Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В этой статье я расскажу про ключевые аспекты и концепции работы с наиболее популярными алгоритмами и структурами данных. Это поможет и в реальных проектах, и чтобы глубже понять алгоритмические принципы. Статья подойдёт специалистам, которые хотят углубить свои знания в программировании, и укрепить навыки нахождения оптимальных решений алгоритмических задач.
Это четвертая часть серии мега-учебника по Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как работать с базами данных. Тема этой главы чрезвычайно важна. Для большинства приложений потребуется поддерживать постоянные данные, которые можно эффективно извлекать, и это именно то, для чего созданы базы данных.
A look at what pgMustard does and how to use it with the Django ORM, especially for dissecting slow queries.
Мы разочаровались в курсах по программированию и поэтому сделали свои собственные. Не для вайтишников, а для типичных разрабов. В процессе нас хакнул инфлюенсер и забанил сервер телеграма. Покоцанные, но не сломленные, мы представляем проект, над которым работали полтора года по ночам. Курсы по программированию с задачами в online IDE и прагматичной теорией. Никаких сертификатов и гарантий трудоустройства. Сплошной хардкор и опенсорс!
Одной из самых распространённых задач современной аналитики является формирование суждений о большой совокупности (например, о миллионах пользователей приложения), опираясь на данные лишь о небольшой части этой совокупности - выборке. Можно ли сделать вывод о миллионной аудитории крупного мобильного приложения, собрав данные об использовании лишь для 100 пользователей?
Discover the power of Pydantic, Python's most popular data parsing, validation, and serialization library. In this hands-on tutorial, you'll learn how to make your code more robust, trustworthy, and easier to debug with Pydantic.
Недавно в документации к API GigaChat появился раздел, посвящённый работе с функциями, аналогично тому, как это реализовано в ChatGPT. Идея заключается в том, что модели передаётся информация о доступных ей функциях, и в зависимости от запроса пользователя модель может обратиться к этим функциям и добавить их результат к промту для генерации ответа
Когда я начинал писать своих первых ботов с использованием базы данных, их код был очень плохим: он расходовал лишние ресурсы, а также была плохая архитектура проекта. Поэтому я хочу поделиться с вами своими знаниями, чтобы вы не наступали на те грабли, на которые наступал я. В проекте бота, который будет использован в качестве примера в данной статье, я использовал такие технологии, как aiogram, SQLAlchemy, alembic и Docker. В качестве СУБД выступает PostgreSQL
Мы построили DWH из Open-source продуктов. В этой статье расскажу, какие продукты мы используем, какие хитрости придумали для работы с ними как вся система работает вместе.
Maintaining code quality can be challenging no matter the size of your project or the number of contributors. Pre-commit hooks make it a little easier. This article provides a step-by-step guide to installing and configuring pre-commit hooks on your project.
Разбираем задачи прошедшего квеста на миллион. Для простоты, в разборе будем использовать формализованные формулировки задачи. Ознакомиться с исходными формулировками можно в самом квесте. Квест открыт и доступен для прохождения.
Давайте на примере анализа годовых температур в Москве разберемся как с его помощью можно выгрузить, предобработать и визуализировать данные новичку в этом деле.
В главе 2 я создал простой шаблон для домашней страницы приложения и использовал поддельные объекты в качестве заполнителей для того, чего у меня еще нет, например, пользователей и записей в блоге. В этой главе я собираюсь устранить одно из многих недостатков, которые у меня все еще есть в этом приложении, в частности, как принимать входные данные от пользователей через веб-формы.
В процессе разработки часто приходится использовать словари для получения значения по ключу. Это отлично подходит для маппинга полей различных систем. Например, в одной системе тип документа "Договор", а в другой "Contract". Либо одна система принимает буквенный код валюты "RUB", а другая числовой "643". Для того чтобы они понимали друг друга, необходимо переводить значения в понятные для этой системы, и для этого прекрасно подходят словари.
Это вторая часть о том, как я писал и продолжаю писать и улучшать эмулятор Intel 4004 с очень ограниченным функционалом на языке Python. В этот раз я решился переписать эмулятор с нуля, исправив довольно весомые ошибки предыдущего эмулятора..
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Работа с pandas.DataFrame может превратиться в неловкую кучу старого (не очень) доброго спагетти-кода. Я и мои коллеги часто используем эту библиотеку, и хотя мы стараемся придерживаться хороших практик программирования, таких как разделение кода на модули и модульное тестирование, иногда мы все равно мешаем друг другу, создавая запутанный код.