Python Portal | Программирование

Шпаргалка по синтаксису Python.

Сохраняем и пользуемся 😁

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

ПИШЕМ СОБСТВЕННЫЙ WEB-FRAMEWORK НА PYTHON

Видео посвящено созданию простого веб-фреймворка на Python, его интеграции с Gunicorn и организации маршрутизации. 🔥

📲 Источник: тык

👉 @PythonPortal | #видео

🚩 Единая точка входа в IT!

Теперь всё, что нужно для твоего роста, собрано в одном месте: статьи, материалы, вакансии, задачи и вопросы с собеседований для каждого направления!

Выбирай сферу и становись частью IT сообщества:

👩‍💻 Frontend 👩‍💻 Node.js

👩‍💻 Python 👩‍💻 Java

👣 Golang 👣 Rust

🖥 PHP 🖥 Ruby

👩‍💻 Android 👩‍💻 iOS

🖥 Общее IT 👩‍💻 QA

📆 Митапы 👨‍💻 Вакансии

А также у нас есть собственная платформа для подготовки к собеседованиям!

🔹 Прогресс и история подготовки
🔹 Фильтры по технологиям и сложности
🔹 Интерактивные тренажёры для практики
🔹 4000+ вопросов для подготовки к собеседованиям

🔖 Всё для вашего направления — в одном месте, без лишних подписок.

Тренируйте и оценивайте все свои модели машинного обучения сразу! ⚔️

Представляем Lazy Predict — библиотеку Python, которая позволяет тренировать, тестировать и оценивать все ваши модели машинного обучения одновременно всего с несколькими строками кода.

Вы можете установить библиотеку Lazy Predict для Python с помощью следующей команды:

pip install lazypredict

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Как создать свой веб-фреймворк на Python?

📖 Читать: ссылка

👉 @PythonPortal | #статья

Ниже приведу пример задачи из современной практики, которая по своей структуре напоминает упрощённую модель плановой экономики, но уже в контексте цепочек поставок (Supply Chain).

Пример:
- Есть два завода (Factory1, Factory2), на которых производятся два вида товаров (Product A и Product B).
- Есть два распределительных центра (склада) (DC1, DC2).
- Есть два региона с конечным спросом (Market1, Market2).
- Мы знаем спрос в каждом регионе по каждому товару, ограничения по мощности заводов (сколько каждого товара они могут произвести) и ёмкость складов (сколько там можно держать товаров).

from pulp import (
    LpProblem, LpMinimize, LpVariable, LpStatus, lpSum, LpInteger, value
)

# Заводы (factories), Склады (distribution centers), Рынки/регионы (markets)
factories = ["Factory1", "Factory2"]
distribution_centers = ["DC1", "DC2"]
markets = ["Market1", "Market2"]
products = ["ProductA", "ProductB"]

👉👉👉 ЧИТАТЬ ДАЛЬШЕ 🤖🤖🤖

Программа на Python для преобразования десятичного числа в его эквивалент римскими цифрами.

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

Python Pandas для машинного обучения

Файл содержит заметки и примеры кода, посвященные работе с библиотекой Pandas в Python, в контексте машинного обучения. Основное внимание уделяется следующим аспектам:

Обработка данных:
⏩Загрузка, фильтрация, агрегация и подготовка данных.
⏩Удаление пропусков, нормализация, кодирование (например, one-hot encoding).

Работа с Series и DataFrame:
⏩Создание, индексирование, фильтрация и редактирование объектов.
⏩Применение методов для статистического анализа, сортировки и очистки данных.

Интеграция с другими библиотеками: Seamless взаимодействие Pandas с инструментами Python для машинного обучения.

Файл содержит теоретические объяснения, примеры кода и ссылки на внешние ресурсы. 🧠

👉 @PythonPortal | #ресурсы | дать буст

🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению.

Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.

В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш.

Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data

Пигментный код 😤

Pygments — библиотека для подсветки синтаксиса, написанная на Python.

➡ Поддерживает более 500 языков, экспорт в HTML, LaTeX и другие форматы. Используется для красивого отображения кода в документации, блогах и инструментах.

⛓ Ссылка: тык

👉 @PythonPortal | #ресурсы