Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в которой используются статистические методы, чтобы дать компьютерным системам возможность «обучаться» (например, постепенно повышать производительность при выполнении конкретной задачи) на основе данных без явного программирования. Подумайте, насколько эффективно (или нет) Gmail обнаруживает спам или насколько хорошим стал синтез речи с появлением Siri, Alexa и Google Home.
Python — очень универсальный язык программирования высокого уровня. Он имеет обширную стандартную библиотеку, поддержку нескольких парадигм программирования и большую внутреннюю прозрачность. При желании вы можете заглянуть в нижние уровни Python и изменить их — и даже изменить среду выполнения «на лету» по мере выполнения программы.
Python — самый быстрорастущий язык программирования. Это неудивительно, учитывая, что он прост, удобен в использовании, бесплатен и применим для многих вычислительных задач. В частности, специалисты по данным оценили эффективный синтаксис Python, его обучаемость и простоту интеграции с другими языками, такими как C и C++.
Веб-скрапинг — это метод, используемый для извлечения большого количества данных с веб-сайтов и форматирования их для использования в различных приложениях. Веб-скрапинг позволяет нам автоматически извлекать данные и представлять их в пригодной для использования конфигурации или обрабатывать и хранить данные в другом месте. Собранные данные также могут быть частью конвейера, где они рассматриваются как входные данные для других программ.
Пока я проводил выходные за одним из моих любимых занятий, написанием кода на Python, я нашел способ сгенерировать 3D QR-код моего пароля WIFI. В процессе у меня было несколько интересных прозрений, в основном то, что интерфейсы командной строки (CLI) и веб-приложения имеют некоторые поразительные общие черты.
Если вы специалист по данным, вы, вероятно, тратите много времени на очистку и обработку данных для использования в своих приложениях. Одной из основных библиотек для подготовки данных является библиотека Pandas для Python.
Как часто, по вашему мнению, наука о данных затрагивает вас в той или иной форме? Чтобы найти путь к этой статье, вероятно, потребовалась целая куча науки о данных (уууууу). Чтобы немного упростить ситуацию, я объясню, что для меня значит наука о данных. «Наука о данных — это искусство применения научных методов анализа к любым данным, чтобы мы могли получить важную информацию».
Библиотека Python pandas часто используется для импорта, управления и анализа наборов данных в различных форматах. В этой статье мы будем использовать его для анализа цен на акции Amazon и выполнения некоторых основных операций с временными рядами.
Одним из наиболее важных факторов, определяющих популярность Python как языка статистического моделирования, является его широкое использование в качестве предпочтительного языка в науке о данных и машинном обучении.
Закрой глаза. Теперь представьте идеальный мир данных. Что ты видишь? Что вы хотите увидеть? Точно, я тоже. Безупречно сбалансированный набор данных. Набор данных, метки которых образуют великолепное соотношение 1:1: 50% того, 50% того; ни чуть левее, ни чуть правее. Просто идеально сбалансировано, как и все должно быть. Теперь откройте глаза и вернитесь в реальный мир.
Предоставление пользователям возможности создать учетную запись, в которую они могут войти, является обычной функцией для многих веб-сайтов. Пользователям может потребоваться учетная запись для участия в цепочке комментариев, сохранения личной информации или перевода денег. Каким бы ни был вариант использования, вам необходимо создать систему аутентификации, которая будет простой и безопасной для ваших пользователей.
Веб-инфраструктура Django предназначена для работы с серверной частью реляционной базы данных на основе SQL, чаще всего PostgreSQL или MySQL. Если вы никогда раньше не работали напрямую с реляционной базой данных, управление тем, как ваши данные хранятся/доступны, и обеспечение их согласованности с кодом вашего приложения, является важным навыком, который необходимо освоить.
Django, как веб-фреймворк, использует шаблоны как способ создания статического HTML из вывода представления Django. На практике шаблоны Django — это просто HTML-файлы с особым синтаксисом и набором инструментов, которые позволяют Django отображать HTML-страницу на лету для посещающего пользователя. Шаблоны легко настраиваются, но они должны быть простыми, а большая часть «тяжелой» логики находится в представлении. Давайте углубимся и изучим некоторые стандартные способы решения распространенных проблем.
Модели — это основная концепция фреймворка Django. Согласно философии дизайна Django для моделей, мы должны быть как можно более явными с именами и функциональностью наших полей и гарантировать, что мы включаем все соответствующие функции, связанные с нашей моделью, в саму модель, а не в представления или где-то еще. еще.
Модель пользователя Django находится в центре системы аутентификации Django. Это механизм идентификации пользователей вашего веб-приложения. Пользователь войдет в систему, указав свое имя пользователя и пароль. Затем (в зависимости от вашего бэкенда аутентификации) личность этого пользователя сохраняется в запросах через сеанс, токен или какой-либо другой механизм.
Во время разработки моего последнего проекта django мне пришлось обеспечить аутентификацию пользователей с помощью учетных записей Google. Для этого я использовал библиотеку social-app-django, которая реализует механизм аутентификации/регистрации, который поддерживает несколько провайдеров аутентификации и протоколов, таких как OAuth (версии 1 и 2) или OpenId.
Django - это популярный фреймворк для создания веб-приложений на языке Python. Одним из ключевых преимуществ Django является его ORM (Object-Relational Mapping), который позволяет работать с базами данных через объекты Python. Однако, при работе с ORM могут возникать проблемы производительности, так как некоторые операции могут быть достаточно медленными. В этой статье мы рассмотрим способы оптимизации работы с базой данных в Django, включая использование метода select_related и другие методы ускорения работы вашего приложения.
Разве не было бы полезно, если бы мы могли документировать изменения в нашей жизни и возвращаться к ним позже по желанию? Это позволило бы нам лучше анализировать ситуации, помнить, о чем мы думали, или помогало бы нам помнить, как мы пришли к нашему нынешнему состоянию. Хотя в настоящее время такого инструмента для изменения жизни не существует, в Django он существует. Это называется django-simple-history.
Если вы хотите создать страницу со списком, которая позволяет фильтровать и разбивать на страницы, вам нужно заставить несколько отдельных вещей работать вместе. Django предоставляет некоторые инструменты для разбивки на страницы, но в документации не сказано, как заставить это работать с чем-либо еще. Точно так же django_filter позволяет относительно легко добавлять фильтры к представлению, но не говорит вам, как добавить нумерацию страниц (или другие вещи), не нарушая фильтрацию.
Существует несколько способов планирования задач в приложении Django, но использование Celery имеет некоторые преимущества. Он поддерживается, хорошо масштабируется и хорошо работает с Django. Учитывая его широкое использование, есть также много ресурсов для получения дополнительной информации о нем, и после изучения эти знания, вероятно, будут полезны в других проектах.