Skip to content
    Тел:+7 (495) 41-41-121
    info@python-school.ru
    • VK
    • Youtube
    • linkedin
    • twitter
    • Telegramm
    НазадЗакрыть
    • Главная
    • Курсы
    • Блог
    • О центре
    • Стоимость обучения
    • Регистрация слушателя
    Корпоративные курсы Python в Big Data и Machine Learning

      Encyclopedia

      Encyclopedia

      A B C D E G K M N O P R S T К Л С
      Facebook
      Twitter
      Reddit
      LinkedIn
      Pinterest
      ВКонтакте
      Telegram

      Requests

      Requests   — стандартная библиотека  для составления HTTP-запросов в Python.

      Календарь записей
      Май 2022
      Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
       1
      2345678
      9101112131415
      16171819202122
      23242526272829
      3031  
      « Апр    
      Рубрики
      • Computer Vision
      • News
      • NLP
      • Python в одну строчку
      • Анализ данных
      • Визуализация данных
      • Глубокое обучение
      • Основы ML
      • Практика Python
      • Структуры данных
      • Тесты
      Новое в блоге
      Что такое циклы в языке Python
      15 мая, 2022 автор Сергей Ушаков рубрика Практика Python
      Что такое циклы в языке Python

      В прошлый раз мы говорили про операторы циклов в языке…

      Метки: best practice, Jupyter, Достоинства Python, применение Python0
      Что такое операторы циклов в языке Python
      12 мая, 2022 автор Сергей Ушаков рубрика Практика Python
      Что такое операторы циклов в языке Python

      В прошлый раз мы говорили про генераторы в Python. Сегодня…

      Метки: best practice, Jupyter, Достоинства Python0
      Функции для кэширования функций (еще немного functools)
      11 мая, 2022 автор Роман Котюбеев рубрика Практика Python
      Функции для кэширования функций (еще немного functools)

      В прошлой статье мы говорили о полезных функциях functools. Сегодня…

      Метки: Библиотеки Python, Достоинства Python, применение Python0
      Свежие комментарии
      • Как найти скользящую среднюю в PySpark к записи 5 графиков для Data Science, которые можно построить в Pandas 3 способами
      • Функции PySpark SQL для парсинга JSON формата к записи Как сериализовать и десериализовать JSON в Python
      • Роман Котюбеев к записи 5 ключевых достоинств и 3 главных недостатка Python
      • Роман Котюбеев к записи Решаем задачу численного прогнозирования с помощью линейной регрессии на Python
      • Sergey к записи Решаем задачу численного прогнозирования с помощью линейной регрессии на Python
      Метки
      best practice data augmentation Dict comprehension GPU IDE Iterable Jupyter List comprehension matplotlib MLOps neural network nltk numpy Nvidia Jetson Nano os pandas pathlib PEP Plotly pytorch sql SQLite statsmodel tensorflow transfer learning unittest word2vec word emdeddings Библиотеки ML Библиотеки Python Достоинства Python Недостатки Python Проверь себя СУБД векторизация датасеты Kaggle карты основы Machine Learning парсинг применение Python распознавание образов текстовые данные тензоры тестирование файлы
      Архив
      ООО «УЦ Коммерсант»
      • Facebook
      • VK
      • Youtube
      • linkedin
      Корпоративные курсы Python в Big Data и Machine Learning
      Государственная лицензия на образовательную деятельность
      О компании
      • Об учебном центре
      • Реквизиты
      • Преподаватели
      • Стоимость обучения
      • Учебные классы
      • Авторские права
      Документы
      • Регистрация слушателя
      • Политика конфиденциальности
      • Положение об обработке персональных данных
      • Согласие на обработку персональных данных
      Проекты
      • Школа Больших Данных
      • Школа прикладного бизнес-анализа
      Корпоративные курсы Python в Big Data и Machine Learning
      • Главная
      • Курсы
      • Блог
      • Контакты
      © 2022 ООО «УЦ «Коммерсант». Все права защищены.
      • VK
      • Youtube
      • linkedin
      • twitter
      • Telegramm