Добро пожаловать в мир Python

Докеризация вашего приложения Django может быть пугающей, но выгоды перевешивают риски. В этом руководстве Чарли Макнамара проведет вас через процесс установки, чтобы вы могли максимально эффективно использовать свои приложения. https://www.honeybadger.io/blog/dockerize-django-preact-postgres/

Использование магических команд IPython Jupyter для улучшения работы https://towardsdatascience.com/using-ipython-jupyter-magic-commands-to-improve-the-notebook-experience-f2c870cab356

Чрезвычайно быстрый линтер и форматировщик кода Python, написанный на Rust. https://github.com/astral-sh/ruff

Как на самом деле работает Python | Углубленный анализ | https://blog.vishnutiwari.me/how-python-really-works-in-depth-analysis-python-3-internal-mechanism

Автоматизируем создание отчетов в Word с данными из Excel на Python. До смешного простой код, который может сэкономить вам кучу времени в будущем. И как фанат автоматизации, который старается избегать любой однообразной и рутинной работы, я от таких решений просто в восторге. Читать далееhttps://habr.com/ru/articles/795057

uv: Упаковка Python в Rust uv — это чрезвычайно быстрый установщик и преобразователь пакетов Python, разработанный как альтернатива инструментам pip и pip-tools. https://astral.sh/blog/uv

Руководство по подключению к базе данных Python SQL https://www.techbeamers.com/python-sql-database-connection-guide

Библиотеки Python для вашего резюме DataScience в 2024 году https://dev.to/taipy/python-libraries-for-your-datascience-cv-in-2024-5cl7

❓Что нужно знать про найм в ML/DS в начале карьеры.? Борис Цейтлин расскажет про поиск работы в ML/DS на открытом уроке в OTUS.  🔹На вебинаре разберем какие пет-проекты делать для портфолио 🔹Расскажем как искать вакансии, подаваться на них и как проходить собесы Встречаемся 28 февраля в 20:00 мск в рамках курса «Machine Learning. Professional». 👉 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись: https://otus.pw/GyQD/?erid=LjN8KYFH4

Поисковая система в 80 строках Python. В статье подробно описывается создание поисковой системы всего в 80 строках кода, что дает представление об эффективной реализации базового, но функционального алгоритма поиска. https://www.alexmolas.com/2024/02/05/a-search-engine-in-80-lines.html

Polars с высоты птичьего полета. https://pola.rs/posts/polars_birds_eye_view/

Использование Python для анализа данных В этом руководстве вы узнаете о важности структурированного рабочего процесса анализа данных и получите возможность попрактиковаться в использовании Python для анализа данных, следуя обычному рабочему процессу. https://realpython.com/python-for-data-analysis/

🐍Руководство по созданию визуальных эффектов, привлекающих внимание Практические методы захватывающей визуальной коммуникации с помощью Plotly https://towardsdatascience.com/data-visualisation-101-playbook-for-attention-grabbing-visuals-c5b9faa7a950 🐍Раскрытие потенциала LLM с помощью RAG: полное руководство от основ до продвинутых методов Использование OpenAI, Google Gemini Pro и моделей с открытым исходным кодом https://levelup.gitconnected.com/unlocking-llms-potential-with-rag-a-complete-guide-from-basics-to-advanced-techniques-b4557f268134

🐍В этом учебном пособии на основе кода представлено краткое введение в анализ настроений — метод, используемый для прогнозирования эмоций, аналогичный цифровому психологу. https://www.kdnuggets.com/sentiment-analysis-in-python-going-beyond-bag-of-words 🐍Как создать парсер для доски объявлений с помощью Python https://www.freecodecamp.org/news/build-a-job-board-scraper-with-python 🐍Прогнозирование настроений на фондовом рынке с помощью OpenAI и Python Интересное исследование возможностей LLM в анализе акций. https://levelup.gitconnected.com/stock-market-sentiment-prediction-with-openai-and-python-ea2e2261fcbf

Специализированные библиотеки Python для уникальных задач https://dev.to/taipy/specialized-python-libraries-for-unique-tasks-5dgm

Ускоряем анализ данных в 170 000 раз с помощью Python https://habr.com/ru/companies/ncloudtech/articles/790370/

ASCII-арты на python Здравствуйте уважаемые читатели, в этой статье я расскажу Вам как делать ASCII-арты при помощи языка python, на примере моего кода. https://habr.com/ru/articles/790318/

🐍Создание игрового движка «Крестики-нолики» на Python с помощью игрока с искусственным интеллектом. В этом видеокурсе вы создадите на Python универсальный игровой движок для игры в крестики-нолики с двумя компьютерными игроками, один из которых будет игроком с искусственным интеллектом https://realpython.com/courses/python-tic-tac-toe-ai/ 🐍Отладка Python. Советы по отладке Python, основанные на выступлении, проведенном на PyCon в Швеции. https://www.syntaxerror.tech/syntax-error-11-debugging-python/ 🐍Ни для кого не секрет, что библиотека datetime Python имеет свои особенности. Их не только, вероятно, больше, чем вы думаете; сторонние библиотеки не решают большинство из них! Я создал новую библиотеку , чтобы изучить, как может выглядеть лучшая библиотека даты и времени. https://dev.arie.bovenberg.net/blog/python-datetime-pitfalls/

Создание приложения FullStack с помощью Django, Django REST и Next.js https://dev.to/koladev/building-a-fullstack-application-with-django-django-rest-nextjs-3e26

Сравнение производительности dict() и {} в Python Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вместо {} в новом коде на Python. Коллега утверждал, что dict() более читаем и чётче выражает цель, поэтому следует предпочесть его. Меня это не убедило, но в тот момент контраргуентов не нашлось, поэтому я воздержался. Это заставило меня задуматься: в чём разница между типом dict и литеральным выражением {}? Давайте изучим этот вопрос. https://habr.com/ru/articles/788440/