🥸 Расширенная аналитика с PySpark

Это практическое руководство предлагает современные методы обработки больших данных с использованием PySpark. Книга охватывает ключевые концепции распределенных вычислений и машинного обучения в экосистеме Spark.

Что внутри:
🔴Основы работы с PySpark и RDD
🔴Оптимизация распределенных вычислений
🔴Машинное обучение с MLlib

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🚀 Full Speed Python — ускоренный курс Python для разработчиков!

Официальный репозиторий joaoventura/full-speed-python — это компактный и практический учебник по Python, который поможет быстро освоить язык и начать писать эффективный код. Идеальный выбор для тех, кто хочет изучить Python без лишней теории! 

Что внутри? 
✔️ Основы Python
- Переменные, типы данных, операторы 
- Условные конструкции и циклы 
- Функции и модули 

✔️ Продвинутые темы
- Работа с файлами и исключениями 
- ООП (классы, наследование, полиморфизм) 
- Генераторы, декораторы и контекстные менеджеры 

✔️ Практические примеры
- Парсинг данных 
- Основы сетевого программирования 
- Работа с базами данных (SQLite) 

✔️ Задачи и упражнения
- Тесты для самопроверки 
- Примеры кода с пояснениями 

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

🐍 Приключение в стиле Python

Это увлекательное руководство предлагает изучить Python через решение нестандартных задач и игровых проектов. Книга превращает обучение программированию в захватывающее приключение!

Что внутри:
🔴 Игровой подход к изучению Python
🔴 Создание текстовых квестов и мини-игр
🔴 Нестандартные задачи и головоломки

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги

🚀 Магия __slots__: Как ускорить Python-классы и сэкономить память

Вы когда-нибудь задумывались, как сделать ваши Python-классы быстрее и компактнее? В этом поможет __slots__ — мощный, но часто недооценённый инструмент!

🔍 Что делает __slots__?
По умолчанию Python хранит атрибуты объекта в динамическом словаре dict. Это удобно, но неэффективно по памяти и скорости.

__slots__ заменяет __dict__ на фиксированный набор атрибутов, что:
✔️ Уменьшает потребление памяти (иногда на 40-50%!).
✔️ Ускоряет доступ к атрибутам (на 20-30% быстрее).
✔️ Запрещает создание новых атрибутов (строгий контроль структуры класса).

🛠 Как использовать?
Просто определите slots в классе, перечислив разрешённые атрибуты:

class User:
    __slots__ = ['name', 'age']  # Фиксируем допустимые атрибуты

    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

Что изменилось?
→ Объекты больше не имеют dict.
→ Нельзя добавить атрибут, не указанный в slots (вызовет AttributeError).

⚡️ Бенчмарк: slots vs обычный класс
Сравним потребление памяти для 1 млн объектов:

from sys import getsizeof

class RegularUser:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

class SlotsUser:
    __slots__ = ['name', 'age']
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

# Память для 1 млн объектов
regular = [RegularUser("Alex", 30) for _ in range(1_000_000)]
slots = [SlotsUser("Alex", 30) for _ in range(1_000_000)]

print(f"Обычный класс: {sum(getsizeof(o) for o in regular) / 1024**2:.1f} МБ")
print(f"__slots__:     {sum(getsizeof(o) for o in slots) / 1024**2:.1f} МБ")

‼️ Результат:
Обычный класс: 127.3 МБ
slots: 67.7 МБ # Экономия ~47% памяти!

💡 Когда применять __slots__?
-Массовое создание объектов (ORM, игры, научные вычисления).
-Жёсткий контроль атрибутов (например, в API или библиотеках).
-Критичные к памяти приложения (микроконтроллеры, большие массивы данных).

⚠️ Ограничения
-Не работает с @property и некоторыми декораторами без дополнительных настроек.
-Нельзя добавить новые атрибуты динамически.
-Наследование требует аккуратности (если родитель имеет slots, ребёнок тоже должен их определить).

GitUnion || #Python #Статьи

⚡️ Сверхбыстрый Python

Это практическое руководство раскрывает секреты оптимизации Python-кода для максимальной производительности. Книга научит вас писать молниеносные приложения без потери читаемости.

Что внутри:
🔴 Профилирование и бенчмаркинг кода
🔴 Оптимизация вычислений (NumPy, Cython)
🔴 Многопоточность и асинхронность

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги

⚡️ Asyncio и конкурентное программирование на Python

Исчерпывающее руководство по асинхронному программированию для создания высоконагруженных приложений на Python.

Что внутри:
🔹 Основы event loop и корутин
🔹 Глубокая работа с asyncio API
🔹 Паттерны конкурентного программирования
🔹 Интеграция с ThreadPoolExecutor

Почему это важно?
✓ Создание масштабируемых сетевых приложений
✓ Эффективная работа с I/O-bound задачами
✓ Современные подходы к параллельным вычислениям
✓ Подготовка к высоконагруженным проектам

📥 Скачать

GitUnion || #Книги

📚 Обработка естественного языка

Полное руководство по машинной обработке текста — от базовых алгоритмов до современных нейросетевых моделей.

Что внутри:
🔹 Основы лингвистики для NLP
🔹 Классические методы (TF-IDF, Word2Vec)
🔹 Трансформеры и BERT/GPT
🔹 Практикум на Python (NLTK, spaCy, HuggingFace)
🔹 Реальные кейсы: чат-боты, анализ тональности, перевод

Почему это важно?
✓ Востребованный навык в Data Science
✓ Работа с текстовыми Big Data
✓ Интеграция в коммерческие продукты
✓ Подготовка к NLP-собеседованиям

📥 Скачать

GitUnion || #Книги

🛠 Python Release Tools — инструменты для релизов CPython

Официальный репозиторий python/release-tools (GitHub) содержит служебные скрипты и утилиты для управления выпусками Python.

🔥 Что внутри?
✔️ Автоматизация релизов
-Генерация changelog
-Управление ветками версий
-Подготовка дистрибутивов

✔️ Интеграции
-Работа с GitHub API
-Взаимодействие с PyPI
-Тестирование сборок

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

🐍 Простой Python. Современный стиль программирования

Идеальное руководство для тех, кто хочет освоить Python легко и быстро, следуя лучшим практикам современной разработки.

Что внутри:
🔹 Основы Python 3: от переменных до ООП
🔹 Современные фичи языка (type hints, dataclasses)
🔹 Чистый и эффективный код
🔹 Работа с API, базами данных и файлами
🔹 Полезные библиотеки и инструменты

📥 Скачать

GitUnion || #Книги

🤗 Hug — самый быстрый способ создать API на Python

Официальный репозиторий hugapi/hug (GitHub) — это современный фреймворк для создания молниеносных веб-API с минимальным кодом.

🔥 Что внутри?
✔️ Супер-простой синтаксис
-Создание API в 1 строку
-Автоматическая документация
-Поддержка async/await

✔️ Универсальность
-Работает как CLI, HTTP и локальные библиотеки
-Встроенная валидация
-Поддержка GraphQL

✔️ Производительность
-В 2-3x быстрее Flask
-Минимальные накладные расходы
-Поддержка Cython

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

💎 Rich — красивый вывод в консоли на Python

Если ваши скрипты пишут в терминал скучный монохромный текст, пора познакомиться с библиотекой Rich. Она позволяет:

🎨 Добавлять цвета, стили и градиенты
📊 Рисовать таблицы, прогресс-бары и спиннеры
📜 Подсвечивать синтаксис кода
🪄 Форматировать вывод в Markdown

Пример:

from rich.console import Console
from rich.table import Table

console = Console()

table = Table(title="Пользователи")

table.add_column("Имя", style="cyan")
table.add_column("Очки", style="magenta", justify="right")

table.add_row("Алиса", "1200")
table.add_row("Боб", "950")

console.print(table)

📌В результате в терминале появится красивая таблица с цветами.

Установка:

pip install rich

✨ Rich — простой способ сделать ваш CLI красивым и понятным.

GitUnion || #Статьи