Python считается одним из самых простых языков программирования, так как для написания кода часто не требуется использовать сложные техники.

В этом тексте термины Python и CPython, который является эталонной реализацией языка, используются взаимозаменяемо. Эта статья посвящена конкретно CPython и не касается какой-либо другой реализации Python.

В этой статье мы рассмотрим алгоритм сортировки в Python, где часто скрываются интересные нюансы реализации. Один из таких нюансов был добавлен в Python 3.7, но о нем редко упоминают.

В этой статье мы рассмотрим как создать собственное дерево ссылок на языке программирования Python и хостинга GitHub Pages. Мы создадим страницу похожую на LinkTree (Taplink) и реализуем проект на Python. Вот таким образом будет выглядеть наш результат.

Процесс веб-скрапинга может столкнуться с различными трудностями, такими как блокировки, ошибки извлечения данных и снижение производительности. Чтобы преодолеть эти проблемы, разумно рассмотреть возможность использования языка программирования Python. В прошлом Python предоставлял инструменты для извлечения данных, среди которых библиотеки Requests, lxml и Beautiful Soup.

В этой статье мы проанализируем возможности веб-скрапинга на Python в 2024 году, обсудим возникающие трудности и ошибки, а также предложим современные решения для их устранения.

Извлечение данных с веб-сайтов, известное как веб-скрейпинг, является ценным инструментом для анализа данных, исследований и автоматизации. Python, с его обширным набором библиотек, предоставляет широкий выбор инструментов для веб-скрейпинга. В этой статье мы рассмотрим четыре популярные библиотеки: Requests, BeautifulSoup, Selenium и Scrapy. Мы сравним их функциональность, предоставим подробные примеры кода и обсудим лучшие практики использования.

В этой статье мы покажем, как создать скрипт Python для переноса данных из локальной базы данных PostgreSQL в Google BigQuery. Процесс включает в себя извлечение данных из PostgreSQL, их преобразование в соответствии со схемой BigQuery, загрузку в Google Cloud Storage (GCS) и, наконец, импорт в BigQuery. 

Мы подробно рассмотрим каждый из этапов процесса, предоставив примеры кода и пояснения.

Одной из задач, с которой сталкиваются разработчики Python, является синхронизация папок. Она позволяет управлять резервными копиями, синхронизировать несколько устройств или поддерживать порядок в файлах.

Существует несколько готовых инструментов, но большую свободу вы получаете при создании скрипта на Python.

В этой статье мы рассмотрим пример написания скрипта на Python, который синхронизирует файлы между двумя папками.

Работа с файлами Excel – распространенная задача в различных областях, от анализа данных до создания отчетов. Python с его обширной экосистемой предлагает множество библиотек для работы с файлами Excel, что делает его одним из лучших языков для решения подобных задач. Эти библиотеки предоставляют различные функциональные возможности, от базового чтения и записи файлов Excel до более сложных операций, таких как манипулирование данными, форматирование и интеграция с самим Excel. В этой статье мы рассмотрим некоторые из самых популярных и мощных библиотек Python для работы с файлами Excel, а также рассмотрим IronXL для Python, которая представляет собой отличное решение для задач, связанных с Excel. Понимание этих библиотек позволит вам получить инструменты, необходимые для эффективной работы с Excel.

С тех пор как я начал свой путь в программировании, я заметил интересную закономерность: большинство приложений шаблонны. Да это чистый факт! Просто остановитесь прямо здесь, в начале этой статьи, и начните думать обо всех проектах, которые вы разработали.

Что они имеют общего? Если вы присмотритесь, вы увидите, что многие основные функции повторно используются в разных проектах. Эти основные функции часто включают аутентификацию пользователей, обработку платежей, управление пользователями и многое другое.

Как инженеру-программисту вам иногда приходится писать скрипт для добавления или обновления некоторых записей, которые вы не хотите обрабатывать в своей кодовой базе. Для нескольких записей вы можете запустить свой скрипт локально, даже для сотен записей вы можете использовать многопоточность, но когда вам приходится иметь дело с тысячами записей, этих методов недостаточно. Поэтому на помощь приходят лямбды AWS или функции GCP для оптимизации всего сценария, где вам не нужно беспокоиться о повторном запуске сценария в случае перебоев в работе сети или компьютера.

В этой статье вы узнаете, как эффективно обрабатывать большие обновления записей с помощью лямбд AWS, используя функцию драйвера и целевую функцию.

Генераторы Python – это мощная функция, позволяющая лениво итерировать последовательность значений.

Они создают элементы по одному и только по мере необходимости, что делает их лучшим выбором для работы с большими наборами данных или потоками данных, где было бы неэффективно и непрактично загружать всё в память сразу.