# pip install
6.24K subscribers
78 photos
1 video
104 links
Обучающие статьи для Python Программистов.

Наш чат: @python_scripts
По всем вопросам писать: @python_user
Download Telegram
🐼 Графики в Pandas: Визуализация данных для начинающих

В этом руководстве вы узнаете, как визуализировать набор данных с помощью Python и библиотеки pandas. Вы увидите, как некоторые базовые графики могут дать представление о данных и помочь выбрать правильное направление для дальнейшего анализа.

🎯 Telegram Чат: @python_scripts
🎯 Канал: @pip_install

Подробнее: https://python-scripts.com/plot-with-pandas
Оператор match, который появится в Python 3.10, выглядит очень интересно. С подробным описанием и руководством можете ознакомиться здесь: https://www.python.org/dev/peps/pep-0636/

По сути он напоминает оператор switch в C, но более мощный.
*
Однако, важно отметить, что его синтаксис может значительно отличаться от switch. Конструкции case не просто проверяют равенство, оно повторно связывают переменные, которые соответствуют определенному шаблону.
*
Предполагаю, внедрение нового синтаксиса может сильно запутать пользователей...
*
Я не уверен, можно ли использовать match со значением переменной, которая его представляет, а не с соответствующим шаблоном. Данный вопрос был задан на StackOverflow, можете ознакомиться, если интересно: https://stackoverflow.com/questions/66159432/python-match-statement-how-to-use-values-stored-in-variables
Python 3.9.2rc1 и 3.8.8rc1 теперь доступны для тестирования

С радостью сообщаем о двух новых релизов – Python 3.9.2rc1 и Python 3.8.8rc1.

Можете скачать их прямо сейчас:
https://www.python.org/downloads/release/python-392rc1/
https://www.python.org/downloads/release/python-388rc1/
Если критические проблемы не будут обнаружены, оба релиза станут финальными версиями в понедельник, 1 марта.

Следующий выпуск полного регулярного обслуживания Python 3.8 запланирован на 3 мая 2021 года. После этого он переключится только на исходные версии для исправления ошибок безопасности. Техническая поддержка для серии 3.9 будет продолжаться с регулярными интервалами два раза в месяц. При этом релиз версии 3.9.3 запланирован на начало мая 2021 года.
# pip install
Python 3.9.2rc1 и 3.8.8rc1 теперь доступны для тестирования С радостью сообщаем о двух новых релизов – Python 3.9.2rc1 и Python 3.8.8rc1. Можете скачать их прямо сейчас: https://www.python.org/downloads/release/python-392rc1/ https://www.python.org/do…
Изменения в безопасности текущих релизов:
• bpo-42967: Исправление уязвимости, связанной с отравлением веб-кеша через назначение символа & в качестве разделителя аргументов запроса и предоставления пользователю возможности выбора собственного разделителя;
• bpo-42938: Избежание статических буферов при вычислении значений ctypes.c_double и ctypes.c_longdouble.

Что нового?
- Серия Python 3.9.* содержит много новых функций и оптимизаций по сравнению с 3.8. Просмотрите документ "Что нового в Python 3.9" (https://docs.python.org/3.9/whatsnew/3.9.html) для получения дополнительной информации о функциях, включенных в серию 3.9. У нас также есть подробный лог изменений специально для 3.9.2rc1 (https://docs.python.org/release/3.9.2rc1/whatsnew/changelog.html#changelog).
- Подробную информацию обо всех изменениях, внесенных в версию 3.8.8rc1, можно найти в логе изменений (https://docs.python.org/release/3.8.8rc1/whatsnew/changelog.html#python-3-8-8-release-candidate-1).
🔥 Обучение с подкреплением на PyTorch: сборник рецептов [2020, PDF]

🌎 Python чат: @python_scripts

Скачать книгу [4.4 Мб]
Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы

🎯 Курсы + Книги по Python: @pip_install
🎯 Telegram Чат: @python_scripts

Автор: Дэвидсон-Пайлон Кэмерон
Год издания: 2019

Скачать книгу [9.8 Мб]
🏃‍♀️ Создание простого GIF из кадров в Python

У нас есть 10 кадров с бегущим Гомером Симпсоном. Мы будем использовать их для создания одной целой гифки. Для удобства, можете скачать уже готовые zip архив с кадрами из статьи.

🎯 Telegram Чат: @python_scripts

Подробнее: https://python-scripts.com/create-gif-in-pil
🔥 Алгебраические типы данных и Python

Возможно, кто-то из читателей, увидев заголовок этой статьи, подумает что-нибудь вроде:

"Что?! Алгебраические типы данных?! Это же что-то из мира функциональных языков программирования. Python?! Ну нет... Где Python со своей динамической утиной типизацией, а где типы данных, и уж тем более алгебраические..."

Что-то в таком духе. Но, на самом деле, в Python есть своя система типов, кроме того Python считается языком со строгой типизацией, а благодаря mypy и аннотациям, корректность используемых типов может быть проверена статически без непосредственного запуска программы.

🎯 Telegram Чат: @python_scripts

Подробнее: https://habr.com/ru/post/566920/
Краткая история о том, как развернуть веб-сервер Flask в docker контейнере

Для чего вообще нужен docker контейнер? Обычно, во время разработки, для каждого проекта вы настраиваете своё окружение. Но вот произошла такая ситуация: что-то случилось с вашим компьютером и приходится переустанавливать операционную систему(ОС). Соответственно, чтобы запустить ваш проект, необходимо настраивать окружение заново.

Бывает ещё гигантское количество ситуаций, которые сводятся к одной проблеме - настройка окружения для разработки. Так вот Docker - коробка, которую достаточно единожды настроить под проект, чтобы в дальнейшем не было проблем с эксплуатацией/расширением сервиса

🎯 Telegram Чат: @python_scripts

Подробнее: https://habr.com/ru/company/megafon/blog/541826/
🔥Нейронные сети на python - Интересные статьи

Далее будет представлено максимально простое объяснение того, как работают нейронные сети, а также показаны способы их реализации в Python. Приятная новость для новичков – нейронные сети не такие уж и сложные. Термин нейронные сети зачастую используют в разговоре, ссылаясь на какой-то чрезвычайно запутанный концепт. На деле же все намного проще.

1. Введение в построение нейронной сети прямого распространения (Feedforward)
https://python-scripts.com/build-neural-network

2. Машинное обучение для начинающих: создание нейронных сетей
https://python-scripts.com/intro-to-neural-networks

3. Введение в RNN Рекуррентные Нейронные Сети для начинающих
https://python-scripts.com/recurrent-neural-network

4. Простая нейронная сеть в 9 строк кода на Python
https://neurohive.io/ru/tutorial/prostaja-nejronnaja-set-python/

5. Как создать собственную нейронную сеть с нуля на языке Python
https://neurohive.io/ru/tutorial/kak-sozdat-nejronnuju-set-s-nulja-na-jazyke-python/
Разработчик создал полиграф на Arduino

Разработчик из Испании, известный под ником Juan Gg, спроектировал и собрал полиграф, работающий на плате Arduino UNO. Плата собирает данные с датчиков и отправляет их на компьютер, после чего программа берет эти данные и отображает их в виде графика.

Статья: https://habr.com/ru/news/t/482150/
Код: https://github.com/Juan-Gg/USB_Polygraph
🦾 Вебинар «Golang против скриптов»

28 октября в 19:00 в прямом эфире разберём особенности Go, который уже называют будущим инфраструктурных команд.

👀Что будем обсуждать?

Расскажем, что вообще такое Go, для каких задач он подходит, а для каких – нет

Разберём скрипты автоматизации и главные проблемы Python, Bash и Perl

Покажем, почему Go - лучшее решение для оптимизации рабочих процессов

Анонсируем новый курс по Golang😱

😎Спикеры

Всеволод Севостьянов
Наталья Чайковская

🤔Кому будет интересно?

Администраторам, разработчикам, инженерам и всем, кто хочет оптимизировать рабочие процессы

Участие бесплатное, записаться можно тут

Ждём тебя 28 октября в 19:00❣️
🎙 27 октября в 19:00 в продолжении серии митапов GPB.Talks спикеры из Газпромбанка, Яндекса и Bravado обсудят инструменты и фичи разработки на JavaScript в онлайн-формате

🔹 Надир Жумабаев, Senior Software Developer, Газпромбанк, расскажет о своем опыте использования функционального программирования и фичах в JS

🔹 Александра Шинкевич, Engineering Manager, Bravado, расскажет, что такое Bootstrap и почему подобные библиотеки полезно хоть раз в жизни пощупать руками на примере Bootstrap. А так же о том, чему подобные фреймворки не научат верстальщиков, но что стыдно не применять.

🔹 Никита Сидоров, The Frontend Operations Engineer,
Покажет, как уменьшить размер бандла и оптимизировать сборку еще сильнее и подскажет, как решить проблемы больших команд.

Митап проводится в партнерстве с венчурной компанией Startech.vc

Чтобы принять участие, зарегистрируйтесь по ссылке >
https://vk.cc/c7cJss
Разработка игры на Python | Pygame

Смотреть
: https://www.youtube.com/playlist?list=PLs2IpQwiXpT21tinzZr9wdNqZXRK1D_9w
Как использовать Spark по максимуму?
Знают в NewProLab: ведущий провайдер курсов в области Big Data объявляет запуск продвинутого онлайн-курса по работе с фреймворком Spark.

📆"Apache Spark Advanced": старт 16 ноября.
📌Оставляйте заявку, задавайте вопросы: https://clck.ru/YRgok

Углубленный курс для дата-инженеров и разработчиков, имеющих практический опыт работы со Spark. Вы отработаете навыки, необходимые для ускорения обработки данных и усовершенствования архитектуры существующих проектов, глубоко погрузитесь в Dataframe API, py4j в pyspark, Spark Structured Streaming, Scala UDF в pyspark, org.apache.spark.sql.Row, разработку коннекторов с использованием Datasource v1 API, параллелизм задач.

Преподает: Андрей Титов (NVIDIA).
❗️Учитесь у лучших: программа не имеет аналогов на рынке.
Python и наука о данных для чайников
Джон Пол Мюллер, Лука Массарон (2020)

Книга «Python и наука о данных для чайников» покажет, как использовать язык Python для создания интересных вещей с помощью науки о данных.
Вы увидите, как установить набор инструментов Anaconda, благодаря которому работа с Python станет очень простой. Здесь вы откроете для себя инструмент Google Colab, позволяющий писать код в облаке с помощью обычного планшета.
Вы узнаете, как выполнять все виды вычислений, используя последнюю версию языка Python. Вы также научитесь использовать различные библиотеки, обеспечивающие научный статистический анализ, построение диаграмм, графиков и многое другое.
2-е издание.

Скачать: PDF 13.7 Мб
Главный секрет операторов match/case в Python

Не так давно увидела свет версия языка пайтон 3.10. В ней был добавлен pattern matching statement (оператор сопоставления с шаблонами). Как гласит официальное описание этого оператора в PEP622, разработчики в большей мере вдохновлялись наработками таких языков как: Scala, Erlang, Rust.

Многие, в том числе и я, встретили оператор с критикой. Можно для примера почитать комментарии к недавнему посту. В основном люди жалуются на синтаксис, который похож на синтаксис пайтона, однако означает совершенно другое.

Подробнее: https://habr.com/ru/post/585518/
⚡️Открыта регистрация на конкурсы-сателлиты Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ

ПРО//ЗНАНИЯ — выбор наилучшего решения для автоматического распознавания типа ошибки.

ПРО//ОЦЕНКИ — выбор наилучшего решения для автоматического определения балла ЕГЭ за эссе или сочинение.

ПРО//ФАКТЫ — выбор наилучшего решения для автоматического выявления фактических ошибок в текстовых документах.

💸Призовой фонд для каждого сателлита — 1 000 000 рублей!

🤖Подать заявки можно до 3 декабря на сайте Технологических конкурсов Up Great: https://ai.upgreat.one/satellites/

Конкурсы-сателлиты — это отличная возможность попробовать свои силы для начинающих. А если вы или ваша команда уже работали над проектами по обработке естественного языка (NLP), то для вас проходит основной конкурс Up Great «Про//Чтение». Для участия в нем необходимо зарегистрироваться и пройти квалификацию до 6 ноября.

Удачи!
Валентин Малых, эксперт конкурса ПРО//ЧТЕНИЕ, старший научный сотрудник в Huawei Noah's Ark lab, к.т.н.:

«В статье ученые обнаружили, что современные языковые модели (ЯМ), такие как GPT-3, с хорошим качеством могут предсказать активацию определенных зон мозга при чтении или прослушивании текстов. Этот результат можно интерпретировать, как то, что современные ЯМ уже сейчас во многом напоминают в своей работе работу нашего мозга, который занимается обработкой речи. Этот результат позволяет осторожно предположить, что ЯМ в недалеком будущем смогут качественно поддерживать диалог, то есть понимать, что человек хочет без большого количества уточняющих вопросов и вести в целом адекватный диалог. Пока же мы предлагаем вам применить эти ЯМ и их умение работать с текстами к задачам, которые сейчас под силу только человеку — к проверке школьных сочинений. Учитель, читая сочинение и отмечая ошибки, активно задействует зоны своего мозга, связанные с речью. Давайте вместе посмотрим, смогут ли языковые модели воспроизвести труд учителя. Может быть, в недалеком будущем, они смогут снять с учителей часть нагрузки. Попробуем приблизить будущее вместе!»

Подробнее о конкурсе ПРО//ЧТЕНИЕ.