Python RU

💡 Оценка сложности алгоритмов на Python. Определить вычислительную сложность отдельных операций просто, но как вычислить сложность целой функции? Попробуем ответить на этот вопрос в небольшой статье. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

Полный список вопросов с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров Бывает, что компания ищет дата-сайентиста, а на самом деле ей нужен Python-разработчик. Поэтому при подготовке к собеседованию есть смысл освежить в памяти информацию по Python, а не только штудировать алгоритмы. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

Python® Notes for Professionals 📖 Книга @pro_python_code

🧙‍♂️ Пишем 15 интересных скриптов на Python. Практика на Python. Веб-разработка и научные вычисления, роботы и Data Science — Python повсюду. На нём пишут и масштабные проекты, и короткие программы (скрипты, или сниппеты), полезные в повседневных рабочих и учебных задачах. Собрали для вас коллекцию таких небольших «заклинаний». Основной принцип: минимум строк кода, в котором можно разобраться максимум за полминуты. Сову из Хогвартса мы не гарантируем, но удивить однокашников, коллег и интервьюеров, уверены, у вас получится. Вперёд! ➡️ Читать дальше @pro_python_code

🌠🌌 Создание собственной симуляции активной материи на Python Сегодня наша задача — создать симуляцию активной материи, т. е. роевое поведение. С помощью этой системы можно имитировать поведение стаи птиц или косяка рыб, а также увидеть, как из простых правил появляются самоупорядоченные движения. ➡️ Читать дальше ⚙️ Код @pro_python_code

class Python - первый интерактивный канал по Python [уроки кодинга, дайджесты, алгоритмические задачи с решениями] ⚙️ Возможность запускать код с любого устройства прямо в Telegram 🤖 Автоматическая проверка решений задач Подписывайся: @class_python

⚡️ 10 простых хаков, которые ускорят анализ данных Python Сделать анализ данных Python быстрее и лучше – мечта каждого разработчика. Вот наглядные примеры: узнайте, как добавить чуточку магии в код. В этой статье собраны лучшие советы и приёмы. Некоторые из них распространённые, а некоторые новые, но обязательно пригодятся в будущем. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

🦾 Встроенная база данных Python Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite: - встроенные устройства и интернет вещей; - анализ данных; - передача данных; - архив файлов и/или контейнер данных; - внутренние или временные базы данных; - замена корпоративной базы данных в период демо-версий или тестирования; - обучение и тестирование; - экспериментальные расширения языка SQL. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

💫 4 пакета Python для причинно-следственного анализа данных Причинно-следственный анализ — это область экспериментальной статистики, направленная на установление и обоснование причинно-следственных связей. Использование статистических алгоритмов для доказательства причинно-следственных связей в наборе данных при строгом допущении называется эксплораторным причинно-следственным анализом (ЭПСА). ЭПСА — это способ доказать причинно-следственные связи с помощью более контролируемых экспериментов, а не только на основе корреляции. Часто требуется испытать контрфактическое состояние  — иное состояние при других обстоятельствах. Проблема в том, что корреляционный анализ позволяет приблизительно установить только причинно-следственные связи, но не контрфактические. Анализ причинно-следственных связей — это совершенно другая область исследований в науке о данных, поскольку он отличается от предсказаний, полученных в результате моделирования с помощью машинного обучения. Можно всегда предсказать результат МО на основе имеющихся данных, но не то, что выходит за рамки этих данных. Чтобы узнать больше о причинно-следственном анализе, познакомимся с 4 пакетами Python, которые можно использовать для исследования данных. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

🧀🐁 Быстрый старт в распределенные вычисления: 7 фундаментальных концепций на Python https://proglib.io/p/bystryy-start-v-raspredelennye-vychisleniya-7-fundamentalnyh-koncepciy-2022-08-24 @pro_python_code

🐍🚀⌛ Django, Celery и Redis: гайд по работе с асинхронными задачами Подробная инструкция по интеграции Celery и Redis в проект Django для асинхронной обработки длительных и ресурсоемких задач в фоновом режиме. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

🔐 Как создать инструмент PGP-шифрования на основе Python PGP (англ. Pretty Good Privacy) — это широко известная программа для операций шифрования. Она создает цифровые подписи, зашифровывает/расшифровывает большие объемы данных и повышает безопасность электронной переписки. PGP-шифрование задействует последовательную комбинацию хеширования, сжатия данных, криптографию с симметричным и открытым ключом. На каждом этапе применяется один из поддерживаемых алгоритмов. Каждый открытый ключ привязан к имени пользователя и адресу электронной почты. К счастью, большинство протоколов PGP-шифрования доступно для разработчиков через открытую библиотеку Python pgpy. Обнаружив эту библиотеку, я на досуге изучил ее открытый исходный код и создал небольшой апплет — инструмент командной строки для PGP-шифрования. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

📖 Краткое руководство по созданию наборов данных с помощью Python Если вам когда-нибудь приходилось собирать данные о своих пользователях, вы знаете, насколько это сложно. Так почему бы не попытаться создать свой собственный набор данных? В этой статье я опишу простой процесс сбора пользовательских данных, который можно реализовать менее чем за час. Это позволит вам легко собирать и хранить пользовательские данные. Сначала мы будем использовать Streamlit, чтобы создать веб-страницу для размещения пользовательского интерфейса сбора данных, а затем — Google Sheets API вместе с одним классным пакетом Python для хранения введенных пользователями данных. ➡️ Читать дальше @data_analysis_ml

🎯 Как эффективно принимать и обрабатывать поврежденные сетевые пакеты на Python? Как эффективно принимать и обрабатывать поврежденные сетевые пакеты? Давайте разбираться. В информационных системах, когда требуется высокая скорость передачи данных, довольно часто на транспортном уровне используется протокол UDP. В некоторых ситуациях при передаче UDP пакетов по сети требуется отключение вычисления контрольной суммы (сокращенно CRC – cycle reduce code) на стороне отправителя с целью ускорения времени формирования и отправки пакета (данный протокол предусматривает такую возможность путем обнуления CRC). И вот тут кроется проблема на приёмной стороне: сетевая карта приёмника может либо на аппаратном уровне вычислять CRC и отбрасывать пакеты с несовпадающими контрольными суммами, либо это делает драйвер сетевой карты. Как следствие, нужные пакеты не доходят до сокета приложения, что делает приложение неработоспособным. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с собеседований по Python. @golang_interview - Вопросы с настоящих Golang собеседований, помогут Вам получить успешно пройти интервью. @machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению, статисике ,алгоритмам и науке о данных. Подготовиться к Python собеседованию

⚖️ Парсинг сайтов судов общей юрисдикции на Python 1. Статья не претендует на статус полноценного исследования и написана начинающим. Программирование - мое хобби, работаю юристом и специализируюсь на судебных спорах. 2. Доверитель захотел регулярно получать информацию обо всех исках, которые к нему предъявляют. 3. Споры бывают «бытовые» и коммерческие. Бытовые (потребительские, трудовые, «дачно-гаражно-дворовые» споры и др.) рассматриваются судами общей юрисдикции, коммерческие – арбитражными судами. Особняком стоят споры с гос.органами, которые при разных условиях рассматриваются и там, и там. 4. С мониторингом не завершенных коммерческих споров (когда дело еще рассматривается судом) все хорошо. Все арбитражные суды (чуть меньше 120) == один сайт с информацией о спорах. С ним можно подписаться на конкретную компанию или судебный спор, быстро найти информацию и получать апдейты о них. ➡️ Читать дальше @pro_python_code

Как дорасти до Python-разработчика уровня Middle+? Конечно же, осваивать новые навыки! Этим мы и займемся на открытом уроке «Secure Python» 🗓 23 августа в 20:00 мск в OTUS. На занятии вас ждет обзор распространенных проблем, связанных с безопасностью Python приложений: десериализация, инъекции, сторонние библиотеки и других. 👉🏻 Чтобы подготовиться к встрече, пройдите вступительный тест — https://otus.pw/K5MM/ Встреча пройдет в рамках онлайн-курса «Python Developer. Professional».

🗣 Создаем голосового помощника на Python. Создаем собственный голосовой помощник в 20 строках Python Читать Дальше @pro_python_code

🔟 скриптов автоматизации Python для решения ваших повседневных задач. Несколько готовых скриптов для автоматизации ваших повседневных задач. Нижу будет приведен полный код Python программ. Почему в эпоху программирования мы все еще делаем то, что можем автоматизировать. Подумайте о задачах, которые вы повторяете ежедневно или ежедневных проектах, требующих автоматизации, таких как чтение электронной почты, редактирование изображений, чтение PDF и т. д. В этой статье мы рассмотрим 10 скриптов автоматизации для ваших повседневных задач. Читать @pro_python_code