IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE


Новый материал в ленте
  How to Drop Null Values in pandas

Learn how to use .dropna() to drop null values from pandas DataFrames so you can clean missing data and keep your Python analysis accurate.


Python Дайджест. Выпуск 480

(27.02.2023 - 05.03.2023)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  От широких датафреймов в Pandas к длинным и обратно

Изменение размерности датафреймов Pandas — одна из наиболее типовых задач при обработке данных в аналитике. Датафрейм можно переводить и из длинного формата в широкий, и из широкого в длинный. А чем же они отличаются друг от друга?

  VS Code, python, контейнеры — как обуздать эту триаду и разрабатывать внутри контейнера

Как пользоваться VS Code в полную силу Это небольшой туториал о настройке VS Code для работы с python. Здесь вы не увидите каких-то божественных откровений — тут будет просто мой опыт о том, как сделать свою работу/хобби немного комфортнее и почему я пришел именно к такой конфигурации.

  Книга «40 алгоритмов, которые должен знать каждый программист на Python»


Понимание работы алгоритмов и умение применять их для решения прикладных задач – must-have для любого программиста или разработчика. Эта книга поможет вам не только развить навыки использования алгоритмов, но и разобраться в принципах их функционирования, в их логике и математике.

  Как без денег и знаний в AI повторил Copilot'а

Создаём своего Copilot'а без знаний в AI и денег.

  Задача «Индекс Линкольна»

Предположим ваш тестер нашел в программе 20 ошибок. И теперь вы хотите прикинуть сколько в программе всего ошибок на самом деле. Вы точно знаете что в программе как минимум 20 ошибок, и если вы абсолютно уверены в высокой квалификации вашего тестера вы можете предположить что в программе на самом деле где-то около 20 ошибок. Но что если квалификация вашего тестера вызывает сомнения? Возможно в программе сотни ошибок. Как в этом случае вы можете оценить количество ошибок? Увы имея в своем распоряжении только одного тестера ничего больше сделать нельзя. Но если у вас два тестера то у вас есть отличный способ оценить общее количество ошибок даже если квалификация тестеров вызывает сомнения.

  Об эффекте занижения коэффициента линейной регрессии «шумами» данных, или почему все-таки «регрессия»

Как сказал Йозеф Швейк, войдя в одно очень уважаемое заведение, "Добрый вечер всей честной компании" - от себя мне осталось лишь присовокупить к этой блестящей фразе "пользователей контента Хабра!" Прошу, однако же, в отличие от истории Швейка, не встречать мое приветствие "тычками под ребра" и комментариями про идиотизм автора, решившегося представить свой первый опус взыскательной публике.

  Особенности автоматического дифференцирования в PyTorch. Часть 1

PyTorch активно развивается более пяти лет и представляет собой целую экосистему для создания моделей машинного обучения на основе глубоких нейронных сетей. У подобных ИТ-продуктов широкий спектр применения. В частности, они помогают научному и бизнес-сообществу проводить исследования, вести разведку данных и проверять гипотезы. Несмотря на то, что на сегодняшний день это один из самых популярных фреймворков машинного обучения в мире, в рунете пока довольно мало статей о его технических особенностях.

  Просим бота написать бота

В этой статье хочу поделиться интересным опытом работы с ChatGPT, в рамках которого
был написан телеграм-бот на языке Python, использующий API OpenAI для
получения ответов на запросы.

  Как я написал Telegram-бота для учёта подписок

Пока тестил подписки, решил подойти к этому основательно и начал вести учёт трат. С одной стороны, не хотелось, чтобы деньги с зарплатной карты списывались из-за того, что я забыл отключить пробный период. С другой стороны, заводить левую карту, на которой нет денег, тоже было не очень удобно, так как планировал пользоваться подписками, которые мне понравятся. Но вообще с точки зрения учёта это самый годный вариант, так как с пустой карты ничего и не потратишь

  Chaos Engineering, применение на практике

В современном мире, где ПО является фундаментальной частью нашей жизни, надежность и отказоустойчивость систем приобрела первостепенное значение. Chaos Engineering - это дисциплина, направленная на тестирование и повышение отказоустойчивости сложных распределенных систем путем проведения контролируемых экспериментов, имитирующих реальные сценарии отказов. Такой подход помогает выявить и устранить потенциальные проблемы до того, как они появились и могли бы привести к значительным сбоям, сократить время простоя и повысить общую доступность систем. В этой статье мы рассмотрим Chaos Engineering и преимущества этого подхода, известные интеграции, результаты, а также приведем примеры кода, чтобы показать, как использовать данную технологию на практике.

  Алгоритмы быстрого умножения чисел: от столбика до Шенхаге-Штрассена

При написании высокоуровневого кода мы редко задумываемся о том, как реализованы те или иные инструменты, которые мы используем. Ради этого и строится каскад абстракций: находясь на одном его уровне, мы можем уместить задачу в голове целиком и сконцентрироваться на её решении.

И уж конечно, никогда при написании a * b мы не задумываемся о том, как реализовано умножение чисел a и b в нашем языке. Какие вообще есть алгоритмы умножения? Это какая‑то нетривиальная задача?

В этой статье я разберу с нуля несколько основных алгоритмов быстрого умножения целых чисел вместе с математическими приёмами, делающими их возможными.

  Справится ли ChatGPT с внесением изменения в код?

В предыдущей статье я рассказывал как провести рефакторинг кода GildedRose с целью снижения Time2Market.В результате из кода с цикломатической сложностью 19 получился код с цикломатической сложностью 5, при этом сам код изменился до неузнаваемости. Мне стало любопытно сможет ли ChatGPT описать что делает этот код и реализовать в нем новое требование.Что из этого вышло — узнайте в тексте статьи.

  Основы PyCharm

Сегодня я расскажу новичкам про полезные и удобные функции PyCharm. Эта статья предназначена для тех, кто уже знаком с PyCharm и написал свои первые программы. Затронем основной функционал пайчарма, который может упростить и ускорить вашу работу и узнаем, как запускать сервер и тесты Django в один клик. А ещё, я поделюсь подборкой полезных плагинов и горячих клавиш.

  Основы индексации и срезов в Python

Все сталкиваются с индексами на самых ранних стадиях освоения языка, как правило, при изучении списков. Вероятно, вы и так знаете, что индексация в Python начинается с нуля. У нас есть список movies, тогда операция movies[0] вернёт первый элемент списка.

  Pytest tips and tricks

Набор советов по изучению и использованю pytest в тестировании

  Бот для телеграмма, использующий Яндекс.Диск (Python)

О том как я делал бота, который файлы с яндекс диска показывает, для лично-производственных целей.

Релизы

  pex - 2.1.126

Библиотека и утилита для генерации .pex (Python EXecutable) файлов. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pex/2.1.126/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pex/

  pylint - 2.16.3

Статический анализатор Python-кода. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pylint/2.16.3/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pylint/

  pytest - 7.2.2

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pytest/7.2.2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pytest/

  watchdog - 2.3.1

Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/watchdog/2.3.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/

  IPython - 8.11.0

Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/ipython/8.11.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython

  virtualenv - 20.20.0

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/virtualenv/20.20.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv