👩‍💻 Git для самых маленьких. От первой команды до настройки SSH

Как подружиться с Git без боли и тупежа. В статье по полочкам: как создать репозиторий, прописать имя и почту, закинуть файлы под контроль и бахнуть первый коммит.

🛡 Отдельный плюс — подробный разбор SSH-подключения к GitHub, чтоб без паролей и с безопасностью.

📌 Если только начинаешь путь разработчика или хочешь освежить знание — обязательно к прочтению!

#doc #article #github #git

✍️ Мега-Учебник Flask

Пополняемый автором цикл статей по изучению веб-фреймворка Flask на русском.

🌵 Глава 1: Привет, мир!
🌵 Глава 2: Шаблоны
🌵 Глава 3: Веб-формы
🌵 Глава 4: База данных
🌵 Глава 5: Логины пользователей
🌵 Глава 6: Страница профиля и аватары
🌵 Глава 7: Обработка ошибок
🌵 Глава 8: Подписчики
🌵 Глава 9: Разбивка на страницы
🌵 ...

📂 Сохраняем, пригодится!

#doc #article #python

👨‍💻 Руководство по веб-скрейпингу на Python

В этом туториале мы создадим надёжные веб-краулеры с использованием таких библиотек, как BeautifulSoup, изучим техники, позволяющие преодолевать реальные трудности при скрейпинге, а также представим рекомендации по крупномасштабному скрейпингу.

Вы получите навыки для скрейпинга сложных сайтов и решения проблем, которые касаются ограничений частоты запросов, блокировок и генерируемых при помощи JavaScript страниц.

#doc #article #python

👨‍💻 Лучшие библиотеки Python для Data Science в 2024 году

Python — один из самых распространенных языков программирования в Data Science (третье место в опросе разработчиков StackOverflow). Популярность языка обусловлена наличием множества пакетов, которые можно использовать для решения различных задач в области науки о данных, включая машинное обучение, предварительную обработку данных, анализ данных и их визуализацию.

Новичку в этой области может быть сложно понять, с чего начать, особенно при таком обилии ресурсов — в Python имеется более 100 000 встроенных библиотек, и выучить их все просто невозможно. Именно поэтому в этой статье мы рассмотрим 8 самых полезных библиотек Python для Data Science.

#article #python #doc

🚀 Как прокачать свой Python-код до максимальной скорости?

Это PDF — must-have для всех, кто устал от медленных скриптов и хочет видеть результат до того, как остынет кофе.

Внутри:
💬 Как устроено время выполнения в Python;
💬 Что тормозит ваш код и как это находить;
💬 Эффективные приёмы работы со списками, словарями и генераторами;
💬 Кеширование, профилировка, компиляция;
💬 Параллелизм: потоки, процессы и asyncio;
💬 Когда пора использовать Numba, Cython или даже переписать куски на C.

👨‍💻 Идеально подойдёт:
🟢Разработчикам, кто работает с аналитикой, парсингом, API.
🟢Тем, кто хочет писать код как SENIOR, а не как «лишь бы работало».

📂 Сохраняем! Оптимизация экономит не только время, но и жизнь процессору.

#doc #python #cheatsheet #article