👩‍💻 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных

Статья делится 7 продвинутыми приёмами работы с pandas для оптимизации задач анализа данных. Рассматриваются, например, итерации по группам с df.groupby().iter() и другие способы упростить повторяющиеся операции.

Читать...

⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны?

Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету.

➡️ Пример:

# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
    print(num)

# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3

🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов

В этой статье я постараюсь простым языком рассказать о последствиях, к которым может привести слепой запуск A/B-тестов без предварительного А/А-тестирования.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает новую строку, в которой слова идут в обратном порядке. Слова разделены пробелами.

➡️ Пример:

print(reverse_words("Hello World"))  # Ожидаемый результат: "World Hello"
print(reverse_words("Python is great"))  # Ожидаемый результат: "great is Python"

Решение задачи ⬇️

def reverse_words(sentence):
return ' '.join(sentence.split()[::-1])

# Пример использования:
print(reverse_words("Hello World")) # Ожидаемый результат: "World Hello"
print(reverse_words("Python is great")) # Ожидаемый результат: "great is Python"

⚙️ Что такое метаклассы в Python и как они работают?

Метаклассы в Python — это классы, которые определяют поведение других классов. Они позволяют изменять или расширять логику создания классов, добавляя к ним атрибуты или методы. Метаклассы чаще всего используются для создания сложных API или DSL (языков предметной области).

➡️ Пример:

# Определение метакласса
class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        dct['custom_method'] = lambda self: f"Метод добавлен через {cls.__name__}"
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

# Используем метакласс для создания класса
class MyClass(metaclass=MyMeta):
    pass

# Пример использования
obj = MyClass()
print(obj.custom_method())  # Метод добавлен через MyMeta

🗣️ В этом примере метакласс MyMeta добавляет метод custom_method ко всем классам, которые его используют. Метаклассы дают мощный инструмент для динамического создания и модификации классов.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач

Эта статья написана для новичков, которые только начинают осваивать структуры данных на Python. Сегодня мы рассмотрим замечательную и очень полезную структуру — двусвязный список.

Читать...

📐 Удобство кода важнее скорости написания

Код, который пишется за час, но читается три дня — это не экономия времени.

👉 Совет: всегда думай о том, сколько времени займёт чтение и поддержка твоего кода. Быстрое написание ценится только один раз. Удобное чтение ценится бесконечно.

👩‍💻 Создание RESTful API с помощью Django и Django REST Framework

Наша сегодняшняя цель - подробно разобраться в процессе создания REST API с использованием Django и Django REST Framework, разбираясь в каждом шаге и его значение. Мы также рассмотрим, почему создание API важно и как это может быть полезно в ваших будущих проектах.

Читать...

👩‍💻 ТОП-10 книг по Python для начинающих программистов в 2024 году

Хотите освоить программирование на Python, но не знаете с чего начать? Мы подготовили для вас подборку из 10 лучших книг, которые помогут быстро и эффективно изучить этот популярный язык.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите скрипт, который принимает два текстовых файла и выводит строки, которые отличаются между ними.

➡️ Пример:

python compare_files.py file1.txt file2.txt

Различия:
file1.txt: Python is amazing.
file2.txt: Python is great.
file1.txt: This is file one.
file2.txt: This is file two.

Решение задачи ⬇️

def compare_files(file1_path, file2_path):
try:
with open(file1_path, 'r', encoding='utf-8') as file1, open(file2_path, 'r', encoding='utf-8') as file2:
file1_lines = file1.readlines()
file2_lines = file2.readlines()

max_lines = max(len(file1_lines), len(file2_lines))
print("Различия:")

for i in range(max_lines):
line1 = file1_lines[i].strip() if i < len(file1_lines) else "<пусто>"
line2 = file2_lines[i].strip() if i < len(file2_lines) else "<пусто>"

if line1 != line2:
print(f"file1.txt: {line1}")
print(f"file2.txt: {line2}")

except FileNotFoundError as e:
print(f"Ошибка: {e}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")

# Пример использования:
if __name__ == "__main__":
import sys
if len(sys.argv) < 3:
print("Использование: python compare_files.py <file1> <file2>")
else:
compare_files(sys.argv[1], sys.argv[2])

👩‍💻 Объединяем фреймы данных в pandas: две самые распространённые операции

Статья рассматривает автоматизацию объединения таблиц с биохимическими показателями крови, поступающих из разных клиник. Показано, как с помощью одной команды в pandas легко объединить данные, несмотря на различия в порядке столбцов.

Читать...

💼 «Хочу уволиться, но боюсь»: что делать

«Завтра напишу заявление об увольнении» — фраза, которую многие повторяют каждый понедельник, но так и не решаются на перемены. Сегодня поговорим о том, как перестать саботировать собственную карьеру и научиться управлять страхом перемен. Спойлер: дело не в лени и не в комфортной зарплате.

Читать...

👩‍💻 Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 1)

Статья из серии посвящена созданию REST API на Flask. Рассматриваются настройка проекта, обработка запросов с Connexion, определение конечных точек через OpenAPI и аннотация API с помощью Swagger UI.

Читать...

👩‍💻 Доверяй, но проверяй: Как парсинг помогает выявить фейки в НСИ

Статья описывает Excel-файл с актуальной информацией о ГОСТах, обсуждает их применение и влияние данных. Рассматриваются подходы к парсингу и автоматизации с использованием C#, Python и VBA.

Читать...

⚙️ Что такое dataclasses в Python и зачем они нужны?

dataclasses — это модуль, добавленный в Python 3.7, который упрощает создание классов для хранения данных. Он автоматически генерирует методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__, на основе аннотаций типов.

➡️ Пример:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

point = Point(10, 20)
print(point)  # Point(x=10, y=20)
print(point == Point(10, 20))  # True

🗣️ В этом примере класс Point автоматически получает методы для удобной работы с объектами, что экономит время и делает код чище.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Дашбординг: Dash или Shiny

Разбираемся в устройстве Dash и Shiny и почему оба фреймворка отлично подходят для решения единственной задачи - создать функциональный и красивый дашборд.

Читать...

IT_ONE Cup. Code & Analyst — хакатон для аналитиков и разработчиков, где ты узнаешь, как работает IT-команда, и получишь сильный кейс в портфолио. Выбери трек и реши одну из задач:
→ Проанализируй BPMN-модель кредитного процесса и подготовь ТЗ на систему мониторинга эффективности.
→ Разработай сервис, который в реальном времени следит за переводами и оповещает о подозрительных операциях.

🏆 Призовой фонд: 900 000 рублей
💻 Формат: онлайн
🗓 Регистрация до 16 октября: https://cnrlink.com/itonecupmsuptesst

Приглашаем системных аналитиков, разработчиков и менеджеров проектов. Размер команды — от 1 до 5 человек.

Что тебя ждёт:
• Применишь навыки системного анализа, построения архитектуры и работы с потоковыми данными.
• Получишь готовый проект в портфолио.
• Для участников ТОП-5 команд в каждом треке — фирменный мерч.

Задачи соревнования:
Трек 1. Навигатор оптимизации. Проанализируй кредитный процесс банка, выяви узкие места и создай ТЗ для системы мониторинга производительности. Решение поможет оптимизировать критически важные процессы.

Трек 2. Финансовый радар. Разработай сервис для анализа транзакций в реальном времени. Архитектура должна включать правила обнаружения мошенничества и поддержку различных алгоритмов обработки.

Ждём тебя на IT_ONE Cup. Code & Analyst — старт 17 октября на Codenrock: https://cnrlink.com/itonecupmsuptesst

👩‍💻 Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)

Статья продолжает серию по созданию REST API на Flask. В этой части вы подключаете SQLite, используете SQLAlchemy для управления данными, добавляете сериализацию с Marshmallow и интегрируете базу данных с REST API.

Читать...