Разъяснивший Python
Відкрити в Telegram
Твой проводник в омут Python'а Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc
Показати більше6 907
Підписники
-624 години
-277 днів
-5730 днів
Архів дописів
6 907
Python кодогенерация — ускоряем strftime / strptime
В первой и второй частях серии статей автор поделился историей создания python библиотеки convtools (кратко: позволяет декларативно описывать преобразования данных, из которых генерируются python функции, реализующие заданные преобразования). В этой статье автор расскажет об ускорении частных случаев datetime.strptime и datetime.strftime, а также о том интересном, что встретилось в datetime модуле по дороге.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Тестируем многоядерный процессор методом Кнута и Python’а
В 1978 году вышел третий том монографии Дональда Кнута «Искусство программирования», где автор рассматривает алгоритмы сортировки и поиска. Помимо самих алгоритмов описаны аппаратные характеристики компьютера и их влияние на производительность при работе с алгоритмами.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Что такое модуль datetime? Часть 3
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов, где автор рассказывает про модуль datetime. В этот раз речь идет про класс datetime.
Смотреть...
Разъяснивший Python
6 907
Объяснение:
== сравнивает значения, а is — идентичность объекта. Списки равны по содержимому, но это разные объекты в памяти. В результате получим True/False.
Разъяснивший Python
6 907
LLM-агент для поиска свободных доменов
В данной статье автор демонстрирует небольшой проект, благодаря которому можно подбирать доменные имена автоматически, с применением ИИ-агентов. Работает он просто: агент генерируют названия и сразу проверяет их доступность по API. На выходе получаем только свободные и адекватные варианты.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Совет на ближайшие годы — изучайте ВАЙБ-КОДИНГ
ИИ уже пишет код, чинит баги, генерирует тесты, документацию и помогает запускать продукты быстрее, чем это делали классические команды разработки. И это уже не "будущее когда-нибудь", а реальность, которая меняет рынок уже сегодня
И те, кто научится вайбкодить сейчас, будут увереннее конкурировать на рынке и зарабатывать больше тех, кто по-прежнему делает всё вручную.
Стартовать с нуля поможет канал Вайб-кодинг. Там ребята круглосуточно мониторят более 320 российских и зарубежных источников и публикуют только главное: релизы, инструменты, гайды, курсы и практические кейсы.
Подписывайтесь, нас уже 30 тысяч: @vibecoding_tg
6 907
Первые шаги в программировании на Python
Разбираемся в структурах, работе со строками, генераторами, основами ООП на примере реальной задачи.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Python-разработчик — кто это такой? Обязанности, перспективы и зарплаты
В этой статье автор рассмотрит профессию разработчика на Python: должностные обязанности, необходимые знания, востребованность профессии, зарплаты, перспективы, плюсы и минусы.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
«Карманный синоптик за час». Пишем Telegram-бота для мониторинга погоды на Python
В этой статье автор разберет, как написать своего Telegram-бота для получения данных о погоде в любом городе нашей планеты. Вы детально рассмотрите работу с API, парсинг JSON и напишете бота на асинхронной библиотеке aiogram. А после — загрузите его на виртуальный сервер и запустите.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
9 архитектурных антипаттернов при разработке телеграм-ботов на Python
Разработка телеграм-ботов требует не только креативности, но и правильной архитектуры. В этой статье автор рассмотрит 9 архитектурных антипаттернов, которые могут стать серьезными преградами на вашем пути к созданию бота.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Айтишники ловите сборник бесплатных курсов, полезных инструментов и книг
Проект «TERMINAL» стал крупнейшей библиотекой бесплатного образования. В одном канале собраны курсы, книги, полезные инструменты и практические тренажёры для всех разработчиков
🎓 Практические курсы и задания
🪽 Книги и статьи известных авторов
😮💨 Полезные инструменты и ресурсы
🌟 IT-новости и инсайды
Обучение по всем направлениям: SQL, Python, Frontend, PHP, C++, Golang, GIT, Linux, QA, Java, кибербезопасность и др.
Ценишь знания, подпишись: Terminal_tg
6 907
Многопоточность в Python: очевидное и невероятное
В этой статье автор на практическом примере покажет как устроена многопоточность в Python, расскажет про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Функциональное программирование в Python: ежедневные рецепты
Функциональное программирование - это программирование через функции в их математическом понимании, то есть когда функция принимает что-то на вход и что-то возвращает на выходе, не меняя глобального состояния.
В этой статье автор расскажет о том, какие функциональные приемы можно использовать в Python, сконцентрируясь на практике — на тех примерах, которые можно использовать уже буквально сейчас, не переписывая свой проект.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Немножко о форматировании строк в питоне
В питоне есть четыре способа форматирования строк: string.Template, сишный стиль, f-строки и str.format().
Станьте мастером строк за две минуты чтения этой статьи.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Использование Nim В Python
В этой статье автор говорит о том, как можно ускорить свой код, написанный на Python, с помощью библиотек, скомпилированных через Nim. Также вы узнаете, какие библиотеки на Python написаны с помощью Nim, и даже напишете свой небольшой модуль.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Объединяем фреймы данных в pandas: две самые распространённые операции
Статья рассматривает автоматизацию объединения таблиц с биохимическими показателями крови, поступающих из разных клиник. Показано, как с помощью одной команды в pandas легко объединить данные, несмотря на различия в порядке столбцов.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Django, ImageField и .webp. Ещё немного про ускорение web приложения и экономию дискового пространства
Хотелось бы немного поговорить об оптимизации WEB приложений, написанных на фреймворке Django. В частности в этой статье речь пойдёт об оптимизации изображений.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python
В рамках личного пути к лучшему пониманию глубокого обучения автор решил создать нейронную сеть с нуля без библиотеки глубокого обучения, такой как TensorFlow. Он считает, что понимание внутренней работы нейронной сети важно для любого начинающего специалиста по данным. Эта статья содержит то, что автор узнал, и, надеюсь, она будет полезна и вам.
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Обзор Python-библиотеки PandaSQL
Pandas уже давно является неотъемлемым инструментом в арсенале любого специалиста, работающего с данными на языке Python. Ровно также неотъемлемым навыком является знание языка SQL, предназначенного для извлечения, хранения и модификации данных из реляционных баз.
В данной статье будет рассмотрена еще одна python-библиотека PandaSQL, которая позволяет использовать язык запросов SQL для обработки табличных данных pandas (DataFrame).
Читать...
Разъяснивший Python
6 907
Преобразование markdown в pdf на Python
Каждому, кто пробовал заниматься автоматической генерацией pdf из markdown файлов, известны связанные с этой задачей решения: Pandoc, LaTex, wkhtmltopdf и т.п. В этой статье вы познакомитесь с новым вариантом решения такой задачи.
Читать...
Разъяснивший Python
