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.

В Python функция print() используется для печати желаемого сообщения на экране устройства. Печать всегда имеет строковый формат. Если сообщение печати находится в других объектах, перед печатью оно сначала преобразуется в строку. Вы можете ввести один или несколько объектов любого типа.

Sora от OpenAI, Stable Video Diffusion от Stability AI и многие другие модели преобразования текста в видео, которые уже появились или появятся в будущем, являются одними из самых популярных трендов ИИ в 2024 году, следуя за большими языковыми моделями (LLM). В этом блоге мы построим небольшую модель преобразования текста в видео с нуля. Мы будем вводить текстовую подсказку, а наша обученная модель будет генерировать видео на основе этой подсказки. В этом блоге мы рассмотрим все: от понимания теоретических концепций до кодирования всей архитектуры и генерации конечного результата.

Необработанные данные поступают из разных источников и форматов. Прежде чем данные станут доступны для ответа на важные бизнес-вопросы, потребуются значительные усилия и время для выполнения обработки данных. Хотя базовая инфраструктура данных может различаться в зависимости от объема данных, скорости и требований к аналитике, некоторые фундаментальные методы проектирования кода по-прежнему актуальны для упрощения и оптимизации различных задач с течением времени.

В этой статье будут рассмотрены различные важные части общих проектов по инженерии данных, от приема данных до тестирования конвейера. Python — наиболее широко используемый язык программирования для проектирования данных, и мы научимся справляться с этими вариантами использования, используя встроенные функции и эффективные библиотеки Python.

В Python концепция суммирования Эйнштейна помогает нам упростить вычисления массивов. Она оказывает большую помощь при решении матриц, особенно при вычислении их векторного произведения, скалярного произведения, суммы диагоналей и т.д. В этой статье давайте рассмотрим эту концепцию и поймем функцию numpy.einsum().

Создание динамического блога с помощью Flask и HTMX может быть увлекательным и полезным. В этом руководстве вы пройдете через весь процесс, сосредоточившись на том, как сделать блог интерактивным без необходимости использования сложного фреймворка одностраничного приложения (SPA). В конце у вас будет полностью функциональный блог, в котором пользователи смогут легко создавать, читать, обновлять и удалять записи.

Если вы задаетесь вопросом, с какого языка программирования мне следует начать свою карьеру тестировщика, «Python — это решение».

Python в настоящее время является самым быстрорастущим языком программирования, и мы все знаем, что это значит. Python с годами набирает популярность среди разработчиков и тестировщиков.