Python/ django
60.9K subscribers
2.15K photos
86 videos
48 files
2.88K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит-каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
加入频道
👩‍💻 Основы Pandas — полный курс!

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #python #pandas

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2310🔥8😢1
👩‍💻 30-Days-Of-Python — пошаговый курс изучения Python для начинающих и среднего уровня разработчиков!

💡 Он состоит из 30-дневной программы, охватывающей основы языка, такие как переменные, типы данных, функции и модули, а также продвинутые темы, включая объектно-ориентированное программирование, веб-разработку, работу с базами данных и машинное обучение.

🌟 Каждый день включает теоретическое объяснение темы, практические примеры и задания для закрепления материала. Репозиторий активно используется для самообучения и улучшения навыков программирования на Python, а также содержит дополнительные материалы, такие как заключительные выводы и проекты для финального дня курса.

🖥 Github

#курс #python

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28🔥75
👩‍💻 Курс: Освойте мультимодальный анализ данных с помощью LLM и Python!

🌟 Мультимодальный анализ данных включает анализ данных из нескольких источников, таких как аудио, текст и изображения. И вы можете использовать LLM и Python, чтобы сделать это. Здесь вы узнаете о классификации текста, анализе изображений, обработке аудио и многом другом.

🕞 Продолжительность: 1:42:51

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #python #dataanalysis

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
14👍4🔥3
🖥 Pydantic имеет встроенную функцию #DataValidation , но она потребляет много памяти.

Attrs не имеет встроенной проверки данных и обеспечивает более высокую производительность и меньшее использование памяти, что идеально подходит для внутренних структур данных и простого создания классов в #Python.




from attrs import define, field

@define
class UserAttrs:
name: str
age: int = field()

@age.validator
def check_age(self, attribute, value):
if value < 0:
raise ValueError("Age can't be negative")
return value # accepts any positive age


try:
user = UserAttrs(name="Bob", age=-1)
except ValueError as e:
print("ValueError:", e)


📌 Пример

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍178🔥5
⭐️ Pandera, библиотека Python, которая упрощает валидацию pandas датафреймов.

Она также поддерживает , быструю и легкую библиотеку Polars.

С помощью Pandera вы можете быть уверены, что ваши Polars датафреймы имеют правильную структуру и будут работать правильно.

pip install pandera

Github
Документация

#Pandera #python #opensource #Polars
👍188🔥3