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

Создание таблицы субъектов РФ в формате Geography T-SQL (SQL Server)
[ 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

​​​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