Я имею кое-какой 8ми летный опыт в ковырянии кода. За это время успел попробовать много разных языков и технологий в разных направлениях: от «разработки» всяких фишинговых приколов на PHP Devel Studio до полноценных веб приложений на современных фреймворках и софта на нейростеях. Кстати говоря, мое первое погружение в программирование осуществилось в 12 лет благодаря этому посту. Сейчас же я учусь на втором курсе бакалавра по специальности Computer Science. До недавнего времени, а именно до первого курса, я долгое время всегда пугался каждый раз, когда видел слово JSON. Разобрался и понял. Но заметил, что многие ребята из моей группы все еще не работали с каким-либо API. Я люблю статьи, где автор подробно объясняет свою тему, прилагая кусочки кода и разжевывая зачем и почему он так решил сделать, и не кидается сложными терминами и технологиями. В данной статье я опишу использование API (на примере PUBG API) простыми для новчика словами, как говорится, without bullshit. Поехали!
Рубрика «python» - 78
Не бойся JSON или твое первое приложение с использованием API
2020-01-14 в 15:06, admin, рубрики: api, colab, json, PUBG, python
Keras Functional API в TensorFlow
2020-01-13 в 12:37, admin, рубрики: big data, functional api, keras, python, TensorFlow, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети
В Keras есть два API для быстрого построения архитектур нейронных сетей Sequential и Functional. Если первый позволяет строить только последовательные архитектуры нейронных сетей, то с помощью Functional API можно задать нейронную сеть в виде произвольного направленного ациклического графа, что дает намного больше возможностей для построения сложных моделей. В материале перевод руководства, посвященного особенностям Functional API, с сайта TensorFlow.
Читать полностью »
Что принёс нам Pandas 1.0
2020-01-13 в 7:41, admin, рубрики: data mining, pandas, python, машинное обучение, Программирование, хранение данных
9 января состоялся релиз Pandas 1.0.0rc. Предыдущая версия библиотеки — 0.25.
Первый мажорный релиз содержит множество замечательных нововведений, в том числе улучшенное автоматическое суммирование датафреймов, больше форматов вывода, новые типы данных и даже новый сайт документации.
Все изменения можно посмотреть здесь, в статье же мы ограничимся небольшим, менее техническим обзором самого главного.
Граф сообщества «Что? Где? Когда?» (ЧГК) или сколько рукопожатий до Друзя?
2020-01-10 в 23:02, admin, рубрики: data mining, networkx, python, графы и визуализация, открытые данные, Социальные сети и сообщества, чгк
Привет!
Новогодние праздники — отличное время, чтобы отдохнуть от IT использовать профессиональные навыки в любимом хобби. Ковыряясь на сайте рейтинга спортивного ЧГК, я обнаружил отличный API, позволяющий получить данные о всех играх всех турниров. Так у меня появилась идея построить граф сообщества знатоков и проверить теорию шести рукопожатий на географически разбросанном и строго оффлайновом коммьюнити. Под катом картинки графов и бесполезная статистика.
Разработка идеального pypi пакета с поддержкой разных версий python
2020-01-10 в 17:30, admin, рубрики: PyPi, python, setup, tox, tutorialЭто небольшой мануал/история о том, как создать "идеальный" pypi пакет для python, который каждый желающий сможет установить заветной командой:
pip install my-perfect-packageОриентирована на новичков, но призываю и профессионалов высказать свое мнение, как можно улучшить "идеальный" пакет. Поэтому прошу под кат.
Что такое *args и **kwargs в Python?
2020-01-10 в 9:30, admin, рубрики: python, Блог компании RUVDS.com, Программирование, разработка, Разработка веб-сайтовФункции — это жизнь. Правда? Если вы только начали осваивать Python, неважно — первый ли это ваш язык программирования, или вы пришли в Python из другого языка, то вы уже знаете о том, что количество параметров в объявлении функции соответствует количеству аргументов, которые передают функции при вызове.
Это — основы. Это то, что помогает людям понимать окружающий мир. Но утверждение «количество параметров равно количеству аргументов» закладывает в голову новичка бомбу замедленного действия, которая срабатывает после того, как он увидит в объявлении функции таинственные конструкции *args или **kwargs.
Не позволяйте всяким значкам загонять себя в ступор. Тут нет ничего архисложного. В общем-то, если эти конструкции вам незнакомы — предлагаю с ними разобраться.
Читать полностью »
Повышение продуктивности при работе с Jupyter Notebook за 5 минут
2020-01-10 в 7:53, admin, рубрики: jupyter notebook, python, Программирование, продуктивностьДля начала повторим основные горячие клавиши. Если вы их ещё не используете — начните обязательно. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно.
0. Основные горячие клавиши
- Esc: Переключение между режимом выполнения и редактирования
- A: Добавление пустой ячейки сверху
- B: Добавление пустой ячейки снизу
- DD: Удаления ячейки
- C: Копирование ячеек
- X: Вырезание ячеек
- V: Вставка ячеек
1. Перезапуск блокнота
Для рестарта просто нажмите ESC + 00.
Отслеживаем прогресс выполнения в Python
2020-01-10 в 7:19, admin, рубрики: python, индикатор прогресса, интерфейсы, Программирование
Зачем нужны индикаторы прогресса?
Индикаторы прогресса (progress bar) — визуальное отображение процесса работы. Они избавляют нас от необходимости беспокоиться о том, не завис ли скрипт, дают интуитивное представление о скорости его выполнения и подсказывают, сколько времени осталось до завершения.
Человек ранее не использовавший индикаторы прогресса может предположить, что их внедрение может сильно усложнить код. К счастью, это не так. Небольшие примеры ниже покажут, как быстро и просто начать отслеживать прогресс в консоли или в интерфейсе быстро набирающей популярность графической библиотеки PySimpleGUI.
Эксперименты с нейронными сетями на данных сейсморазведки
2020-01-10 в 7:06, admin, рубрики: analysis, cnn, data interpretation, deep lealning, machine lerning, maritime, ods, python, seismic, unet, Блог компании Open Data Science, Геоинформационные сервисы, искусственный интеллект, машинное обучениеСложность интерпретации данных сейсмической разведки связана с тем, что к каждой задаче необходимо искать индивидуальный подход, поскольку каждый набор таких данных уникален. Ручная обработка требует значительных трудозатрат, а результат часто содержит ошибки, связанные с человеческим фактором. Использование нейронных сетей для интерпретации может существенно сократить ручной труд, но уникальность данных накладывает ограничения на автоматизацию этой работы.
Данная статья описывает эксперимент по анализу применимости нейронных сетей для автоматизации выделения геологических слоев на 2D-изображениях на примере полностью размеченных данных из акватории Северного моря.
Рисунок 1. Проведение акваториальной сейсморазведки (источник)
Читать полностью »
Новые фичи Python 3.8 и самое время перейти с Python 2
2020-01-09 в 10:04, admin, рубрики: python, python 3.8, ПрограммированиеНаступил 2020 год, а значит, Python 2 перестал поддерживаться. Если быть совсем точным, то основные разработчики уже перестали заниматься веткой, а выход релиза 2.7.18, приуроченный к PyCon US в апреле 2020 года, ознаменует полное прекращение любой активности, связанной с Python 2.
С другой стороны, совсем недавно состоялся релиз Python 3.8, добавивший немного синтаксического сахара в язык. Python 3.9 же ожидается ещё нескоро, да и пока не похоже что добавит в язык что-то интересное.
Так что если вы вдруг ещё не отказались от Python 2, то дальше тянуть смысла просто нет: поддержка второй версии уже прекратилась, а переход сразу на 3.8 позволит использовать язык в его самом актуальном состоянии ещё долгое время.
Ну а, чтобы решиться было проще, ниже приведён обзор главных нововведений Python 3.8, которые пригодятся каждому питонисту.