Telegram Web Link
Алгебраические типы данных и Python

Возможно, кто-то из читателей, увидев заголовок этой статьи, подумает что-нибудь вроде:
"Что?! Алгебраические типы данных?! Это же что-то из мира функциональных языков программирования. Python?! Ну нет... Где Python со своей динамической утиной типизацией, а где типы данных, и уж тем более алгебраические..."
[ Статья ]
Создаём веб-приложение с бэкендом на Django и фронтендом на React

Вы узнаете:
— как создать простое REST API на Django;
— как добавить React в проект Django;
— как соединить Django и React.

Статья
Итераторы

Итераторы – мощные и очень полезные составляющие Python. Цель этой статьи в их изучении подручными инструментами.

Статья
Как очищать данные при помощи SQL

За время работы автору довелось использовать многие инструменты анализа, включая Excel, R и Python. Попробовав PostgreSQL и TimescaleDB, автор поняла, насколько простыми могут быть задачи очистки.

Статья
Знакомство со стековыми графами

Стековые графы позволяют генерировать данные о навигации по стеку для конкретного репозитория, не требуя при этом какого-либо участия в конфигурировании со стороны владельца репозитория и не вмешиваясь в процесс сборки или другие задания, связанные с непрерывной интеграцией. В этой статье будет подробно рассказано, как работают стековые графы, и как с их помощью достигаются такие результаты.

Статья
Сделай то, сделай это, сделай сам

Многим приходилось сталкиваться с необходимостью анализа большого количества данных при помощи Python по запросам начальства или коллег. Однотипные запросы поступают с определенной периодичностью, и не составляет труда подставить новые данные в свой код и провести анализ. Но иногда из-за определенной нагрузки не всегда хочется заниматься таким анализом. Намного проще сделать скрипт с графическим интерфейсом, чтобы сам заказчик для анализа данных мог нажать пару кнопок и получить желаемый результат. Тем более, можно изначально вложить в интерфейс столько «хотелок» заказчика для анализа, сколько будет душе угодно.

Покажу вам, как достичь желаемого на примере библиотеки для Python PySimpleGUI.

Статья
Парсинг для взрослых или Инфраструктура для промышленного парсинга

Цель статьи - описать создание инфраструктуры для парсинга на базе python, Django, Celery и Docker.

Статья
Практические рекомендации по работе с Docker для Python-разработчиков

В этой статье вы найдете ряд полезных советов по работе с Docker, как общего характера, так и Python-специфичны

Статья
Перегон картинок из Pillow в NumPy/OpenCV всего за два копирования памяти

Стоп, что? В смысле «всего»? Разве преобразование из одного формата в другой нельзя сделать за одно копирование, а лучше вообще без копирования?
Да, это кажется безумием, но более привычные методы преобразования картинок работают в 1,5-2,5 раза медленнее (если нужен не read-only объект).

Статья
Максимально просто о распознавании речи при помощи NeMo

Статья
Работа с отсутствующими значениями в Pandas

Когда значение данных для объекта для определенного наблюдения не сохраняется, это означает, что эта функция имеет недостающее значение. Обычно отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак , ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?

Статья
Работа с docx c помощью bayoo-docx

Нужно найти в docx-файле определенный фрагмент и оставить к нему комментарий? bayoo-docx (форк python-docx) умеет это! В конце статьи в виде бонуса расскажем, как определить номер страницы.

Статья
SQL в DjangoORM

В большинстве приложений, с которыми мне приходилось иметь дело, при взаимодействии с БД не ограничиваются лишь драйвером, который позволяет выполнять сырые запросы. Для удобства и избавления от SQL-запросов внутри, например, Python-кода дополнительно используют библиотеки (Object Relational Mapper, ORM).

Статья
Итераторы

Итераторы – мощные и очень полезные составляющие Python. Цель этой статьи в их изучении подручными инструментами.

Статья
Обнаружение новизны изображений с помощью Python и библиотеки scikit-learn

В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.

Статья
Прогнозируем реальные вероятности

Может ли ваша модель прогнозировать реальные вероятности? На самом деле абсолютно точно это не может делать ни одна. Мы можем максимально приблизиться к реальным показателям, но для этого модель должна быть откалибрована. То есть скорректирована так, чтобы полученные показатели распределения вероятностей были как можно ближе к реальным.

Статья
30 лучших Python-проектов на GitHub на начало 2022 года

Статья
2025/07/10 19:18:06
Back to Top
HTML Embed Code: