С помощью Python можно работать с архивами: сжимать и распаковывать. Сегодня расскажем вам о 7 стандартных библиотках, которые помогут вам для работы со сжатием и...
Зачем вам Ploomber: 6 причин его использовать
Среды Jupyter используются практически каждым Data Scientist'ом. Возможность “на лету” работать с данными и получать мгновенный результат является несомненным преимуществом Jupyter. Но при работе над...
Советы для тех, кто пишет скрипты для ETL
Ваши скрипты на Python при написании конвейеров данных (data pipeline) должны иметь свойство идемпотентности (idempotent). Это значит, что сколько бы вы раз не запускали скрипт...
Логирование в Python это просто
При росте проекта использовать функции print для сообщения о запуске Python-скрипта или его падение уже становится неудобно. В этом случае используйте логирование (logging). В этой...
2 способа установки Python в домашней директории
Python разросся, у него появляется все больше и больше версий. Однако новые версии не всегда поддерживаются разработчиками библиотек и фреймворков, например, тот же Apache Spark...
Эффективное хранение строк в Pandas 1.3
Библиотека Pandas незаменима для подготовки данных на Python. При загрузке и хранение строк в Pandas используется много памяти. В таком случае можно воспользоваться категориальным типом...