⭐ Прикладная линейная алгебра для исследователей данных

Мощный инструментарий для Data Science! Книга раскрывает практическое применение линейной алгебры в анализе данных и машинном обучении.

Что внутри:
🔴 Матричные операции для обработки данных
🔴 Разложения матриц (SVD, PCA) на реальных примерах
🔴 Применение в регрессионном анализе и нейросетях
🔴 Оптимизированные вычисления на NumPy и TensorFlow

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🚀 Cosmic Python — архитектурные паттерны для чистого и масштабируемого кода

Официальный репозиторий cosmicpython/book — это практическое руководство по построению гибких и поддерживаемых Python-приложений с использованием принципов чистой архитектуры и Domain-Driven Design (DDD).

Ключевые темы
✔️ Гексагональная архитектура
✔️ Слоистая структура
✔️ Event-Driven Design

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

🧠 Основы искусственного интеллекта в примерах на Python

Практическое руководство по созданию интеллектуальных систем с нуля!

Что внутри:
🧠 Основные концепции ИИ и машинного обучения 
🐍 Реализация алгоритмов на Python 
📊 Классические задачи: от поиска решений до нейросетей 

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

📊 Awesome Jupyter — лучшие инструменты и ресурсы для Jupyter-экосистемы

Официальный респозиторий markusschanta/awesome-jupyter — это исчерпывающая коллекция расширений, библиотек и ресурсов для работы с Jupyter Notebook/Lab. Идеальный гид для дата-сайентистов, исследователей и разработчиков! 

🔥 Что внутри?
✔️ Ядро Jupyter 
- Альтернативные ядра (Python, R, Julia, Scala) 
- Расширения для визуализации и интерактивности 

✔️ Облачные решения
- Google Colab, Kaggle, Binder 
- Развертывание на сервере (JupyterHub) 

✔️ Обучение и документация 
- Примеры проектов 
- Гайды по настройке 

🔗 Ссылка

GitUnion || #Python #Репозитории

👩‍💻 Моржовый оператор := — что это и зачем?

В Python 3.8 появился новый оператор — :=, также известный как моржовый (walrus). Он позволяет совмещать присваивание и выражение, делая код компактнее и удобнее в определённых сценариях.

👀 Как это работает?
Оператор := присваивает значение переменной и одновременно возвращает его, что особенно полезно в условиях и других контекстах, где требуется и проверка, и сохранение значения.

❕ Зачем это нужно?
Сокращает код — избавляет от лишних строк с предварительным присваиванием.
Улучшает читаемость — делает условия более компактными и выразительными.
Полезен в циклах и генераторах — упрощает работу с итеративными операциями. 

Однако не стоит злоупотреблять := там, где это усложняет понимание кода. Используйте его там, где он действительно делает код чище! 

GitUnion || #Python #Статьи

🤖 ChatGPT: ваш наставник по Python 

Это инновационное руководство предлагает освоить Python через диалог с ИИ. Книга содержит 100 практических запросов к ChatGPT, которые помогут быстро изучить основы программирования.

 

Что внутри: 
🔴Основы Python через общение с ИИ 
100 готовых промптов для эффективного обучения 
🔴Практические задачи и их решения 
🔴Советы по работе с ChatGPT для программистов 

➡️ Скачать

GitUnion || #Книги #Python

🥸 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

🚀 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

🛠 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

🤗 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