Библиотека Python разработчика

2023-06-06 11:00:38 Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом.

У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие.

Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции.

Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно! Открыть/Комментировать

2023-06-05 17:08:27 Как переписать SQL-запросы на Python с помощью Pandas

В этой статье June Tao Ching рассказал, как с помощью Pandas добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах.

Rus https://habr.com/ru/companies/plarium/articles/513316/

Eng https://towardsdatascience.com/how-to-rewrite-your-sql-queries-in-python-with-pandas-8d5b01ab8e31#--responses

#db

@database_info Открыть/Комментировать

2023-06-05 14:47:41 Алгоритмы на Python — лекции МФТИ
Тимофей Хирьянов — преподаватель кафедры информатики МФТИ

Лекция №1



Лекция №2



Лекция №3



Лекция №4



Лекция №5




Весь плейлист доступен на youtube

@BookPython Открыть/Комментировать

2023-06-02 07:08:01 Как запустить динозаврика Google на тачбаре? Обзор Python-библиотеки PyTouchBar

С 2016 года у некоторых моделей MacBook Pro есть сенсорная OLED-панель. По сути, она просто заменяет функциональные клавиши. Но с ней чуть интересней: на тачбар можно вывести закладки и даже медиаэлементы.

На примере игры с динозавриком показываю, как написать свою программу для тачбара с помощью открытой библиотеки PyTouchBar.

https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/698218/

@BookPython Открыть/Комментировать

2023-06-01 23:05:56 Красивые таблицы в терминале

PrettyTable – это библиотека, предназначенная для быстрого и легкого представления табличных данных в виде ASCII. Модуль можно установить обычным способом через pip.

Для создания таблиц и работы с ними используется класс PrettyTable из этого модуля. Задать название для столбцов можно с помощью атрибута fields_name. Строки в таблицу добавляются путем вызова метода add_row.

Более того, модуль prettytable позволяет регулировать различные параметры, сортировать данные, работать с html, а также взаимодействовать с csv и sql таблицами, так что возможностей у этого модуля предостаточно.

@BookPython Открыть/Комментировать

2023-05-19 08:43:01 Открыть/Комментировать

2023-05-18 11:41:53 Открыть/Комментировать

2023-05-17 11:49:14 Как повысить безопасность приложений с помощью фабрик строк в psycopg

psycopg — это адаптер базы данных PostgreSQL для Python, то есть одной из его основных задач является автоматическая подстройка типов при составлении запросов и получении ответов между PostgreSQL и Python. И хотя это преобразование отлично применяется к встроенным типам, psycopg также предоставляет нативный способ обрабатывать специализированные типы данных с помощью фабрик строк.

https://blog.dalibo.com/2022/06/01/psycopg-row-factories.html

@BookPython Открыть/Комментировать

2023-05-15 16:57:56 Руководство по программированию сокетов на Python. От введения до работающего примера

Сокеты и API сокетов используются для передачи сообщений по сети. Они обеспечивают межпроцессное взаимодействие (IPC). Сеть может быть логической, локальной для компьютера, или физически подключенной к внешней сети, имеющей собственные соединения с другими сетями. Очевидным примером является Интернет, к которому вы подключаетесь через своего провайдера.

https://realpython.com/python-sockets/

@BookPython Открыть/Комментировать

2023-05-11 09:53:54 Taichi и 100-кратное ускорение Python-кода

Python стал самым популярным языком во многих быстроразвивающихся областях, таких, как глубокое обучение и различные направления анализа и обработки данных. Но при этом за удобство работы с Python-кодом, за высокий уровень его читабельности, приходится платить производительностью. Конечно, все мы время от времени жалуемся на скорость работы программ, и Python, безусловно, не стоит винить во всех грехах. Несмотря на это, справедливым будет заявление о том, что природа Python, интерпретируемого языка, не способствует высокой производительности кода, особенно когда речь идёт о «тяжёлых» вычислениях (один из признаков таких вычислений — наличие в программе нескольких вложенных циклов).

Rus https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/688134/

Eng https://docs.taichi-lang.org/blog/accelerate-python-code-100x

@BookPython Открыть/Комментировать