10 کتابخانه کمتر شناخته شده پایتون در حوزه علم داده

1. Pandera
2. Vaex
3. Pyjanitor
4. D-Tale
5. Sweetviz
6. cuDF
7. ITables
8. GeoPandas
9. tsfresh
10. ydata-profiling (pandas-profiling)

+ توضیحات بیشتر اینجا +

#python #data_science
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

📚 کتاب Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow اثر Aurélien Géron یکی از محبوب‌ترین منابع عملی برای یادگیری یادگیری ماشین است. این کتاب با رویکردی کاربردی، مفاهیم اصلی مثل مدل‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت، پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب و ارزیابی مدل و مبانی شبکه‌های عصبی را به شکل مرحله‌به‌مرحله توضیح می‌دهد.

🤖 نکته جذاب کتاب این است که تمرکز زیادی روی پیاده‌سازی واقعی با Scikit-Learn و TensorFlow دارد؛ یعنی علاوه بر تئوری، کلی مثال کدنویسی و سناریوهای واقعی می‌بینید که کمک می‌کند مفاهیم را عمیق و عملی یاد بگیرید. اگر می‌خواهید از سطح مقدماتی تا متوسط، یک مسیر عملی و استاندارد در یادگیری ماشین داشته باشید، این کتاب انتخاب فوق‌العاده‌ای است.

#python #ml
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

⚡️جنگو بولت (django-bolt) یک فریمورک API برای Django است که بخش‌های حساس به کارایی را با Rust پیاده‌سازی کرده تا سرعت و عملکرد بسیار بالاتری نسبت به راهکارهای سنتی ارائه دهد.

💡ایده اصلی
ترکیب اکوسیستم قدرتمند Django با کارایی سطح پایین Rust؛ یعنی همان تجربه توسعه آشنای Django، اما با پردازش سریع‌تر درخواست‌ها.

💿ویژگی‌های کلیدی
• موتور پردازش سریع مبتنی بر Rust
• مناسب ساخت APIهای پرسرعت و مقیاس‌پذیر
• سازگار با پروژه‌های Django موجود
• کاهش latency و مصرف منابع
• طراحی مدرن برای سرویس‌های backend

❓چه زمانی استفاده کنیم؟
وقتی با Django کار می‌کنی اما نیاز داری API با throughput بالا و performance نزدیک به فریمورک‌های بسیار سریع داشته باشی.

🤔تفاوت با Django REST Framework
ا- DRF تمرکز روی امکانات و انعطاف دارد
ا- django-bolt تمرکز اصلی‌اش performance و سرعت است

🔮خلاصه
پس django-bolt پلی بین راحتی Django و سرعت Rust است؛ انتخابی مناسب برای APIهای سنگین و مقیاس‌پذیر.

لینک گیت‌هاب ↙️
➕ https://github.com/dj-bolt/django-bolt


#python #django
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips

🏃‍♂️‍➡️ پای‌پای چیست؟
پای‌پای (PyPy) یک پیاده‌سازی جایگزین برای زبان Python است که تمرکز اصلی آن روی سرعت اجرای بالاتر و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌هاست. این پروژه تلاش می‌کند بدون تغییر در کد پایتون، اجرای سریع‌تری نسبت به مفسر استاندارد (CPython) ارائه دهد.

💡ایده اصلی
استفاده از تکنولوژی Just-In-Time Compilation (JIT) برای تبدیل بخش‌های پرتکرار کد به کد ماشین و اجرای سریع‌تر آن‌ها.

💿ویژگی‌های مهم
• اجرای سریع‌تر در بسیاری از برنامه‌ها
• سازگاری بالا با کدهای پایتون استاندارد
• مصرف کمتر منابع در برخی سناریوها
• مناسب پروژه‌های محاسباتی و پردازش سنگین

🤔تفاوت با CPython
ا- CPython مفسر رسمی و مرجع پایتون است
ا- PyPy روی بهینه‌سازی اجرا و performance تمرکز دارد

❓چه زمانی استفاده کنیم؟
وقتی برنامه‌ای داری که CPU-bound است و می‌خواهی بدون تغییر زیاد در کد، سرعت اجرای آن را افزایش بدهی.

🔮خلاصه
پس PyPy یعنی اجرای سریع‌تر Python با کمک JIT — بدون اینکه لازم باشد زبان یا کدت را تغییر بدهی.

#python
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
@programming_tips