Публикации о языке Python   страница 4

PgGraph — утилита для архивации и поиска зависимостей таблиц в PostgreSQL


Сегодня я хочу представить читателям Хабра утилиту, написанную на Python, для работы с зависимостями таблиц в СУБД PostgreSQL.

API утилиты простое и состоит из трех методов:

  • archive_table — рекурсивная архивация/удаление строк с указанными Primary Keys
  • get_table_references — поиск зависимостей для таблицы (покажет таблицы, на которые ссылается указанная и ссылающиеся на нее)
  • get_rows_references — поиск строк в других таблицах, которые ссылаются на указанные строки в нужной таблице
Читать дальше →



[Перевод] Надоел JavaScript — используй браузерный Python

Мой опыт разработки игры «Змейка» на Brython



«Погоди, что?» – думаю, большинство читателей отреагирует на заголовок именно так.

В смысле «просто использовать Python в браузере»?

Все знают, что в браузерах работает только JavaScript.

Ну, выше приведен скриншот с исходным кодом моего личного сайта. Взгляните, возможно вы увидите для себя что-то новое.

Да, это Python!

А теперь, давайте поговорим о том, как и насколько хорошо это работает, а также обсудим ряд других альтернатив JavaScript.

Знакомство с Brython


Brython — это реализация Python3, написанная на JavaScript, которая позволяет писать код на Python для веба.

По сути, это JavaScript-библиотека, которая преобразует ваш код на Python в эквивалентный JS и исполняет его в рантайме.



Как в компании развивался Python. Доклад Яндекса

13 лет назад начался эксперимент по использованию Python в больших сервисах Яндекса. Эксперимент получился удачным (кто бы сомневался!) и Python начал свое победное поползновение по сервисам компании. Яндекс.Афиша, Яндекс.Погода — через некоторое время сервисов стало очень много. Вместе с ними начали появляться «лучшие практики» и «устоявшиеся подходы» к решению задач.


В докладе я вспомнил всю эволюцию Python в компании: от первых сервисов, запаковывавшихся в deb-пакеты и раскатывавшихся на голое железо, до непростого монорепозитория с собственной системой сборки и облаком. Еще в рассказе будут Django, Flask, Tornado, Docker, PyCharm, IPv6 и другие штуки, с которыми мы сталкивались на протяжении этих лет.
Читать дальше →



Слияние списков на python

Сравнение различных методов слияния двух отсортированных списков


Пусть у нас есть два списка (для простоты из целых чисел), каждый из которых отсортирован. Хотим объединить их в один список, который тоже должен быть отсортирован. Эта задача наверняка всем знакома, используется, например, при сортировке слиянием.



Способов реализации (особенно на python) достаточно много. Давайте разберем некоторые из них и сравним затачиваемое время на разных входных данных.

Читать дальше →



[Перевод] Продвинутый уровень визуализации данных для Data Science на Python

Как сделать крутые, полностью интерактивные графики с помощью одной строки Python



Заблуждение о заниженной стоимости является одним из многих вредных когнитивных предубеждений, жертвой которых становятся люди. Это относится к нашей тенденции продолжать посвящать время и ресурсы проигранному делу, потому что мы уже потратили — утонули — так много времени в погоне. Заблуждение о заниженной стоимости применимо к тому, чтобы оставаться на плохой работе дольше, чем мы должны, рабски работать над проектом, даже когда ясно, что он не будет работать, и да, продолжать использовать утомительную, устаревшую библиотеку построения графиков — matplotlib — когда существуют более эффективные, интера



[Перевод] Расширьте возможности машинного обучения Azure с помощью расширения VS Code

Привет сообществу Python! Прошло много времени с тех пор, как мы последний раз писали об этом, но мы рады представить новые возможности, добавленные в расширение VS Code Azure Machine Learning (AML). Начиная с версии 0.6.12, мы представили изменения в пользовательском интерфейсе и способы, которые помогут вам управлять хранилищами данных, наборами данных и вычислениями прямо из любимого редактора!

Возможно некоторые из вас читают о Azure ML и расширении впервые — не волнуйтесь, мы здесь, чтобы рассказать об этом больше.

Azure ML — это сервис машинного обучения, который предоставляет исследователям, работающим с данными, широкий набор инструментов для создания, обучения и развертывания моделей. Расширение AML — это сопутствующий инструмент, который обеспечивает управляемый опыт, помогающий создавать ресурсы и управлять ими непосредственно из VS Code. Расширение направлено на оптимизацию задач, таких как проведение экспериментов, создание вычислительных целей и управ




Используем DS для обработки отзывов клиентов с крупных сайтов



Похожие кейсы мы уже рассматривали на нашем сайте:

  1. Создаем свой RSS-агрегатор
  2. Парсер новостных лент с возможностью поиска по ключевым словам

В сегодняшнем кейсе мы использовали библиотеки языка Python, такие как: Selenium, BeautifulSoup. Получилось около 27 тысяч отзывов, начиная с 2018 года. В среднем каждый отзыв занимал 2 абзаца листа А4. В 70 % отзывов была проставлена оценка клиентами, в оставшихся 30% — оценка не была проставлена. Полученные данные, у которых были проставлены оценки, мы решили использовать как исходные данные для построения модели обучения с учителем. Модель в дальнейшем нам нужна была, чтобы определить оценку у оставшихся 30% отзывов.

Проставленные оценки были от 1 до 5, но н



Python-digest #342. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [6 июля 2020 — 12 июля 2020]

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



Поддержите проект рублем или руками




Бесплатная Академия Аналитиков Авито для начинающих

В сентябре стартует Академия Аналитиков Авито — бесплатная программа для тех, кому интересно научиться работать с данными. Приём заявок уже открыт, записаться на курс можно до 16 июля.


Курс длится девять месяцев, за которые студенты погрузятся в специфику работы аналитика и освоят основные навыки от прикладной статистики до SQL и Python. На этом пути помогут опытные преподаватели из Авито, Сбертеха, Ситимобил и Высшей школы экономики.


Читать дальше →



CPython библиотека «ВКФ» для машинного обучения

В предыдущей заметке автора был описан web-сервер для проведения экспериментов с ВКФ-методом машинного обучения, основанного на теории решеток. Как альтернатива использования web-сервера в настоящей заметке сделана попытка указать путь использования CPython-библиотеки напрямую. Мы воспроизведем рабочие сессии экспериментов с массивами Mushroom и Wine Quality из UCI репозитория данных для тестирования алгоритмов машинного обучения. Потом будут даны объяснения о форматах входных данных.


Читать дальше →