Explorer le module functools et les nombres complexes en Python – Le vrai podcast Python

Êtes-vous prêt à étendre vos connaissances Python au territoire intermédiaire à avancé ? Quels outils attendent votre découverte dans le module functools de Python ? Cette semaine dans l'émission, David Amos est de retour et il a apporté un autre lot d'articles et de projets hebdomadaires de PyCoder.

Commanditaire de l'épisode :

Nous discutons d'un article sur le module functools, qui ajoute des fonctionnalités de mise en cache, de surcharge de fonctions, de meilleures définitions pour les fonctions décorées, etc. David parle d'un nouvel article de Real Python sur le travail avec des nombres complexes en Python. Nous couvrons également un didacticiel sur le dépannage des problèmes de mémoire en Python.

Nous couvrons plusieurs autres articles et projets de la communauté Python, notamment les questions d'entretien DevOps, l'analyse de corrélation en Python, les données de pivot et de tracé avec des pandas, comment utiliser Python et OpenCV pour jouer aux échecs en ligne avec un vrai échiquier et générer des diagrammes de brochage matériel comme images SVG.

Les sujets:

• 00:00:00 – Présentation
• 00:01:56 – L'avenir de FastAPI et Pydantic est brillant
• 00:04:33 – Simplifiez les nombres complexes avec Python
• 00:10:37 – Functools : La puissance des fonctions d'ordre supérieur en Python
• 00:18:40 – Parrain : Sentry
• 00:19:42 – Comment faire pivoter et tracer des données avec des pandas
• 00:23:06 – devops-exercises : Questions d'entretien DevOps
• 00:32:09 – Pleins feux sur le cours vidéo
• 00:33:25 – Analyse de corrélation 101 en Python
• 00: 39: 28 – Comment résoudre les problèmes de mémoire en Python
• 00:46:16 – Utilisez Python et OpenCV pour jouer aux échecs en ligne avec un vrai échiquier
• 00:49:28 – brochage : générer des diagrammes de brochage matériel sous forme d'images SVG
• 00:54:21 – Merci et au revoir

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L'avenir de FastAPI et Pydantic est brillant – Il n'y a pas si longtemps, il y avait eu des discussions sur Internet à propos d'un changement dans Python 3.10 qui aurait un impact sur les projets Python qui vérifient les types au moment de l'exécution. La discussion était centrée sur FastAPI et Pydantic et certaines personnes s'inquiétaient de l'avenir de ces projets. Dans cet article, le créateur de FastAPI explique sur quoi portait la discussion et pourquoi l'avenir de FastAPI et Pydantic reste brillant.

Simplifier les nombres complexes avec Python – Dans ce didacticiel, vous découvrirez le traitement unique des nombres complexes en Python. Les nombres complexes sont un outil pratique pour résoudre des problèmes scientifiques et techniques. Vous découvrirez l'élégance d'utiliser des nombres complexes en Python avec plusieurs exemples pratiques.

Functools : la puissance des fonctions d'ordre supérieur en Python – Le outils fonctionnels module est l'un des « joyaux cachés » de la bibliothèque standard Python. Cet article vous fait faire le tour de tout dans outils fonctionnels. Vous apprendrez comment implémenter la mise en cache, la surcharge de fonctions et bien plus encore.

Comment faire pivoter et tracer des données avec Pandas – L'un des défis de travailler avec des données est de savoir comment manipuler le format de données pour une analyse particulière. Et il n'y a pas un seul format correct. Vous devez savoir comment fondre, pivoter et transposer les données dans un format qui correspond à tout ce que vous analysez. Si vous aimez cet article, n'oubliez pas de consulter également Stefanie's Pandas Workshop.

devops-exercises : Questions d'entretien pour DevOps

Analyse de corrélation 101 en Python – L'analyse de corrélation est une partie utile de l'analyse de données exploratoire. Il peut vous aider à identifier les relations potentielles entre diverses caractéristiques de vos données. Dans ce guide utile, vous apprendrez comment effectuer une analyse de corrélation dans un panda Trame de données. Vous verrez comment afficher une matrice de corrélation sous forme de carte thermique et explorerez quelques directives pour identifier quand la corrélation peut impliquer une causalité.

Comment résoudre les problèmes de mémoire en Python – Les problèmes de mémoire peuvent être frustrants. Ils sont difficiles à diagnostiquer et à résoudre, et les problèmes de mémoire dans les applications Python peuvent être particulièrement frustrants grâce au système de récupération de place du langage. Dans cet article, vous apprendrez un processus en six étapes pour résoudre les problèmes de mémoire que l'équipe EvalML a utilisé pour résoudre un problème délicat avec sa bibliothèque.

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