Python/ django

Python Hack: How to Make a Digital Clock https://hackernoon.com/python-hack-how-to-make-a-digital-clock-8o193wit

How to Plot Inline and With Qt - Matplotlib with IPython/Jupyter Notebooks https://stackabuse.com/how-to-plot-inline-and-with-qt-matplotlib-with-ipython-and-jupyter-notebooks/

🔥Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе «DevOps практики и инструменты» от OTUS и инженеров Express42? Пройдите тест и узнайте сейчас: https://otus.pw/R9dZ/ — Чему научат? Инструментам и конкретным приемам для реализации следующих практик: Infrastructure as Code(IaC), CI/CD, непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование) и др. 📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Сделайте это 17 ноября на бесплатном демо-уроке «Приключения с Terraform и Ansible»: https://otus.pw/jLl3/ — Посмотрим, сколько сил и энергии нужно приложить, чтобы выполнить типовые задачи по созданию виртуальных машин в разных облаках: AWS, GCE и, конечно же, Яндекс.Облако. Поделится своей экспертизой преподаватель-практик Лев Николаев (инженер и тренер в Express 42). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара!

New Features in Python 3.10 https://morioh.com/p/8fe7de7e0112

PyPy: Faster Python With Minimal Effort. https://realpython.com/pypy-faster-python/ @pythonl

🧮 Практические навыки в математике — основное требование к Middle-специалистам в Data science. Именно они получают интересные задачи и высокие зарплаты — в среднем 190 тыс. рублей по данным из открытых источников на октябрь 2020. OTUS подготовили серию демо-уроков в рамках практических курсов "Math for Data Science": 📌12.11 — «Отображения, их матрица и диагонализация»: https://otus.pw/TPLn/ • Вспомним важную математическую концепцию: отображения • сосредоточимся на линейных отображениях: определим их, научимся задавать при помощи матриц • поговорим о том, зачем эти матрицы диалогализировать. 📌18.11 — «СЛАУ, обращение матриц, определитель»: https://otus.pw/cs40/ • будем работать с системами линейных алгебраических уравнений • Внимание будет уделяться решению через обращение матрицы системы уравнений, а также условиям и реализации на Python 📌23.11 — «Классификация данных с помощью регрессионных моделей»: https://otus.pw/RENf/ • Разберем, как оцененная регрессионная модель позволяет классифицировать данные. • Узнаем все о преимуществах и недостатках, а также разберем возможные пути улучшения регрессионных моделей. 👤 Поделятся своей экспертизой Сергей Жестков (преподаватель МФТИ), Виктор Легкоступ (Научный сотрудник предприятия ВПК) и Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ, Team Lead Analytics). Обучение не для новичков, поэтому на входе требуется пройти вступительный тест. Проходите тестирование, открывайте доступ к демо-урокам и присоединяйтесь!

Generating Command-Line Interfaces (CLI) with Fire in Python https://stackabuse.com/generating-command-line-interfaces-cli-with-fire-in-python/ @pythonl

Что компании ждут от специалистов Machine learning? Узнайте об этом 12 ноября на вебинаре с Дмитрием Сергеевым, Senior Data Scientist в Oura. Дмитрий поделится карьерными инсайтами и представит программы онлайн-курсов «Machine Learning». Вы узнаете, чем отличаются курсы, как организована практика и получите возможность сэкономить на обучении. Как подготовиться к встрече? Зарегистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/SW3m/

Automated Twitter Bot for Blockchain Metrics in Python https://levelup.gitconnected.com/automated-twitter-bot-for-blockchain-metrics-in-python-fd538dee1831 @pythonl

Django How To Use Forms https://www.mattlayman.com/django-riffs/how-to-use-forms/ @pythonl

Gradient Descent in Python: Implementation and Theory https://stackabuse.com/gradient-descent-in-python-implementation-and-theory/ @pythonl

Guide To Frontend Testing Using Django https://www.codementor.io/@dorianfelix/guide-to-frontend-testing-using-django-1bxeviqvh6 @Django_pythonl

Introducing AutoScraper: A Smart, Fast and Lightweight Web Scraper For Python https://www.codementor.io/@alirezamika/introducing-autoscraper-a-smart-fast-and-lightweight-web-scraper-for-python-1bobk91buu

Beginner Python Tutorial: Analyze Your Personal Netflix Data https://www.dataquest.io/blog/python-tutorial-analyze-personal-netflix-data/

Научитесь за 5 месяцев делать то, что начинающий Python web-разработчик осваивает сам за 1,5 года. Составьте свое портфолио с тремя сложными проектами: - Блог, написанный на Flask - Образовательная платформа на Django с личным кабинетом для студентов и админкой - Свой web-сайт на выбор Успейте в группу онлайн-курса «Python Web-Developer», чтобы получить все необходимые навыки в комплексе и ускорить профессиональный рост. Старт занятий 28 октября. Пройдите вступительный тест и присоединяйтесь https://otus.pw/lUIt/

Learning Python Data Structures: Dictionaries https://morioh.com/p/13bd279674ba @pythonl

On code isolation in Python https://rushter.com/blog/python-code-isolation/ @pythonl

Sending Email with Python https://levelup.gitconnected.com/sending-email-with-python-c6bdc9a07cb5

How to Sort a Dictionary by Value in Python https://stackabuse.com/how-to-sort-dictionary-by-value-in-python/

Understanding Logistic Regression https://www.geeksforgeeks.org/understanding-logistic-regression/?ref=rp