Наша цель - игра pygame в комплекте с pyinstaller. Как мы можем взломать эту игру, ничего не зная о том, как она написана? Что ж, есть несколько приемов, которые мы можем использовать, чтобы узнать немного больше о том, что происходит за кулисами.

Создание самоподписной SSL-сертификата для локальной разработки Django всегда было проблемой. До того дня, как я обнаружил mkcert, инструмент с нулевой конфигурацией, который создает локально доверенные сертификаты разработки, ваш браузер не будет жаловаться.

Когда вы кодируете на Python, вы можете использовать функцию enumerate() и for loop чтобы распечатать каждое значение итерации со счетчиком.

Диаграммы разброса довольно просты и их легко создать - по крайней мере, я так думал. Недавно мне пришлось визуализировать набор данных с сотнями миллионов точек данных. Если вы разработчик Python, вы сразу же импортируете matplotlib и приступите к работе. Но оказывается, что есть более эффективные, быстрые и интуитивно понятные способы создания диаграмм рассеивания.

В чем проблема matplotlib? Что ж, matplotlib это отличная библиотека Python, и она определенно обязательна для изучения данных. Но matplotlib это также огромный универсал и может работать неоптимально в некоторых сценариях. Это один из тех.

Итерация по DataFrames pandas определенно не лучшая практика, и вам следует рассматривать это только тогда, когда это абсолютно необходимо, и когда вы исчерпали все другие возможные варианты, которые, вероятно, будут более элегантными и эффективными.

Сарказм был частью нашего языка на протяжении многих лет. Это означает быть противоположным тому, что вы имеете в виду, обычно с отличным тоном голоса в веселой игровой форме. Если вы думаете, что любой может понять сарказм, то вы ошибаетесь, потому что понимание сарказма зависит от ваших языковых навыков и вашего знания других людей. А как же компьютер? Можно ли обучить модель машинного обучения, которая может определять, является ли предложение саркастичным или нет? Да, это возможно! Так что, если вы хотите научиться распознавать сарказм с помощью машинного обучения, эта статья для вас. В этой статье я расскажу вам об обнаружении сарказма с помощью машинного обучения с использованием Python.

Сегодня мы поговорим о strip.pysondb, название предполагает, что это урезанная версия существующей базы данных JSON под названием pysondb.

Мы обсудим некоторые проблемы с pysondb и то, как strip.pysondb исправляет эти проблемы.

Сегодня существует так много платформ социальных сетей, где вы найдете так много создателей контента в самых разных областях. Как потребитель социальных сетей, количество подписчиков, которые у вас есть, может не представлять для вас интереса, но как создателю контента или как бизнесмену количество подписчиков, которые у вас есть, важно для вашего контента для охвата большей аудитории. Таким образом, задача прогнозирования подписчиков в социальных сетях очень важна для каждого создателя контента и каждого бизнеса, который полагается на социальные сети. Так что, если вы хотите узнать, как предсказать количество подписчиков в социальных сетях на следующий месяц, эта статья для вас. В этой статье я расскажу вам о задаче прогнозирования подписчиков в социальных сетях с помощью машинного обучения с использованием Python.

В текущем проекте передо мной стояла задача получить конкретные данные для определенных областей (округов и городов), например зеленых зон (парки, леса и т.д.). С самими данными мы производим некоторые вычисления, но здесь не об этом. Более захватывающим является понимание того, как мы получаем эти данные. Для этого мы прошли несколько итераций и должны были найти лучший для нас способ. Я хотел бы показать вам, какой способ был для нас наиболее успешным, на примере Golang и некоторого Python. Мы разделили проект на две части.

ПРИМЕЧАНИЕ. Полный код, относящийся к этой статье, можно найти в этом репозитории Github.

AWS Athena - это сервис, который позволяет создавать базы данных и запрашивать данные из файлов данных, хранящихся в корзинах AWS S3. Это очень полезно, если у вас есть большой набор данных, хранящийся, скажем, в виде CSV или parquet файлов, и вы не хотите тратить дни на написание заданий ETL и загрузку их в стандартную базу данных SQL. По сути, он позволяет писать стандартные запросы SQL для извлечения данных из файлов с плоскими данными, хранящихся на S3.
Только что начав работать с базами данных Athena и столкнувшись с проблемой предоставления нашей команде доступа к Athena через Python и, в частности, через Jupyterlab, я придумал два разных метода разработки оболочки Python для простого и эффективного доступа к базам данных Athena.