​​4 анти-паттерна pandas и способы борьбы с ними

Pandas — это мощная библиотека для анализа данных, API которой обладает широкими функциональными возможностями. Этот API позволяет решить любую задачу, связанную с обработкой данных, несколькими способами. Некоторые из подходов к решению задач лучше других. Часто бывает так, что пользователи pandas узнают о подходах, не отличающихся особой эффективностью, привыкают к ним и постоянно их применяют. Этот материал посвящён разбору четырёх анти-паттернов pandas и рассказу о приёмах работы, которые стоит использовать вместо них.

Статья

​​Как пакетно конвертировать изображения и видео в гифки с помощью FFmpeg минуя CLI

Позвольте представить вам инструмент собственной разработки, который стал для меня буквальным лайфсейвером, а именно, речь пойдёт о приложении для Windows, которое позволяет пакетно конвертировать видео и последовательности изображений в анимированные GIF-файлы (далее по тексту - гифки, ведь так короче).

Статья

​​​Подбираем скины в Counter-Strike: Global Offensive в цвет сумочки

Многопользовательская Counter-Strike: Global Offensive наполнена различными раскрасками для оружия разной степени редкости и привлекательности. Некоторые игроки гонятся за уникальными скинами, а другие выбирают на основе субъективного вкуса. Помимо официальной торговой площадки Steam, скины можно купить на сторонних ресурсах, доверие к которым невелико. Но в обоих случаях нет фильтра по цвету.

Вручную перебирать все варианты раскраски для всех видов вооружений очень долго. К счастью, проблему можно автоматизировать. В статье я покажу, как извлечь необходимые ресурсы из игры, и еще раз поговорю про сложность определения схожести цветов.

Статья

​​​Как выбрать в Python подходящий конкурентный API

При помощи Python решаются задачи для все более высоконагруженных приложений, и для таких вычислений необходимо реализовывать конкурентную обработку. В этом руководстве описана полезная пошаговая процедура для выбора наиболее подходящего конкурентного API.

Статья

​​​Respect Validation на Python

Сегодня мы поговорим о валидации данных, а точнее о том как я перенёс библиотеку с PHP на Python.

Статья

​​GUI Генератор паролей на Python

В этой статье я научу вас делать кроссплатформенное приложение генератор паролей с графическим интерфейсом. Мы будем использовать язык Python и библиотеку PySide6 - привязку к инструментарию фреймворка Qt.

Статья

​​​Создание IoT-приложения с использованием HTTP API

Уже несколько лет не снижается ажиотаж вокруг IoT-устройств. Эти устройства могут быть почти чем угодно: от будильника, показывающего погоду, до холодильника, сообщающего о ценах в ближайших продуктовых магазинах. Какой бы ни была реализация, для общения с источниками данных эти устройства используют API. Но как конкретно подключаются сообщения, данные и устройства?

В этом посте мы покажем пример проектирования и моделирования данных для IoT-устройства. Для этого будет использовано M5Stack — небольшое модульное IoT-устройство с экраном, и подключение к API Metropolitan Transportation Authority Нью-Йорка (MTA) для получения актуального графика движения поездов на разных станциях.

Статья

​​Как работать с числами с плавающей точкой в Python

В этой статье делимся решениями классической проблемы неточности чисел с плавающей точкой для новичков. В материале вы найдёте примеры работы с функциями и классами, предназначенными специально для решения проблем чисел с плавающей точкой.

Статья

​​4 анти-паттерна pandas и способы борьбы с ними

Pandas — это мощная библиотека для анализа данных, API которой обладает широкими функциональными возможностями. Этот API позволяет решить любую задачу, связанную с обработкой данных, несколькими способами. Некоторые из подходов к решению задач лучше других. Часто бывает так, что пользователи pandas узнают о подходах, не отличающихся особой эффективностью, привыкают к ним и постоянно их применяют. Этот материал посвящён разбору четырёх анти-паттернов pandas и рассказу о приёмах работы, которые стоит использовать вместо них.

Статья

​​​Простой шаблонизатор DOCX-документов с помощью Smart Document Engine

В этой статье мы вам покажем как на базе системы распознавания Smart Document Engine быстро сделать простой шаблонизатор, готовый к использованию и не требующий никакой предварительной подготовки пользователя.

Статья

​​Четыре функции для быстрой работы с Big Data

Я часто пользуюсь функциями для работы с большими данными. Они позволяют упросить и ускорить работу. Некоторые я нашел на просторах интернета, другие написал сам. Сегодня хочу поделиться четырьмя из них, может кому-то будет полезно.

Статья

​​Как изменилась стандартная библиотека Python за последние годы

Когда выходит очередная версия Python, все внимание достается новым фичам языка: моржовому оператору, слиянию словарей, паттерн-матчингу. Еще много пишут об изменениях в асинхронной работе (модуль asyncio) и типизации (модуль typing) — эти модули на виду и бурно развиваются.
Остальным модулям стандартной библиотеки достается незаслуженно мало внимания. Хочу это исправить и рассказать, что интересного появилось в версиях 3.8–3.10.

Статья

​​​Использование SymPy в вычислениях

Данная статья ориентирована на начинающих программистов. Как вы знаете для Python существует большое множество библиотек которые помогают с вычислениями. И я хотел бы поделиться одной из библиотек, которая может существенно помочь при вычислениях, но использовать ее в коде я не рекомендую. Но она может значительно облегчить вам жизнь, если вы решаете уровнения и занимаетесь их преобразованием, упрощением для дальнейшего использования.

Статья

​​​Сравнительный анализ эффективности работы Cython и Python

В статье поговорим о Cython, почему он хорош, что он умеет: хорошие вещи, плохие вещи, о том, когда стоит использовать Cython, рассмотрим пример и существующие проекты на нем.

Статья

​​​Проверка нормальности распределения с использованием критерия Эппса-Палли средствами Python

Методический разбор для специалистов DataScience по применению критерия Эппса-Палли для проверки нормальности распределения средствами python

Статья

Директор Louis Vuitton уволился из-за высоких цен на одежду бренда и потери клиентов из России 🤷‍♀️

Майкл Бурк говорит, что 94% цены – просто наценка за этикетку. Он решил доказать, что такие же вещи можно продавать дешевле и открыл свой телеграм-магазин «Made in Italy», где одежда доступна каждому человеку из любой точки Земли.

Здесь вы найдёте ИДЕНТИЧНЫЕ вещи Balenciaga, Gucci, Louis Vuitton, Fendi, Prada, только в 4-5 раз дешевле. Ребята доставляют в Россию и гарантируют качество.

Те же ткани, те же технологии, то же качество – так зачем платить больше?

Made in Italy – это когда берёшь Gucci по цене Zara: https://news.1rj.ru/str/+240OhnXhWuplMzAy

​​​Поиск объектов на видео с помощью Python

В данной статье хочу рассказать про поиск объектов на видео с помощью Python и OpenCV. Помимо обычных видео, можно использовать и камеры.

Статья

​​Параллельная обработка и преобразование json-фалов в pandas

Структурированные данные – хорошо, а полуструктурированные – не проблема. Формат json хоть и является очень популярным, однако не очень удобен для анализа, особенно если данных много, и они разделены на отдельные файлы. Разберем преобразование множества json файлов различной структуры в привычный аналитикам pandas.DataFrame.

Статья

​​Списковые включения в Python мощнее, чем можно подумать

В Python списковые включения (и генераторы списков) — замечательные механизмы, способные серьёзно упрощать программный код. Правда, чаще всего их используют в форме, предусматривающей наличие единственного цикла for и, возможно, одного условия if. И это всё. Но если попытаться немного вникнуть в эту тему, то окажется, что у списковых включений Python имеется гораздо больше возможностей, чем можно подумать, возможностей, разобравшись с которыми, можно, по меньшей мере, кое-чему научиться.

Статья

​​Управление громкостью звука жестами на Python

В данной статье хочу рассказать про один проект (Идея заключается в том, чтобы менять громкость звука на компьютере при помощи жестов. Громкость будет регулироваться расстоянием между указательным и большим пальцами, а сигналом для подтверждения будет согнутый мизинец.)

Статья

В чем секрет успешного разработчика? В умении не только писать код, но и мыслить алгоритмами.

Именно на этом построено обучение на Хекслете. Мы не сторонники подхода «повтори за учителем». Вы будете не просто писать код, а научитесь самостоятельно находить лучшие решения и сформируете инженерное мышление.

На профессии «Django Python-разработчик» вы:

✔️ Научитесь работать с сетевыми запросами.
✔️ Овладеете навыком проектирования архитектуры приложений.
✔️ Освоите самый популярный веб-фреймворк Django.
✔️ Подготовите 4 проекта для портфолио на GitHub.
✔️ Решите 150 тестовых заданий от наших партнёров.

Хотите узнать, подойдет ли вам обучение? Тогда переходите на сайт по ссылке выше и сделайте шаг в IT уже сегодня.

🎁 Пройдите первые 10 бесплатных уроков из профессии и получите дополнительно скидку 10%