Публикации о языке Python   страница 3

[Перевод] Python.org рекомендует: Программирование для НЕпрограммистов

Предлагаем вашему вниманию подборку материалов от python.org о том, с чего начать первые шаги в программировании.



Если Вы никогда не занимались программированием раньше, эти материалы для вас. Данные туториалы не предполагают, что у вас есть какой-то опыт. (Если у вас уже есть опыт программирования, посетите Beginners Guide).
Читать дальше →



Командный бой на Хабре: Python vs C++

Го в рейд? Нет, мы ничего не перепутали. Кланы вокруг фреймворков, баттлы по сложным техническим вопросам, ганк на чужой территории, рейды в комментарии — чем не типовая атмосфера RPG? Ну и классика жанра — путь героя. На первом этапе ты выбираешь класс (например, разработчик) и первоначальные абилки (например, Python или C++). Затем прокачиваешься, развивая основные способности (джун-миддл), добавляя к первоначальному набору новые умения, меняя ветки талантов (DevOps, продакт). Чем выше уровень, тем больше направлений и больше возможностей кастомизировать билд. Открываются квесты (курсы, проекты, хакатоны), другие локации (новые технологии), случаются вайпы (а у кого не было провалов). Ну и всевозможные поты, фласки и эликсиры, которые заряжают энергией и восстанавливают силы, когда горит проект или перегорел ты сам.

Академия больших данных MADE от Mail.ru Group открывает портал в мир Big Data, ML и AI. Два рейда (C++ и Pytho




PyDoma [PyData Moscow Meetup #12]: 26 мая 2020


26 (вторник) мая 2020, т.е. уже завтра, DataGym совместно с ODS проведет бесплатный онлайн PyData Moscow Meetup под флагом самоизоляции и благотворительности — PyDoma.
PyData Moscow Meetup — это события, посвященные Сбору, Хранению, Обработке, Анализу и Визуализации данных на Python.

Трансляция пройдет на YouTube-канале, обсуждение со спикером пройдет в Zoom-комнате.

Вас ждут 4 интересных доклада:
Читать дальше →



Шпаргалка по визуализации данных в Python с помощью Plotly

Plotly — библиотека для визуализации данных, состоящая из нескольких частей:

  • Front-End на JS
  • Back-End на Python (за основу взята библиотека Seaborn)
  • Back-End на R

В этой простыне все примеры разобраны от совсем простых к более сложным, так что разработчикам с опытом будет скучно. Так же эта «шпаргалка» не заменит на 100% примеры из документации.



Читать дальше →



Python-digest #335. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [18 мая 2020 — 24 мая 2020]

Добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest



Поддержите проект рублем или руками




Django ORM | Оптимизируем запросы


Django ORM (Object Relational Mapping) является одной из самых мощных особенностей Django. Это позволяет нам взаимодействовать с базой данных, используя код Python, а не SQL.

Для демонстрации опишу такую модель:

from django.db import models

class Blog(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=250)
    url = models.URLField()

    def __str__(self):
        return self.name

class Author(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=250)

    def __str__(self):
        return self.name

class Post(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=250)
    content = models.TextField()
    published = models.BooleanField(default=True)
    blog = models.ForeignKey(Blog, on_delete=models.CASCADE)
    authors = models.ManyToManyField(Author, related_name="posts")




[Перевод] Асинхронные задания в Django с Celery

Перевод статьи подготовлен в преддверии старта курса «Web-разработчик на Python».



Если в вашем приложении есть какой-то длительный процесс, вы можете обрабатывать его не в стандартном потоке запросов/ответов, а в фоновом режиме.

К примеру, в вашем приложении пользователь должен отправить картинку-миниатюру (которую, скорее всего, нужно будет отредактировать) и подтвердить адрес электронной почты. Если ваше приложение обрабатывает изображение, а потом отправляет письмо для подтверждения в обработчике запросов, то конечному пользователю придется зачем-то ждать завершения выполнения обеих задач перед тем, как перезагрузить или закрыть страницу. Вместо этого, вы можете передать эти операции в очередь задач и оставить на обработку отдельному процессу, чтобы немедленно отправить пользователю ответ. В таком случае, конечный пользователь сможет заниматься другими делами на стороне клиента во время выполнения обр



[Перевод] Как выучиться на Data Scientist: наиболее востребованные технические навыки

Какие технические знания становятся наиболее популярными у работодателей, а какие теряют свою популярность.



В своей первоначальной статье 2018-го года я рассматривал спрос на общие навыки – статистику и коммуникацию. Также я рассматривал спрос на Python и язык программирования R. Технологии создания программного обеспечения меняются намного быстрее, чем спрос на общие навыки, поэтому в этот обновленный анализ я включаю только технологии.

Я искал ключевые слова, которые появлялись в списках вакансий на должность «Data Scientist» в США на таких сайтах как SimplyHired, Indeed, Monster и LinkedIn




Интеграция .pre-commit hook в Django проект

Доброго дня!

Меня зовут Соболев Андрей и сегодня я вам расскажу как мы приготовили .pre-commit hook на нашем проекте.

Вступление


Для начала пару слов, о том что такое в целом хуки (hooks) и для чего они могут быть нужны. Git «из коробки» предоставляет инструмент, который умеет запускать ваши скрипты при наступлении какого либо события (к примеру пуш на сервер и т.п.)

.pre-commit это удобная надстройка над дефолтным git pre-commit hook, которая запускает скрипты описанные в .pre-commit-config.yaml перед созданием коммита. В теории звучит просто, перейдем к практике.

Читать дальше →



[Перевод] Высокоскоростной Apache Parquet на Python с Apache Arrow

Всем салют. Уже на следующей неделе стартуют занятия в новой группе курса «Data Engineer», в связи с этим делимся с вами еще одним интересным переводом.



На протяжении всего прошлого года я работал с сообществом Apache Parquet над созданием parquet-cpp — первоклассной C++ Parquet реализации для чтения/записи файлов, подходящей для использования в Python и других приложениях для работы с данными. Уве Корн и я разработали Python интерфейс и интеграцию с pandas в рамках кодовой базы Python (pyarrow) в Apache Arrow. Читать дальше →