Библиотека питониста | Python, Django, Flask
40.3K subscribers
2.8K photos
78 videos
51 files
4.39K links
Все самое полезное для питониста в одном канале.

Список наших каналов: https://t.iss.one/proglibrary/9197

Курс по ML: https://cl

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

По рекламе: @proglib_adv
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36
Download Telegram
🚀 Как быстро Python может спарсить миллиард строк данных?

Парень сделал ролик, в котором сравнил лучшие методики Python-разработчиков для решения One Billion Row Challenge. Участникам челленджа нужно написать программу, которая читает текстовый файл с миллиардом строк, вычисляет минимальное, среднее и максимальное значения температуры для каждой метеостанции и выводит результаты.

🐍 В ролике автор начал с разбора простейшего подхода к решению задачи, который требует более 9 минут. Переход с CPython на PyPy сократил время до приблизительно 5 минут. Далее парень разобрал самое быстрое решение на чистом Python (с использованием только встроенных библиотек), которое занимает 9.9 секунды.

Помимо этого, автор показал решения с привлечением сторонних библиотек: Polars и DuckDB (и они были хороши).

🔗 Смотреть ролик
🔥234👍1
🟰Математические основы генеративных нейронных сетей: что нужно знать для их изучения

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который после обучения на огромных массивах существующих данных способен создавать новый контент (текст, программный код, изображения, аудио, видео).

🪅Первыми примитивными примерами генеративного ИИ можно считать статистические модели, которые могли генерировать новые последовательности на основе заданных входных данных. Одна из таких моделей была использована для предсказания итогов президентских выборов в США в 1952 году.

↗️ Стремительное развитие генеративного ИИ началось в 2014 году, когда Ян Гудфеллоу и его коллеги представили генеративную состязательную сеть (GAN). Параллельно с этим, вариационные автокодировщики (VAE) и рекуррентные нейронные сети (RNN) тоже продемонстрировали впечатляющие способности к генерации нового контента. С тех пор генеративный ИИ развивается с головокружительной скоростью.

В новой статье рассказываем, какие разделы математики нужно знать для разработки современных генеративных моделей.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍65❤‍🔥1
📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»

Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!

🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas
35👍12🔥3❤‍🔥1
Хардкорный курс по математике для тех, кто правда любит математику!

Начать с вводных занятий можно здесь, ответив всего на 4 вопроса – https://proglib.io/w/8f9d3a94

Что вас ждет:

– Вводный урок от CPO курса

– Лекции с преподавателями ВМК МГУ по темам: теория множеств, непрерывность функции, основные формулы комбинаторики, матрицы и операции над ними, градиентный спуск

– Практические задания для закрепления материала и ссылки на дополнительные материалы.

⚡️ Переходите и начинайте учиться уже сегодня – https://proglib.io/w/8f9d3a94
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤‍🔥3👍31
Господа, наш случай👆

#memes
😁55👍4🔥1
*️⃣Почему умножение списков в Python такое неинтуитивное

Есть следующий код:
a = [[]] * 4
a[0].append("seriously?")
print(a)

Попробуйте, не глядя в ответ, сказать, что он выведет.
Ответ: [['seriously?'], ['seriously?'], ['seriously?'], ['seriously?']]

Если не угадали, не переживайте: вы не один такой. Дело здесь в следующем.

При работе с последовательностями (списками, строками) оператор * в Python просто повторяет элементы объекта нужное количество раз. Например, код 'a' * 3 выведет ‘aaa’. Аналогичным образом, [[]] * 4 выведет [[], [], [], []].

В Python всё является объектами, и доступ к каждому объекту осуществляется по ссылке. Так, в [[]] внутренний список является ссылкой на объект пустого списка. Оператор * просто копирует эту ссылку четыре раза, в результате получается [[], [], [], []]. Все эти повторяющиеся внутренние списки являются ссылками на один и тот же изначальный пустой список. Можно проверить это через id:
print([id(x) for x in a])

Поэтому неудивительно, что изменение первого элемента в a влечёт за собой изменение всех остальных элементов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍498❤‍🔥3💯3🔥2
🔍💼 Исследование рынка: 8 наиболее востребованных языков программирования в 2024 году

Результаты исследования рынка IT-вакансий, проведенного DevJobsScanner. Были проанализированы 14 миллионов объявлений и выявлены 8 наиболее востребованных языков программирования.

Читать статью

#почитать
👍8🤔1🌚1
🐍 15-минутный гайд по ООП в Python

В этой обзорной статье собраны почти все основные темы объектно-ориентированного программирования (ООП) в Python, включая:

🔸Приватность свойств.
🔸Области видимости переменных.
🔸Аннотация типов.
🔸@staticmethod, @classmethod, @property.
🔸Наследование и множественное наследование.
🔸Полиморфизм.
🔸Абстрактные классы.
🔸Дескрипторы.
🔸Использование __slots__.
🔸Принципы композиции и наследования.

🔗 Ссылка на гайд
👍172
📊 Лучшие примеры диаграмм на Python

На странице собраны различные способы визуализации данных с помощью Matplotlib и других инструментов. Среди примеров:

▫️Диаграмма рассеяния;
▫️Фоновая картограмма;
▫️Двойная тепловая карта;
▫️Упорядоченная и зеркальная столбчатая диаграмма;
▫️Комбинация скрипичной диаграммы и ящика с усами.

🔗 Ссылка на страницу
13👍7
🧑‍💻 Новый #дайджест по Python

🐍 7 simple examples using Django GeneratedField
В Django 5.0 появился класс GeneratedField, позволяющий создавать поля моделей, значения которых генерируются и вычисляются на уровне базы данных. В статье приводится 7 примеров использования этой функции.
🐍 Best Python Security Practices for Web Developers
В статье перечисляется 5 практик, которые помогут сделать ваши приложения безопаснее.
🐍 The State of Python in 2024
Это запись выступления Майкла Кеннеди, основателя Talk Python Training. Он рассказывать о трендах в Python, о том, как Flask и Django адаптируются к современным условиям, а также об ускорении и изменениях в языке.
🐍 Write Unit Tests for Your Python Code With ChatGPT
Статья на Real Python рассказывает, как использовать ChatGPT для создания юнит-тестов с помощью doctest, unittest и pytest.
🐍 Создаём свой диалект змеиного, или DSL на Python
Статья на «Хабре» рассказывает о создании диалекта, предназначенного для определённой предметной области.
👍9
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💬 Какой из способов изучения Python показался вам наиболее эффективным?

❤️ — прохождение бесплатных курсов
👍 — прохождение платных курсов (с ментором и обратной связью)
🥰 — чтение книг
🔥 — создание пет-проектов
👏 — не могу выделить что-то одно

#интерактив
👏95🔥60🥰3228👍23🤔3
🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
1👍1
🤡 Ловушка функции strip()

Скорее всего, вы хороши знакомы с функциями strip(), lstrip() и rstrip() в Python. Они используются для удаления пробелов или других заданных символов из строк. В основном, это выглядит так:
"     Andrew Wegner     ".lower().strip() # -> 'andrew wegner'
" Andrew Wegner ".lower().lstrip() # -> 'andrew wegner '
" Andrew Wegner ".lower().rstrip() # -> ' andrew wegner'


Но каким будет вывод здесь?
"Andrew Wegner".lower().rstrip(" wegner")


Если вы ожидали 'andrew', то вы не правы. Верный вывод — 'and'

Почему? Дело в том, что функции работают со списком символов, а не со строками. То есть они удаляют из начальной строки все символы, которые вы передали функции.

📎О том, чем пользоваться в Python для решения задачи выше, читайте в статье
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍293🥱1
🐍🤔 «Задумчивый» код: временная сложность операций со структурами данных в Python

Вы когда-нибудь задумывались, почему некоторые операции в Python выполняются мгновенно, а другие заставляют ваш код «задумчиво» работать? В новой статье разбираемся во временной сложности и узнаём, как писать быстрый и эффективный код.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
👍16😁2
⛓️ Программирование и блокчейн: что нужно знать новичку?

Если ты не смог купить Биткоин в 2009, но интересна эта область, не стоит переживать. Ты всё ещё сможешь попробовать себя в качестве блокчейн-разработчика и создать свою крипту😉

Сейчас блокчейн становится всё более популярен и уже применяется не только для реализации криптовалюты (а также например в играх)

‼️ Чтобы не потеряться в обилии информации, предлагаю к прочтению небольшую статью об разработке блокчейн-приложений, в ней ты узнаешь об основных аспектах применяемых для использования данной технологии
👍8
flask_cheatsheet.pdf
67.3 KB
✍️ Небольшая шпаргалка по Flask

Одностраничная шпаргалка охватывает основные темы:

🔹Маршрутизация;
🔹Методы запросов;
🔹Конфигурация;
🔹Шаблоны и ответы JSON;
🔹Перенаправления;
🔹Куки и др.
👍9🔥4❤‍🔥2