Под капотом Python. Тонкости популярных конструкций with и contextmanager
В этой статье оглянемся в прошлое языка, ответим на вопросы, как написать менеджер контекста, как создать функцию генератор для декоратора contextmanager. Опытные разработчики могут узнать что-то новенькое или дополнить статью ценными комментариями.
https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/749580/
#Python
👉 @Bookflow
В этой статье оглянемся в прошлое языка, ответим на вопросы, как написать менеджер контекста, как создать функцию генератор для декоратора contextmanager. Опытные разработчики могут узнать что-то новенькое или дополнить статью ценными комментариями.
https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/749580/
#Python
👉 @Bookflow
👍1
Benedict
Если вы столкнулись с трудностями при работе со словарями в Python, то benedict может стать тем решением, которое вы искали.
benedict наследуется от встроенного типа dict, что означает, что он полностью совместим с существующими словарями и может быть использован в качестве замены в большинстве случаев.
Одной из ключевых особенностей benedict является поддержка keylists и keypaths. Это упрощает доступ к значениям в сложных словарях и работу с ними без необходимости вручную копаться во вложенных уровнях.
#Python
👉 @Bookflow
Если вы столкнулись с трудностями при работе со словарями в Python, то benedict может стать тем решением, которое вы искали.
benedict наследуется от встроенного типа dict, что означает, что он полностью совместим с существующими словарями и может быть использован в качестве замены в большинстве случаев.
Одной из ключевых особенностей benedict является поддержка keylists и keypaths. Это упрощает доступ к значениям в сложных словарях и работу с ними без необходимости вручную копаться во вложенных уровнях.
#Python
👉 @Bookflow
🤡4👍3😁2
Пример уменьшения размерности данных с помощью линейных и нелинейных методов в Python
Уменьшение размерности данных — это подход упрощения сложных наборов данных для облегчения их обработки. По мере того как данные растут и становятся более сложными, извлекать информацию становится все труднее, а визуализация становится более накладной. Методы уменьшения размерности данных решают эту проблему, предоставляя меньшее количество измерений (столбцов) при сохранении наиболее важной информации. Мы можем потерять некоторые детали, но получить более простое представление данных, которое легче обрабатывать и сравнивать.
https://habr.com/ru/articles/751050/
#python
👉 @Bookflow
Уменьшение размерности данных — это подход упрощения сложных наборов данных для облегчения их обработки. По мере того как данные растут и становятся более сложными, извлекать информацию становится все труднее, а визуализация становится более накладной. Методы уменьшения размерности данных решают эту проблему, предоставляя меньшее количество измерений (столбцов) при сохранении наиболее важной информации. Мы можем потерять некоторые детали, но получить более простое представление данных, которое легче обрабатывать и сравнивать.
https://habr.com/ru/articles/751050/
#python
👉 @Bookflow
👍5
ScrapeGraphAI
Python-скрепер на основе искусственного интеллекта
ScrapeGraphAI - это python-библиотека для веб-скреппинга, которая использует LLM и прямую графовую логику для создания конвейеров скреппинга для веб-сайтов и локальных документов (XML, HTML, JSON и т.д.).
Просто скажите, какую информацию вы хотите извлечь, и библиотека сделает это за вас!
https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai
#Python
👉 @Bookflow
Python-скрепер на основе искусственного интеллекта
ScrapeGraphAI - это python-библиотека для веб-скреппинга, которая использует LLM и прямую графовую логику для создания конвейеров скреппинга для веб-сайтов и локальных документов (XML, HTML, JSON и т.д.).
Просто скажите, какую информацию вы хотите извлечь, и библиотека сделает это за вас!
https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph-ai
#Python
👉 @Bookflow
👍6❤1