Python Дайджест. Выпуск 538

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Почему несбалансированные данные — это большая проблема? К примеру у нас есть набор данных, где один класс значительно преобладает над другим. В такой ситуации наша ml моделька может просто "забить" на малочисленный класс, сосредоточившись на многочисленных классах. Это приводит к ситуации, когда модель хорошо работает на общем уровне, но плохо распознаёт важные исключения или редкие случаи.

Мы используем PySpark, который позволяет очень быстро распределённо обрабатывать данные в оперативной памяти узлов нашего кластера на базе Hadoop. Я поделюсь способом, с помощью которого можно снизить потребление ресурсов кластера за счёт перезапуска PySpark-приложений между выполняемыми Spark-задачами, и расскажу, как это делать правильно.

Универсальные типы в python являются незаменимым инструментом, который позволяет выявлять множество ошибок на моменте написания кода, а также делает код чище и элегантнее.

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..

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.

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.

В современном мире искусственный интеллект стал незаменимым помощником в различных сферах нашей жизни. Однако, я верю, что всегда нужно стремиться к большему, автоматизируя все процессы, которые возможно. В этой статье я поделюсь опытом использования Whisper и ChatGPT для создания ИИ‑секретаря, способного оптимизировать хранение и обработку корпоративных созвонов.

Данная статья написана новичком для новичков, т.е. для тех, кто только начинает изучать возможности многопроцессорного и многопоточного программирования в Python. Статья намеренно пишется без воды и со скомканной теорией, в стиле шпаргалки.

Имеется функция magic(), принимающая три целочисленных аргумента, в теле которой определены константы a, b, c, являющиеся натуральными числами. Требуется определить значения констант a, b и c за минимальное количество вызовов данной функции.

После завершения главы 1 у вас должно получиться простое, но функциональное веб-приложение. Во второй части серии мега-учебника по Flask я собираюсь обсудить, как работать с шаблонами.

Сегодня будет рассмотрена авторизация с помощью сессий между Django и React, которые находятся на разных доменах, т.е случай "cross-origin". Я в двух словах донесу принцип работы, причины появления концепций и технологий описанных здесь, оставлю ссылки на более подробные источники и приведу код конкретной реализации с объяснением своих шагов.

This blog post talks about Reflex, a Python web framework. The post talks about what makes Reflex different from other frameworks and shows you sample starting code.

X-Plane is a flight simulator, and Austin is using Python to create an autopilot using proportional integral derivative controllers.

В этой статье я расскажу, как оценивать маркетинговые кампании, если провести A/B- тесты нельзя. Еще обсудим логику в Propensity Score Matching (PSM), и то, какую пользу инструмент может принести вашему бизнесу. А в конце статьи покажу, как достаточно просто можно развернуть такую штуку у себя.

Случались ли у вас ситуации, когда количество DAG’ов в вашем Airflow переваливает за 800 и увеличивается на 10-20 DAG’ов в неделю? Согласен, звучит страшно, чувствуешь себя тем героем из Subway Surfers… А теперь представьте, что эта платформа является единой точкой входа для всех аналитиков из различных команд и DAG’и пишут более 50 различных специалистов. Подкосились ноги, холодный пот и желание уйти из IT?

Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/