Zen of Python

prefect.io | Airflow для ML Адаптированный под Машинное обучение оркестатор, что облегчит вашему проекту MLOps. Обладает аналогичными фичами вроде Cron-based планирования и повторных попыток, однако предлагает безсерверную инфраструктуру и облачный UI. Есть условно бесплатный тариф. Prefect vs. Airflow Репозиторий проекта с 17К+ звезд на GitHub Case study: обмен данными между процессами ✍️ - что такое Airflow? 🗿 - мне хватает Airflow

featuretools | Автоматизируем поиск фичей Инструмент позволяет автоматически выделять новые признаки из вашего табличного датасета с помощью Машинного обучения. Справляется с преобразованием из одного типа данных в другой (например, из временных рядов о покупках в матрицу признаков о конкретном покупателе). Цена: бесплатно Репозиторий проекта Демо А вы пользуетесь вспомогательными инструментами при генерации признаков? Поделитесь в комментариях. #инструмент @zen_of_python

PhySO | DL-регрессия для подбора функции Модуль использует глубокое обучение с подкреплением для подбора наиболее подходящей функции, описывающей данные. Цена: бесплатно Репозиторий проекта @zen_of_python

Большая шпаргалка по Linux "Познав команды, познаешь саму систему. Настоящий юзер не запоминает всё — он просто знает, где найти." — Лин Уксоид

Отличная новость для Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist!  16 ноября у вас есть возможность за один день пройти все этапы интервью и получить оффер!   А самое интересное – в One Day Offer примут участие сразу несколько команд Сбера: Сеть Продаж, Стратегия и развитие, Финансы, Marketing AI, блок В2С, Департамент «Занять и сберегать» и СберНадежность. Такое нельзя пропустить! Команды разрабатывают DS-решения для обслуживания клиентов, поддержки банковских операций, рекламных программ, чат-ботов, умных ассистентов и не только.  Регистрируйтесь и приходите 16 ноября! Это #партнёрский пост

Простыми словами о сложном: Перегрузка операторов в Python В действительности термин означает всего лишь перехватывание встроенных операций с помощью классов. Вот краткий обзор ключевых идей в основе механизма перегрузки: - Перегрузка позволяет классам участвовать в обычных операциях. - Классы могут перегружать все операторы выражений. - Классы могут также перегружать такие операции, как вывод, вызов функций, обращение к атрибутам и так далее. - Перегрузка делает экземпляры классов более похожими на встроенные типы. - Перегрузка заключается в реализации в классах методов со специальными именами. Давайте рассмотрим пример.

class Vector2D:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __add__(self, other):
        return Vector2D(self.x + other.x, self.y + other.y)

    def __repr__(self):
        return f"Vector2D({self.x}, {self.y})"

# Пример использования
x = Vector2D(3, 4)
y = Vector2D(5, 6)

result = x + y
print(result)  # Вывод: Vector2D(8, 10)

Класс Vector2D определяет 2D-вектор с координатами x и y. Метод __add__ перегружает оператор +, чтобы складывать координаты двух векторов. Метод __repr__ определяет, как объект будет представлен, чтобы было удобно его видеть при выводе. В итоге, мы теперь умеем складывать вектора, как на уроках школьной алгебры, простым знаком плюса. Вот 10 самых частоиспользуемых "магических" методов, которые перегружают: 1. __init__: Вызывается при создании нового объекта, используется для инициализации атрибутов объекта. 2. __str__: Определяет строковое представление объекта, используется функцией str() и при выводе через print(). 3. __repr__: Определяет, как будет выводится итоговый объект. 4. __add__: Перегружает оператор +, используется для определения поведения сложения объектов. 5. __sub__: Перегружает оператор -, используется для определения поведения вычитания объектов. 6. __mul__: Перегружает оператор *, используется для определения поведения умножения объектов. 7. __truediv__: Перегружает оператор /, используется для определения поведения деления объектов. 8. __getitem__: Перегружает оператор [], используется для доступа к элементам объекта, как в списках или словарях. 9. __setitem__: Перегружает оператор [], используется для задания значений элементам объекта. 10. __len__: Возвращает длину объекта, используется функцией len(). p.s. По опыту админа, перегрузка запоминается легче, если акцентировать внимание на операторах, запомнить хорошенько, что под ними имеется в виду. Вот полный список операторов, чтобы вы их отличали от других объектов языка.

ну вот и дошутились, сеньоры, берегитесь Питонисты, тут у вас конкурент растет (буквально). На YouTube нашли канал с уроками по Python, который ведет семилетний Сережа. Малой выкладывает видео уже чуть больше года. Если искали, как писать нейросетки, то вам, судя по всему, туда. Ждем, когда Сережу захантят в какой-нибудь финтех. @your_tech

Самая красивая и лаконичная шпаргалка bash В твиттерской опубликовали ладно скроенную инфографику от sysexplore.com, которая поможет не только ознакомиться с базовой терминологией скриптинга, но и с вычиткой параметров из файла, хэндлинг сигналов (SIGTERM) и проч. @zen_of_python

Предложка в Zen of Python В этом посте вы можете оставлять свои идеи для публикаций или запрашивать разбор той или иной темы. Это обсуждение отправится в закреп, так что вы всегда можете попросить разбор / обсуждение / что угодно релевантное здесь. #предложка @zen_of_python

26 полезных приёмов и хитростей Python Забираем статью, где рассказывается о полезных инструментах в Python, которые упрощают жизнь разработчикам, решая самые разные задачи — от визуализации данных до быстрого поиска ответов на вопросы. Разбирают удобные библиотеки и функции, которые можно использовать каждый день, включая нестандартные способы работы с текстом, графикой, геолокацией и другими типичными задачами. #советы #python #ru

Графовые алгоритмы | Марк Нидхем, Эми Ходлер Теория графов — особенно актуальная тема для тех, кто освоился с классическими базами данных и осваивает Apache Spark / Tensorflow / Cassandra. Свежепереведенная в 2020 году книга под издательством o'Reilly освещает: — виды графов — графовые алгоритмы OLTP, OLAP — алгоритмы поиска по графу — поиск кратчайшего пути — алгоритм выделения сообществ — применение графов в Машинном обучении и проч. По просьбе подписчика @xcontrast. Книга на сайте O'Reilly #продвинуто

«Баги, которые у тебя не получается отладить, похожи на проблемы с родителями из детства: оба способны привести тебя в дурку» — сказал Фрейд и сел печатать за неработающий компьютер 😂 Сделано с hailuoai.video. @zen_of_python

Фанатов VSCode обижать нельзя, их слишком много. Адептам этой IDE от Microsoft полагается такой замечательный гайд по настройке программы. Весьма познавательно про подкапотную ПО, а также годная подборка плагинов для разработки. Единожды потеряв удобные настройки в IDE, захочется любому создать облачный переносимый профиль.

Внезапный каеф при чтении огромного учебника постиг админа только на 5-й год в Python.

🎃 — бывало 🗿 — Бог миловал @zen_of_python

«Я знаю Python»: российский нейроимплант с ИИ позволил крысе ответить на сотни научных вопросов Российская биотех-лаборатория Neiry и ученые МГУ разработали нейроимплант с искусственным интеллектом, который позволил крысе отвечать на сотни научных вопросов, включая темы по Python. «Мы стремимся к тому, чтобы ИИ стал надежным симбиотическим помощником человека», — отметил CEO Neiry Александр Панов. @neuro_channel

10+ пасхальных яиц в Python Кроме избитого import this и Zen of Python в статье еще интересно про шифр Цезаря и мнение создателя языка при вызове help. p.s. На скрине — мнение ван Россума относительно класса («Не для слабонервных»). И в чем он не прав? @zen_of_python