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
Визуализация сортировки с помощью matplotlib
Вы можете использовать библиотеку matplotlib для визуализации процесса сортировки в реальном времени. Это поможет лучше понять, как работают различные алгоритмы сортировки.
Этот лайфхак позволяет буквально "увидеть" работу алгоритма и может быть полезен для учебных целей или просто для интереса.
Разъяснивший Python
Вы можете использовать библиотеку matplotlib для визуализации процесса сортировки в реальном времени. Это поможет лучше понять, как работают различные алгоритмы сортировки.
Этот лайфхак позволяет буквально "увидеть" работу алгоритма и может быть полезен для учебных целей или просто для интереса.
Разъяснивший Python
inspect.getclosurevars()
Метод
Разъяснивший Python
Метод
inspect.getclosurevars() из модуля inspect позволяет извлечь значения замыканий из функции. Это полезно для анализа внутреннего состояния функций с замыканиями.Разъяснивший Python
Утиная типизация
В языках без явного указания типа (Python, JS) есть такое понятие как утиная типизация. Описывается так: «Если оно выглядит как утка и крякает как утка, то, наверное, это утка».
Утиный стиль программирования смотрит не на тип объекта, а на его атрибуты. Например, наличие iter() означает, что объект итерируемый.
Разъяснивший Python
В языках без явного указания типа (Python, JS) есть такое понятие как утиная типизация. Описывается так: «Если оно выглядит как утка и крякает как утка, то, наверное, это утка».
Утиный стиль программирования смотрит не на тип объекта, а на его атрибуты. Например, наличие iter() означает, что объект итерируемый.
Разъяснивший Python
Создание GIF-анимации из изображений с помощью Python
Если у вас есть набор изображений, из которых вы хотите создать анимацию, Python предоставляет простой способ сделать это с использованием только встроенных модулей и PIL (библиотека Pillow).
С этим лайфхаком вы сможете легко и быстро создавать анимации, используя только Python и набор изображений.
Разъяснивший Python
Если у вас есть набор изображений, из которых вы хотите создать анимацию, Python предоставляет простой способ сделать это с использованием только встроенных модулей и PIL (библиотека Pillow).
С этим лайфхаком вы сможете легко и быстро создавать анимации, используя только Python и набор изображений.
Разъяснивший Python
Самая лучшая работа сегодня — у владельца телеграм-канала.
В этом году они в среднем получают 300 000 рублей в месяц, работая сидя дома, в путешествии или загородном домике. А самые смышленые доходят и до миллионов.
Хотите также? Чтобы зарабатывать с телеграм-канала не нужно быть гением маркетинга, просто начните читать Машу Полуянову.
Она уже три года работает в телеграме и без пафоса объясняет, как за первую неделю набрать 1000 читателей, откуда брать контент на месяц вперёд и как заработать первые 100 000 рублей с нуля даже новичку.
Подписывайтесь, такие блоги редко встретишь: @mashapoluyanova
В этом году они в среднем получают 300 000 рублей в месяц, работая сидя дома, в путешествии или загородном домике. А самые смышленые доходят и до миллионов.
Хотите также? Чтобы зарабатывать с телеграм-канала не нужно быть гением маркетинга, просто начните читать Машу Полуянову.
Она уже три года работает в телеграме и без пафоса объясняет, как за первую неделю набрать 1000 читателей, откуда брать контент на месяц вперёд и как заработать первые 100 000 рублей с нуля даже новичку.
Подписывайтесь, такие блоги редко встретишь: @mashapoluyanova
NLTK для обработки естественного языка
NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.
Особенности NLTK:
• Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
• Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
• Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.
Особенности NLTK:
• Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
• Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
• Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.
Ссылочка на доку
Разъяснивший Python
Веб-приложение для анализа изображений
Делимся кодом, который позволяет реализовать веб-приложение. Этот сервис может загружать изображение, анализировать его с помощью нейросети и возвращать результаты (например, распознавание объектов).
Flask используется для создания простого веб-приложения, которое позволяет пользователю загрузить изображение. Изображение обрабатывается через TensorFlow, используя предобученную модель MobileNetV2 для классификации изображений. После загрузки изображения приложение возвращает топ-3 предсказания модели, с вероятностями для каждого из классов. Для запуска нужно создать шаблон HTML (например, index.html) для загрузки изображения.
Сссылка на код
Разъяснивший Python
Делимся кодом, который позволяет реализовать веб-приложение. Этот сервис может загружать изображение, анализировать его с помощью нейросети и возвращать результаты (например, распознавание объектов).
Flask используется для создания простого веб-приложения, которое позволяет пользователю загрузить изображение. Изображение обрабатывается через TensorFlow, используя предобученную модель MobileNetV2 для классификации изображений. После загрузки изображения приложение возвращает топ-3 предсказания модели, с вероятностями для каждого из классов. Для запуска нужно создать шаблон HTML (например, index.html) для загрузки изображения.
Сссылка на код
Разъяснивший Python