marimo | Переосмысленные ipynb-ноутбуки

Выпускник Стэнфорда вместе с командой создал весьма симпатичный аналог Google Colab / Jupyter Notebook и рассказывает, как сохранить исполняемость кода вне зависимости от формата (.ipynb / .py).

У продукта хорошие шансы стать ещё одним популярным решением, ведь там есть и поддержка Git, и граф зависимостей. Да и специальные «коллабные» утилиты по чтению файлов и ключей подключать не надо.

#факты

🌚 — все равно Colab
☃️ — JN фарева
🎃 — люблю трудности: VSCode
✍️ — попробую на досуге
🐳 — другое (напишите в комментариях, что именно)

@zen_of_python

Вопрос от подписчика

Задаёт @Konstantin_O1:

«Как с различными версиями питона работать на windows через pyenv?»

От админа: допускаю, что вы знаете про pyenv-win.
Тогда после установки управление версиями сводится к несложным командам:

pyenv install 3.x.x
pyenv local 3.x.x # для виртуального окружения
pyenv global 3.x.x  # для всей ОС

Коллеги, поделитесь своим опытом решения этой задачи.

! Пожалуйста, будьте взаимовежливы. Всем нам нужно место, где можно попросить помощи.

@zen_of_python

itrm | графики в CLI

Quick & Dirty решение для рендеринга чартов, по заверениям автора, лучше Matplotlib справляется с массивными датасетами, не плодит новых вкладок браузера каждый раз и не блокируется строкой plt.show().

Репозиторий проекта

#библиотека

@zen_of_python

​​tartufo | Предотвращаем коммит ключей

Инструмент сканирует репозиторий на предмет оставленных логинов, паролей, токенов и других авторизационных данных. В целом эта логика, по мнению админа, грамотнее, чем дожидаться от условного GitHub «письма счастья» о слитом креде.

Почему Тартюф (персонаж-обманщик)? Бог его знает.

Репозиторий проекта

#библиотека

@zen_of_python

TimesFM | анализ временных рядов от Google

Наконец у Facebook Prophet (Facebook признан экстремисткой организацией на территории РФ) появился достойный конкурент, причем на базе трансформеров.

Способ инициализации тоже очень лаконичный, и даже приводить столбцы к типам ds и y не требуется.

forecast_df = tfm.forecast_on_df(
    inputs=input_df,
    freq="M",  # monthly
    value_name="y",
    num_jobs=-1,
)

Репозиторий проекта

#библиотека

@zen_of_python

​​Вопросы от новичков

Zen of Python поддерживает новоприбывших в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросыновичков

@zen_of_python

​​Python + PostgreSQL как простой таскер на заднем плане

Разработчик Том Дикан показывает (статья на английском), как использовать эту пару на некрупных проектах в качестве аналога Redis / Celery.

#факты

@zen_of_python

Всех собак на этот for спустили

#кек

@zen_of_python

А инсайтами никто не вдохновляется, потому что коллеги повыгорали.

@zen_of_python

​​Google уволил целую команду Python-разработчиков

Нет, руководство не считает, что кодеров можно заменить ИИ, просто затраты для нового коллектива из Мюнхена ниже.

#факты

@zen_of_python

Задача о драгоценностях

Вам дана строка jewels — типы камней (все буквы уникальны), и stones — камни в наличии у ювелира. Каждый символ в stones — тип имеющегося камня.

Создайте функцию is_jewel(), определяющую, сколько камней драгоценны, а сколько нет.

Условия:
— Присутствует чувствительность к регистру («а» и «А» – разные камни).
—

1 <= jewels.length, stones.length <= 50

Для проверки:

jewels = "aA" # a — бриллиант, A – сапфир
stones = "aAAbbbb" # b — кварц (недрагоценный)

>>> is_jewel(stones, jewel)
... 3

@zen_of_python

​​bridge | Ускоренный деплой Django-инфраструктуры

Утилита может мгновенно развернуть:
— БД на PostgreSQL;
— Redis (систему управления базами);
— Celery (для задач в фоновом режиме).

Также поддерживается быстрый деплой на render.com.

Репозиторий проекта

#библиотека

@zen_of_python

​Когда клиент вносит «совсем незначительные» правки в проект:

Поздравляем победителей

Задачу про комбинирование строк верно решили:
— @beibarysm;
— Лев Выскубов;
— @impreza555;
— @sidor0912;
— @vsugoyak

Кратчайшие верные решения предложили Лев Выскубов:

def merge(str1, str2):
  return ''.join(sorted(set(list(str1) + list(str2))))

и @impreza555:

def merge(str1: str, str2: str) -> str:
  return "".join(sorted(set(str1) | set(str2)))

#задача

@zen_of_python

​​jupysql | SQL в ноутбуке.ipynb

С этой библиотекой не придётся перегружать память собственного компьютера. Мэджик-командой %sql можно обратиться к БД на сервере. Поддерживает перегонку из SQL-таблицы в датафрейм pandas.

Репозиторий проекта

@zen_of_python

​​Тест на знание CRUD

Короткий квиз на 6 вопросов с небезызвестного realpython.com про операции create / read / update / delete. Перед прохождением можно освежить материал с помощью статьи.

#тест

@zen_of_python

​​selfedu | Туторы про Python, Django, ML и окололежащее

Годный YouTube-канал про основы ООП, хранение данных, веб-фреймворки и темы-сателлиты. Спасибо подписчику @Sarutor за рекомендацию.

Подборка популярных видео:
— ООП в Py простыми словами;
— полносвязная нейросеть;
— Тервер. Формула Байеса;
— История нейросетей.

#подборка

@zen_of_python

​​Зачем в проекте папка __pycache__?

Как только проект становится сложне, мы часто выносим часть функционала в отдельные модули или пакеты. Именно тогда из ниоткуда появляется __pycache__, причём в случайных местах:

project/
│
├── mathematics/
│ │
│ ├── __pycache__/
│ │
│ ├── arithmetic/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── add.py
│ │ └── sub.py
│ │
│ ├── geometry/
│ │ │
│ │ ├── __pycache__/
│ │ │
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── shapes.py
│ │
│ └── __init__.py
│
└── calculator.py

Разбираемся, что это за директория, зачем Python свой кэш и почему он нужен на многих «этажах» проекта.

#факты

@zen_of_python

​​Вопросы от новичков

Zen of Python поддерживает новоприбывших в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросыновичков

@zen_of_python