🔥 Лучшие инструменты для Python-разработки

Как управлять зависимостями, профилировать код и повышать производительность?

В нашем визуале — топовые инструменты, включая новый Perforator для непрерывного профилирования без потерь скорости.

Как классическая классификация ML помогает в реальном мире

🤖 Классификация в ML — это метод обучения, в котором модель обучается на размеченных данных и предсказывает, к какому классу относится новый объект.

✅ Фильтрация спама – чтобы в почте оставалось только важное.
✅ Рекомендации фильмов – Netflix знает, что ты любишь!
✅ Кредитный скоринг – банки решают, дать ли тебе займ.
✅ Предсказание мэтчей – как на нашем вебинаре по speed dating.

14 февраля мы разберём на практике задачу классификации:

- Как выбрать оптимальные признаки

- Что делать с несбалансированными данными

- Как интерпретировать результаты модели

🔥 Если уже работаешь с ML или только начинающий программист – приходи на наш вебинар, в котором мы разберем «как предсказывать мэтч на speed dating» .

Приходи!

Привет! 👋

Мы готовим новые вебинары и хотим сделать их максимально полезными для вас. Это поможет нам не только создавать актуальный контент, но и развивать проект, находя новые точки контактов для вас.

Ваши ответы дадут нам понимание, какие темы и форматы действительно важны, а также помогут сделать вебинары интереснее и продуктивнее.

Заполнение займет всего пару минут, а нам это очень поможет! Спасибо, что участвуете в нашем развитии! 💙

👉 Пройти опрос (https://clc.to/Jt3GNw)

🚫 Убираем лишний else

В некоторых случаях else избыточен — код становится проще и читаемее без него.

📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»

Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!

🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas

🐍 Pythonу — 31 год! А каким он был в начале?

27 января Python отметил свой 31-й день рождения (в январе 1994 года вышел Python 1.0). В соцсетях традиционно вспоминают эту дату, но давайте углубимся в историю и посмотрим, как выглядел первый стабильный релиз Python.

Готовы к путешествию в 1994-й? Попробуйте установить самую первую версию Python 1.0: https://clc.to/5rknXQ

😫 Устали от хаоса в JSON?

JSON Crack превращает сырые данные в красивые, интерактивные графы — мгновенно.

Попробуйте сами 👉 https://clc.to/zmzSdw

uv-migrator для автоматизации миграции на uv

Появился новый проект — uv-migrator, предназначенный для автоматизации перехода на uv с pip, pipenv и poetry.

👉 Пока он не идеален, но может сэкономить время, указывая верное направление для миграции.

Проект: https://clc.to/L6NCyA

🔍 Подводные камни списков в Python

Создавая списки через *, можно случайно изменить сразу несколько элементов.