Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/
(16.09.2019 - 22.09.2019)
Когда памяти вагоны и/или dataset небольшой можно смело закидывать его в pandas безо всяких оптимизаций. Однако, если данные большие, остро встает вопрос, как их обрабатывать или хотя бы считать.
Предлагается взглянуть на оптимизацию в миниатюре, дабы не вытаскивать из сети гигантские датасеты.
В качестве датасета будем использовать хабрастатистику с комментариями пользователей за 2019 г., которая является общедоступной благодаря одному трудолюбивому пользователю:
dataset
Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.
Недавно прочитал статью про очень полезный инструмент, и так как я уже давно искал какой-то проект, чтобы начать контрибьютить, решил посмотреть, что там есть на гитхабе и чем можно помочь. Одно из issue было на счет создания обертки (дальше буду использовать wrapper) для Cи-шной библиотеки. В тот момент я подумал "О, что-то интересное, уверен, это займет не больше часа". Как же сильно я ошибался.
В этой статье я решил показать не один путь для решения подобной задачи, а несколько разных вариантов. Я покажу варианты создания модулей на Pythonс компиляцией в С, использование маленькой самописной библиотеки С в Python и – последний вариант – использование большой C библиотеки в Python без боли и pxd файлов.
Продолжаем тему как вызывать C/C++ из Python3. Теперь используем библиотеки cffi, pybind11. Способ через ctypes был рассмотрен в предыдущей статье.
Около 3 лет назад я перешел с C# разработки на Python. Два с половиной года я пытался найти инструмент, который был бы похож на NCrunch по удобству в ежедневной работе.
В какой-то момент я забил забил на unit-тестирование, и писал код, прогоняя тесты на CI.
Но идея никак не уходила из головы. Хотелось создать инструмент, который бы значительно упрощал разработку с помощью тестов, при этом, рекомендовать его коллегам и друзьям.
Полгода разработки, и активное использование на собственных проектах, вызывает желание показать продукт сообществу.
Что будет в этой статье.
Общий случай:
Вот уже почти год я пользуюсь сервисом Яндекс Музыка и меня все устраивает. Но есть в этом сервисе одна интересная страница — история. Она хранит все треки, которые были прослушаны, в хронологическом порядке. И мне, конечно, захотелось скачать ее и проанализировать, что я там наслушал за все время.
Что было нужно в самом начале:
Мне всегда было интересно, как бы получше распределить книги у себя в электронной библиотеке. В итоге пришел к такому варианту с автоматическим подсчетом количества страниц и прочими плюшками. Всех заинтересованных прошу под кат.
В этой статье мы подробно рассмотрим наследование (inheritance) и композицию (composition) в Python. Наследование (Inheritance) и композиция (composition) – это две важные концепции в объектно-ориентированном программировании, которые моделируют отношения между двумя классами. Они являются строительными блоками объектно-ориентированного проектирования (object oriented design) и помогают программистам писать повторно используемый код.
Оригинальная статья Isaac Rodriguez – Inheritance and Composition: A Python OOP Guide
Этот пост — краткий обзор общих алгоритмов машинного обучения. К каждому прилагается краткое описание, гайды и полезные ссылки.
Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Эта книга предназначена для разработчиков МО и энтузиастов глубокого обучения, интересующихся искусственным интеллектом и желающих освоить метод обучения с подкреплением. Прочитайте эту книгу и станьте экспертом в области обучения с подкреплением, реализуя практические примеры в работе или вне ее. Знания в области линейной алгебры, математического анализа и языка программирования Python помогут вам понять логику изложения материала.
UI на aiohttp и vuejs для замеров потребления памяти процесса и построения графиков
Год с uv — инструментом управления Python-проектами: плюсы, минусы и стоит ли переходить
nbdime: Tools for Diffing and Merging Jupyter Notebooks
FastOpenAPI: автодокументация OpenAPI для разных фреймворков на Python
VTK: Open Source 3D Graphics and Visualization
Вторая жизнь для ретроноутбука. Пишем клиент Ollama на Python + Tkinter и Delphi 7 для Windows Vista
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