latexify

Пакет Python, который генерирует математическое описание LaTeX из функций Python

https://github.com/google/latexify_py

@pro_python_code

Собрание бесплатных курсов по Python и машинному обучению.

1. Основы Python для анализа данных — программирование на Python.

2. Ускоренный курс по машинному обучению — видеолекции от исследователей Google.

3. Основы R — как обрабатывать, анализировать и визуализировать данные.

4. Введение в Data Science и аналитику — основы Data Science и Data Science Life Cycle.

5. Линейная регрессия — как применять R для осуществления линейной регрессии.

6. Визуализация — принципы визуализации данных и применение ggplot2.

7. Введение CS50 в программирование на Python, май 2023 г.

8. Python для всех: Getting Started with Python от Coursera, этот курс для начинающих знакомит с программированием на Python через пошаговые учебные пособия и практические упражнения. Курс ведет известный преподаватель доктор Чарльз Северанс.

@pro_python_code

🌐Модуль прогнозирования погоды

• Импорт необходимых библиотек
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy
import re
import missingno as mso
from scipy import stats
from scipy.stats import ttest_ind
from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.preprocessing import StandardScaler,LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_report
import pandas as pd


• Чтение CSV-файла
data=pd.read_csv("/content/seattle-weather.csv")
data.head()

• Форма данных
data.shape

(1461, 6)

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
sns.countplot("weather",data=data,palette='hls')

📌Продолжение

@pro_python_code

⌨️Выбор правильного фреймворка Python: Django vs. Flask vs. FastAPI vs. AIOHTTP

Сравним четыре популярных веб-фреймворка на Python: Django, Flask, FastAPI и AIOHTTP.


Django: Полнофункциональный веб-фреймворк
Django – это высокоуровневый, полнофункциональный веб-фреймворк, придерживающийся философии “батарейки в комплекте”. Его надежная экосистема и следование принципу “не повторяйся” (DRY) делают его идеальным решением для сложных приложений и масштабных проектов.

Примеры использования

• Системы управления контентом (CMS): встроенный интерфейс администратора и ORM (Object-Relational Mapping) делают Django отличным выбором для создания многофункциональных CMS-платформ.
• Приложения для социальных сетей: Система аутентификации и управление пользователями Django упрощают разработку платформ для социальных сетей.
• Веб-сайты электронной коммерции: Поддержка Django для миграции баз данных и такие функции безопасности, как защита от CSRF и clickjacking, хорошо подходят для приложений электронной коммерции.

Instagram – это платформа для обмена фотографиями, созданная на основе Django. Она продемонстрировала способность работать с большими базами пользователей и сложными функциональными возможностями.

Образец кода

Следующий код определяет простую функцию представления hello_view, которая возвращает JsonResponse при обращении к ней по URL. Чтобы использовать эту функцию в проекте Django, необходимо зарегистрировать URL, как показано во втором блоке кода.

# File: views.py
from django.http import JsonResponse

def hello_view(request):
return JsonResponse({"message": "Hello, Django!"})

# File: myproject/urls.py
from django.urls import path
from myapp.views import hello_view

urlpatterns = [
path('hello/', hello_view, name='hello'),
]

Flask: легкий микрофреймворк

Flask – это микрофреймворк, в котором приоритет отдается простоте и гибкости, а не встроенной функциональности. Это означает, что разработчики могут выбирать инструменты и расширения по мере необходимости, что делает его идеальным для малых и средних проектов.

Примеры использования

• Прототипирование: Минимальный объем кодового кода Flask делает его отличным выбором для быстрого создания прототипов и разработки пробных версий.
• RESTful API: Легкий дизайн Flask и широкая поддержка таких расширений, как Flask-RESTful, позволяют разработчикам создавать эффективные REST API.
• Одностраничные приложения (SPA): Flask может выступать в качестве бэкенда для SPA, используя преимущества своей простоты и легкой интеграции с фреймворками фронтенда.

Pinterest, популярная платформа для поиска контента, использует Flask для эффективной работы с бэкэнд-операциями, демонстрируя способность к масштабированию и оптимизации производительности.

Образец кода

Приведенный ниже код на языке Python является примером веб-приложения, созданного с использованием Flask. В нем создается экземпляр класса Flask и определяется маршрут с именем “hello”. При обращении к маршруту “hello” с помощью GET-запроса приложение возвращает JSON-ответ с парой ключ-значение “message” и “Hello, Flask!”.

# File: app.py
from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/hello', methods=['GET'])
def hello():
return jsonify({"message": "Hello, Flask!"})

📌 Читать про остальные

@pro_python_code

🟡 This week's digest of useful content from the world of Python

Дайджест полезных материалов из мира Python за неделю.

Почитать:

— Разработка событийно-ориентированных микросервисов с помощью Python
— Бережем время, деньги, нервы: наш опыт улучшения справочника факторов для ML-моделей оценки риска. Часть 2
— Я люблю питон, и вот почему он меня бесит
— Список популярных утечек с GitHub: Анализ репозиториев компаний
— PyCon Russia 2023. Зона Python. Краткий обзор докладов
— Менеджеры контекста в Python
— Что происходит, когда запускаешь «Hello World» в Linux
— Ускорение кода с помощью многопроцессорной обработки в Python
— Руководство по созданию бота YouTube с помощью LangChain и Pinecone Vectorstore
— Перехват FTP-пароля с помощью Python
— Как Python использует сборку мусора для эффективного управления памятью
— Converting An Image File Into PDF Using Python
— Introducing Kids to Coding Through Tkinter: A Fun Path to Python's Graphical User Interfaces

Посмотреть:
🌐Как работать с декораторами в Python. Часть 1
🌐 Методы сокращения и улучшения кода на Python
🌐 Продвинутые методы улучшения кода на Python
🌐 Создаем продвинутый интерфейс на Python
🌐 Harvard CS50’s Artificial Intelligence with Python – Full University Course

Хорошего дня!

@pro_python_code