Добро пожаловать в мир Python

Только 45 методов, которые вы должны освоить, чтобы стать профессионалом NumPy

NumPy (или Numeric Python) лежит в основе каждого проекта по науке о данных и машинному обучению.

Вся управляемая данными экосистема так или иначе зависит от NumPy и его основных функций. Это делает ее одной из самых важных и революционных библиотек, когда-либо созданных в Python.

В этом блоге я расскажу о своем более чем 3-летнем опыте использования NumPy и поделюсь теми 45 конкретными методами, которые я использовал почти все время.

https://medium.com/geekculture/the-only-45-methods-you-should-master-to-become-a-numpy-pro-6ea77a8638a6

Начало работы с генераторами Python


В этом руководстве вы узнаете, как использовать генераторы в Python, определяя функции генератора и выражения генератора. Затем вы узнаете, как использование генераторов может быть эффективным выбором памяти.

https://www.kdnuggets.com/2023/02/getting-started-python-generators.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=getting-started-with-python-generators

Pandas 2.0 уже здесь

Python Pandas 2.0 только что был выпущен, и вот что они добавили и улучшили (это многое изменит)
https://medium.com/@darshilp/pandas-2-0-is-here-427b026ab913

Polars: сверхбыстрая библиотека данных для Python — до свидания, панды?

Polars — это библиотека, написанная на Rust и основанная на Arrow. Эта библиотека работает быстрее, чем панды, особенно когда речь идет о работе с большими наборами данных.

https://artificialcorner.com/polars-the-super-fast-dataframe-library-for-python-goodbye-pandas-85156e84337f

(если пост открывается не полностью, войдите в режиме инкогнито)

GPT реализован с использованием NumPy примерно в 60 строках кода!

https://github.com/jaymody/picoGPT/blob/main/gpt2_pico.py

Кураторский список руководств на основе проектов

Список руководств по программированию, в которых начинающие разработчики программного обеспечения узнают, как создавать приложения с нуля. Эти учебники разделены на разные основные языки программирования. Учебники могут включать несколько технологий и языков.

https://github.com/practical-tutorials/project-based-learning

50+ проектов Python с исходным кодом

В этой статье мы покажем более 50 проектов Python с исходным кодом . Эти проекты разработаны, чтобы помочь вам улучшить свои навыки программирования, получить практический опыт и развить практические знания в различных областях. Некоторые из этих проектов просты, а другие более сложны, но все они подходят для всех, кто хочет изучить программирование на Python.


https://medium.com/@inprogrammer/50-python-projects-with-source-code-336bd54fea11

20 функций Pandas для 80% ваших задач по науке о данных

Мы рассмотрим все, от базовых операций с данными до продвинутых методов анализа данных, и к концу этой статьи у вас будет четкое представление о том, как использовать Pandas, чтобы сделать ваш рабочий процесс обработки данных более эффективным.

https://levelup.gitconnected.com/20-pandas-functions-for-80-of-your-data-science-tasks-b610c8bfe63c

(если пост не открывается полностью, войдите в режиме инкогнито)

Разработчики Python, будьте осторожны: вредоносное ПО Clipper обнаружено в более чем 450 пакетах PyPI!

Злоумышленники опубликовали более 451 уникального пакета Python в официальном репозитории Python Package Index (PyPI) в попытке заразить системы разработчиков вредоносной программой clipper .

https://thehackernews.com/2023/02/python-developers-beware-clipper.html

Скрипты автоматизации Python, которые вы должны знать

В этой статье мы поговорим о некоторых сценариях автоматизации Python, которые вы можете легко использовать для выполнения задач автоматизации. Важно понимать, что все они представляют собой готовые коды, которые могут помочь нам справиться со многими из наших ежедневных повторяющихся задач.

Я настоятельно рекомендую вам иметь некоторый опыт работы с языком программирования Python, прежде чем продолжить эту статью.

https://www.freecodecamp.org/news/python-automation-scripts/

10 самых сложных концепций Python и способы их изучения

Понимание сложностей ООП, декораторов, генераторов, многопоточности, обработки исключений, регулярных выражений, Async/Await, функционального программирования, метапрограммирования и сетевого программирования на Python.


(если пост не открывается полностью,войдите в режиме инкогнито )


https://python.plainenglish.io/mastering-python-the-10-most-difficult-concepts-and-how-to-learn-them-3973dd15ced4

Вот как создать информационную панель на Python с помощью Jupyter Notebook :

https://shly.link/8ou8j

5 отличных Python-скриптов для автоматизации

Внимание всем лентяям и любителям эффективности! Вы устали тратить время на утомительные задачи? Вы мечтаете о мире, в котором ваш компьютер сделает за вас всю работу? Не ищите дальше, потому что у нас есть 5 скриптов Python, которые произведут революцию в вашей жизни и превратят вас в супергероя автоматизации (или суперзлодея, в зависимости от ваших мотивов). Приготовьтесь попрощаться с ручным трудом и приветствовать бесконечное свободное время (или хотя бы еще несколько часов в сутках, чтобы прокрастинировать). Да начнется автоматизация!


часть 1

часть 2

Большое количество часов в просмотре обучающих видео и никакой практики программирования. Знакомо?

Разработчики-преподаватели из Devman понимают, как важно получать реальный опыт во время обучения. Ведь невозможно построить дом просто, посмотрев 40-часовой видео ролик. Именно поэтому ребята ломают классический порядок образования — никакой теории в отрыве от задач!

Команда Devman разработала крутые методики обучения, протестировала их на учениках и запустила авторскую методику обучения с качественным треком от новичка до мидла.

Курс стартует 6 февраля. Первую неделю курса можно попробовать бесплатно, а после решить — продолжать ли платное обучение по треку.

На первой неделе вы:
– Начнете писать код с первого занятия;
– Напишите до 2 собственных небольших проектов на Python;
– Получите фидбек от опытного программиста и узнаете, какие скиллы необходимо подтянуть.

Для записи на пробную неделю переходите в бота→ bit.ly/3RmjzBZ

Реклама. ООО Девман 2Vtzqx6BzQB

Не забудьте использовать эти 6 эффективных утилит Django в своем следующем проекте Python

Сделайте вашу рабочую среду Python-Django намного эффективнее с помощью этих инструментов.
В этой статье я хочу упомянуть несколько инструментов, ресурсов и библиотек с открытым исходным кодом, которые я регулярно использую для улучшения разработки моего проекта Django.

https://shly.link/mdm9LFs

Как сделать ваш графический интерфейс Python потрясающим

Создать графический интерфейс на Python несложно, поскольку у нас есть встроенный модуль Tkinter для создания простого и функционального графического интерфейса за считанные минуты.

https://shly.link/mdm5N9C

Простое руководство по OpenAI API с Python

ChatGPT API появится в ближайшее время, но вы можете узнать, как использовать OpenAI API уже сегодня!
https://shly.link/d2jjQ

Потрясающие шаблоны программного обеспечения и архитектурного проектирования

Кураторский список шаблонов проектирования, связанных с программным обеспечением и архитектурой.

https://github.com/DovAmir/awesome-design-patterns

Запросы к базам данных в #Python ? В PyCharm вы можете прикреплять сеансы подключения к сценариям Python , что позволяет вам выполнять код SQL, написанный в строках

https://shly.link/gV9Yv