Python RU

🖥 Продвинутый парсинг на Python со сменой прокси 🎞 Video @pro_python_code

Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев. Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django. 🐍 Начнем писать код на первом уроке. Вас ждут сотни упражнений в тренажере, задачки-испытания для тех, кто любит посложнее, а также 4 проекта, в рамках которых вы напишете полноценные приложения для портфолио на GitHub 🔖Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем как пройти бесплатные курсы профессии! Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: 2Ranyn1dv6k

📚7 лучших CLI-библиотек Python в 2023 году 1. Typer Это одна из самых популярных библиотек на GitHub с более чем 10,5 тыс. звезд. Она поможет легко разрабатывать CLI-приложения, которые понравятся пользователям. Typer предоставляет простой способ создания CLI-приложений на Python благодаря автоматической справке, автоматическому заполнению и преобразованию входных и выходных данных. Эта библиотека поддерживает различные типы и стили команд и аргументов. 2. Click Эта библиотека помогает создавать интерфейсы командной строки компонуемым способом с минимальным количеством кода. Название “Click” расшифровывается как “command line interface creation kit” (набор для создания интерфейса командной строки). Click отличается гибкой конфигурацией и поставляется с хорошими настройками по умолчанию. Этот модуль способен сделать процесс написания инструментов командной строки быстрым и увлекательным, а также предотвратить разочарование, вызванное невозможностью реализовать задуманный API CLI. 3. Fire Эта библиотека от Google предназначена для автоматической генерации интерфейсов командной строки из абсолютно любого объекта Python. Она предоставляет много возможностей, таких как инструмент для разработки и отладки кода Python, изучение существующего кода и превращение чужого кода в CLI, облегчение перехода между Bash и Python и многое другое. 4. Tqdm Отображение индикатора выполнения при загрузке данных — один из распространенных способов создания хорошего пользовательского опыта. Эта библиотека предоставляет быстрый, расширяемый индикатор выполнения для Python и CLI. Tqdm использует умные алгоритмы для предсказания оставшегося времени и пропуска ненужных показов итераций, что позволяет в большинстве случаев снизить накладные расходы. 5. Plumbum Вы когда-нибудь мечтали о том, чтобы компактность скриптов оболочки была воплощена в реальном языке программирования? Эта библиотека поможет осуществить вашу мечту. Помимо оболочкоподобного синтаксиса и удобных шорткатов, библиотека обеспечивает локальное и удаленное выполнение команд (через SSH), локальные и удаленные пути к файловой системе, упрощенное управление рабочим каталогом и средой, а также набор инструментов для программирования CLI. 6. Argcomplete Кажется, все предпочитают автозаполнение. Это упрощает жизнь. Библиотека Argcomplete предоставляет возможность добавить заполнение вкладок в приложения CLI с автоматической генерацией скриптов завершения и хуков для различных оболочек. Она поддерживает различные режимы и конфигурации. Это особенно полезно, если программа обладает множеством опций или подпарсеров и может динамически предлагать завершения для значений аргументов/опций (например, когда пользователь просматривает ресурсы в сети). 7. Termgraph Если нужно создавать ASCII-графику и диаграммы в CLI-приложении, то Termgraph — подходящий для этого ресурс. Как вы уже догадались, он предоставляет возможность создания ASCII-графов и диаграмм с различными типами и стилями графики и форматами данных. Termgraph поддерживает гистограммы, цветные диаграммы, эмодзи и другие типы графики.

🔥 Дайджест полезных материалов из мира: Python за неделю Почитать: — Чтобы ускорить работу Numba и кода NumPy, нужно понять, как работают процессоры — Python Ice Cream: Лучший способ отладки кода — Метаданные как обезбол при миграции — Полное руководство по использованию нескольких баз данных в Django — Пятифакторный тест личности — бот в Телеграм — Как правильно дифференцировать дискретные функции (Часть 2. Все-таки, МКЭ?) — Строим пайплайн в sсikit-learn — пошаговое руководство — Архитектурные нюансы OpenStack. Принципы работы компонентов Nova — Я скачал 1400+ пакетов, чтобы улучшить 1 — Структура тестового фреймворка — Разработка RESTful API на Python с помощью HappyX — BI-аналитика на коленке: делаем веб-аналитику в DataLens — Курс проложит аналитик: проверьте, какими SQL-скилами вы экипированы — SRP: Refactoring the Data Science Beyond Classes — NumPy Tutorial #9: Array Join — Web3.py: Desenvolvendo app clientes para Ethereum com Python — MY NEW WEBSITE [Free AI image creator] — Android Operating System — Elastic D&D - Week 1 - Project Introduction — How to use Kaggle for Climate Change studies — Programmers need to learn "not to be the frog in the warm water" — scraping all airconditioned from the free market sales site — How To Install Private Git Hosted Dependencies Inside Docker Image Using SSH Посмотреть: 🌐 Практика парсинга Python (⏱ 05:27) 🌐 Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4 (⏱ 10:06) 🌐 Большой гайд по парсингу на Python. Часть 3 Работаем с selenium (⏱ 06:14) 🌐 Уроки Golang с нуля /#24 - Тесты (⏱ 09:50) 🌐 Полный Гайд по парсингу на Python: от азов до продвинутых техниик,. Часть 1 (⏱ 07:04) 🌐 Полный Гайд по парсингу на Python: Практика. Часть 2 (⏱ 05:59) 🌐 Python для начинающих. Урок 9 | Работа со строками (⏱ 15:13) 🌐 Задание 2 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 03:46) 🌐 Задание 1 | ЕГЭ по информатике | ДЕМО-2024 (⏱ 02:50) 🌐 Полный разбор демоверсии | ОГЭ-2024 по информатике (⏱ 00:00) 🌐 Новый оператор в Python для объединения словарей в один символ #shorts #python (⏱ 01:00) Хорошего дня!

Уроки Парсинга на Python Сравниваем Scrappy и bs4 🎞 Видео @pro_python_code

🛡 VineShield Средство обфускации всех исполняемых файлов и скриптов, написанных на python 3. ▪Github @pro_python_code

✔️ 20 экспертных советов по эффективному использованию Python 1. Используйте списковые выражения. Списковое выражение — это лаконичный и элегантный способ создания списков на основе существующих, устраняющий необходимость в традиционных циклах for и условиях if. Освоив эту технику, вы сможете оптимизировать свой код и сделать его более читабельным. 2. Применяйте генераторы. Генераторы экономят память и позволяют выполнять итерации с большими наборами данных, не загружая все сразу в память. Они идеально подходят для сценариев, в которых оптимизация памяти имеет решающее значение. 3. Ознакомьтесь со стандартной библиотекой Python. Стандартная библиотека Python — это сокровищница готовых модулей и функций, которые могут значительно сэкономить время разработки. Ознакомьтесь со стандартной библиотекой и используйте ее возможности для таких распространенных задач, как работа со строками, управление файлами и сетевое взаимодействие. 4. Используйте менеджеры контекста с оператором with. Оператор with позволяет работать с ресурсами, требующими операций setup и teardown. Используя менеджеры контекста, вы обеспечите правильное управление ресурсами даже при возникновении исключений. 5. Применяйте декораторы для многократного использования кода. Декораторы позволяют изменять поведение функций и классов без изменения их исходного кода. Они являются бесценными инструментами для добавлении функциональности в существующий код, такой как логирование и кэширование, а также для обеспечения возможности повторного использования кода. 6. Изучите лямбда-функции. Лямбда-функции предоставляют лаконичный путь определения небольших анонимных функций. Они особенно полезны, когда нужно определить простую функцию “на лету”, без необходимости полного объявления функции. 7. Оптимизируйте производительность с помощью Cython. Cython — это расширенная версия Python, которая позволяет писать высокопроизводительный код за счет добавления статической типизации и компиляции в C. Выборочная оптимизация критических участков кода с помощью Cython позволяет добиться значительного повышения скорости. 8. Освойте регулярные выражения. Регулярные выражения представляют собой мощный механизм для сопоставления шаблонов и работы с текстом. Потратьте время на изучение регулярных выражений и используйте их возможности для решения сложных задач обработки строк. А использование ChatGPT для написания регулярных выражений, особенно сложных, значительно сэкономит время. 📌 Остальные

Подборка полезных фишек с кодом. Проверка наличия элемента в множестве Мы можем проверить, находится ли тот или иной элемент в списке с помощью оператора in: large_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] if 5 in large_list: print("5 найден в списке.") else: print("5 не найден в списке.") То же применимо и для множеств (set): large_set = set(large_list) if 5 in large_set: print("5 найден в множестве.") else: print("5 не найден в множестве.") Автоматическое добавление ключа словарю Если создать словарь средствами collections.defaultdict, добавить хотя бы один элемент, а затем обратиться к несуществующему ключу: from collections import defaultdict my_dict = defaultdict(int) my_dict['apple'] = 3 my_dict ['banana' ] = 2 print(my_dict['orange']) print(my_dict) то интерпретатор самостоятельно добавит новый элемент: ... 0 ... defaultdict(<class 'int'>, {'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 0}) try / except + else + finally Мастхэв для начинающих питонистов — пара try / except, обработчик исключений. Шикарным дополнением к такому блоку является, на мой взгляд, else: он опишет поведение программы на случай других ошибок, которых может быть немало! Более того, добавив finally, вы выполните завершающие работы, например, скомандуете выслать уведомление: try: >>> result = 10 / 2 >>> except ZeroDivisionError: >>> print( "Ошибка: деление на ноль невозможно.") >>> else: >>> print("Результат:", result) >>> finally: >>> print( "Программа выполнена.") ... Результат: 5.0 ... Программа выполнена. Проверка существования переменной с помощью «моржового» оператора Если мы объявили две переменные, но не задали любой из них значение, то с помощью оператора := (Walrus Operator) можно спасти программу от падения и добавить обрабатывающую логику. В первом случае, в переменные name1, name2 мы ничего не записали, значит, программа зайдет в блок else: >>> if name == '__main__': >>> name1, name2 = '', '' >>> >>> if name := name1 or name2: >>> print(name1) >>> print('Успешно!') >>> else: >>> print('Имя не найдено...')... Имя не найдено... Во втором случае заполнена только одна из переменных, но программа отработает без ошибки: >>> if name == '__main__': >>> name1, name2 = 'Сергей', '' >>> >>> if name := name1 or name2: >>> print(name1) >>> print('Успешно!') >>> else: >>> print('Имя не найдено...') ... Сергей ... Успешно! Оператор match для проверки типа Теперь освоение новых библиотек у вас точно ускорится. Порой, трудно понять, какой тип данных возвращает функция или метод. В таких случаях помогают match и встроенные функции приведения к тому или иному типу данных: >>> var = 1 >>> >>> match var: >>> case str(): >>> print('Строковый тип') >>> case bool(): >>> print('Булевый тип') >>> case float(): >>> print('Число с плавающей запятой') >>> case int(): >>> print('Целочисленный тип') >>> case list(): >>> print('Список') >>> case None: >>> print("None") >>> case _: >>> print('Другой тип данных')... Целочисленный тип Встроенные функции попытаются привести к своему значению переменную. Но если положить в var единицу, как примере выше, то мы минуем float(). Чтобы программа не упала, стоит заложить дальнейшую обработку var только в подходящие функции-наследнице кейсы. Включение генераторов, сетов В предыдущей статье с фишками я рассказывала, что есть эффективный способ генерировать списки — «списковое включение» (List Comprehension): names = ['Данил','Михаил', 'Оля'] [x for x in names if"a"in x]] # Выберет имена, где есть "а"... ['Данил', 'Михаил'] Оказывается, этому поддаются и другие составные типы — генераторы и сеты. >>> s = {s*2 for s in range(10)} # Перемножит числа 1-10 на два >>> print(s) ... {0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18} @pro_python_code

+1 в копилку годных каналов про Python С @python_practics освоишь Python гораздо проще: 📌 полезные сниппеты кода для твоих задач 📌 теория Python понятным языком с примерами 📌 вопросы из собеседований 📌 бесплатные книги и курсы по Python 📌 тесты и опросы для тех, кто не запоминает сухую инфу

🖥 Большой гайд по парсингу на Python. Часть 3 Работаем с selenium 🎞 Video

🖥 Практика парсинга Python 🎞 Video

🆕 Python 4.0: программирование следующего поколения Интересные нововведения в Python 4.0 1. Улучшение производительности Улучшение производительности Python 4.0, направленное на повышение скорости и эффективности выполнения, позволит разработчикам создавать высокопроизводительные приложения. Основные способы улучшения производительности: • Объемная оптимизация. Python 4.0 представляет объемные оптимизации, которые оптимизируют использование памяти, уменьшая объем памяти, занимаемый программами на Python, и повышая общую производительность. • Параллельная обработка. Python 4.0 поддерживает параллельную обработку, обеспечивая улучшенную поддержку многопоточности и многоядерных архитектур, позволяя разработчикам использовать весь потенциал современного оборудования. • JIT-компиляция (JIT, Just-In-Time — “оперативно”). Внедрение JIT-компиляции в Python 4.0 позволяет динамически компилировать код Python во время выполнения, что приводит к ускорению выполнения и повышению производительности. 2. Новые возможности и улучшения синтаксиса Python 4.0 представляет несколько новых возможностей и улучшений синтаксиса, которые повышают производительность разработки и позволяют создавать более выразительный и лаконичный код. Наиболее ощутимые дополнения: • Стиль V — 5. Python 4.0 вводит новое соглашение о стиле, известное как V — 5, которое способствует более чистой организации кода, улучшению читабельности и согласованности в проектах. • Стиль UV — 4. Python 4.0 также вводит соглашение о стиле UV — 4, которое фокусируется на простоте и сокращении шаблонного кода, облегчая разработчикам написание и сопровождение программ на Python. • Расширенные подсказки типов. Python 4.0 расширяет возможности подсказок типов, позволяя разработчикам предоставлять более точные аннотации типов и обеспечивая лучшую поддержку статического анализа и инструментария. • Расширенная стандартная библиотека. Python 4.0 обогащает стандартную библиотеку новыми модулями и функциональными возможностями, предоставляя разработчикам больше инструментов и ресурсов для решения более широкого круга задач программирования. 3. Улучшение опыта разработчиков В Python 4.0 большое внимание уделяется оптимизации общего опыта разработчиков за счет устранения болевых точек и предоставления новых инструментов и возможностей. Самые заметные улучшения: • Усовершенствованный инструментарий. Python 4.0 представляет новые и улучшенные инструменты для форматирования кода, линтинга, отладки и тестирования, облегчая разработчикам написание чистого и удобного кода. • Оптимизированная упаковка и дистрибуция. Python 4.0 упрощает упаковку и дистрибуцию приложений Python, предлагая лучшую поддержку управления зависимостями, версионирования и развертывания. • Сотрудничество в рамках сообщества. Python 4.0 способствует расширению сотрудничества членов сообщества, предоставляя улучшенную документацию, оптимизируя процесс внесения вкладов участников и способствуя созданию благоприятной и инклюзивной среды для разработчиков всех уровней.

🐍 Советы и рекомендации по работе с Python • Упрощенный оператор if m = 3 # don't use this if m == 1 or m == 2 or m == 3 or m == 4: print("if statement 1") # use this if m in [1, 2, 3, 4]: print("if statement 1") • Обмен двумя переменными Python предоставляет возможность делать назначения и менять их местами в одной строке. x, y = 5, 10 print(x, y) # 5 10 x, y = y, x print(x, y) # 10 5 • Использование тернарного оператора для условного присваивания Тернарные операторы – это краткое обозначение операторов if-else в одной строке. # if_true if expression else if_false condition = True print("Condition is True" if condition else "Condition is False") • Перечисление встроенных функций С помощью перечислителей можно работать как с индексом, так и со значением, когда вы находитесь в цикле. my_list = [10, 20, 30, 40] for i, value in enumerate(my_list): print(i, value) # 0 10 # 1 20 # 2 30 # 3 40 • Функция Zip Функция zip объединяет элементы из нескольких итерируемых объектов в кортежи. list1 = [1, 2, 3, 4, 5] list2 = [5, 4, 3, 2, 1] print(zip(list1, list2)) # [(1, 5), (2, 4), (3, 3), (4, 2), (5, 1)] • Создание словарей с помощью функции Zip tuple1 = (1, 2, 3) tuple2 = (4, 5, 6) # {1:4, 2:5, 3:6} print(dict(zip(tuple1, tuple2)))

🟡 Дайджест полезных материалов из мира :python за неделю Почитать: — Стейты, БД и логи — разбираем шаблон диалогового Телеграм бота — Python 3.13.0 Что нового? — Как я научил искусственный интеллект создавать барабанные партии — Расширение возможностей веб-приложений с помощью WebAssembly и Python — Советы и рекомендации по работе с Python — Проектирование и добавление функционала в концепт ForTeаToo (42) — Простая нейронная сеть без библиотек и матриц. Эволюционный алгоритм — Прикладное использование теории построения информационно-исторических систем — Простая нейронная сеть без библиотек и матриц. Обучение с учителем — Гиперпараметрический поиск и оптимизация моделей — Теория разработки информационно-исторических систем с реализацией концепта — Как дообучить LLaMA бесплатно и без программирования: как создать тупого друга — Introduction to Sets in Python — How to Add Color to Old Black and White Movies and Images | using DeOldify — A way to (actually) run Python code in ChatGPT — What is Machine Learning? — Webhook and Ansible — Navigating Databases with Python: A Beginner-Friendly Guide — Send Automated Emails (smtplib & Python) Through Lambda — Benefits of hybrid search — How to change desktop wallpaper in Python — Generate Html code using python Посмотреть: 🌐 Универсальный рецепт по написанию и аннотированию декораторов Python. Хорошего дня! @pro_python_code

⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: Машинное обучение: @ai_machinelearning_big_data Go: @Golang_google C#: @csharp_ci Базы данных: @sqlhub Python: @python_job_interview C/C++/: @cpluspluc Data Science: @data_analysis_ml Devops: @devOPSitsec Rust: @rust_code Javascript: @javascriptv React: @react_tg PHP: @phpshka Docker: @docker Android: @android_its Мобильная разработка: @mobdevelop Linux: linuxacademy Big Data: t.me/bigdatai Хакинг: @linuxkalii Java:@javatg Собеседования: @machinelearning_interview 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy 🔥ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: @english_forprogrammers

🐍 Python 3.13.0a0 Что нового? Захватывающие возможности В настоящее время Python 3.13.0a0 находится в стадии разработки и содержит ряд новых возможностей и улучшений. В этой статье мы рассмотрим некоторые из новых возможностей Python 3.13.0a0 и приведем несколько примеров кода для начала работы. Самой последней версией является 3.11.4, а 3.12 находится в стадии раннего предварительного просмотра. Вы можете лучше понять Python 3.13.0a0, прочитав эти статьи о Python 3.11.4 и Python 3.12. Новые возможности Новых модулей пока нет, но есть несколько улучшенных модулей: array, io, pathlib, traceback, typing. • массив: Код типа ‘w’ можно использовать для строк Unicode. • io: метод close() финализатора theio.IOBase теперь регистрирует ошибки с помощью sys.unraisablehook. • pathlib: Добавлены изменения в pathlib.PurePath.match(), pathlib.Path.glob() и rglob(). • tracebackВ traceback.TracebackException.format_exception_only() добавлен параметр show_group. • typing: typing.get_protocol_members() был добавлен набор членов, определяющих typing.Protocol. typing.is_protocol() был добавлен для проверки того, является ли класс typing.Protocol. Оптимизация производительности Из программы PEP 594: Утраченные функции: 1. Утрата методов wave.Wave_read и wave.Wave_write 2. Устранение аргументов ключевых слов при создании классов typing.NamedTuple 3. Устранение использования функционального синтаксиса при создании классов typing.NamedTuple и typing.TypedDict 4. Утрата кода формата массива ‘u’. 5. Утрата функций ctypes.SetPointerType() и ctypes.ARRAY() Удаленные функции 1. Удаление модуля telnetlib. 2. Удаление программы 2to3 и модуля lib2to3. 3. Удаление пространств имен typing.io и typing.re. 4. Удаление класса webbrowser MacOSX 5. Удаление поддержки использования объекта pathlib.Path в качестве менеджера контекста 6. Удаление класса configparser.LegacyINterpolation. 7. Удаление метода turtle.RowTurtle.settiltangle(). 8. Удаление некоторых функций unittest 9. Удаление модулей cgi и cgitb 10. Удалены различные модули и пакеты, такие как sndhdr, pipes, ossaudiodev, mailcap, spwd, nntplib, nis, xdrlib, msilib, crypt, uu, aifc, audioop, chunk, imghdr, unittest.TestProgram.usageExit(), tkinter. tix, макросы trashcan, locale.resetlocale(), logging.Logger.warn(), параметры urllib.request.urlopen(), атрибут webbrowser.MacOSXOSAScript._name, функция re.template и флаг re.TEMPLATE Изменения в API на языке C Утратил актуальность: Утратили свою актуальность старые функции инициализации Python, такие как PySys_ResetWarnOptions() PY_NAME_GetExecPrefix() Py_GetPath() Py_GetPrefix() Py_GetProgramFullPath() Py_GetProgramName() Py_GetPythonHome() Утратила актуальность функция Py_ImportModuleNoBlock(), удаление которой запланировано в Python 3.15. Удалены: Удалено: Удалены функции, устаревшие в Python 3.9, такие как PyEval_CallObject(), PyEval_CallObjectWithKeywords(), PyEval_CallFunction(), PyEval_CallMethod() иPyEval_CFunction_Call(). Следующие старые функции для настройки инициализации Python, устаревшие в Python 3.11, были удалены: • PySys_AddWarnOptionUnicode(): Вместо этого используйте PyConfig.warnoptions. • PySys_AddWarnOption(): Вместо этого используйте PyConfig.warnoptions. • PySys_AddXOption(): Использовать PyConfig.xoptions. • PySys_HasWarnOptions(): Вместо этого используйте PyConfig.xoptions. • PySys_SetArgvEx(): Вместо этого установите PyConfig.argv. • PySys_SetArgv(): Установить вместо PyConfig.argv. • PySys_SetPath(): Установить вместо PyConfig.module_search_paths. • Py_SetPath(): Вместо этого установить PyConfig.module_search_paths. • Py_SetProgramName(): Вместо этого установить PyConfig.program_name. • Py_SetPythonHome(): Вместо этого установить PyConfig.home. • Py_SetStandardStreamEncoding(): Установить вместо PyConfig.stdio_encoding. • _Py_SetProgramFullPath(): Установить вместо PyConfig.executable. @pro_python_code

Яндекс Практикум открывает курс по Python для школьников 13-17 лет и приглашает наставников, готовых поделиться своими знаниями с новым IT-поколением.  Формат работы: удалёнка, парт-тайм, можно совмещать с основной работой.  Что нужно будет делать: проводить вебинары, отвечать на вопросы в чатах, давать обратную связь, помогать, поддерживать и мотивировать студентов. Вознаграждение и бонусы:  • оплата за ведение групп до 30 человек (количество групп можно выбрать самостоятельно)  • бесплатное обучение на интенсиве по коммуникациям и эффективному преподаванию; • сертификаты о социально-полезной деятельности для портфолио, • прокачка менторских, лидерских и soft skills, нетворкинг.  Идеальный кандидат: имеет техническое/педагогическое образование (3 курс и старше), опыт работы от полугода (подойдут фриланс, pet-проекты) и желание обучать подростков.  Необходимые навыки: разрабатывать сайты/приложения/нейросети на Python и создавать ботов для Telegram. Узнать детали и откликнуться на вакансию наставника по Python-разработке.

🔍 Анализ данных для задач НЛП • Для успешного NLP-проекта одним из важнейших этапов является предварительная обработка данных. В этой статье мы рассмотрим все шаги, связанные с анализом данных для любой задачи НЛП. • Для анализа данных мы можем использовать статистические методы, вычислительные алгоритмы, чтобы обработать данные и повысить производительность модели. Шаги, описанные в этом посте, могут быть использованы для анализа данных для любой задачи НЛП. Настройка среды ▪Первым шагом любого проекта является настройка среды, т.е. установка важных пакетов и импорт важных библиотек. !pip install nltk !pip install pandas import pandas as pd import nltk from nltk.tokenize import sent_tokenize,word_tokenize from nltk.stem import PorterStemmer from nltk.corpus import stopwords import re Обзор данных ▪Следующим этапом проекта будет загрузка датасета. В данном случае мы будем использовать набор данных твитов о катастрофах из Kaggle. ▪Мы можем загрузить наш датасет с помощью библиотеки pandas. df = pd.read_csv("/train.csv") ▪Для того чтобы получить общее представление о данных, мы можем просмотреть верхние строки набора данных с помощью функции head в pandas: df.head(10) Для анализа столбца ключевых слов мы используем библиотеку seaborn, которая позволяет визуализировать распределение ключевых слов и их корреляцию с целью. plt.figure(figsize=(10,70)) sns.countplot(data=df,y="keyword",hue="target",saturation=0.50) plt.legend(bbox_to_anchor=(1.02, 1), loc='upper left', borderaxespad=0) plt.show() 📌 Продолжение @data_analysis_ml

Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев. Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django. 🐍 Начнем писать код на первом уроке. Вас ждут сотни упражнений в тренажере, задачки-испытания для тех, кто любит посложнее, а также 4 проекта, в рамках которых вы напишете полноценные приложения для портфолио на GitHub 🔖Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем как пройти бесплатные курсы профессии! Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: 2RanykkwAUY

🖥 Pyserde С помощью pyserde можно легко сериализовать и десериализовать объекты класса данных. Сериализация преобразует данные класса данных в сериализованный формат для удобства хранения и передачи. Десериализация восстанавливает объект класса данных из сериализованных данных. ▪Github ▪Docs @pro_python_code