Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
(22.08.2016 - 28.08.2016)
Эта статья рассказывает о разнице между статически типизированными и динамически типизированными языками, рассматривает понятия "сильной" и "слабой" типизации, и сравнивает мощность систем типизации в разных языках. В последнее время наблюдается четкое движение в сторону более строгих и мощных систем типизации в программировании, поэтому важно понимать о чем идет речь когда говорят о типах и типизации.
Небольшой список простых и удобных библиотек, которые могут упростить задачу чистки данных от мусора
В предыдущей части я начал разбор алгоритма оптимизации под названием градиентный спуск. Предыдущая статья оборвалась на писании варианта алгоритма под названием пакетный градиентный спуск.
Существует и другая версия алгоритма — стохастический градиентный спуск. Стохастический = случайный.
Меня заинтересовал данный фреймворк для сбора информации с сайтов. Здесь были публикации по Scrapy, но поскольку детальной информации на русском языке мало, то я хотел бы рассказать о своем опыте.
В этой заметке я хочу рассказать о том, как можно достаточно легко строить интерактивные графики в Jupyter Notebook'e с помощью библиотеки plotly. Более того, для их построения не нужно поднимать свой сервер и писать код на javascript. Еще один большой плюс предлагаемого подхода — визуализации будут работать и в NBViewer'e, т.е. можно будет легко поделиться своими результатами с коллегами. Вот, например, мой код для этой заметки.
13 августа в Avito прошла встреча специалистов по Data Science, использующих Python.
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/lxml/#3.6.4. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/lxml/
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/scrapy/#1.1.2. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pytest/#3.0.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pytest/
Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/click/#6.7. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/
Год с uv — инструментом управления Python-проектами: плюсы, минусы и стоит ли переходить
FastOpenAPI: автодокументация OpenAPI для разных фреймворков на Python
UI автотесты на Python с запуском на CI/CD и Allure
Как создавать A/B-тесты SMS-рассылок с нейросетью DeepSeek
Распознавание капчи GeeTest: как обойти сложную антибот-систему
Python Bytes: #429 Nitpicking Python
Личный ИИ-ассистент на ваших данных. Часть 2: Веб-интерфейс, авторизация и стриминг ответов от ИИ
Talk Python to Me: #502: Django Ledger: Accounting with Python
Некоторые особенности создания диаграммы Санки (Sankey Diagram) на Python библиотека plotly