Datacleaner для автоматической очистки и подготовки данных к анализу
Библиотека позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач.
Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Библиотека позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач.
Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
functools для более мощных функций
Библиотека содержит множество методов и декораторов, которые вы можете обернуть существующими, чтобы добавить дополнительные функции.
Одним из них является partial, который можно использовать для клонирования функций, сохраняя при этом некоторые из их аргументов с пользовательскими значениями
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Библиотека содержит множество методов и декораторов, которые вы можете обернуть существующими, чтобы добавить дополнительные функции.
Одним из них является partial, который можно использовать для клонирования функций, сохраняя при этом некоторые из их аргументов с пользовательскими значениями
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
👍1
Поздравляем всех с Наступающим Новым годом ❄️
Спасибо, что остаетесь с нами все это время. Мы стараемся нашей большей редакцией отбирать для вас свежий и полезный контент!
Желаю вам всего самого наилучшего и побольше знаний. Но а если вы забыли про подарочек, то наша подборочка всегда актуальна — AliExpress Программиста
Спасибо, что остаетесь с нами все это время. Мы стараемся нашей большей редакцией отбирать для вас свежий и полезный контент!
Желаю вам всего самого наилучшего и побольше знаний. Но а если вы забыли про подарочек, то наша подборочка всегда актуальна — AliExpress Программиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Быстрая реализация маршрутов в Flask с динамическими URL-частями
Flask позволяет легко создавать маршруты с динамическими частями URL, чтобы обрабатывать параметры прямо из адресной строки.
Разъяснивший Python
Flask позволяет легко создавать маршруты с динамическими частями URL, чтобы обрабатывать параметры прямо из адресной строки.
Разъяснивший Python
👍1
glob для удобной работы с файлами
Для пользователей, которым нравится сопоставление шаблонов в стиле Unix, библиотека glob должна чувствовать себя как дома.
glob содержит все необходимые функции для работы с несколькими файлами одновременно без головной боли.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Для пользователей, которым нравится сопоставление шаблонов в стиле Unix, библиотека glob должна чувствовать себя как дома.
glob содержит все необходимые функции для работы с несколькими файлами одновременно без головной боли.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
👍1
pathlib для работы с системными путями
Модуль Python os, мягко говоря, отстой… К счастью, разработчики ядра Python услышали крики миллионов и представили библиотеку pathlib в Python 3.4. Она обеспечивает удобный объектно-ориентированный подход к системным путям.
Она также очень старается решить все проблемы, связанные с системой путей Windows
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Модуль Python os, мягко говоря, отстой… К счастью, разработчики ядра Python услышали крики миллионов и представили библиотеку pathlib в Python 3.4. Она обеспечивает удобный объектно-ориентированный подход к системным путям.
Она также очень старается решить все проблемы, связанные с системой путей Windows
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
👍2
sqlite3 для специалистов по данным и инженеров
К радости специалистов по данным и инженеров, Python поставляется со встроенной поддержкой баз данных и SQL через библиотеку sqlite3.
Просто подключитесь к любой базе данных (или создайте её) с помощью объекта подключения и запускайте SQL-запросы.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
К радости специалистов по данным и инженеров, Python поставляется со встроенной поддержкой баз данных и SQL через библиотеку sqlite3.
Просто подключитесь к любой базе данных (или создайте её) с помощью объекта подключения и запускайте SQL-запросы.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
👍1
Валидация параметров с помощью декораторов
Вы можете расширить этот подход, добавив валидацию параметров. Например, если пользователь запрашивает пост, которого нет, можно вернуть сообщение об ошибке.
Разъяснивший Python
Вы можете расширить этот подход, добавив валидацию параметров. Например, если пользователь запрашивает пост, которого нет, можно вернуть сообщение об ошибке.
Разъяснивший Python
👍2
pickle для быстрого и эффективного хранения
Точно так же, как размеры наборов данных становятся всё больше и больше, растут и наши потребности в их более быстром и эффективном хранении. Одной из альтернатив плоским CSV-файлам, которые поставляются с вашей установкой Python, является формат файла pickle.
На самом деле он примерно в 80 раз быстрее CSV при вводе-выводе и занимает меньше памяти.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Точно так же, как размеры наборов данных становятся всё больше и больше, растут и наши потребности в их более быстром и эффективном хранении. Одной из альтернатив плоским CSV-файлам, которые поставляются с вашей установкой Python, является формат файла pickle.
На самом деле он примерно в 80 раз быстрее CSV при вводе-выводе и занимает меньше памяти.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
👍2
Антипаттерн недели: Использование вложенных циклов для обработки больших данных
Вложенные циклы при обработке больших объёмов данных значительно снижают производительность, особенно если внутри вложенного цикла выполняются сложные операции. Это приводит к избыточному времени выполнения программы.
Используйте встроенные функции и методы, такие как
Разъяснивший Python
Вложенные циклы при обработке больших объёмов данных значительно снижают производительность, особенно если внутри вложенного цикла выполняются сложные операции. Это приводит к избыточному времени выполнения программы.
Используйте встроенные функции и методы, такие как
zip, enumerate или библиотеку numpy, чтобы сократить количество циклов.Разъяснивший Python
👍2
logging для расширенных операций с файлами
Модуль позволяет регистрировать сообщения с различными приоритетами и временными метками в пользовательском формате.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Модуль позволяет регистрировать сообщения с различными приоритетами и временными метками в пользовательском формате.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Антипаттерн недели: Неоптимальная фильтрация данных через циклы
Использование обычных циклов для фильтрации данных в списках или других коллекциях может быть неэффективным и затрудняет читаемость кода. Это особенно актуально, когда в Python уже есть встроенные средства для таких задач.
Используйте встроенные функции, такие как
Разъяснивший Python
Использование обычных циклов для фильтрации данных в списках или других коллекциях может быть неэффективным и затрудняет читаемость кода. Это особенно актуально, когда в Python уже есть встроенные средства для таких задач.
Используйте встроенные функции, такие как
filter() или list comprehension, чтобы сделать код более читаемым и производительным.Разъяснивший Python
👍3❤2
Asyncio для работы с асинхронным кодом
Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса
Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса
async/await.Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
👍2
SciKit-Learn для разработки алгоритмов машинного обучения
SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
Для многих SciKit-Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
Для многих SciKit-Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
👍1
TensorFlow Learn для глубокого обучения
TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
sys.getrefcount()
Метод
Разъяснивший Python
Метод
sys.getrefcount() позволяет получить количество ссылок на объект. Это полезно для анализа работы сборщика мусора и управления памятью в Python.Разъяснивший Python
Seaborn для визуализации данных
Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.
Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.
Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
PyCaret для машинного обучения
Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Chainer для построения и обучения нейронных сетей
Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
PaddleOCR для оптического распознавания символов
PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.
Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.
Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Библиотека igraph
igraph предназначена для работы с графами и сетями. Она позволяет строить, анализировать и визуализировать графы.
Igraph часто используется при анализе социальных сетей, изучении структуры больших сетей (например, ссылок в интернете), в биоинформатике для анализа взаимодействий белков и других задач, связанных с теорией графов.
Основные возможности igraph — генерация случайных и классических графов, вычисление различных метрик (степени вершин, диаметра графа и т. д.), поиск сообществ и кластеров.
Разъяснивший Python
igraph предназначена для работы с графами и сетями. Она позволяет строить, анализировать и визуализировать графы.
Igraph часто используется при анализе социальных сетей, изучении структуры больших сетей (например, ссылок в интернете), в биоинформатике для анализа взаимодействий белков и других задач, связанных с теорией графов.
Основные возможности igraph — генерация случайных и классических графов, вычисление различных метрик (степени вершин, диаметра графа и т. д.), поиск сообществ и кластеров.
Разъяснивший Python