About Python [ru]

​​🚀Python для новичков: сферы применения и возможности В этой статье автор расскажет, почему Python используют стартапы и компании, которые разрабатывают крупные проекты, и почему главное преимущество Python — его простота, а также вы узнаете почему программы на Python гибкие, легко масштабируются, а для их создания не требуется содержать большую команду разработчиков. Читать...

​​👤Python и разработка простого веб-приложения, использующего технологии машинного обучения В этой статье автор расскажет, почему в бэкенд-части приложения то, что ввёл пользователей, сохраняется в датафрейме, который будет использоваться в виде тестовых данных для модели а также вы узнаете почему чтобы построить модель и опубликовать её где-нибудь, понадобятся библиотеки streamlit, pandas и scikit-learn. Читать...

​​Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Теперь дни быстрого найма будут проходить регулярно. Чтобы вам было удобно следить за расписанием, собрали его на отдельной странице. Ближайшее мероприятие: • 13-14 мая — Fast Track для бэкенд-разработчиков пишущих на Python или С++, либо тех, кто готов на них перейти, офер за 2 дня в команду RideTech. Зарегистрироваться

​​🚀Полезные советы по Python, которых вы ещё не встречали В этой статье автор расскажет, почему задача очистки данных, вводимых пользователем, актуальна практически для любой программы, и как такая обработка входных данных сводится к преобразованию символов в верхний или нижний регистр, а также вы узнаете как данные можно очистить с помощью регулярного выражения. Читать...

​​🤔Как стать программистом на языке программирования Python В этой статье автор расскажет, почему язык программирования Python часто используется в веб-разработках, почему его не используют в системном программировании, но он может использоваться для освоения базы, и почему специалисты этого направления всегда востребованы, а также вы узнаете почему в этом языке нет надобности в очистке внутренней памяти. Читать...

​​👨‍💻Python разработчик: кто это, обязанности и как им стать в 2023 году В этой статье автор расскажет, почему разработчик Python отвечает за кодирование, проектирование, развертывание и отладку проектов разработки, как правило, на стороне сервера, и что должен знать и уметь Python-разработчик, а также вы узнаете почему с каждым месяцем спрос на Python разработчиков растет, и с каждым месяцем вакансий стает все больше. Читать...

​​👤Как освоить Python с нуля за 30 минут В этой статье вы узнаете, какой редактор кода выбрать, какая функция применяется для ввода данных, а также вы узнаете почему оператор if выполняет код в зависимости от условия. Читать...

​​🚀Изучаем Python за 6 месяцев В этой статье автор расскажет, почему Python один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, который активно используется в data science и машинном обучении, веб-разработке и других областях программирования, и как удостовериться в том, что написанный вами код выполняет именно тот функционал, который вы от него ожидаете, а также вы узнаете какие темы необходимо изучить, и насколько это будет сложно, Читать...

​​🤔Как создать собственные Python-декораторы и правильно их использовать В этой статье автор расскажет, что такое декораторы в Python, почему проектировать проще сверху-вниз, что делать если декоратор требует централизованного контроля, а также вы узнаете что делать если декоратору нужны дополнительные параметры. Читать...

​​🚀Лайфхаки Python: сэкономить память и ускорить выполнение программы В этой статье автор расскажет, почему Python часто ругают за то, что он медленный, какие в нем существуют подходы, которые позволяют писать достаточно быстрый код, и почему не всегда операторы в Python ведут себя так, как мы привыкли, а также вы узнаете как генераторы и итераторы помогают сэкономить память или время выполнения, но у них есть и особенности, из-за которых они могут не подойти. Читать...

​​💡Распределение памяти в Python: сколько и в каких случаях занимают типы данных В этой статье автор расскажет, как устроено выделение памяти под объекты в Python, как работает очистка памяти от неиспользуемых объектов, и какая разница в занимаемой памяти на примере типов list, dict и tuple, а также вы узнаете зачем нужно всегда прикидывать примерные затраты памяти, еще на момент написания кода. Читать...

​​Записывайтесь на курс от Хекслета, пройдите 5 бесплатных уроков профессии и получите скидку 10% на курс! Мы заинтересованы в успешном трудоустройстве наших студентов — гарантируем стажировки от компаний-партнеров и участие в Карьерном треке. Вернем деньги, если после учебы не получилось найти работу🔝 На профессии «Python-разработчик» вы за 10 месяцев: ✔️ Научитесь работать с сетевыми запросами и овладеете навыком проектирования архитектуры приложений. ✔️Освоите самый популярный веб-фреймворк Django. ✔️ Решите более 310 задач в браузере, создадите 4 проекта для портфолио на GitHub и выполните 150 тестовых заданий от наших партнёров. ✔️Научитесь работать с чужим кодом и оформлять пул-реквесты в Open Sours проектах. Оцените формат и решите, стоит ли продолжать! Вводные ознакомительные курсы профессии доступны бесплатно сразу после регистрации!

​​👤Почему не стоит выбирать FastAPI — самый быстрый фреймворк на Python В этой статье автор расскажет, почему в FastAPI придется самому решать некоторые вопросы с безопасностью, зачем в FastAPI нужно подключать внешний ORM и миграции, и почему Python чаще используют не там, где нужна высокая скорость и производительность, а также вы узнаете почему разница между производительностью фреймворков на реальном коде может быть не такая значительная. Читать...

​​Третий выпуск шоу о качественном коде «Паттерны и практики написания кода» уже на канале Avito Tech. Бэкендер Юрий Афанасьев продолжает рассказывать о принципах программирования и объясняет, чем рефакторинг отличается от оптимизации и в каких случаях от второй нужно отказаться. Смотрите лекции Юры и совершенствуйте свой код. Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCKRP31

​​🔥Превращаем код на Python в исполняемый EXE-файл В этой статье вы узнаете, как создавать EXE-файлы при помощи двух библиотек: Pyinstaller and auto-py-to-exe, почему возникает потребность конвертировать Python-код, как создать скрипт на пайтон, а также вы узнаете что делать в Pyinstaller, и как в папке dist найти заветный exe-файл. Читать...

​​👨‍💻Как написать Telegram-бота на Python: делаем ремайндер В этой статье автор расскажет, про процесс создания простого бота-ремайндера, единственная задача которого — напоминать пользователю о важных делах, как подготовить проект и развернуть окружения, какие библиотеки нужно подключить для создания бота, а также вы узнаете как из сообщения можно получить информацию о пользователе, который его прислал, время отправки и его ID. Читать...

​​🤔Особенности семантики exactly-once при разработке для Kafka на Python В этой статье автор расскажет, какие семантики существуют для подобных задач, какие особенности Kafka поддерживают использование семантики exactly-once, зачем для написания клиента Kafka использовать Python библиотеку aiokafka, а также вы узнаете как для правильной работы транзакций назначить на каждом производителе свой уникальный transactional_id, который обеспечит непрерывность транзакционности между перезапусками сервиса. Читать...

​​🚀Как ускорить приложения на Python В этой статье автор расскажет, как проанализировать и ускорить имеющийся код на Python, почему Python накладывает некоторые ограничения, одно из них — снижение скорости работы по сравнению с программами, написанными на компилируемых языках программирования, как проводить процесс профилирования, и что для этого нужно собрать с приложения чтобы оптимизировать код, а также вы узнаете что делать если у вас “тормозит” программа, в которой сотни и тысячи строк кода и сама архитектура этого кода состоит из множества функций и классов. Читать...

​​🖥Введение в машинное обучение с помощью scikit-learn В этой статье автор расскажет, как легко обучать и тестировать модель ML с помощью Scikit-Learn, почему библиотека Scikit-learn — самый распространенный выбор для решения задач классического машинного обучения, и как с этими задачами отлично справяться библиотеки Pandas и NumPy, а также вы узнаете почему Scikit-learn специализируется на алгоритмах машинного обучения для решения задач обучения с учителем. Читать...

​​🖥О реализации библиотеки для глубокого обучения на Python В этой статье вы узнаете, почему каждая библиотека глубокого обучения предоставляет пользователю некие возможности по автоматическому дифференцированию, и как самый основной функционал подобных библиотек всё ещё можно реализовать в сравнительно компактном виде, а также вы узнаете какие компоненты, необходимые для создания библиотеки глубокого обучения, предназначенной для создания и сквозного обучения нейронных сетей. Читать...