Если учить Python, то только у нас🐍
Здесь можно найти интересную работу и стажировки для программистов, а также полезные статьи про Python.
Проект платформы https://promopoisk.com
По рекламе @adtgassetsbot
Владелец @Aleksei
Post #1610
1.04K
Channel Public Channel
🐍 🐍 PythonGuru — работа и стажировки для программистов
@gurupython
- Subscribers
- 3.9K
- Photos
- 64
- Videos
- 0
- Links
- 1.1K
Showing posts older than #1612 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #1607
1.01K
Post #1605
1.02K
Post #1603
1.19K
Аутентификация в Django при помощи Metamask
Сегодня мы напишем простой сниппет для аутентификации пользователей на сайте при помощи кошелька Metamask. Замечу, что данное решение максимально изолировано от фреймворка. Вы сможете легко адаптировать его не только к Django, но и к Flask, Sanic, Starlette, Aiohttp и т.п.
Статья
Сегодня мы напишем простой сниппет для аутентификации пользователей на сайте при помощи кошелька Metamask. Замечу, что данное решение максимально изолировано от фреймворка. Вы сможете легко адаптировать его не только к Django, но и к Flask, Sanic, Starlette, Aiohttp и т.п.
Статья
Post #1601
1.48K
Post #1599
1.28K
4 анти-паттерна pandas и способы борьбы с ними
Pandas — это мощная библиотека для анализа данных, API которой обладает широкими функциональными возможностями. Этот API позволяет решить любую задачу, связанную с обработкой данных, несколькими способами. Некоторые из подходов к решению задач лучше других. Часто бывает так, что пользователи pandas узнают о подходах, не отличающихся особой эффективностью, привыкают к ним и постоянно их применяют. Этот материал посвящён разбору четырёх анти-паттернов pandas и рассказу о приёмах работы, которые стоит использовать вместо них.
Статья
Pandas — это мощная библиотека для анализа данных, API которой обладает широкими функциональными возможностями. Этот API позволяет решить любую задачу, связанную с обработкой данных, несколькими способами. Некоторые из подходов к решению задач лучше других. Часто бывает так, что пользователи pandas узнают о подходах, не отличающихся особой эффективностью, привыкают к ним и постоянно их применяют. Этот материал посвящён разбору четырёх анти-паттернов pandas и рассказу о приёмах работы, которые стоит использовать вместо них.
Статья
Post #1596
1.31K
Подбираем скины в Counter-Strike: Global Offensive в цвет сумочки
Многопользовательская Counter-Strike: Global Offensive наполнена различными раскрасками для оружия разной степени редкости и привлекательности. Некоторые игроки гонятся за уникальными скинами, а другие выбирают на основе субъективного вкуса. Помимо официальной торговой площадки Steam, скины можно купить на сторонних ресурсах, доверие к которым невелико. Но в обоих случаях нет фильтра по цвету.
Вручную перебирать все варианты раскраски для всех видов вооружений очень долго. К счастью, проблему можно автоматизировать. В статье я покажу, как извлечь необходимые ресурсы из игры, и еще раз поговорю про сложность определения схожести цветов.
Статья
Многопользовательская Counter-Strike: Global Offensive наполнена различными раскрасками для оружия разной степени редкости и привлекательности. Некоторые игроки гонятся за уникальными скинами, а другие выбирают на основе субъективного вкуса. Помимо официальной торговой площадки Steam, скины можно купить на сторонних ресурсах, доверие к которым невелико. Но в обоих случаях нет фильтра по цвету.
Вручную перебирать все варианты раскраски для всех видов вооружений очень долго. К счастью, проблему можно автоматизировать. В статье я покажу, как извлечь необходимые ресурсы из игры, и еще раз поговорю про сложность определения схожести цветов.
Статья
Post #1593
1.28K
Post #1591
1.44K
Post #1588
1.4K
Airtable & Telegram Bot — рецепт быстрого запуска
В данной статье рассмотрим интеграцию no-code базы данных с телеграмм ботом. Благодаря хорошему API и читабельной документации Airtable удобно использовать разработчику. При этом человеку, не знакомому с программированием, подвластно создание базы данных с нуля и аналитика без единой строчки кода. Airtable совмещает в себе удобный пользовательский интерфейс табличек и всевозможные БД фичи. Однако в отрыве от интерфейса для непосредственного взаимодействия с пользователем/клиентом не очень ценно. Поэтому добавляем в нашу колоду телеграмм бота и получаем неплохой набор для быстрого решения несложных бизнес задач. Фактически в данной статье получим готовый для быстрого запуска рецепт, включающий стек сервисов для разработки, ссылки и примеры.
Статья
В данной статье рассмотрим интеграцию no-code базы данных с телеграмм ботом. Благодаря хорошему API и читабельной документации Airtable удобно использовать разработчику. При этом человеку, не знакомому с программированием, подвластно создание базы данных с нуля и аналитика без единой строчки кода. Airtable совмещает в себе удобный пользовательский интерфейс табличек и всевозможные БД фичи. Однако в отрыве от интерфейса для непосредственного взаимодействия с пользователем/клиентом не очень ценно. Поэтому добавляем в нашу колоду телеграмм бота и получаем неплохой набор для быстрого решения несложных бизнес задач. Фактически в данной статье получим готовый для быстрого запуска рецепт, включающий стек сервисов для разработки, ссылки и примеры.
Статья
Post #1586
1.17K
Три подхода к ускорению обучения XGBoost-моделей
Фреймворк XGBoost (Extreme Gradient Boosting, экстремальный градиентный бустинг) — это эффективная опенсорсная реализация алгоритма градиентного бустинга. Этот фреймворк отличается высокой скоростью работы, а модели, построенные на его основе, обладают хорошей производительностью. Поэтому он пользуется популярностью при решении задач классификации и регрессии с использованием табличных наборов данных. Но процесс обучения XGBoost-моделей может занять много времени.
Статья
Фреймворк XGBoost (Extreme Gradient Boosting, экстремальный градиентный бустинг) — это эффективная опенсорсная реализация алгоритма градиентного бустинга. Этот фреймворк отличается высокой скоростью работы, а модели, построенные на его основе, обладают хорошей производительностью. Поэтому он пользуется популярностью при решении задач классификации и регрессии с использованием табличных наборов данных. Но процесс обучения XGBoost-моделей может занять много времени.
Статья
Post #1583
1.18K
Одна панель, чтобы объединить все визуализации. Panel for Python
Качественная визуализация данных не менее важна для анализа данных, чем методы математической обработки. На сегодняшний день существуют десятки (если не сотни) библиотек для визуализации наборов данных на Python, но иногда в них встречаются уникальные возможности и хотелось бы иметь возможность объединить различные инструменты в единой панели. В статье мы рассмотрим основы библиотеки panel для реализации реактивной модели интерактивных визуализаций и попробуем объединить визуализации из разных библиотек в одном dashboard.
Статья
Качественная визуализация данных не менее важна для анализа данных, чем методы математической обработки. На сегодняшний день существуют десятки (если не сотни) библиотек для визуализации наборов данных на Python, но иногда в них встречаются уникальные возможности и хотелось бы иметь возможность объединить различные инструменты в единой панели. В статье мы рассмотрим основы библиотеки panel для реализации реактивной модели интерактивных визуализаций и попробуем объединить визуализации из разных библиотек в одном dashboard.
Статья
Post #1581
1.58K
Группы асинхронных задач в Python 3.11
Вчера на официальном сайте был опубликован первый релиз-кандидат Python 3.11, который принесет важные оптимизации и доработки в возможности языка. Релиз планируется в октябре этого года, но уже сейчас можно поэкспериментировать с новыми возможностями и сегодня мы поговорим о группах исключений и асинхронных задач. Первые позволяют одновременно выбрасывать и обрабатывать несколько исключений, в то время как вторые позволяют объединять задачи в общий event loop и координированно управлять группами задач.
Статья
Вчера на официальном сайте был опубликован первый релиз-кандидат Python 3.11, который принесет важные оптимизации и доработки в возможности языка. Релиз планируется в октябре этого года, но уже сейчас можно поэкспериментировать с новыми возможностями и сегодня мы поговорим о группах исключений и асинхронных задач. Первые позволяют одновременно выбрасывать и обрабатывать несколько исключений, в то время как вторые позволяют объединять задачи в общий event loop и координированно управлять группами задач.
Статья
Post #1579
1.34K
Восстановление (импутация) данных с помощью Python
На данный момент Python является самым популярным языком программирования, который применяется для анализа данных или в машинном обучении. Сильными сторонами Python являются его модульность и возможность интегрироваться с другими языками программирования.
В науке о данных разведочный анализ данных (exploratory data analysis, EDA) является самым важным этапом в проекте и занимает около 70-80% времени всего проекта. Такой анализ позволяет изучить какие-то свойства данных, найти в них закономерности, аномалии, очистить их, подготовить и построить начальные модели для дальнейшей работы. На этом этапе можно определить вид распределения, оценить основные его параметры, обнаружить выбросы, построить матрицу корреляции признаков и т.д.
Статья
На данный момент Python является самым популярным языком программирования, который применяется для анализа данных или в машинном обучении. Сильными сторонами Python являются его модульность и возможность интегрироваться с другими языками программирования.
В науке о данных разведочный анализ данных (exploratory data analysis, EDA) является самым важным этапом в проекте и занимает около 70-80% времени всего проекта. Такой анализ позволяет изучить какие-то свойства данных, найти в них закономерности, аномалии, очистить их, подготовить и построить начальные модели для дальнейшей работы. На этом этапе можно определить вид распределения, оценить основные его параметры, обнаружить выбросы, построить матрицу корреляции признаков и т.д.
Статья
Post #1577
1.35K
Обработка изображений с помощью библиотеки Python Pillow
В этом руководстве представлен обзор возможностей библиотеки Python Pillow с помощью распространенных методов. Как только вы освоитесь в использовании этих методов, вы сможете использовать документацию Pillow для изучения остальных методов в библиотеке. Если вы никогда раньше не работали с изображениями в Python, это отличная возможность сразу приступить!
Статья
В этом руководстве представлен обзор возможностей библиотеки Python Pillow с помощью распространенных методов. Как только вы освоитесь в использовании этих методов, вы сможете использовать документацию Pillow для изучения остальных методов в библиотеке. Если вы никогда раньше не работали с изображениями в Python, это отличная возможность сразу приступить!
Статья
Post #1575
1.4K
Post #1573
1.37K
Drag-and-Drop на Python+OpenCV
В данной статье расскажу про простой Drag-and-Drop на Python+OpenCV. Идея заключается в перемещении созданных квадратов на экране жестами руки. Так как нам потребуется как-то воспроизводить клик, то представим, что кликом будет служить соединение указательного и среднего пальцев.
Статья
В данной статье расскажу про простой Drag-and-Drop на Python+OpenCV. Идея заключается в перемещении созданных квадратов на экране жестами руки. Так как нам потребуется как-то воспроизводить клик, то представим, что кликом будет служить соединение указательного и среднего пальцев.
Статья
Post #1571
1.25K
Post #1569
1.21K
Использование SymPy в вычислениях
Данная статья ориентирована на начинающих программистов. Как вы знаете для Python существует большое множество библиотек которые помогают с вычислениями. И я хотел бы поделиться одной из библиотек, которая может существенно помочь при вычислениях, но использовать ее в коде я не рекомендую. Но она может значительно облегчить вам жизнь, если вы решаете уровнения и занимаетесь их преобразованием, упрощением для дальнейшего использования.
Статья
Данная статья ориентирована на начинающих программистов. Как вы знаете для Python существует большое множество библиотек которые помогают с вычислениями. И я хотел бы поделиться одной из библиотек, которая может существенно помочь при вычислениях, но использовать ее в коде я не рекомендую. Но она может значительно облегчить вам жизнь, если вы решаете уровнения и занимаетесь их преобразованием, упрощением для дальнейшего использования.
Статья
Post #1567
1.33K
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
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
