Протоколы в Python

В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов. В этом материале мы поговорим о протоколах в Python и разберём практические примеры работы с ними.

Получаем данные из «Яндекс.Метрики» в электронные таблицы и BI: пошаговая инструкция

Стандартный интерфейс «Яндекс.Метрики» позволяет анализировать данные о посетителях сайта и их поведении достаточно подробно. Тем не менее, для решения задач глубокой аналитики стандартного функционала может оказаться недостаточно. 

К тому же многим аналитикам привычнее и зачастую нужнее проводить аналитику в электронных таблицах (Excel, Google Sheet) или BI. Да, можно выгружать отчеты из «Метрики» сначала в Excel-файлы. Но на таком полуручном режиме оперативной и эффективной аналитики особо не построишь.

Overloading arithmetic operators with dunder methods

Django, RQ и FakeRedis

Я часто в своих проектах использую связку Django + RQ вместо Celery. RQ удобный и максимально простой инструмент среди популярных Task Queue решений в экосистеме Python.

Structured Pattern Matching in Python

Sphinx - 7.1.2

Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/

Django - 4.2.4

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

selenium - 4.11.2

Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/

numpy - 1.25.2

Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/

Аналитика небольших данных: как совместить Excel, Python и SQL с помощью инструментов с открытым исходным кодом

Как с помощью двух мощных инструментов с открытым исходным кодом можно совместить привычный для пользователей интерфейс, надежность и мощь SQL, гибкость Python и командную работу как в Google Spreadsheet?

Сводка от pythonz.net 23.07.2023 — 30.07.2023

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

5-1 не в вашу пользу: 5 ошибок при создании игры

«Блин, вот бы создать свою игру, да чтобы с этим да этим.....» — наверное каждый человек не раз сталкивался с подобным желанием, но 95% подобных желаний оканчивались ничем. В этой статье я хочу рассказать о том, как я делал свою игру и какие ошибки совершал.

pyparsing - 3.1.1

Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/

Customize Django Admin Interface

An in-depth look at ways to customize (and perhaps improve) Django's admin app.

Пример уменьшения размерности данных с помощью линейных и нелинейных методов в Python

Уменьшение размерности данных — это подход упрощения сложных наборов данных для облегчения их обработки. По мере того как данные растут и становятся более сложными, извлекать информацию становится все труднее, а визуализация становится более накладной. Методы уменьшения размерности данных решают эту проблему, предоставляя меньшее количество измерений (столбцов) при сохранении наиболее важной информации. Мы можем потерять некоторые детали, но получить более простое представление данных, которое легче обрабатывать и сравнивать.

Talk Python to Me: #424: Shiny for Python

Audio

pyflakes - 3.1.0

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyflakes/

flake8 - 6.1.0

Модуль проверки форматирования кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/flake8/

h2o-llmstudio - a framework and no-code GUI for fine-tuning LLMs

xorbits - Scalable Python DS & ML, in an API compatible & lightning fast way