Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Иногда говорят, что код имеет запах. Это относится к стилистике написания, выбору переменных и т.п. Однако, когда речь идет про циклы, я предпочитаю использовать термин «недо-yield», характеризующий стиль работы программиста в циклах и с массивами данных.
Я студент и увидел, что Тинькофф выплачивает целых 25 тысяч рублей студентам каждый месяц, но надо пройти некий отбор. По описанию на сайте быстро становится понятно, что отбор на самом деле - некий аналог олимпиадных задач. И тут я вспомнил про ChatGPT, и мне стало интересно, если бы я был практически полным нулем в программировании, смог бы я получить стипендию, используя нейросеть?
В апреле 2023 года вышла новая LTS-версия Django Web Framework, одного из самых популярных фреймворков для веб-разработки на Python.«Вышла новая версия! Почему вы до сих пор не перешли на неё?» — такой вопрос часто возникает у студентов, изучающих этот фреймворк на курсах программирования. Аналогичный вопрос можно услышать и от начинающего специалиста, который недавно приступил к выполнению своих обязанностей в качестве бэкенд-разработчика.А стоит ли сейчас вообще начинать новый проект на Django или изучать этот фреймворк? В этой статье я, Евгений Бартенев, техлид и автор курса «Python-разработчик», помогу разобраться с этими и другими вопросами. Мы поговорим о разных типах релизов Django, посмотрим на главные изменения в новом и затронем основные аспекты, которые следует учитывать при обновлении версии Django в проекте.
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Мы обсуждали отличия языков Python и Go, подробно разобрали работу с протоколом syslog и почти написали свой Docker. Если вам интересны эти темы — заходите под кат, там вы найдёте видеозаписи докладов, презентации спикеров и небольшой фотоотчёт.
В этой статье представлен простой алгоритм автоматического сшивания нескольких фотографий в плоское (иногда называют перспективное) панорамное изображение (planar/perspective panoramic image). Статья содержит код на языкеPythonс использованием библиотекиOpenCV.
Эта статья посвящена написанию приложения на Python для интерактивной визуализации графов. В первой части представлен краткий обзор использованных средств и библиотек, а также свойства приложения. Во второй половине — технические детали, касающиеся использования NetworkX, Plotly и Dash, и собственно код.
В этой статье мы обсудим простенький и относительно не извращённый способ сохранения информации о своей семье при помощи скриптов на Python. Для этого мы будем использовать модуль Diagrams.
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
У меня, как и у многих, часто всплывает потребность в том чтобы «разложить по полочкам» кучу разных текстов. Например:1. Я хочу знать, о чем вообще все отзывы в маркете про мой продукт.2. У меня есть много писем от клиентов на разные темы, и я хочу их систематизировать.3. Мне может понадобиться проанализировать старые обращения пользователей в техподдержку, которые не были размечены.
В современном мире данных анализ временных рядов играет ключевую роль во многих отраслях, таких как финансы, розничная торговля, производство и маркетинг. Работа с временными рядами может стать сложным процессом из- за наличия трендов, сезонности и структурных изменений в данных.Я продолжаю рассказывать о полезных, но менее известных методах работы с данными в Pandas, которые могут значительно повысить вашу эффективность при анализе и обработке данных. По данной ссылке вы можете прочитать первую статью.В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Скользящие окна позволяют проводить агрегированные вычисления на подмножествах данных, что может быть полезно для определения трендов, сезонности и аномалий во временных рядах. Мы также изучим использование смещения данных для создания лаговых переменных и их применение в различных задачах прогнозирования.
Многие расширения (модули) Python поставляются в виде платформонезависимого байт-кода и могут быть использованы в системах с любой архитектурой. Однако, в некоторых случаях расширения поставляются в виде Py-исходников лишь частично. Например, часть внутренних функций может быть реализована на Си и для обеспечения работоспособности всего расширения потребуется их предкомпиляция для каждой требуемой архитектуры. В контексте ОС «Нейтрино» перечень последних достаточно широк.