придется знать Python 3, поскольку его я буду использовать здесь. А также советую заранее установить на Jupyter Notebook или посмотреть, как использовать google colab.

С помощью pandas

Audio

Audio

Audio

Audio

Audio