Разъяснивший Python

Станьте BI-аналитиком с нуля, обучаясь на кейсах из реального бизнеса. Получите первый оффер уже через 5 месяцев 🐈 Основная проблема обучений в IT — оторванность от практики. На курсе учат складывать 2+2, а на работе — сразу отправляют считать интегралы. Курс-симулятор «BI-аналитик» от Simulative сразу погружает в настоящую работу. Вы сделаете множество заготовок, которые пригодятся и для портфолио, и в практике: 🟡 SQL-скрипты для проведения типовых анализов 🟡 Чекап-дашборды для руководителя 🟡 Финансовый отчет с разбивкой по месяцам и кварталам 🟡 Дашборды и скрипты из e-com, банкинга, офлайн-торговли, телекома, доставки и других сфер За 5 месяцев вы разберетесь в продуктовых метриках, научитесь строить понятные и красивые дашборды в Power BI и Superset, работать с PostgreSQL и Clickhouse. А также подготовитесь к любому собеседованию: в курс включены тестовые задания и пробные интервью — обычные и технические. С трудоустройством помогут: 87% студентов находят работу в течение 2-х месяцев с момента начала поиска. А на VIP-тарифе преподаватели и HR спроектируют вам персональный трек обучения и за руку доведут до оффера: часть стоимости курса вы оплачиваете только когда найдете работу. Успейте записаться на курс до 30 ноября по специальным условиям 🛍 🔗 Оставляйте заявку на сайте Simulative.

Использование контекстного менеджера with с соединениями и курсорами в SQLite Часто при работе с базами данных, особенно с SQLite, нужно вручную открывать и закрывать соединения и курсоры. Использование контекстного менеджера with помогает автоматизировать это и делает код чище. Разъяснивший Python

Использование ORM SQLAlchemy для работы с базами данных вместо "чистого" SQL SQLAlchemy позволяет вам взаимодействовать с базами данных на уровне объектов Python, что упрощает работу и делает код более читабельным и безопасным. SQLAlchemy делает работу с базами данных более интуитивной и удобной, что помогает избежать многих ошибок и ускорить разработку. Разъяснивший Python

🌍 От съемной квартиры до мировой корпорации Когда-то 1win начинали с мини-офиса и рекламного бюджета в 1 миллион рублей. 🤩Сегодня — это международный холдинг с ежемесячными расходами на маркетинг более $40 млн. Что привело к такому росту?

💡 Взвешенные и смелые решения 📊 Проработанная и эффективная стратегия 💪 Грамотно собранная команда

Владельцу компании есть чем поделиться. На своем канале @owner1w рассказывает: ✅ Как развивать бизнес с нуля ✅ Какие стратегии приводят к успеху в iGaming ✅ Каких ошибок он не повторил бы Подпишитесь: 🔜https://t.me/+VdfNBWCupPAyZDAy

str.startswith() и str.endswith() В Python методы str.startswith() и str.endswith() проверяют, начинается или заканчивается строка на указанную подстроку. Это удобно для работы с текстом, например, валидации данных. Разъяснивший Python

Использование транзакций для повышения надежности и эффективности работы с базой данных Когда вы выполняете несколько операций с базой данных, важно, чтобы они все завершились успешно или все отменились в случае ошибки. Это можно сделать с помощью транзакций. Этот подход помогает сделать работу с базой данных более надежной и устойчивой к ошибкам. Разъяснивший Python

collections.defaultdict В Python класс collections.defaultdict автоматически создаёт значения для отсутствующих ключей. Это удобно для работы со словарями, где нужно избегать ошибок при доступе к несуществующим ключам. Разъяснивший Python

Станьте BI-аналитиком с нуля, обучаясь на кейсах из реального бизнеса. Получите первый оффер уже через 5 месяцев 🐈 Основная проблема обучений в IT — оторванность от практики. На курсе учат складывать 2+2, а на работе — сразу отправляют считать интегралы. Курс-симулятор «BI-аналитик» от Simulative сразу погружает в настоящую работу. Вы сделаете множество заготовок, которые пригодятся и для портфолио, и в практике: 🟡 SQL-скрипты для проведения типовых анализов 🟡 Чекап-дашборды для руководителя 🟡 Финансовый отчет с разбивкой по месяцам и кварталам 🟡 Дашборды и скрипты из e-com, банкинга, офлайн-торговли, телекома, доставки и других сфер За 5 месяцев вы разберетесь в продуктовых метриках, научитесь строить понятные и красивые дашборды в Power BI и Superset, работать с PostgreSQL и Clickhouse. А также подготовитесь к любому собеседованию: в курс включены тестовые задания и пробные интервью — обычные и технические. С трудоустройством помогут: 87% студентов находят работу в течение 2-х месяцев с момента начала поиска. А на VIP-тарифе преподаватели и HR спроектируют вам персональный трек обучения и за руку доведут до оффера: часть стоимости курса вы оплачиваете только когда найдете работу. Успейте записаться на курс до 30 ноября по специальным условиям 🛍 🔗 Оставляйте заявку на сайте Simulative.

Использование пакетной обработки запросов (batch processing) для ускорения вставки данных в базу При работе с базами данных, когда нужно вставить много данных, использование циклов с выполнением одиночных запросов может сильно замедлить процесс. Вместо этого можно воспользоваться функцией пакетной вставки данных с помощью метода executemany. Использование пакетной обработки помогает существенно повысить производительность работы с базой данных, экономя время и ресурсы. Разъяснивший Python

reversed() В Python встроенная функция reversed() возвращает итератор, который перебирает элементы последовательности в обратном порядке. Это удобно для работы с последовательностями, когда нужен обратный порядок. Разъяснивший Python

Использование контекстного менеджера для автоматического управления соединением с базой данных Часто при работе с базами данных требуется правильно открывать и закрывать соединения. Использование контекстного менеджера с конструкцией with позволяет автоматически закрывать соединение после завершения операций, даже если произошла ошибка. Этот лайфхак помогает гарантировать, что соединение всегда корректно закрывается, улучшая безопасность и надежность кода. Разъяснивший Python

Год назад в это же время автор каналa На волнах профита дал сигнал на 4 фундаментальные монеты своим подписчикам и вложил вместе с ними по 1000$ в каждую, а теперь пришло время подводить итоги. Максим ведет свою публичную деятельность уже больше 10 лет. Apex 1000$ - 14.000$ SUI 1000$ - 4.200$ PEPE 1000$ - 12.828$ BONK 1000$ - 100.560$ И это всего лишь 4 монеты из огромного количества, которые автор разбирал у себя в канале. Пруфы В октябре на крипторынке появится ДЕСЯТКИ монет, которые через месяц вырастут в 15-20 раз. Ваши $1000 за пару месяцев могут превратиться в в солидный капитал. Завтра он выложит новый список монет на 2024 год. Поспеши узнать и закупиться пока монеты не дали иксы! Максим планирует публично увеличить торговый капитал в несколько раз. Пора посмотреть на рынок крипты под другим углом и зафиксировать неприличные иксы: На волнах профита

Полезные библиотеки Python Supervision — крутой Python инструмент компьютерного зрения для трекинга объектов. Установка:

$ pip install supervision[desktop]

Пример определения объектов:

import supervision as sv
model = YOLO('yolov8s.pt')
result = model(IMAGE)[0]
detections = sv.Detections.from_ultralytics(result)
len(detections)
5

Документация: https://roboflow.github.io/supervision/ GitHub/Инструкция Разъяснивший Python

Логирование Модуль logging в Python — это набор функций и классов, которые позволяют регистрировать события, происходящие во время работы кода. Модуль входит в стандартную библиотеку. Пример использования:

import logging

logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.INFO)

Для модуля используем стандартные методы логирования сообщений: debug() — отображается подробная информация, обычно представляющая интерес только при диагностике проблем в приложении. info() — отображается общая информация о приложении. warning() — отображается информация, указывающая на то, что произошло нечто непредвиденное или существует вероятность возникновения проблем в будущем. error() — показывает ошибку или невозможность выполнения некоторой задачи или функций (регистрация ошибок для отслеживания ошибок базы данных или сбоев HTTP-запросов). critical() — ошибки, которые являются очень серьезными и требуют срочного решения. Разъяснивший Python

Использование executemany для массовых вставок данных При работе с базами данных часто возникает необходимость вставить большое количество данных за один раз. Вместо того чтобы вызывать execute для каждой строки, можно использовать метод executemany, который позволит вставить несколько записей в одну операцию, что значительно ускорит процесс. Использование executemany — это простой, но мощный способ ускорить взаимодействие с базой данных при работе с множеством записей! Разъяснивший Python

Индус заработал 56,125$ с 47$ на крипто-трейдинге с искусственным интеллектом Walbi Вначале он нарушил все правила трейдинга и с баланса в $47 слился до $21. Больше чем 50% депа. Показательная история, что хаотично совершать сделки, не делая с этого никаких выводов — большая ошибка. Затем отчаянный начал торговать с плечами 500Х, но у него получилось раскачать свой деп. до $56,125. Мы не рекомендуем так делать, но факт остается фактом.

Вывод: помните, что AI может умножить ваш депозит, но только если вы понимаете, что делаете🧠

🎁Кстати, сейчас там можно получить 100$ бонуса на покрытие торговых комиссий – https://afflilate.walbi.com/click?pid=194&offer_id=21&sub2=oleg3

Использование контекстного менеджера для безопасного выполнения операций с базой данных Когда вы работаете с базой данных напрямую через модули, такие как sqlite3, важно правильно закрывать соединения и обрабатывать ошибки. Использование контекстного менеджера для работы с базой данных гарантирует, что соединение закроется корректно, даже если возникнет ошибка.м Этот лайфхак особенно полезен при написании небольших приложений или скриптов, которые работают с базами данных! Разъяснивший Python

Использование SQLAlchemy для упрощенного взаимодействия с базами данных SQLAlchemy — это популярная библиотека для работы с базами данных в Python. Она обеспечивает удобный интерфейс для выполнения операций с базами данных, используя как SQL-запросы, так и ORM (Object-Relational Mapping). Таким образом, использование SQLAlchemy может значительно упростить вашу работу с базами данных в Python! Разъяснивший Python

Pandas: Введение pandas — это библиотека для обработки и анализа данных в Python. Она часто используется для работы с табличными данными, такими как таблицы в электронных таблицах или базы данных. Основные структуры данных в pandas — это Series и DataFrame. Series — это одномерный массив данных, похожий на список, но с возможностью индексирования, что делает его более гибким. Series можно создать из списка, словаря или массива. Индексы могут быть заданы вручную или автоматически созданы. Здесь мы создали Series с данными [10, 20, 30, 40] и индексами ['a', 'b', 'c', 'd']. Индексы позволяют легко обращаться к элементам по меткам. DataFrame — это двумерная структура, представляющая собой таблицу, где строки и столбцы имеют метки (индексы). DataFrame можно создать из словаря списков или массивов, а также из другой структуры данных. В данном примере мы создали DataFrame с тремя столбцами: Name, Age и Salary. pandas автоматически добавил индекс для строк. Разъяснивший Python

«Разрешение наносить ракетные удары вглубь России — это начало Третьей мировой» — предупреждает культовый пророческий журнал The Economist. Эксперты давно подозревают, что за авторами стоит мировая элита — они с пугающей точностью предсказывают все эпохальные события с 1983 года. Так было с эпидемией COVID-19, СВО и конфликтом на Ближнем Востоке. В предупреждении на декабрь-январь: что за радикальные меры примет Россия в ответ, какие страны вмешаются в конфликт и кто первым применит ядерное оружие — читайте разбор, если не боитесь узнать правду: t.me/TheEconomist/299