🔖 Шпаргалка по ИИ

• Искусственный интеллект (ИИ) — это способность компьютера имитировать мышление человека.

• С помощью ИИ компьютеры могут анализировать изображения, понимать речь, взаимодействовать естественным образом и делать прогнозы на основе данных.

👇 Шпаргалка ниже

#Шпаргалка

🧩 Сравнение скорости Python и C++

• Есть миллион причин любить Python (особенно если вы дата-сайентист). Но насколько Python отличается от низкоуровневых языков, таких как Си и C++?

• В этой статье автор собирается сделать сравнение скорости Python и C++, на очень простом примере.

🧷 Читать статью

#Статья

Логирование в Python и Django

• Поговорим о том, что такое логирование, для чего оно, как оно настраивается и как сделать его гибким.

🧷 Смотреть видео

#Видео

📌 Модуль multipledispatch в Python

• Модуль multipledispatch реализует шаблона программирования множественной диспетчеризации (перегрузки методов и функций) в Python, выполняя статический анализ во избежание конфликтов и обеспечивает дополнительную поддержку пространства имен.

• Пример использования модуля multipledispatch (код на картинке).

📕 Документация

#урок

📌 Jinja2 - движок шаблонов для Python

• Модуль Jinja2 - это современный и удобный язык шаблонов для Python, созданный по образцу шаблонов Django. Он быстр, т.к. компилируется в код Python, широко используется и безопасен благодаря дополнительной среде выполнения изолированных шаблонов.

• Самый простой способ создать шаблон и отрендерить его - использовать класс jinja2.Template(). Такой способ работы не рекомендуется, если шаблоны загружаются не из строк, а из файловой системы или другого источника данных (код на картинке).

📕 Документация

#урок

🧩 Веб-скрейпинг на Python: запускаем парсинг сайтов

• Веб-скрейпинг — это метод автоматизированного извлечения данных с сайтов. С его помощью можно решать разные задачи.

🧷 Читать статью

#Статья

Основы работы с вирутальным окружением virtualenv

• Виртуальное окружение virtualenv — это инструмент, позволяющий создавать изолированные среды для отдельных проектов Python, решая тем самым проблему зависимостей и совместимости приложений разных версий.

🧷 Смотреть видео

#Видео

🔖 Шпаргалка по Data Science

• Data Science (наука о данных, даталогия) – это набор дисциплин, технологий и методик для анализа огромного объема информации, генерируемой бизнесом и нон-профит-организациями.

• Такое явление, как Data Science, включает в себя подготовку ко сбору данных, их обработку и презентацию добытой информации нужным людям в нужном ключе.

🧷 Смотреть шпаргалку

#Шпаргалка

🧩 Базовые знания Data Science: что и где нужно изучить новичку

• Область Data Science сейчас популярна и есть везде — от прогнозирования спроса продуктов в магазине до управления автономными автомобилями. Понятие это обширное и включает в себя математику, статистику, программирование и машинное обучение.

• Специалисты в этой области анализируют большие объемы данных для нахождения взаимосвязей и построения прогнозов.

🧷 Читать статью

#Статья

Обработка исключений Try Except Finally Python

• В видео узнаем, как обрабатывать исключения в python. Блок try-except, try-finally и try-except-finally.

🧷 Смотреть видео

#Видео

📌 Модуль PyYAML, парсер YAML для Python

• Модуль PyYaml - это синтаксический анализатор языка разметки YAML 1.1 для Python, имеет поддержку pickle, способный к расширению API. PyYAML поддерживает стандартные теги YAML и предоставляет специфичные для Python теги, которые позволяют представлять произвольный объект Python.

• Модуль PyYaml применим для широкого спектра задач - от сложных конфигурационных файлов до сериализации объектов и персистентности. Официальным рекомендуемым расширением имени файла для файлов YAML является .yaml.

Установка модуля PyYAML в виртуальное окружение (код на картинке).

📕 Документация

#урок

📌 Модуль sh в Python, запуск команд терминала как функции

• Модуль sh - это полноценная замена модулю Python subprocess (поддержка PyPy3), которая позволяет вызывать любую программу терминала так, как если бы она была функцией. Этот модуль представляет собой обертку над терминалом.

• Обратите внимание, что это не функции Python, это запуск бинарных команд терминала, установленных в системе путем динамического разрешения вашего $PATH, как это делает bash, а затем происходит обертывание бинарного файла в функцию. Таким образом, все установленные в систему Linux программы терминала легко доступны из кода Python.

📕 Документация

#урок

📌 Модуль Python-markdown

• Модуль markdown представляет собой синтаксический анализатор разметки Markdown, написанный на языке Python. Он почти полностью соответствует эталонной реализация Markdown Джона Грубера, хотя есть несколько очень незначительных отличий.

• Прежде всего, проект Python-Markdown задуман как модуль библиотеки Python, используемый различными проектами для преобразования синтаксиса Markdown в HTML.

Пример простого преобразования разметки Markdown в HTML (код на картинке)

📕 Документация

#урок

🧩 Увеличиваем скорость работы Python до уровня C++ с Numba

• В этой статье автор разобрался, как увеличить скорость работы Python, и продемонстрировал реализацию на реальном примере.

🧷 Читать статью

#Статья

Всё об исключениях и работе с ними

• Поговорим о том, что такое исключения, как они работают в Python, какие бывают, как их обрабатывать — полный гайд по Exceptions в Python.

🧷 Смотреть видео

#Видео

🔖 Шпаргалка по функции product

• Функция product() модуля itertools возвращает декартово произведение входных итерируемых последовательностей *iterables.

• Функция itertools.product() примерно эквивалентно вложенным циклам for .. in .. в выражении генератора. Например выражение product(A, B) возвращает то же, что и выражение-генератор ((x,y) for x in A for y in B).

#Шпаргалка

🧩 Десктопное приложение на Python: UI и сигналы

• Мы будем использовать PyQt (произносится «Пай-Кьют‎»‎). Это фреймворк Qt, портированный с C++. Qt известен тем, что необходим C++ разработчикам.

• С помощью этого фреймворка сделаны blender3d, Tableau, Telegram, Anaconda Navigator, Ipython, Jupyter Notebook, VirtualBox, VLC и другие.

• Мы будем использовать его вместо удручающего Tkinter.

🧷 Читать статью

#Статья

Лучшие способы Ускорить и Оптимизировать Python код

• Вы узнаете как оптимизировать код с помощью кэширования, мы заставим Python запоминать результаты вычислений, и тем самым оптимизируем каждый запрос.

• Это поможет в разы ускорить выполнение ваших функций.

• Также в видео рассмотрим и технологии cache и lru_cache из модуля functools, который позволяет реализовать это еще быстрее и проще.

🧷 Смотреть видео

#Видео

📌 Функция enumerate() в Python, счетчик элементов последовательности

• Функция enumerate() вернет кортеж, содержащий отсчет от start и значение, полученное из итерации по объекту. Переданный в функцию объект должен быть последовательностью, итератором или другим объектом, который поддерживает метод итератора next().

• Функция enumerate() применяется в случаях, когда необходим счётчик количества элементов в последовательности. Позволяет избавиться от необходимости инициировать и обновлять отдельную переменную-счётчик.

• Наиболее часто функцию enumerate() используют в цикле for/in в качестве счетчика элементов последовательности (код на картинке).

📕 Документация

#урок

📌 Функция divmod() в Python, делит числа с остатком

• Функция divmod() возвращает кортеж, содержащий частное и остаток. Не поддерживает комплексные числа. Со смешанными типами операндов применяются правила для двоичных арифметических операторов.

• Для целых результат аналогичен (a // b, a % b).

• Для чисел с плавающей запятой результат аналогичен (q, a % b), где q обычно равен math.floor(a / b), однако может может быть и на единицу меньше. Так или иначе, q * b + a % b приближено к a, если a % b не нуль, то имеет тот же знак, что и b, и 0 <= abs(a % b) < abs(b).

📕 Документация

#урок