Как стать автором
Обновить
504.73

Python *

Высокоуровневый язык программирования

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Сквозная аналитика в HR

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров234

Сквозная аналитика в HR в виде приложения в Power BI.

После первой встречи с HR отделом в лице руководителя, специалиста, занимавшегося сбором данных и оформлением отчетов в таблицах Excel, выяснилось, что источники с необходимыми данными находятся в регулярных выгрузках из 1С Предприятие, Google Sheets, Битрикс24, PostgreSQL, iSpring. По визуальному оформлению как таковых «жестких» требований не было, была лишь просьба, учесть наглядность представляемых данных и «желательно как в таблицах Excel».

После чего я приступил к созданию дашборда из нескольких дашбордов с получением данных из первоисточников ежедневно.

Читать далее
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии0

Новости

Расчет КТУ с использованием библиотеки pandas

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров591

Коэффициент трудового участия — коэффициент, отражающий количественную оценку меры трудового участия отдельного работника в общих результатах труда группы работников, характеризующий суммарный вклад работника в общие результаты труда производственной бригады, коллектива

https://ru.wikipedia.org/wiki/Коэффициент_трудового_участия

Очень часто КТУ используют для начисления некого вознаграждения, премии или бонуса отделу или бригаде.

В своей статье я попыталась смоделировать ситуацию, когда у нас есть несколько факторов, которые влияют на увеличение/снижение КТУ работника в бригаде.

В таблице ниже приведен пример данных факторов.

Читать далее
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии4

Основные команды Pip для разработчиков Python

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров3.4K

Pip, система управления пакетами для Python, является незаменимым инструментом для каждого программиста на этом языке. Работаете ли вы над веб-разработкой, машинным обучением, Data Science или любым другим проектом на Python, pip позволит вам легко получить доступ к обширному репозиторию библиотек и фреймворков.

Читать далее
Всего голосов 8: ↑5 и ↓3+2
Комментарии4

PUSSY – швейцарский нож от мира ПО. Погружаемся в систему Свойств #ШБР2

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение17 мин
Количество просмотров959

PUSSY (Python Utilitarian Script System for You) - это кроссплатформенный программный комплекс, который позволяет ускорить разработку приложений с графическим интерфейсом на языке Python и PySide6. Его ключевой фичей является быстрое создание раздела с пользовательскими настройками, достаточно просто объявить перечень Свойств в Специальном контейнера, а система сама позаботится обо всем остальном. Нажимайте на "Читать далее" чтобы узнать как с этим работать и как можно самостоятельно расширить его возможности под собственные потребности...

Читать далее
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии4

Истории

NER для начинающих: Простое объяснение с примерами на SpaCy

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Количество просмотров1.3K

В этой статье мы подробно рассмотрим распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) и его применение на практике. Простым и доступным языком объясним, как работает NER, приведем примеры кода с использованием библиотеки SpaCy и покажем, как обучать модели для распознавания именованных сущностей. Эта статья поможет вам быстро освоить основы и начать применять NER в своих проектах!

Читать далее
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии3

Чем больше данных, тем больше и возможностей

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров449

В современном мире данные уже стали одним из самых ценных ресурсов. Они помогают принимать обоснованные решения, прогнозировать будущее и оптимизировать процессы. Но для этого необходимо не только хранить большие объемы данных, но и уметь их эффективно обрабатывать. В этой статье я хочу начать рассматривать то, зачем это нужно и какие инструменты на Python помогут справиться с задачей. Также я покажу, как большие данные используются в маркетинге. Я планирую сделать небольшой цикл статей с инструментами, которые могут быть полезны бизнесу и это первая статья из цикла.

А вы используете большие данные?

Читать далее
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии2

А/Б тестирование: CUPED vs Stratification

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров622

CUPED и стратификация — два метода повышения чувствительности А/Б тестов. При первом знакомстве с ними часто возникают вопросы. В чём их отличие? Кто из них лучше? Чем пользоваться? Разберёмся с этими вопросами на примерах.

Читать далее
Рейтинг0
Комментарии0

Массовое вытаскивание урлов из нескольких xml карт сайта

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров370

Периодически приходится решать достаточно интересные задачи, а иногда достаточно нудные и скучные, когда надо просто механически повторять один и тот же порядок действий, и длиться это может достаточно долго. что отнимает ресурс в виде времени.

Ну а зачем тратить час на ручную работу, если можно потратить 2 часа на то, чтобы это автоматизировать, правда? Сказал бы я вот так и потратил бы на это часа три, а то и четыре. Но слава нейросетям, помогают сократить это время до минимума.

Суть задачи - надо вытащить урлы из xml карты сайта, но карта разбита на несколько мелких карт по 1000 урлов, соответсвенно это осложняет процесс загрузки этих урлов.

Резонный вопрос, а на кой ляд тебе понадобились эти урлы? Для того, чтобы отправить их на индексацию через Google Indexing API, как я это называю - принудительная отправка на индексацию большого массива.

Можно пойти простым путем, открывать каждый урл руками, сохранять его как xml на своем компьютере, далее собрать их все в одну папку и открыть принудительно все скопом через Power Query (кто не знает. что есть такая офигенная штука у Гугл таблиц - с добрым утром, рекомендую погуглить).

Но открыть 100 ссылок руками - ну такое, правда? Поэтому, за 1 минуту был сгенерирован скрипт на Питоне, которые решил задачу за 1,5 минуты. Мне не понадобилось много времени, скрипт заработал со второго раза, поэтому я делюсь им с вами, может кому будет полезен.

Читать далее
Всего голосов 8: ↑3 и ↓5-2
Комментарии1

Создание цифровой модели рельефа (DEM) по открытым данным

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров913

Построение цифровой модели рельефа (DEM) с использованием открытого программного обеспечения PyGMTSAR (Python InSAR) является ярким примером технология, которая выглядит настоящей магией. Действительно, для создания спутникового DEM требуется всего один клик. Указанный пример и многие другие интерактивные примеры InSAR с 3D визуализацией доступны на Google Colab, в Docker образах и даже на GitHub Actions на https://InSAR.dev

Читать далее
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0+9
Комментарии2

Google Colab вместо Jupyter Notebook: плюсы и особенности работы для новичков

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров1.7K

Привет! Меня зовут Ольга Матушевич, я наставница на курсе «Аналитик данных» в Яндекс Практикуме. С Jupyter Notebook я впервые столкнулась шесть лет назад, когда начала изучать Python и анализ данных. И именно установка Jupyter Notebook стала самым сложным этапом моей учёбы — ни чистка данных, ни градиентный бустинг, ни бутстрэп не доставляли мне столько трудностей.

Если установка программного обеспечения даётся вам так же трудно, то эта статья для вас. В ней я рассказываю о не требующем установки сервисе Google Colab, сравниваю его с Jupyter Notebook и даю советы для лёгкого старта.

Читать далее
Всего голосов 5: ↑3 и ↓2+1
Комментарии8

История возникновения и развития Python

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров5K

Python отпраздновал своё 33-летие в 2024 году. За это время он успел вырасти из пет-проекта в один из самых популярных языков программирования в мире. Однако, если вы не интересовались историей его возникновения и развития, возможно стоит начать сейчас.

Читать далее
Всего голосов 16: ↑10 и ↓6+6
Комментарии9

Всё что нужно знать про области видимости в Python

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров2K

Область видимости — это часть программы, в которой можно обращаться к определённой переменной или функции. В Python области видимости определяют, где и как можно использовать переменные.

Понимание областей видимости помогает избежать очень серьезных проблем. Например, случайное переопределение глобальных переменных внутри функций или использование переменных до их объявления могут привести к трудноуловимым багам.

Для определения последовательности, в которой Python ищет значение переменной, используется правило LEGB. Это правило представляет собой порядок поиска переменных в следующих областях видимости: Local (локальная), Enclosing (вложенная), Global (глобальная) и Built-in (встроенная).

Читать далее
Всего голосов 7: ↑5 и ↓2+4
Комментарии5

Интернет вещей с микрокомпьютером Repka Pi

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров2.5K

С момента появления знаменитого микрокомпьютера Raspberry Pi прошло уже более десяти лет. За это время вышло уже несколько поколений данного МК и также появилось множество аналогичных решений. Отличительными чертами МК является небольшой размер, скромные, по сравнению с компьютерами и ноутбуками, требования к питанию, а также отсутствие шума при работе. Взамен мы получаем некоторые неудобства, связанные с необходимостью подключения периферии к этой маленькой плате, по сути являющейся полноценным, хоть и не очень мощным компьютером.

Некоторое время назад российские разработчики представили микрокомпьютер Repka Pi. На просторах Хабра уже был ряд публикаций, посвященных этому МК. В этой статье мы не будем подробно разбирать процесс развертывания ОС на карте памяти и выполнение базовых настроек микрокомпьютера. Вместо этого мы уделим больше внимания использованию данного МК для задач интернета вещей. Однако, мы не будем погружаться в решение какой-либо конкретной задачи, например создание метеостанции, так как про это тоже уже много чего написано.

Нашей основной задачей станет рассмотрение общих принципов выполнения аналогово-цифровых преобразований (АЦП) на микрокомпьютере Repka Pi.

Читать далее
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+3
Комментарии2

Ближайшие события

12 – 13 июля
Геймтон DatsDefense
Онлайн
19 сентября
CDI Conf 2024
Москва

Новая библиотека для работы с JSON: json_db_lite

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров1.4K

В процессе работы над новой статьей из цикла по FastAPI, я создавал примеры взаимодействия с базой данных через JSON, включая операции по извлечению, добавлению, изменению данных и другие.

В результате накопилось большое количество кода, который оказался избыточным, особенно с учётом того, что скоро я планирую перейти к описанию более серьёзного взаимодействия FastAPI с полноценной базой данных (SQLAlchemy с миграциями через Alembic). Поэтому я решил вынести весь код взаимодействия с JSON в отдельную библиотеку.

Так появилась json_db_lite.

Эта библиотека будет полезна в контексте FastAPI как отправная точка для знакомства с взаимодействием FastAPI и баз данных. В других проектах функционал json_db_lite также может оказаться весьма полезным.

Читать далее
Всего голосов 4: ↑1 и ↓30
Комментарии15

Как автоматизировать рассылку голосовых приглашений с помощью Exolve API и Python

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение13 мин
Количество просмотров813

В одном из моих любимых фильмов «О чем говорят мужчины», персонаж А. Демидова периодически произносит фразу «Вот поэтому я и не женюсь». И я как человек неженатый тоже иногда её произношу с отсылкой на фильм.

Но плох тот системный аналитик, который не подстелил себе соломки на будущее. Вдруг однажды и мне придется связать себя узами Гименея.

Поэтому я решил пофантазировать, как бы я мог оригинально пригласить гостей на свадьбу. Да так, чтобы сделать оригинальное гостям приглашение своими руками, а не просто отдать на откуп какой-то конторе.

Читать далее
Всего голосов 9: ↑5 и ↓4+1
Комментарии0

Декодирование Витерби с TensorFlow

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров616

Алгоритм был предложен Эндрю Витерби в 1967 году для декодирования сигналов с кодировкой, используемой в системах связи.

Алгоритм Витерби предназначен для поиска наиболее вероятной последовательности скрытых состояний в моделях с наблюдаемыми переменными, таких как скрытые марковские модели. Основное применение заключается в декодировании, где нужно определить скрытую последовательность состояний, вызвавших наблюдаемую последовательность событий.

Читать далее
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+2
Комментарии0

Как настроить уведомления в Django с помощью сигналов: пошаговое руководство

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров1.8K

В Django сигналы используются для отправки и получения важной информации при сохранении, изменении или даже удалении модели данных и это относится к определенным прошлым или настоящим событиям в реальном времени. Сигналы помогают нам связывать события с действиями. Меня зовут Ясин, я младший разработчик Python в Kokoc Group, работаю чуть больше года. Изучаю и использую в работе фреймворки Django и FastAPI. Сегодня покажу пример, как можно эффективно использовать сигналы, но ожидаю, что вы имеете базовые представления о Python 3, виртуальной среде и настройке проекта Django  версии 3 или выше. Поехали!

Читать далее
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0+10
Комментарии0

Создание собственного API на Python (FastAPI): Знакомство и первые функции

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение17 мин
Количество просмотров2.3K

Друзья, приветствую! Данной статьей я планирую начать большой цикл публикаций, в которых я расскажу все, что знаю про FastAPI, начиная от самых простых аспектов и заканчивая более глубокими задачами, такими как JWT авторизация, работа в фоне, валидация данных, правильное подключение базы данных и прочее.

Читать далее
Всего голосов 15: ↑12 и ↓3+9
Комментарии4

Безопасность в Django: защита от распространенных угроз веб-приложений

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение39 мин
Количество просмотров3.2K

Безопасность — ключевой аспект разработки веб-приложений. Но это понятие очень широкое, поэтому для его понимания нужно четко определить роль безопасности в современных веб-приложениях и то, какие аспекты она охватывает.

Читать далее
Всего голосов 12: ↑11 и ↓1+15
Комментарии2

Перенос подписок YouTube между аккаунтами

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров969

Недавно решил наконец-то перенести все свои подписки YouTube со старого Google-аккаунта на актуальный.
Но оказалось, что у Гугла такого инструмента нет...

Что делать и какие варианты у нас есть?

- Плагины для браузеров
- Ручной режим
- Самописный скрипт на Python с использованием YouTube API

Подробнее под катом

Читать далее
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0+8
Комментарии8
1
23 ...

Вклад авторов

Работа

Data Scientist
80 вакансий
Python разработчик
127 вакансий