Python 🇺🇦

Бібліотека Catboost У цьому прикладі ми імпортуємо CatBoostClassifier із catboost і створюємо екземпляр класифікатора з певними параметрами. Потім ми навчаємо модель на тренувальних даних і мітках за допомогою методу fit. Після навчання можемо використовувати методи predict та predict_proba для отримання передбачень класів та ймовірностей відповідно.

import numpy as np
from catboost import CatBoostClassifier

# ініціалізація даних
train_data = np.random.randint(0, 100, size=(100, 10))
train_labels = np.random.randint(0, 2, size=(100))

model = CatBoostClassifier(iterations=2, depth=2, learning_rate=1, loss_function='Logloss', verbose=True)

# навчання моделі
model.fit(train_data, train_labels)

# передбачення за допомогою отриманої моделі
preds_class = model.predict(test_data)
preds_proba = model.predict_proba(test_data)
print("class =", preds_class)
print("proba =", preds_proba)

Результат роботи коду залежатиме від вхідних даних. Тут використовуються випадкові дані для навчання та тестування, а в реальних ситуаціях дані відрізнятимуться. #Catboost // #theory // Python

Задача з епічною битвою На 15-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор займається середньовічним програмуванням: створює дві армії і починає епічну битву. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 12 хв #Python // #lessons // Архів книг

Різдвяні знижки від Sigma Software University! 🎁 Подаруйте собі нові знання та можливості у 2025 році! Тільки до Різдва знижка -15% за промокодом christmas24 на курси: ✨ Data Science — зануртеся у світ аналізу даних та технологій штучного інтелекту. Під час навчання ви зможете розробляти прогнозні моделі, ставити запитання та отримувати практичні навички, які необхідні для успішної кар’єри розробника в цій області. За кожною темою в межах домашніх завдань надається можливість створення власного мініпроєкту, який можна додати у власне портфоліо. 👉 Зареєструватися: https://bit.ly/4gIy4vv ✨ Python Intensive — ідеальний старт для новачків! Ви навчитеся створювати програми, працювати з даними та розробляти вебсервіси на одній із найпопулярніших мов програмування. Цей курс охоплює багато практичних завдань та проєктів, що дозволять вам використовувати вивчені концепції у реальному житті, а також поповнити своє портфоліо. 👉 Зареєструватися: https://bit.ly/3DjgJe2 Чому саме Sigma Software University? 🔸 надають освітні послуги з 2016 року; 🔸створили понад 50 освітніх програм; 🔸мають понад 100 залучених експертів та тренерів; 🔸 їхні курси закінчують понад 1000 випускників щороку. Промокод на знижку: christmas24 Знижка діє до 30 грудня включно. Кількість місць обмежена! Нові можливості починаються тут — ловіть їх!

📱 ChatGPT тепер може запускати ваш код прямо в браузері Усе це — завдяки оновленій функції Canvas, яка дозволяє редагувати текст або код: просто виділяєте потрібну частину й пишете, що змінити. А тепер ще й додали можливість запускати Python-код безпосередньо там.

І найкраще — Canvas став доступним для всіх абсолютно безкоштовно.

👉 Спробувати #Canvas #ChatGPT // #news // Python

Функція findall() повертає список, що містить усі збіги. Список містить співпадіння в тому порядку, в якому вони були знайдені. Якщо збігів не знайдено, повертається порожній список.

import re

txt = "The rain in Spain"
x = re.findall("ai", txt)
print(x) # ['ai', 'ai']

txt1 = "The rain in Spain"
x1 = re.findall("Portugal", txt1)
print(x1) # []

#findall // #practice // Python

🚀 Вакансія: Технічний спеціаліст CRM (AppSheet) • 50,000 – 60,000 грн • Неповна зайнятість • Дистанційно Про компанію: Лідер у сфері фінансової грамотності, криптовалют та трейдингу, який щомісяця допомагає тисячам клієнтів досягати фінансової незалежності. Ми постійно вдосконалюємось та автоматизуємо процеси для зручності нашої команди та користувачів. Кого шукають: Фахівця з досвідом роботи у low-code/no-code платформах, який допоможе нам оптимізувати та доопрацювати CRM-систему на AppSheet. Якщо ти любиш знаходити ефективні технічні рішення, працювати з даними та автоматизовувати процеси — ця позиція для тебе! 📝 Відкрити анкету 💬 Контакт: @Mariia13a

Клас: контейнер з даними На 14-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор розбирає нескладний приклад використання класів — в умові задачі потрібно створити клас відповідно до запропонованих інтерфейсів. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 14 хв #Python // #lessons // Архів книг

Дев’ять помилок новачків у Pandas У цій статті автор, не пірнаючи з головою у тонкощі використання Pandas, розглядає певні базові помилки, яких можна уникнути з першого дня роботи з цією бібліотекою Python.

Таким чином можна уберегти ваших тіммейтів та тімліда від зайвих нервових розладів чи депресії.

Мова: 🇺🇦 #Pandas // #theory // Python

Функція sub() замінює співпадіння текстом на ваш вибір.

import re

txt = "The rain in Spain"
x = re.sub("\s", "9", txt)
print(x) # The9rain9in9Spain

txt1 = "The rain in Spain"
x1 = re.sub("\s", "g", txt1, 2)
print(x1) # The9rain9in Spain

В першому прикладі прогалини замінюються на 9. За потреби можна контролювати кількість замін, вказавши параметр count. В другому прикладі прогалини замінюються лише двічі. #sub // #practice // Python

HTTPX — вельми цікавий пакет для роботи з веб-запитами. Як кажуть самі розробники, це HTTP-клієнт наступного покоління.

>>> import httpx
>>> r = httpx.get('https://www.example.org/')
>>> r
<Response [200 0K]>
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'text/html; charset=UTF-8'
>>> r.text
'<!doctype html>\n<html>\n<head>\n<title>Example Domain</title>...'

Порівнюючи зі звичним requests, HTTPX має такі переваги: 🔴стандартний синхронний інтерфейс, але також є підтримка асинхронності 🔴підтримка HTTP/1.1 та HTTP/2 🔴можливість надсилати запити безпосередньо до WSGI та ASGI додатків 🔴повна підтримка анотацій типів 🔴100% покриття тестами 👉 Радимо подивитися їх документацію, а також туторіал для просунутого використання. #HTTPX // #theory // Python

Простий, але зручний та корисний пакет для створення QR-кодів. Для малювання картинок використовується Pillow, тому переконайтеся, що він у вас встановлений.

# pip install qrcode[pil]
import qrcode
image = qrcode.make('https://example.com' )
image.save('qr-png')

Щоб створити об'єкт картинки з QR-кодом, треба викликати метод make() і передати дані як аргумент. Для збереження застосуйте метод save() до отриманого об'єкту. Ще пакет дозволяє створювати QR-коди на основі картинок в різних стилях. Про це все, а також про просунуті приклади використання можна почитати в документації. #Python // #practice // Архів книг

Learning Ray Завдяки цій практичній книзі програмісти Python, інженери обробки даних і дослідники даних навчаться використовувати платформу Ray локально та створювати обчислювальні кластери.

Ви зможете використовувати Ray для структурування та запуску програм машинного навчання в масштабі. Також ви зрозумієте, як Ray вписується в поточний ландшафт інструментів машинного навчання, і дізнаєтеся, як вона продовжує все тісніше інтегруватися з цими інструментами.

Рік: 2023 Мова: 🇬🇧 Автор: Edward Oakes #Ray // #books // Python

Вакансія: Python Back-End Developer Міжнародна фінтех-компанія Binomarket шукає на віддалену або офісну роботу бекенд-розробника рівня Middle з досвідом роботи на Python від 2-х років — для проектування архітектури, підтримки існуючого коду і розробки нового функціоналу. 📝 Відкрити анкету #python // #jobs // Архів книг

Найчастіше обробка вхідних даних зводиться до перетворення символів у верхній чи нижній регістр. Іноді дані можна очистити за допомогою регулярного виразу. Коли завдання ускладняється, можна застосувати зручніший спосіб — за допомогою словника зі значеннями для заміни символів і методу translate виходить лаконічний код.

raw_text = 'This\nstring has\tsome whitespaces\r\n'

character_map = 1
   ord('\n'): ' ',
   ord('\t'): ' ',
   ord('\r'): None
}

text = raw_text.translate(character_map)
# 'This string has some whitespaces '

У прикладі бачимо, як символи перенесення рядка \n і табуляції \t замінюються на звичайні пробіли, а символ \r видаляється з рядка повністю. #Python // #practice // Архів книг

Бібліотека Dask У цьому прикладі ми створюємо масив Dask x розміром 10000×10000 з чанками 1000×1000. Потім виконуємо кілька операцій над масивом x (транспонування, зріз та обчислення середнього значення).

import dask.array as da
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x + x.T
z = y[::2, 5000:].mean(axis=1)

result = z.compute()

Нарешті ми викликаємо метод compute() для обчислення результату. Результат роботи коду — масив NumPy із середніми значеннями по рядках для кожного другого рядка у зрізі y[::2, 5000:]. #Dask // #theory // Python

OOП: знайомство з класами та обʼєктами На 13-му уроці відео-курсу по вирішенню задач на Python з порталу CheckIO автор працює із задачами з об'єктно-орієнтованим програмуванням. Мова: 🇺🇦 Тривалість: 19 хв #Python // #lessons // Архів книг

⚙️ Патерни проєктування — це не код і не мова, і навіть не алгоритми, але ідея розв’язання певних завдань. Навчитися рефакторити код та швидко опанувати 30+ патернів проєктування ви зможете на курсі «Чистий код та патерни проєктування» від robot_dreams. За 21 заняття ви: 🦾 навчитеся бачити недоліки коду та виправляти їх 🦾 познайомитеся з архітектурою складних enterprise-level систем 🦾 розберете всі патерни та познайомитесь з антипатернами 🦾 дізнаєтеся як організовувати асинхронний код В результаті покращите структуру та стабільність ваших проєктів, а також ефективно працюватимете з великими даними. Лектор: Олег Фокін — Lead Software Engineer у GlobalLogic, що має понад 20 років досвіду в розробці програмного забезпечення. Старт: 18 грудня Деталі, програма та реєстрація ⬅️