Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Яндекс Go разрабатывает платформу управления данными (DMP) как сервис для офлайн- и near real-time-обработки данных. Я постарался рассказать, какая мотивация нужна для создания собственного ETL-инструмента, как ETL и Data Warehouse превратить в DMP, какие проблемы возникают в процессе разработки и как мы их решаем.
Прошел почти год с тех пор, как мы опубликовали на GitHub библиотеку для машинного обучения NeoML. О чем, конечно же, была статья на Хабре. Мы обещали поддерживать и развивать ее. Свое обещание мы сдержали, и на днях свет увидела вторая версия библиотеки!
Sweetviz — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая генерирует отчеты с удобной визуализацией для выполнения EDA с помощью всего двух строк кода. Библиотека позволяет быстро создать подробный отчет по всем характеристикам набора данных без особых усилий. В возможности Sweetviz также входит целевой анализ, сравнение двух датасетов, сравнение двух частей датасета, выделенных по определенному признаку, выявление корреляций и ассоциаций, также sweetviz создает позволяет создавать и сохранять отчет как HTML файл.
В гостях у Moscow Python Podcast выпускница курсов Learn Python, младший разработчик в компании ПИК-Брокер Мария Имаева.
Сегодня хотел бы обсудить очень простой, но, на мой взгляд, интересный вопрос по Python и его внутреннему устройству.
Если для вас важен вопрос ведения личного или семейного бюджета, или если вы часто ездите в совместные поездки с друзьями, то вы либо уже слышали про Splitwise, либо вам может быть полезно про него услышать. Splitwise - это довольно удобный сайт + приложения для iOS и Андроид, которые позволяют вести учёт совместных расходов. В статье я рассказываю про написанную на коленке программу, которая позволяет мне упростить внесение своих трат, используя выгрузку операций из интернет-банка в формате CSV.
Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.
Наверное, все разработчики слышали, что нужно писать чистый код. Но не менее важно писать и использовать безопасный код.
Python-разработчики обычно устанавливают модули и сторонние пакеты, чтобы не изобретать велосипеды, а использовать готовые и проверенные решения. Но проблема в том, что они не всегда тщательно проверены на уязвимости.
Мы рады сообщить, что стал доступен июньский релиз расширения Jupyter для Visual Studio Code. Если вы работаете с Python, мы рекомендуем загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив Visual Studio Code. Узнайте больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации.