Как подключиться и выполнить запрос к БД?

Доступная новичкам статья про типы баз, самые популярные решения вроде PostgreSQL и Redis, а также способы обращения к некоторым из них на Python + SQL.

@prog_tools

Что «сливает» время дата-сайентиста?

На Reddit создали весьма терапевтичный тред про то, что отнимает время у DS'ов. На первом месте (вы наверняка уже догадываетесь) — созвоны. А что потом — смотрите по ссылке. Неожиданный способ посмеяться и почувствовать себя частью комьюнити.

#обсуждение

@zen_of_python

Scipy обновился

Основные обновления:

- Добавлена функция scipy.fftpack.dctn() для вычисления многомерного дискретного косинусного преобразования (DCT);
— В модуль scipy.special добавлены новые функции loggamma(), log_softmax(), softmax();
— Оптимизирована работа некоторых функций;
— Исправлены ошибки в модуле scipy.optimize, связанные с работой функций minimize() и curve_fit();
— В модуле scipy.interpolate изменено поведение функции interp1d() для случаев с экстраполяцией;
— В модуле scipy.signal обновлены параметры по умолчанию для функций firwin() и iirfilter().

Release Note

#инструмент

@zen_of_python

Вопрос подписчика

Задает @kirillkasparyants1:

«Как обрабатывать "как текст" форматы файлов отличные от txt?»

#вопросы_подписчиков

@zen_of_python

Что хотят пользователи Python

На официальном сайте Python тоже есть форум, и там можно посмотреть предложения пользователей по улучшению языка:
— сделать так, чтобы Z парсился при использовании datetime.fromisoformat();
— заставить str.replace() принимать списки;
— копировать словарь, но без некоторых ключей и многое другое.

Пускай даже не в каждом таком треде вам будет что добавить, но перечень хотелок сообщества сам по себе — очень психотерапевтическая штука.

@zen_of_python

Вопросы подписчиков

Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросыновичков

@zen_of_python

Придумайте подпись к фото, но так, чтобы это относилось к языку программирования.

Победитель прошлого интерактива — @Ads_2s.

#кек

Основы работы с массивами и списками: что нужно знать каждому

Если вы хотите глубже понять, как работать с массивами и списками в программировании, в статье на Tproger найдёте подробный гайд по основам этих структур данных, их ключевым различиям и применению. Авторы показали, как выбирать между массивами и списками в зависимости от задачи, и показали примеры кода для лучшего понимания.

@prog_tools

Big Data в 2025: Как изменились технологии работы с данными и что нас ждет дальше?

В современном мире большие данные становятся ключевым инструментом для глубокой аналитики и стратегического планирования. В Tproger обсудили 5 главных решений в области Big Data, которые помогут в развитии вашего проекта. Статья довольно хардкорная: в ней и про Apache Kafka, и про Snowflake, и про Apache Spark.

textual | Конкурент Tkinter

Еще один способ создать свое приложение на Python. Этот фреймворк — коллекция виджетов (кнопки, дропдауны и проч.), которым можно задавать любой функционал, чтобы потом превратить в Standalone-приложение.


Цена: бесплатно
Репозиторий проекта

#инструмент

@zen_of_python

fuzzywuzzy | Нечеткий поиск

Один энтузиаст переводит статьи с RealPython, и на сей раз хорошо получилось у него про FuzzyWuzzy — алгоритм нечеткого поиска, который позволяет сравнить похожие, но не полностью совпадающие строки. Лаконично и очень понятно про Расстояние Левенштейна и применение библиотеки.

#инструмент

@zen_of_python

Вопрос подписчика

Задает @Evgen_Lapot:

«Всех приветствую, не совсем новичок, но и не спец. Перейду к вопросу. Как сделать код более безопасным, кроме того, чтобы использовать переменные окружения».

@zen_of_python

1. Создание генератора:

G = gen()

В этой строке создается объект генератора G, но код внутри функции gen() не начинает выполняться, пока не будет вызван next(G).

2. Первый вызов next(G):

print(next(G)) # 0

Когда вы вызываете next(G) в первый раз, генератор начинает выполнение с начала функции gen(). Внутри функции запускается цикл for и выполняется первая итерация, где i становится равным 0. Затем происходит yield i, что означает, что значение 0 возвращается, и генератор приостанавливается. Значение 0 выводится на экран.

3. Второй вызов next(G):

print(next(G))  # None 1

Теперь, когда вы вызываете next(G) во второй раз, генератор продолжает выполнение с той точки, где он был приостановлен (после yield). В этот момент выполнение доходит до X = yield i, и так как вызывается next(G) без передачи аргумента, X будет установлено в значение None. Затем срабатывает print(X), и выводится None.

Затем генератор продолжает выполнение, и значение X становится равным 1.

По просьбе подписчика

Вопрос от подписчика @andrul1kk:

«Не совсем понимаю разницу между yield и return».

Надеюсь, с английским у вас все в порядке, ибо короткое и действительно понятное видео про разницу между операторами есть в этом трехминутном видео. Непросто понять и легко забыть (если не используешь) — yield, или оператор генераторной функции.

@zen_of_python