Python RU

Полный список вопросов с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров

Бывает, что компания ищет дата-сайентиста, а на самом деле ей нужен Python-разработчик. Поэтому при подготовке к собеседованию есть смысл освежить в памяти информацию по Python, а не только штудировать алгоритмы.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

Python® Notes for Professionals

📖 Книга

@pro_python_code

🧙‍♂️ Пишем 15 интересных скриптов на Python. Практика на Python.

Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах.

Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд!

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🌠🌌 Создание собственной симуляции активной материи на Python

Сегодня наша задача — создать симуляцию активной материи, т. е. роевое поведение. С помощью этой системы можно имитировать поведение стаи птиц или косяка рыб, а также увидеть, как из простых правил появляются самоупорядоченные движения.

➡️ Читать дальше
⚙️ Код

@pro_python_code

⚡️ 10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python

Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код.

В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🦾 Встроенная база данных Python

Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite:

- встроенные устройства и интернет вещей;
- анализ данных;
- передача данных;
- архив файлов и/или контейнер данных;
- внутренние или временные базы данных;
- замена корпоративной базы данных в период демо-версий или тестирования;
- обучение и тестирование;
- экспериментальные расширения языка SQL.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

💫 4 пакета Python для причинно-следственного анализа данных

Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, направленная на установление и обоснование причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для доказательства причинно-следственных связей в наборе данных при строгом допущении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ЭПСА).

ЭПСА — это способ доказать причинно-следственные связи с помощью более контролируемых экспериментов, а не только на основе корреляции. Часто требуется испытать контрфактическое состояние  — иное состояние при других обстоятельствах. Проблема в том, что корреляционный анализ позволяет приблизительно установить только причинно-следственные связи, но не контрфактические.

Анализ причинно-следственных связей — это совершенно другая область исследований в науке о данных, поскольку он отличается от предсказаний, полученных в результате моделирования с помощью машинного обучения. Можно всегда предсказать результат МО на основе имеющихся данных, но не то, что выходит за рамки этих данных.

Чтобы узнать больше о причинно-следственном анализе, познакомимся с 4 пакетами Python, которые можно использовать для исследования данных.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

🧀🐁 Быстрый старт в распределенные вычисления: 7 фундаментальных концепций на Python

https://proglib.io/p/bystryy-start-v-raspredelennye-vychisleniya-7-fundamentalnyh-koncepciy-2022-08-24

@pro_python_code

🐍🚀⌛ Django, Celery и Redis: гайд по работе с асинхронными задачами

Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

💾 Основные алгоритмы и их реализация на Python

#doc #python #russian

🔐 Как создать инструмент PGP-шифрования на основе Python

PGP (англ. Pretty Good Privacy) — это широко известная программа для операций шифрования. Она создает цифровые подписи, зашифровывает/расшифровывает большие объемы данных и повышает безопасность электронной переписки.

PGP-шифрование задействует последовательную комбинацию хеширования, сжатия данных, криптографию с симметричным и открытым ключом. На каждом этапе применяется один из поддерживаемых алгоритмов. Каждый открытый ключ привязан к имени пользователя и адресу электронной почты.

К счастью, большинство протоколов PGP-шифрования доступно для разработчиков через открытую библиотеку Python pgpy. Обнаружив эту библиотеку, я на досуге изучил ее открытый исходный код и создал небольшой апплет — инструмент командной строки для PGP-шифрования.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

📖 Краткое руководство по созданию наборов данных с помощью Python

Если вам когда-нибудь приходилось собирать данные о своих пользователях, вы знаете, насколько это сложно. Так почему бы не попытаться создать свой собственный набор данных?

В этой статье я опишу простой процесс сбора пользовательских данных, который можно реализовать менее чем за час. Это позволит вам легко собирать и хранить пользовательские данные.

Сначала мы будем использовать Streamlit, чтобы создать веб-страницу для размещения пользовательского интерфейса сбора данных, а затем — Google Sheets API вместе с одним классным пакетом Python для хранения введенных пользователями данных.

➡️ Читать дальше

@data_analysis_ml

🎯 Как эффективно принимать и обрабатывать поврежденные сетевые пакеты на Python?

Как эффективно принимать и обрабатывать поврежденные сетевые пакеты? Давайте разбираться.

В информационных системах, когда требуется высокая скорость передачи данных, довольно часто на транспортном уровне используется протокол UDP. В некоторых ситуациях при передаче UDP пакетов по сети требуется отключение вычисления контрольной суммы (сокращенно CRC – cycle reduce code) на стороне отправителя с целью ускорения времени формирования и отправки пакета (данный протокол предусматривает такую возможность путем обнуления CRC). И вот тут кроется проблема на приёмной стороне: сетевая карта приёмника может либо на аппаратном уровне вычислять CRC и отбрасывать пакеты с несовпадающими контрольными суммами, либо это делает драйвер сетевой карты. Как следствие, нужные пакеты не доходят до сокета приложения, что делает приложение неработоспособным.

➡️ Читать дальше

@pro_python_code

@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с собеседований по Python.

@golang_interview - Вопросы с настоящих Golang собеседований, помогут Вам получить успешно пройти интервью.

@machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению, статисике ,алгоритмам и науке о данных.

Подготовиться к Python собеседованию

⚖️ Парсинг сайтов судов общей юрисдикции на Python


1. Статья не претендует на статус полноценного исследования и написана начинающим. Программирование - мое хобби, работаю юристом и специализируюсь на судебных спорах.

2. Доверитель захотел регулярно получать информацию обо всех исках, которые к нему предъявляют.

3. Споры бывают «бытовые» и коммерческие. Бытовые (потребительские, трудовые, «дачно-гаражно-дворовые» споры и др.) рассматриваются судами общей юрисдикции, коммерческие – арбитражными судами. Особняком стоят споры с гос.органами, которые при разных условиях рассматриваются и там, и там.

4. С мониторингом не завершенных коммерческих споров (когда дело еще рассматривается судом) все хорошо. Все арбитражные суды (чуть меньше 120) == один сайт с информацией о спорах. С ним можно подписаться на конкретную компанию или судебный спор, быстро найти информацию и получать апдейты о них.

➡️ Читать дальше
⚙️ Полный код

@pro_python_code

🗣 Создаем голосового помощника на Python.

Создаем собственный голосовой помощник в 20 строках Python

Читать Дальше

@pro_python_code

🔟 скриптов автоматизации Python для решения ваших повседневных задач.

Несколько готовых скриптов для автоматизации ваших повседневных задач. Нижу будет приведен полный код Python программ.

Почему в эпоху программирования мы все еще делаем то, что можем автоматизировать. Подумайте о задачах, которые вы повторяете ежедневно или ежедневных проектах, требующих автоматизации, таких как чтение электронной почты, редактирование изображений, чтение PDF и т. д. В этой статье мы рассмотрим 10 скриптов автоматизации для ваших повседневных задач.

Читать

@pro_python_code

🪄 Магия таблиц стилей Matplotlib. Продвинутая Визуализации данных.

Визуализация данных — важная компетенция любого специалиста по данным. К сожалению, создание готовых к публикации визуализаций данных занимает очень много времени и хорошего вкуса. В мире Python + Matplotlib специалисты по данным зачастую строят графики низкого качества, которые, мягко говоря, не вдохновляют.

К счастью, замечательная библиотека Matplotlib может улучшить качество ваших графиков с помощью всего лишь нескольких строк кода. В Matplotlib есть много таблиц стилей по умолчанию, которые вы можете найти здесь, но куда интереснее создать свой стиль.

Я решил показать вам, как создать свою собственную таблицу стилей, которая может улучшить уровень ваших визуализаций. Вы можете использовать таблицу стилей, которую я сгенерировал, или изменить ее по своему вкусу. Давайте начнем.


➡️ Читать дальше
↪️ Код

@pro_python_code

🧔 DeepFaceLab — ведущее программное обеспечение для создания дипфейков.

Github
Colab
Статья

@pro_python_code

🔥 7 интересных модулей Python, которые стоит попробовать

➡️ Читать дальше

@pro_python_code