Pandas - одна из самых популярных библиотек Python для исследования и визуализации данных. Pandas предлагает множество API для выполнения задач по обработке данных, но при работе с большими наборами данных это приводит к сбоям или медленным вычислениям.

Графики водопада (или диаграммы) часто используются для демонстрации кумулятивного изменения определенного значения с течением времени. В качестве альтернативы они могут использовать фиксированные категории (например, определенные события) вместо времени. Таким образом, такого рода сюжет может быть очень полезен при проведении презентаций для заинтересованных сторон бизнеса, поскольку мы можем легко показать, например, эволюцию доходов нашей компании/клиентской базы с течением времени.

Обработка файлов является важным аспектом программирования и используется для управления, хранения и извлечения данных из файловой системы компьютера. В этой статье мы рассмотрим основы обработки файлов в Python, включая открытие и чтение файлов, запись в файлы и добавление данных в файлы.

Python - популярный язык для анализа и визуализации данных, и он предлагает широкий спектр библиотек для создания красивых и информативных визуализаций.

В Anvil наша цель - быстро и легко создавать мощные веб-приложения, полностью написанные на Python. Таким образом, мы сделали саму Anvil быстрее, проще в использовании и мощнее, чем когда-либо. Новый редактор включает в себя многие из наиболее востребованных функций, таких как встроенный контроль версий и несколько баз данных. Мы также полностью обновили редактор Anvil, чтобы предоставить вам более чистый и интуитивно понятный интерфейс для создания ваших веб-приложений.

Как человек, который использует Pandas уже несколько лет, мы заметили, как много людей часто прибегают к почти постоянному использованию функции apply. Хотя это не является проблемой для небольших наборов данных, проблемы с производительностью, вызванные этим, становятся намного более заметными при работе с большими объемами данных. Хотя гибкость apply делает его легким выбором, в этой статье представлены другие функции Pandas в качестве потенциальных альтернатив.

В этой статье будет представлен способ решения линейной системы с использованием LU-декомпозиции.

Связанный репозиторий GitHub: https://github.com/ssghost/JITS_tests

CQRS расшифровывается как разделение ответственности за командный запрос и представляет собой концепцию, которая разделяет операции чтения и записи данных. Это означает, что вы можете использовать другую модель для обновления информации, чем модель, которую вы используете для чтения информации. Таким образом, вы можете масштабировать эти модели независимо. В большинстве приложений операций чтения больше, чем записи. С помощью CQRS мы потенциально можем использовать другое хранилище данных для моделей чтения и выполнить дополнительную оптимизацию. В этом блоге мы будем использовать PostgreSQL в качестве хранилища данных для чтения и записи.