#python #python3
Pandas: 4 вопроса, которые мучают 51% Python-разработчиков — и их правильные ответы
По данным Stack Overflow Developer Survey, pandas — самая ищемая Python-библиотека. Разбираем четыре топовых вопроса: итерация по строкам, переименование колонок, удаление NaN и фильтрация. Для каждого — несколько способов с бенчмарком и рекомендацией «как надо делать в 2026».
⭐️◽️◽️◽️◽️
📖 Читать
Pandas: 4 вопроса, которые мучают 51% Python-разработчиков — и их правильные ответы
По данным Stack Overflow Developer Survey, pandas — самая ищемая Python-библиотека. Разбираем четыре топовых вопроса: итерация по строкам, переименование колонок, удаление NaN и фильтрация. Для каждого — несколько способов с бенчмарком и рекомендацией «как надо делать в 2026».
⭐️◽️◽️◽️◽️
📖 Читать
Хабр
Pandas: 4 вопроса, которые мучают 51% Python-разработчиков — и их правильные ответы
Почему pandas всё ещё вызывает столько вопросов? 51% Python-разработчиков работают с данными — и почти все они рано или поздно открывают Stack Overflow с одним из четырёх вопросов. Не потому что...
#искусственный_интеллект #python
От микроменеджмента до автопилота: 4 стадии рефакторинга AI-кода на примере десктопного приложения
⭐️⭐️◽️◽️◽️
📖 Читать
От микроменеджмента до автопилота: 4 стадии рефакторинга AI-кода на примере десктопного приложения
⭐️⭐️◽️◽️◽️
📖 Читать
#автоматизация #python
Клиент заказал AI-бота. Но помог не он
Клиент пришёл за AI-чатботом для поддержки — 200 обращений в день, четыре оператора, вечная текучка. Мы прочитали 500 тикетов глазами и обнаружили: 68% закрываются обычным API-вызовом, ещё 14% — формой-визардом. А вот AI понадобился совсем для другого — кластеризация жалоб выявила бракованную партию товаров до того, как проблема стала массовой.
⭐️◽️◽️◽️◽️
📖 Читать
Клиент заказал AI-бота. Но помог не он
Клиент пришёл за AI-чатботом для поддержки — 200 обращений в день, четыре оператора, вечная текучка. Мы прочитали 500 тикетов глазами и обнаружили: 68% закрываются обычным API-вызовом, ещё 14% — формой-визардом. А вот AI понадобился совсем для другого — кластеризация жалоб выявила бракованную партию товаров до того, как проблема стала массовой.
⭐️◽️◽️◽️◽️
📖 Читать
#python #веб-сервер
От WSGI к ASGI: как Python научился работать с асинхронным вебом
⭐️◽️◽️◽️◽️
📖 Читать
От WSGI к ASGI: как Python научился работать с асинхронным вебом
⭐️◽️◽️◽️◽️
📖 Читать
Хабр
От WSGI к ASGI: как Python научился работать с асинхронным вебом
Введение WSGI и ASGI — то, на чем стоит весь современный веб на Python. Это стандарты, которые описывают интерфейс между веб-сервером и приложением. Благодаря им сервер и фреймворк не образуют жесткую...
#linux #python
Событийный цикл в asyncio: как Python-код работает поверх механизмов Linux
⭐️◽️◽️◽️◽️
📖 Читать
Событийный цикл в asyncio: как Python-код работает поверх механизмов Linux
⭐️◽️◽️◽️◽️
📖 Читать
Хабр
Событийный цикл в asyncio: как Python-код работает поверх механизмов Linux
Статья для тех, кто, как и я, споткнулся об asyncio и так и не понял его до конца. Моё знакомство с asyncio началось довольно типично и болезненно. На тот момент я уверенно владел базовым синтаксисом...
#списки #python
Окончательно разбираем списки в питоне
Какая структура данных стоит за list? Как быстро отрабатывает операция append? Эти вопросы часто задают на собеседованиях, и чтобы на них отвечать, нужно понимать, как список работает под капотом. В этой статье разберём, как же устроен список в питоне, копнём на уровень CPython и позапускаем код. После прочтения вы будете знать о списках больше, чем ваши коллеги.
⭐️◽️◽️◽️◽️
📖 Читать
Окончательно разбираем списки в питоне
Какая структура данных стоит за list? Как быстро отрабатывает операция append? Эти вопросы часто задают на собеседованиях, и чтобы на них отвечать, нужно понимать, как список работает под капотом. В этой статье разберём, как же устроен список в питоне, копнём на уровень CPython и позапускаем код. После прочтения вы будете знать о списках больше, чем ваши коллеги.
⭐️◽️◽️◽️◽️
📖 Читать