Библиотека Python разработчика

❓Как проводить первичный анализ данных? (Exploratory Data Analysis) Расскажем на бесплатном открытом уроке "Разведочный анализ данных на Python для Machine Learning" от OTUS. Вебинар приурочен к старту онлайн-курса "Специализация Machine Learning". 🗓Дата: 9 августа, 18:00 Основные темы, который разберём: - Базовые принципы разведочного анализа данных - Какие существуют инструменты для этого в Python? - Как визуализировать данные? - Какая предобработка данных нужна для построения ML-моделей? ✅Кому подходит урок: - IT-специалисту, который хочет перейти в Data Science; - Начинающему Data Scientist, желающему углубиться в профессию; - Тому, кто самостоятельно изучает Data Science; - Для того, кто хочет войти в IT, но не знает что выбрать. После урока будет открыт доступ ко второму занятию "Введение в Machine Learning", а курс можно будет приобрести в рассрочку по спец.цене. 🔥Регистрируйтесь и готовьте свои вопросы к спикеру: https://otus.pw/rzcQ/

Python backend Python - Архитектура кода Python - Базы данных и миграции Python - Тестирование Python - Тестирование Нагрузочное тестирование Нагрузочное тестирование (лайвкодинг) Девопс, деплой, CI/CD. Часть 1 Девопс, деплой, CI/CD. Часть 2 Архитектура распределенных систем Python - Дебаг - логирование - профилирование Код-ревью Python - Асинхронное программирование. Часть 1 Python - Асинхронное программирование. Часть 2 Отбор в IT компанию Лекция Практики разработчиков Интенсив по алгоритмам. Введение Интенсив по алгоритмам. Разбор ДЗ 2 Все видео доступны на youtube @BookPython

Протоколы в Python В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов. В этом материале мы поговорим о протоколах в Python и разберём практические примеры работы с ними. Rus habr.com/ru/comp…s/751424 Eng towardsdatascience.com/protoco…43832d98 @BookPython

⚡️Скорость разработки ПО падает по мере роста размера проекта. Инструменты разработки не могут изменить тенденции, а лишь замедлить и отсрочить неизбежное. SOLID является одной из практик, которая гарантирует неизменность скорости разработки. Узнайте больше про SOLID-принципы ЗАВТРА, 03.08 в 20:00 мск на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Архитектура и шаблоны проектирования» в Отус — «SOLID как условие постоянной скорости разработки»: регистрация На бесплатном занятии мы: — разберем, почему SOLID принципы являются достаточным условием сохранения скорости разработки; — рассмотрим простой и понятный механизм их применения для получения повторно используемого кода. 🔥Экспертизой поделится Евгений Тюменцев — опытный директор компании по разработке программного обеспечения. — После вебинара оплатить курс по спеццене можно также в рассрочку. Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Подборка CMS django-cms - Корпоративная CMS с открытым исходным кодом на основе Django. feincms - Одна из самых продвинутых систем управления контентом, построенная на Django. indico - Многофункциональная система управления событиями, созданная в CERN. Kotti - Высокоуровневый питонический фреймворк для веб-приложений, построенный на Pyramid. mezzanine - Мощная, последовательная и гибкая платформа управления контентом. plone - CMS, построенная на базе открытого сервера приложений Zope. quokka - Гибкая, расширяемая, небольшая CMS на базе Flask и MongoDB. wagtail - Система управления контентом на основе Django. @BookPython

🔥Бесплатный вебинар "Профессия Data Science - это проще, чем кажется" от OTUS Дата: 2 августа в 20:00. Вебинар приурочен к старту онлайн-курса "Machine Learning". На занятии расскажем: -Про профессию Data Science; -Чем методы машинного обучения отличаются от методов классического программирования; -Почему специалисты в этой области так востребованы. Также мы решим одну из задач машинного обучения на практике. ⚡️Урок будет полезен: -IT-специалисту, который хочет перейти в Data Science; -Начинающему Data Scientist и специалисту по машинному обучению, желающему углубиться в профессию; -Тому, кто самостоятельно изучает Data Science; Для того, кто хочет войти в IT, но не знает что выбрать. После вебинара курс можно приобрести в рассрочку. Хочешь сделать шаг в направлении Machine Learning? 👉Регистрируйся на урок: https://otus.pw/s9OK/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Design Patterns in Python www.youtube.com/playlis…playlist.. @BookPython

5 лайфхаков Python, которые сделают ваш код более читабельным и элегантным В этой статье я продемонстрирую 5 трюков Python на понятных для новичков примерах, которые помогут вам писать более элегантный Python код в вашей повседневной работе. 1. Избегайте вложенных циклов с помощью product 2. Оператор морж (:=) или способ записывать данные в переменную о котором вы не знали 3. Самый легкий способ мерджить словари 4. Используем * для мерджа списка, кортежа и множества в одну строчку 5. Используем встроенные функции в Python для написания стандартной логики Rus https://habr.com/ru/articles/714820/ Eng medium.com/techtof…a6294908 @BookPython

❗️Овладейте лучшими практиками и навыками Python для уверенного карьерного роста ⬆️ В OTUS стартует онлайн-курс «Python Developer. Professional». Он предназначен для тех, кто уже знаком с основами Python и хочет расширить свой арсенал новыми навыками. 💪 Погрузим вас в современную «промышленную» разработку на Python. Главный фокус курса на основных Software Engineering компетенциях Python-разработчика и формировании прагматичного подхода к решению задач. На курсе рассматриваются все особенности актуальных версий Python 3.6+. ✅ Протестируйте обучение на открытом уроке 15 августа — «Code review» Обсудим основы разработки API с помощью фреймворка FastAPI, рассмотрим пример небольшого приложения и осветим особенности развертывания эксплуатации. 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/6b6d/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Список вопросов с собеседований по Python bookflow.ru/spisok-…o-python @BookPython

Линейная алгебра в Python: обратные матрицы и метод наименьших квадратов. Линейная алгебра является важной темой для различных предметов. Она позволяет решать задачи, связанные с векторами, матрицами и линейными уравнениями. В Python большинство процедур, связанных с этой темой, реализовано в scipy.linalg, который предоставляет очень быстрые возможности линейной алгебры. В частности, линейные модели играют важную роль в различных реальных задачах, и scipy.linalg предоставляет инструменты для их эффективного вычисления. https://realpython.com/python-linear-algebra/ @BookPython

❗️Как развиваться Python-разработчику? Наращивать объем знаний и навыков. За этим приходите на вебинары, приуроченные к старту онлайн-курса «Python Developer. Professional» в OTUS. ✅ 25 июля — «Аннотации типов» Обсудим различные виды типизации, заглянем в теорию типов, рассмотрим примеры и best practice ✅ 15 августа — «Code review» Обсудим основы разработки API с помощью фреймворка FastAPI, рассмотрим пример небольшого приложения и осветим особенности развертывания эксплуатации. 🧑‍💻 Спикером выступит Станислав Ступников, руководитель разработки в VK. Эксперт с 10+ лет опыта промышленной разработки. 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/0ut8/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Привязки Python для оптимизации производительности В статье описываются методы ускорения кодовой базы Python путем раскрытия распараллеленных функций C++ с помощью PyBind. Затем анализируются результаты оптимизации, в ходе которой распараллеливание одной 40-строчной функции в 700-строчной программе дало до 3-кратного сквозного ускорения. alexhagiopol.github.io/posts/2…bindings @BookPython

Управление производительностью с Python 3.12 В Python 3.12 появилась поддержка perf profiling. В этой статье увидим, как это помогает сократить время выполнения Python-скрипта с 36 секунд до 0,8. Мы рассмотрим Linux-инструмент perf, графики Flame Graph, посмотрим на дизассемблированный код и займемся поиском ошибок. Код из статьи можно посмотреть здесь. www.petermcconnell.com/posts/p…ith_py12 @BookPython

Python для инженеров: старт потока 28 августа 🐍 Авторы курса Денис Наумов и Антон Рязанцев создали его специально для инженеров по эксплуатации, которые хотят сокращать рутину. Мы разберем админские библиотеки и научим писать модули автоматизации для Kubernetes, Docker, Ansible и др. Изученное закрепим проектом: на выбор будет несколько вариантов для инженера или ваш реальный кейс с подробной обратной связью от нас. Узнать больше о программе и записаться вы можете на нашем сайте.

Алгоритмы и структуры данных на Python с примерами кода + видео. Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта (КМП-алгоритм) | Алгоритмы на Python Алгоритм Бойера-Мура-Хорспула | Алгоритмы на Python Алгоритм Дейкстры (Dijkstra’s algorithm) | Алгоритмы на Python Алгоритм Флойда (Floyd’s algorithm) | Алгоритмы на Python Алгоритм Форда-Фалкерсона | Алгоритмы на Python Алгоритм Краскала (Kruskal’s algorithm) | Алгоритмы на Python Алгоритм Прима (ближайшего соседа) | Алгоритмы на Python Сортировка выбором | Алгоритмы на Python Сортировка вставками | Алгоритмы на Python Сортировка пузырьком (метод всплывающего пузырька) | Алгоритмы на Python Слияние двух упорядоченных списков | Алгоритмы на Python Быстрая сортировка слиянием (merge sort) | Алгоритмы на Python Быстрая сортировка Хоара | Алгоритмы на Python Стек типа LIFO (Last-In-First-Out) | Алгоритмы на Python Делаем очередь (queue) | Алгоритмы на Python bookflow.ru/algorit…a-python @BookPython

🎨 Диаграмма как код для прототипирования архитектур облачных систем Diagrams позволяет рисовать архитектуру облачной системы в коде на языке Python. Она была разработана для создания прототипов новой архитектуры системы без использования каких-либо инструментов проектирования. Кроме того, с помощью Diagrams можно описать или визуализировать существующую архитектуру системы. В настоящее время Diagrams поддерживает основных провайдеров, включая: AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud, Oracle Cloud и т.д.. Также поддерживаются узлы On-Premise, SaaS и основные фреймворки и языки программирования. https://github.com/mingrammer/diagrams 👉 @Githublib

Пишем DNS сервер на python Наша цель - реализовать игрушечный DNS сервер. Что такое DNS сервер ? Это программа, которая умеет определять IP-адрес домена. Вот как выглядит интерфейс командной строки сервера, который мы собираемся написать: $ python3 resolve.py example.com 93.184.216.34 https://implement-dns.wizardzines.com/ Код https://github.com/jvns/dns-weekend @BookPython