Логистическая и Softmax-регрессии: основная идея и реализация с нуля на Python

Логистическая регрессия — это линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу.

Читать...

Разъяснивший Python

Делаем файловое хранилище поверх JPEG-файлов

Что, если хранить зашифрованный контейнер не в одном файле, а распределять между несколькими JPEG-изображениями? Причём так, чтобы потеря части изображений не приводила к потере данных. В данной статье автор демонстрирует, как работает такая схема.

Читать...

Разъяснивший Python

Дескрипторы в Python

Дескриптор — это объектовый атрибут с поведением, определяемым методами в его классе. Если просто — это способ, с помощью которого объект может контролировать доступ к его атрибутам, используя специально определенные методы get, set, и delete.

Читать...

Разъяснивший Python

Django-кнопка «Наверх»: готовое решение для проектов

Кнопка «Наверх» — вещь настолько простая, что обычно её делают прямо в проекте: ссылка, немного CSS, пара строк JavaScript — готово. Для одной страницы это нормально. Но потом проект растёт. Появляется мобильная версия, cookie-баннер, чат в углу, требования к контрасту, строгий CSP. Где-то нужно добавить кнопку ещё и в Django Admin. И тот самый маленький кусок кода начинает жить своей жизнью. Такой модуль нужен давно: кнопка «Наверх» встречается на множестве сайтов, но в Django-проектах её по-прежнему часто собирают вручную — каждый раз немного по-своему. Мне хотелось получить готовое решение: подключил, настроил через админку и больше не возвращаешься к этому коду при каждом новом проекте. Так появился django-scroll-to-top.

Читать далее

Разъяснивший Python

Как я устал писать парсер под каждый прайс и сделал из этого библиотеку

На проекте десятки прайсингов на топливо: один вендор шлёт CSV, другой Excel, третий JSON на вебхук. Данные одни, но колонка цены везде называется по-своему, даты в трёх форматах, единицы то литры, то галлоны, а половина нужных полей отсутствует. Под каждый источник жил отдельный парсер на сотню строк if-else. Сначала их было три, потом восемь, потом количество перестали считать. Парсеры ломались молча: вендор тихо переименовывал колонку.

В третий раз за месяц копируя один и тот же парсер, я понял, что так нельзя, и вынес логику маппинга из кода в данные. Из этого выросла библиотека fidelis: данные описываются один раз как Pydantic-модель, а соответствие под каждый кривой источник один раз пишет LLM — в виде читаемой YAML-спеки, которую ревьюят и коммитят. Дальше LLM не нужен: чистый детерминированный Python, валидация каждой строки и отлов изменений схемы ещё в CI.

Источник

Разъяснивший Python

Получаем палитру цветов из изображения

Иногда хочется узнать основные цвета фотографии — например, для создания сайта или презентации. Библиотека ColorThief делает это буквально за несколько строк. При желании можно сразу преобразовывать RGB в HEX и генерировать готовую CSS-палитру.

Ссылка на код

Разъяснивший Python

Как правильно учиться программировать

В этом ролике автор разбирает проблему подхода к обучению программирования. Он покажет план разбивки проекта и расскажет как правильно обучаться. Этот подход независимо применим к разным языкам и технологиям.

Смотреть...

Разъяснивший Python

Делаем защиту от спама на почте с помощью ИИ-фильтрации

Тебя тоже достает спам и реклама на почте? Благодаря этому гайду ты узнаешь, как разработать собственную защиту от спама с помощью ИИ-фильтрации.

Читать...

Разъяснивший Python

Создаём основу для диалогового Телеграм бота в облаке

Это первая статья цикла, в ней автор рассказывает как создать базу — шаблонного serverless бота на Python с использованием Yandex Cloud Functions и базы данных YDB с нуля.

Читать...

Разъяснивший Python

Презентации в Python: Добавляем абзацы и шрифты

Продолжаем делиться циклов видеогайдов по созданию презентаций PowerPoint с помощью Python. В этот раз автор демонстрирует добавление абзацев и слайдов.

Смотреть...

Разъяснивший Python

Создание прозрачного окна для рисования поверх всех приложений

В этой статье автор рассмотрит, как создать прозрачное окно для рисования на языке Python, используя библиотеку PyQt5. Вы научитесь создавать окно, настраивать прозрачность и отображать его поверх всех окон на рабочем столе, сохраняя при этом функциональность и удобство использования для пользователей.

Читать...

Разъяснивший Python

Ищем все IP-адреса в тексте

Регулярные выражения — один из самых полезных инструментов Python при работе с текстом. В этом примере показано, как за несколько строк найти все IP-адреса в логах, конфигурационных файлах или обычном документе.

Ссылка на код....

Разъяснивший Python

Библиотека Optuna в Python для оптимизации гиперпараметров

Гиперпараметры — это параметры, которые не учатся в процессе обучения модели. Они задаются заранее. От выбора гиперпараметров напрямую зависит качество и эффективность модели, а их оптимизация может улучшить результаты предсказаний.

Читать...

Разъяснивший Python

Python и Word: Генерация приглашений на свадьбу

В этом видеоуроке автор разбирает процесс автоматизированной генерации множества персонализированных приглашений на свадьбу формата docx на основе имеющегося списка приглашённых гостей по заданному шаблону с помощью языка программирования python.

Смотреть...

Разъяснивший Python

💡 CSV-отчёты с параметрами и без таймаута: быль из BI

Один чувак рассказал, как он вкалывал в BI крупного банка. Начальство тащилось от дашбордов и красивых графиков, а вот тем, кто реально возился с данными, приходилось лезть в выгрузки и разбираться, что там пошло не так — баг ли, задержка загрузки, или формула мудрит.

У финансистов не было доступа к базе, поэтому они таскали данные в Excel, сравнивали выгрузки и вручную проверяли метрики. Под них замутили первую версию софта: он клепал отчёты в Excel и сохранял историю выгрузок на сервере.

Читать далее

Разъяснивший Python

Почему Python стал королем ИИ?

Самая вычислительно прожорливая индустрия в истории считает на языке, который медленнее C примерно в 70 раз и занял 26-е место из 27 по энергоэффективности. В данной обзоре автор рассказывает, почему Python стал королем ИИ и как компилируемые языки отвоевывают новые тренды.

Читать...

Разъяснивший Python

Ленивые импорты в Python 3.15: PEP 810 и буст скорости запуска

На PyCon US 2026 высшие чины из Python-мира вкинули инфу про фичи грядущего Python 3.15. В списке — официальные ленивые импорты (PEP 810). Суть: модули грузятся не при старте твоей софтины, а только когда к ним реально обращаются.

Чел раскурил механику и замерил прирост производительности в PyCharm.

Почитать

Разъяснивший Python

Презентации в Python: Читаем файлы

Продолжаем делиться циклов видеогайдов по созданию презентаций PowerPoint с помощью Python. В этот раз автор демонстрирует чтение файлов.

Смотреть...

Разъяснивший Python