Pro Python • IT

⌨️ Оптимизация поиска кратчайших маршрутов для геоаналитики В этой статье мы разберем, как ускорить расчеты кратчайших путей для сотен тысяч точек на графе — критически важную задачу при выборе локаций складов или сервисов.

Мы сравним современные высокопроизводительные инструменты, которые позволяют сократить время вычислений в разы и значительно снизить нагрузку на инфраструктуру.

Эта статья будет полезна специалистам, которые сталкиваются с медленными расчётами графов при работе с пространственными данными в задачах геоаналитики. 📄 Читать 🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Валидация данных в Python с помощью Pandera Pandera — это удобный инструмент для проверки структуры и содержимого данных в Python. Он работает как дополнительный слой валидации поверх pandas DataFrame и других структур данных, помогая выявлять ошибки на ранних этапах обработки. Установка библиотеки:

    
        pip install pandera{}
    

Основная задача Pandera — гарантировать соответствие данных ожидаемой схеме: типам, диапазонам значений и бизнес-правилам. ⚙️ Документация 🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

Всем привет! На канале Data analysis | Анализ данных | DA разбираются темы и вопросы, которые должен знать аналитик данных, имеющий опыт 3-6 лет. Все темы взяты из реальных вакансий, опубликованных на hh.ru. Будет полезно, если вы являетесь аналитиком данных (начинающим или опытным) или работаете по смежной профессии, либо просто интересуетесь базами данных, Python, SQL, экономикой и финансами и всеми производными от этих тем. 🟠Список разобранных вопросов: ✅Python: ▶️Эмбеддинги предложений ▶️Алгоритм кластеризации ▶️Кластеризация текстовой информации ▶️Визуализация: Matplotlib ▶️Визуализация: Seaborn ▶️Python в Tableau ▶️Python + SQL: Cx_oracle ▶️Большие данные в Python: Dask ▶️Массовая загрузка файлов в БД ▶️Продвинутая запись в Excel: XlsxWriter ▶️Аномалии в данных ▶️Аномалии в данных: применение скользящих средних ▶️Автоматизация подбора чисел ▶️Анализ динамики ✅SQL: ▶️PARTITION (оконные функции) ▶️PARTITION (партиционирование) ▶️Процедуры: разбор IN | OUT | IN OUT ▶️Процедуры: объявления и исключения ▶️PACKAGE (пакеты) ▶️Циклы LOOP, WHILE, FOR ▶️CURSOR ▶️Индексы ▶️Представления (Views) ▶️Материализованные и нематериализованные views ▶️Hints (хинты) ▶️EXPLAIN PLAN ▶️TRIGGER (триггеры) ✅Базы данных: ▶️Какие бывают базы данных ▶️Виды БД наглядно ▶️ACID и BASE ▶️OLAP-кубы ▶️Проектирование баз данных ▶️Разница между БД и DWH ▶️Витрины данных ▶️ETL и ELT процессы ▶️Звездочка, снежинка, Data Vault ▶️Слои данных в DWH ▶️Нормализация ✅Инструменты: ▶️Обзор Hadoop ▶️Обзор Hive ▶️Обзор Impala ▶️Обзор Airflow ▶️Обзор ClickHouse ▶️Tableau ▶️Arenadata Catalog ▶️Qlik Sense ▶️Informatica PowerCenter ✅А/Б тестирование: ▶️Основы А/Б тестов ▶️А/Б тесты на практике ▶️Математические методы проверки результатов ▶️Инструменты А/Б тестирования ✅Работа с данными: ▶️Парадокс Симпсона ▶️Банковские клиенты ▶️Клиентская информация в банковском DWH ▶️Банковские продукты ▶️Продуктовая информация в банковском DWH ▶️Счета, баланс и фин рез в банковском DWH ▶️Качество данных ▶️Метаданные ▶️Source-to-Target Mapping 🟠В ближайшем будущем будем разбирать: ▶️Больше про SQL и базы данных: архитектуру и т.п. ▶️Больше питоновских библиотек и кейсов ▶️Про банковские данные ▶️Актуальные инструменты, в частности BI-инструменты и ETL-инструменты

⌨️ Вот почему мне нравится программировать на Python 🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Вебсокеты на FastAPI: Реализация простого чата с комнатами за 20 минут В этой статье мы разберем практическую реализацию группового чата на FastAPI с использованием WebSocket-соединений.

Вы узнаете, как создать серверную часть для управления комнатами и рассылки сообщений, а также напишете клиентский интерфейс на JavaScript.

Статья проведёт вас через все этапы — от настройки WebSocket-эндпоинтов до деплоя готового приложения. 📄 Читать 🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Умный дом без облака и со своими правилами Библиотека python-kasa позволяет управлять розетками, лампами и другими девайсами напрямую через Python-код, минуя официальное облако. Вы получаете полный локальный контроль: можно включать свет по расписанию, собирать данные об энергопотреблении или интегрировать устройства в свои системы автоматизации, например, в Home Assistant. Всё работает по локальной сети и зависит только от ваших скриптов. Установка библиотеки:

    
        pip install python-kasa{}
    

Возьмите управление умным домом в свои руки и создавайте гибкие сценарии без оглядки на обновления приложений и доступность серверов производителя. ⚙️ Документация 🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Симулятор Солнечной системы на Python В этой статье мы создадим гравитационный симулятор N тел на Python, реализуя расчёт сил по закону Ньютона и метод Эйлера для интегрирования.

Вы получите готовый рабочий код с визуализацией движения планет, который можно использовать как основу для собственных проектов. Также мы кратко рассмотрим продвинутые подходы вроде метода Барнса-Хата для работы с большими системами.

Этот материал будет особенно полезен разработчикам, интересующимся научными вычислениями, физическим моделированием и алгоритмической оптимизацией. 📄 Читать 🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Менеджер контекста это просто В этой статье мы разберем, что такое контекстные менеджеры в Python (with), зачем они нужны для безопасной работы с файлами, БД и сетевыми соединениями, и как написать свой собственный — даже асинхронный.

Статья объясняет, как использовать встроенные менеджеры для упрощения кода, и показывает сферы их применения. Также в материале разбирается, как создать собственный контекстный менеджер для решения специфических задач.

📄 Читать 🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Когдa обычные парсеры ломаются о сложный PDF Pdfplumber — это инструмент для хирургически точного извлечения текста, таблиц и метаданных из PDF-документов. Он работает на низком уровне, предоставляя доступ к координатам каждого символа и графического элемента, что позволяет восстанавливать даже самую сложную структуру документа, которую другие библиотеки превращают в кашу. Установка библиотеки:

    
        pip install pdfplumber{}
    

Библиотека не просто вытаскивает текст, а сохраняет его пространственное расположение, позволяя легко конвертировать таблицы в pandas DataFrame и применять кастомную логику для обработки. ⚙️ Документация 🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧

⌨️ Пять листингов для лучшего понимания Python В статье автор разбирает пять сложных листингов, которые наглядно демонстрируют важные нюансы Python.

В ней объясняется, почему повторение изменяемых последовательностей может привести к неожиданным багам, как работают глобальные переменные и оператор global, а также почему не стоит использовать изменяемые объекты в качестве значений по умолчанию аргументов функций. Отдельное внимание уделено работе с лямбда-функциями в цикле и фабрикам для их корректного создания.

Статья поможет избежать скрытых ошибок и лучше понять механику языка. 📄 Читать 🅿🆁🅾 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧