28154
Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @valentin_mascarov Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
Бесплатный воркшоп «Наполнение БД тестовыми данными»
17 октября | 20:00 МСК
Воркшоп будет полезен:
➡️Разберемся зачем нужно вообще тратить время на генерацию данных в БД
➡️Посмотрим какие системы для генерации можно использовать
➡️В live-режиме рассмотрим пример генерации данных в базу.
Почему стоит посетить воркшоп
На воркшопе сможем посмотреть примеры, которые можно будет перенести в свое приложение и использовать для своих случаев. Качественные тестовые данные – это то, на что в проекте обычно не остается времени и сил, а они очень сильно влияют на результаты и релевантность тестов.
Спикер
Кристина Кучерова (Архитектор решений в Билайн, Ex-Архитектор БД в US-based startup Кремниевой долины, Ex-Архитектор модели данных в Сбербанке России)
Приобрести курс возможно в рассрочку.
Зарегистрируйтесь на событие, чтобы ничего не пропустить: https://otus.pw/uosK/Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Срочно! Нужны Python разработчики всех уровней!
Вакансии и стажировки с прямыми контактами в Telegram.
Посмотреть можно здесь
Ppscore
Ppscore (Permutation-based Predictive Score) — это библиотека для оценки важности признаков в машинном обучении с использованием перестановочных тестов. Она позволяет определить, какие признаки влияют на предсказательную способность модели, путем случайного перестанования значений признаков и оценки изменений в метрике оценки (например, R^2, MSE, F1-мера и так далее) после каждой перестановки.
Обратите внимание, что pps.matrix возвращает матрицу PPS, где строки представляют признаки, а столбцы также представляют признаки, но с показателями PPS. PPS ближе к 1 указывает на более сильное влияние признака на целевую переменную, а ближе к 0 - на более слабое влияние.
#для_продвинутых
PyFluxPyFlux — это библиотека для анализа временных рядов и моделирования в Python. Она предоставляет инструменты для анализа, прогнозирования и визуализации временных рядов. PyFlux предлагает различные статистические и машинные методы для работы с данными временных рядов, включая ARIMA, GARCH, VAR и другие модели.
#для_продвинутых
Kibana
Kibana — это инструмент визуализации данных, который обычно используется совместно с Elasticsearch для анализа и визуализации данных, хранящихся в Elasticsearch. Kibana предоставляет веб-интерфейс для создания и настройки дашбордов, графиков, таблиц и других визуальных элементов, позволяя пользователям анализировать данные и мониторить состояние системы.
Если вы хотите взаимодействовать с Kibana из Python, вы можете использовать библиотеки и инструменты для отправки запросов к Kibana API. Однако Kibana API в первую очередь предназначен для взаимодействия с веб-интерфейсом Kibana, поэтому некоторые задачи могут потребовать более сложных решений.
#для_продвинутых
Traceback
Traceback (трассировка) — это сообщение об ошибке, которое Python выводит при возникновении исключения (exception). Это сообщение содержит информацию о том, какой исключительной ситуации произошла, в какой строке кода ошибка возникла и в каком файле.
Traceback очень полезен при отладке программ, так как он помогает определить место и причину возникновения ошибки. Вы можете использовать информацию из traceback, чтобы исправить ошибку в своем коде.
#для_продвинутых
Библиотека progressbar
Библиотека progressbar в Python предоставляет инструменты для создания и управления полосами прогресса (progress bars) в текстовом интерфейсе. С помощью этой библиотеки вы можете создавать индикаторы выполнения для долгих операций, чтобы пользователи могли видеть, сколько времени еще осталось до завершения задачи.
Для установки библиотеки progressbar вы можете использовать инструмент управления пакетами pip.progressbar предоставляет различные настройки для кастомизации внешнего вида индикатора выполнения и его поведения. Вы можете настроить параметры, такие как ширина индикатора, символ, используемый для заполнения, и т. д. Более подробную информацию о настройке progressbar можно найти в его документации.
#для_продвинутых
issubclass()
Функция issubclass() в Python используется для проверки того, является ли один класс подклассом (наследником) другого класса. Она принимает два аргумента: класс (или кортеж классов) и потенциальный родительский класс. Функция возвращает True, если класс является подклассом указанного родительского класса, и False в противном случае.
Синтаксис функции issubclass() выглядит следующим образом:
issubclass(class, classinfo)Где:
class: класс, который вы хотите проверить.classinfo: класс (или кортеж классов), который вы хотите использовать в качестве родительского класса для проверки.
re.findall()re.findall() — это функция из модуля re в Python, которая используется для поиска всех неперекрывающихся совпадений шаблона регулярного выражения в строке и возвращает список всех найденных совпадений.
Ее синтаксис выглядит следующим образом:
re.findall(pattern, string, flags=0)Где:
pattern — это регулярное выражение, которое вы хотите найти в строке.string — строка, в которой вы хотите выполнить поиск.flags (необязательный) — флаги, определяющие различные опции для выполнения поиска.re.findall() возвращает список всех совпадений, найденных в строке. Если совпадений не найдено, он вернет пустой список.
Пророк
Пророк (Prophet) — это библиотека для анализа и прогнозирования временных рядов, разработанная командой Facebook. Она предоставляет простой и эффективный способ анализа данных временных рядов с трендами, сезонными компонентами и праздниками. Вы можете использовать библиотеку Prophet на Python для выполнения прогнозирования временных рядов.
В этом коде мы создаем искусственный временной ряд с линейным трендом и недельной сезонностью. Затем мы используем библиотеку Prophet для анализа и прогнозирования этого временного ряда. Код визуализирует оригинальные данные, тренд, сезонность и прогноз на будущие 30 дней.
#для_продвинутых
aiohttp
Библиотека aiohttp — это асинхронный HTTP-клиент/сервер для asyncio и Python. Она поддерживает как клиентские, так и серверные веб-сокеты “из коробки” без коллбэков. Веб-сервер имеет промежуточное ПО (middlewares), сигналы и подключаемую маршрутизацию.
В этом примере создается веб-приложение с помощью aiohttp.web.Application, добавляются маршруты для обработки запросов к корневому URL-адресу (/) и URL-адресу с именем (/{name}). Функция handle обрабатывает запросы, извлекает имя из параметров запроса (или использует значение по умолчанию “Anonymous”) и возвращает ответ с текстом приветствия.
re.split() re.split() — это функция из модуля re (регулярные выражения), которая позволяет разделять строку на подстроки с использованием регулярных выражений в качестве разделителя. Функция re.split() принимает два аргумента: регулярное выражение и строку, которую вы хотите разделить.re.split() также может использовать более сложные регулярные выражения. Например, если вы хотите разделить строку по любым пробельным символам (пробелам, табуляциям и др.),
re.split() возвращает список подстрок, полученных после разделения. Вы можете затем использовать этот список в вашем коде для дальнейшей обработки данных.
#для_продвинутых
Memray
Memray - это библиотека для профилирования памяти и она является важным инструментом оптимизации производительности Python программ.
Библиотека отслеживает выделение и освобождение памяти при работе программы, поддерживает отслеживание ссылок на объект, применятся для профилирования на серверах и в виртуальных окружениях.
В примере мы используем декоратор memray.profile, который будет отслеживать все выделение и освобождение памяти внутри функции my_func().
При запуске этого кода memray выведет отчёт.
Интересный факт: уже более 53% россиян пользуются нейросетями.
Разуйте глаза: офисные работники за день выполняют работу на месяц вперед. Мамочки гуляют с детьми, пока продаются их ИИ-картины. Фрилансеры за секунды выполняют заказы с помощью нейросетей.
Чтобы разобраться во всех тонкостях нейросетей — заходите на бесплатный спринт
Там автор разжевано обьясняет, как работают промпты, на чём можно заработать с ИИ и с чего лучше начать.
Подписывайтесь, а то проспите будущее, втыкая в свой телефон: @NeuroArthur
🤔 Права ли Девушка?
❤️🔥— нет, Python в сердечке, я его никогда не предам
💔— Да, пора переходить на Паскаль
Bamboolib
Bamboolib — это библиотека для упрощения и ускорения анализа данных в Python, особенно при работе с данными в формате DataFrame. Она предоставляет графический интерфейс для выполнения различных операций с данными, таких как фильтрация, группировка, визуализация и многое другое, без необходимости написания кода. Bamboolib предназначена для упрощения работы с библиотеками Pandas и Jupyter Notebook.
Bamboolib предоставляет множество инструментов и функций для удобного манипулирования данными, и она может быть полезна, особенно если вы предпочитаете визуальный подход к анализу данных.
#для_начинающих
🧑💻Web-разработчикам на Python важно расширять свои навыки! Особенно для желающих перейти на Middle+ уровень. Одним из таких навыков является фронтенд-разработка с нуля на Vue.js.
📆 12 октября в 20:00 в рамках запуска курса Web-разработчик на Python мы проведем бесплатный открытый урок по Vue.js.
👌 Он будет очень полезен для тех, кто уже знаком с JavaScript и хочет посмотреть на простоту работы с реактивным фреймворком.
🔥 Если Вы хотите получить полный набор Fullstack навыков, с которыми сможете создавать сложные web-сайты и решать задачи уровня Middle+, то приходите познакомиться с нашим преподавателем Суреном Хореняном — руководителем группы разработки, ведущим разработчиком МТС ИИ.
➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас и ставьте событие в календарь, чтобы не пропустить.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
pandas.pivot_table()pandas.pivot_table() — это функция в библиотеке Pandas для создания сводных таблиц (pivot tables) из данных в формате DataFrame. Сводная таблица позволяет агрегировать, суммировать, усреднять и выполнять другие операции над данными в DataFrame для создания более удобного и структурированного представления данных.
Вот её базовый синтаксис:
import pandas as pd
pivot_table = pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, margins_name='All')
data: DataFrame, из которого вы хотите создать сводную таблицу.values: Опционально, столбцы, по которым вы хотите провести агрегацию.index: Опционально, столбцы, которые будут использоваться в качестве индексов сводной таблицы.columns: Опционально, столбцы, которые будут использоваться в качестве столбцов сводной таблицы.aggfunc: Опционально, функция, которая будет применяться к данным при агрегации. По умолчанию используется mean.
Факт: 80% работы фрилансера сейчас делает ChatGPT.
Эта нейросеть по вашему ТЗ может создать продающие посты, варианты воронок продаж и даже сгенерировать идеи по программе онлайн-курса!
Хотите начать зарабатывать от 100 000 рублей в месяц — спросите ChatGPT, как это сделать уже сегодня!
В канале «ChatGPT на пальцах» программист с 30-ти летним опытом рассказывает, как с помощью нейросети упростить себе жизнь и зарабатывать больше на любимом деле.
PySide6PySide6 — это библиотека для создания графических пользовательских интерфейсов (GUI) на языке программирования Python. Она представляет собой набор библиотек, позволяющих создавать приложения с графическим интерфейсом, которые могут работать на разных операционных системах, включая Windows, macOS и Linux.PySide6 предоставляет множество виджетов и инструментов для создания сложных пользовательских интерфейсов. Вы можете изучать документацию PySide6 и создавать более сложные приложения с графическим интерфейсом на основе ваших потребностей.
#для_начинающих
🔥Как создавать современные графики на Python
🔹Расскажем на бесплатном открытом уроке «Введение в визуализацию данных с Matplotlib» от OTUS.
Дата: 9 октября в 20:00 МСК
Урок приурочен к старту курса «Python для аналитики».
🔹Темы вебинара:
- Основы matplotlib: архитектура и интерфейсы;
- Создание базовых типов графиков: линейные, столбчатые, круговые;
- Персонализация графиков: выбор цветов, стилей и добавление легенды;
- Составные графики: работа с несколькими осями и комбинированные диаграммы;
- Эффективное использование matplotlib для представления больших объемов данных.
Продолжить обучение можно на онлайн-курсе доступном в рассрочку
👉Зарегистрироваться
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Найти работу для Python-разработчиков можно двумя основными способами:
1. Первый метод заключается в том, чтобы проводить бесконечные часы, прокручивая страницы HeadHunter и стараясь найти подходящую вакансию на LinkedIn. Но часто встречается разочарование из-за неудовлетворительных условий работы и закрытых вакансий.
2. Альтернативой является подписание подписки на Python Вакансии. Это идеальное решение для поиска вакансий для Python-разработчиков, где вы сможете найти множество разнообразных предложений с хорошим уровнем заработной платы, даже если вы новичок в этой области.
Python Вакансии представляет собой надежную базу данных с адекватными и персонализированными предложениями о работе, отправляемыми напрямую от крупных компаний, а также от молодых и перспективных стартапов.
Не теряйте время на бесконечный поиск и найдите свою идеальную работу всего в два клика, подписавшись на Python Вакансии
OrderedDictOrderedDict — это улучшенная версия обычного словаря (dict), которая сохраняет порядок элементов в словаре в том порядке, в котором они были добавлены. Это означает, что при итерации по OrderedDict, элементы будут возвращаться в том порядке, в котором они были добавлены в словарь.
Вы можете использовать OrderedDict из модуля collections в Python для создания словаря с учетом порядка элементов.
#для_продвинутых
NotImplementedNotImplemented представляет собой специальный объект-сентинель (или маркер), который обычно используется в методах классов или функциях для указания на то, что конкретная функциональность или реализация пока не были предоставлены. Это может быть полезным при создании абстрактных классов или интерфейсов, когда вы хотите, чтобы подклассы предоставляли свои собственные реализации методов.
#для_начинающих
SHAP
SHAP (SHapley Additive exPlanations) — это библиотека для объяснения моделей машинного обучения, позволяющая интерпретировать прогнозы моделей, понимать, какие факторы вносят наибольший вклад в принятие решений моделью. Это полезный инструмент для анализа и интерпретации моделей, особенно в задачах, где объяснение результатов модели важно, например, в медицинских и финансовых приложениях.
Для использования библиотеки SHAP в Python вам необходимо установить ее и импортировать.
#для_продвинутых
Пройди тест по Базам данных 🙌
✔️Ответь на 20 вопросов и проверь свои знания. Сможешь сдать — пройдёшь на онлайн-курс "MS SQL Server Developer" по специальной цене.
Изучите MS SQL и расширьте свои карьерные возможности
Язык запросов SQL используется для работы с большими базами данных, в которых информация структурирована особым образом. Он поможет быстро извлекать нужные данные и отфильтровывать их по десяткам разных параметров, создавая более эффективные результаты.
ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/CJkB/
Бонус: открытый урок «Оптимизация запросов MS SQL» от OTUS. Занятие пройдёт 3 октября в 20:00 мск.
Оплата курса возможна в рассрочку.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
setattr()
Функция setattr() в Python используется для установки значения атрибута объекта. Она позволяет изменять атрибуты объекта, даже если вы не знаете их заранее.
Синтаксис функции setattr() выглядит следующим образом:
setattr(object, attribute, value)
object — объект, у которого вы хотите изменить атрибут.attribute — имя атрибута, который вы хотите установить.value — значение, которое вы хотите присвоить атрибуту.
Привет! Мы в МТС активно поддерживаем ИТ-сообщество в России и запускаем всероссийскую олимпиаду по программированию с главным призом в 3 млн рублей.
Для кого? Для школьников, студентов и действующих ИТ-специалистов.
Что будет? Блок онлайн-заданий, митапы и мастер-классы, общение в закрытом Telegram-канале и финальный очный тур с программированием на скорость. Когда олимпиада завершится, мы создадим True Tech Community, где будем делиться полезными и эксклюзивными материалами для разработчиков.
А что еще? Финалистов ждет afterparty, фестиваль технологий, интерактив, квесты, карьерные стенды, где лучшие специалисты смогут получить оффер от МТС.
Регистрация уже открыта! Подробности по ссылке. Ждем тебя!
Реклама. ПАО "МТС". ИНН 7740000076. erid: LjN8KWCFT
Colorama
Colorama — это библиотека для Python, которая предоставляет простой способ добавить цвета и стили текста при выводе в терминале. Она особенно полезна для создания красочного и информативного текстового интерфейса в командной строке.
Для использования Colorama вам нужно установить библиотеку с помощью pip:
pip install coloramaПосле установки вы можете начать использовать Colorama в своем коде Python. Colorama делает работу с цветами и стилями текста в терминале гораздо более удобной и читаемой.