Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Статья описывает процесс разворачивания кода из Jupyter на сервере
Автор делится своей наработкой - модулем nonstandart, который позволяет модифицировать существующий Python и добавлять туда не стандартные PEP'ы. PEP 542 добавляет новую форму добавления методов в класс. По ссылке вы найдете пример использования.
Описываются стандартные операции работы с БД
Статья описывает создание CRUD приложения на Flask
По ссылке вы найдете анализ саб-реддитов с Reddit.
Продолжается серия статей про устройство интерптаторов
Вебинар о возможностях PyCharm в отладке
Статья описывает несколько структур данных в Python - Set, fronzenset, collections
Каждый раз, как какой-нибудь новый язык программирования становится популярным его преданные фанаты превозносят его достоинства до небес и пытаются обратить людей в свой культ, отправляя существующим проектам отчет о багах примерно следующего содержания: «Привет, я тут заметил, что ваш проект написан на [языке программирования X]. Вам бы стоило все переписать на языке Y, потому что он лучше в плане функции Z. Спасибо-до свидания!» Изложенное в таком виде, предложение кажется совсем не трудным. Раз функция Z лучше, то, конечно, всем следует тут же переписать свои проекты на Y.
Cсегодня поговорим о временных рядах.
Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.