Just Python

Оптимизация памяти в Python: Использование генераторов вместо списков Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков. Пример кода Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:

# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]

Этот код создает список квадратов чисел, что требует значительного объема памяти. Вместо этого можно использовать генератор, который создаст объекты по мере их запроса, не занимая много памяти:

# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))

Теперь squares - это генератор, который генерирует квадраты чисел по мере необходимости, занимая минимальное количество памяти. #theory // Just Python

clean-text для нормализации и очистки текста Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка. Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:

A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré     rïght <3!«

в этот чистый вывод:

A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"

Ссылочка на доку #theory // Just Python

Autoviz: Автоматическая визуализация любого набора данных одной командой Визуализация используется для показа данных с помощью графиков и диаграмм. В Data Science визуализация помогает понять наборы данных и найти связи между ними. Она также помогает выявить закономерности для дальнейшего анализа. Для визуализации данных в Python часто используют Matplotlib, Seaborn, Plotly и другие. Но перед использованием этих библиотек нужно определить тип графика и аргументы. AutoViz решает эту проблему, быстро предоставляя нужную информацию. Ссылочка на доку #theory // Just Python

PyForest: Один импорт для всех важных модулей Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda. При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать. Библиотека решает несколько проблем: • Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный. • Пропущенные импорты мешают работе. • Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor. Ссылочка на доку #theory // Just Python

⚡️ Запускаем КРУПНЕЙШИЙ конкурс 2025 года с призами на 700 тысяч рублей! Тонна подарков для вас на Рождество:

1. iPhone 16 2. AirPods Pro 2 3. Самый свежий Samsung на Android 4. PlayStation 5 Pro 5. Nintendo Switch 6. ПК с RTX 4060 7. AirPods Max 8. Игровая мышь Razer Viper Pro 2 9. Наушники Razer Barracuda 10. $200 на Steam

Для участия просто подпишись на Ты в тренде и Бэкдор. Все призы отправим бесплатно, платить ни за что не нужно. Итоги крупнейшего конкурса начала 2025 года ждите 21 января. Не забудьте нажать кнопку «Участвую!». Удачи!

XlsxWriter для записи файлов в формате Excel XlsxWriter — это очень мощный модуль Python для записи файлов в формате Excel. Он поддерживает добавление текста, чисел, формул, изображений и макросов Excel — среди прочих функциональных возможностей. XlsxWriter даже интегрируется с pandas, известным пакетом Python для работы с данными. Ссылочка на доку #theory // Just Python

Fabulous — вывод картинок в консоль Вам не достаточно красивого вывода таблиц в консоль? А как насчёт вывода текста с тенями или даже картинок? Теперь это возможно! Использовать только в небольших количествах во избежание перелома чувства прекрасного Ссылочка на доку #theory // Just Python

🔵 Любишь IT и интересуешься перспективными индустриями? Тогда этот канал для тебя! На своем канале СЕО 1win показывает всю внутрянку iGaming-рынка и делится опытом управления крупной компанией в высококонкурентной нише. Полезно для тех, кто ищет свежие идеи и новые ниши в бизнесе. Подписывайся на Owner 1win и будь на волне iGaming трендов! 🖥

Temporian для предварительной обработки временных данных Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении - с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas. Ссылочка на доку #theory // Just Python

🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению. Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш. Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data

Unstructured для предварительной обработки текста Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода. Ссылочка на доку #theory // Just Python

Taipy для создания пользовательских интерфейсов Taipy - это библиотека Python, которая позволяет специалистам по обработке данных создавать увлекательные повествования на основе своих данных. Магия Taipy заключается в его способности привязывать переменные и выражения к состоянию визуальных компонентов в пользовательском интерфейсе. Ссылочка на доку #theory // Just Python

❗️Улыбнитесь — вас снимают Оказывается, вот уже 5 лет за вами тайно следят оперативники. Камеры установлены в каждом городе России — их уже смогли найти: в торговых центрах, клубах и даже туалетах Ищите свой город и следите за всем происходящим в режиме реального времени, приятного просмотра: — Моя Москва — Мой Питер — Мой Абакан — Мой Архангельск — Моя Астрахань — Мой Барнаул — Моя Балашиха — Мой Белгород — Мой Брянск — Мой Благовещенск — Мой Великий Новгород — Мой Владивосток — Мой Владимир — Мой Волгоград — Мой Воронеж — Моя Вологда — Мой Волжский — Мой Донецк — Мой Екатеринбург — Мой Ижевск — Мой Иркутск — Моё Иваново — Моя Йошкар-Ола — Моя Казань — Мой Калининград — Моя Калуга — Моё Кемерово — Мой Киров — Мой Краснодар — Мой Красноярск — Моя Кострома — Мой Крым — Мой Курск — Мой Курган — Мой Липецк — Мой Луганск — Мои Люберцы — Мой Магнитогорск — Моя Махачкала — Мой Мурманск — Мои Набережные Челны — Мой Нижний Новгород — Мой Нижний Тагил — Мой Новокузнецк — Мой Новосибирск — Мой Новороссийск — Мой Омск — Мой Оренбург — Мой Орёл — Моя Пенза — Моя Пермь — Мой Петрозаводск — Мой Подольск — Моя Рязань — Мой Ростов-на-Дону — Моя Самара — Мой Саратов — Мой Саранск — Мой Сочи — Мой Старый Оскол — Мой Ставрополь — Мой Стерлитамак — Мой Сургут и ХМАО — Мой Смоленск — Мой Сыктывкар — Мой Таганрог — Мой Тамбов — Мой Тольятти — Моя Тула — Мой Томск — Моя Тюмень — Моя Тверь — Мой Ульяновск — Моя Уфа — Мой Улан-Удэ — Мой Хабаровск — Мой Челябинск — Мои Чебоксары — Мой Череповец — Моя Чита — Мой Ярославль — Мой Якутск Другой город — Моя Россия

⚙️ TorchAudio для обработки аудиосигнала ℹ️ Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch. 🗣️ TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Самая лучшая работа сегодня — у владельца телеграм-канала. В этом году они в среднем получают 300 000 рублей в месяц, работая сидя дома, в путешествии или загородном домике. А самые смышленые доходят и до миллионов. Хотите также? Чтобы зарабатывать с телеграм-канала не нужно быть гением маркетинга, просто начните читать Машу Полуянову. Она уже три года работает в телеграме и без пафоса объясняет, как за первую неделю набрать 1000 читателей, откуда брать контент на месяц вперёд и как заработать первые 100 000 рублей с нуля даже новичку. Подписывайтесь, такие блоги редко встретишь: @mashapoluyanova

NLTK для обработки естественного языка NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка. Особенности NLTK: • Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей. • Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ. • Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста. Ссылочка на доку #theory // Just Python

⚙️ Gensim для извлечения семантических тем ℹ️ Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантических тем из больших документов и текстов для обработки, анализа и прогнозирования поведения человека с помощью статистических моделей и лингвистических вычислений. 🗣️ Gensim имеет возможность обрабатывать огромные данные, независимо от того, являются ли они необработанными и неструктурированными. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚡️ В сети начали массово сливать курсы и книги известных онлайн школ Вот отсортированная база с тонной материала(постепенно пополняется): БАЗА (4687 видео/книг): (363 видео, 87 книги) — Python (415 видео, 68 книги) — Frontend (143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг (352 видео, 89 книги) — С/С++ (343 видео, 87 книги) — Java (176 видео, 32 книги) — Git (293 видео, 63 книги) — C# (174 видео, 91 книги) — DevOps (167 видео, 53 книги) — PHP (227 видео, 83 книги) — SQL/БД (163 видео, 29 книги) — Linux (107 видео, 43 книги) — СисАналз (181 видео, 32 книги) — Go (167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift (112 видео, 24 книги) — Flutter (137 видео, 93 книги) — DS/ML (113 видео, 82 книги) — GameDev (183 видео, 37 книги) — UI/UX (129 видео, 73 книги) — QA (213 видео, 63 книги) — Rust (121 видео, 24 книги) — Ruby Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram

Yellowbrick для визуального анализа и диагностики Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предназначенных для облегчения машинного обучения с помощью scikit-learn. Основной объект API библиотеки Visualizer представляет собой средство оценки scikit-learn, которое учится на данных. «Визуализаторы» изучают данные, создавая визуальное представление рабочего процесса выбора модели. Ссылочка на доку #theory // Just Python

😱 Дебетовая карта с доходностью 35% от Газпромбанка. Успеваем поучаствовать в акции! До 31 января Газпромбанк возвращает абсолютно всем клиентам до 5000₽ кэшбэка в месяц. При оформлении дебетовой карты по ссылке — можно получить 5 000 баллов за месяц (1 балл = 1 рублю) ⚠️ Для новых клиентов дополнительные 1000 баллов за любую покупку от 1000₽. Условия по карте: ▪️Выпуск, обслуживание и доставка карты — бесплатно ▪️35% кэшбэк на супермаркеты, маркетплейсы, рестораны и кафе, АЗС, Одежда и обувь, ЖКХ и Госуслуги. ▪️Снятие без комиссии в любых банкоматах РФ ▪️Бесплатные переводы 🤝 Итак: Оформите карту по ссылке, подтвердите участие в мобильном приложении в разделе «Кэшбэк баллами» и целый месяц получайте 35% кэшбэка с карты.