? Шпаргалка по модулю itertools

Модуль itertools позволяет создавать свои собственные итераторы. Умело комбинируя его функции, можно облегчить написание итеративных алгоритмов и решить любые комбинаторные задачи в несколько строк легко читаемого кода.

https://pylot.me/article/MNW-itertools-cheatsheet/

@python_job_interview

? Что такое контекстный процессор?
Контекстные процессоры (context processors) в Django - это функции, которые добавляют глобальные переменные в контекст перед рендерингом шаблона. Эти переменные могут быть использованы в любом шаблоне в приложении, и не нужно передавать их каждый раз при рендеринге каждого шаблона вручную.

Контекстные процессоры в Django имеют доступ к объекту request, который содержит информацию о запросе, и могут использоваться для добавления переменных в контекст на основе этой информации.

Например, контекстный процессор может добавлять текущего пользователя в контекст, что позволит проверять доступности функционала приложения на страницах, доступных только зарегистрированным пользователям.

Вот пример функции-контекстного процессора, которая добавляет текущего пользователя в контекст:
def user_context(request): return {'user': request.user}

Чтобы использовать этот контекстный процессор в вашем приложении Django, добавьте его в настройки проекта в списке CONTEXT_PROCESSORS.

Например:
# Файл settings.py
# ...
TEMPLATES = [ { 'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates', 'APP_DIRS': True, 'OPTIONS': { 'context_processors': [ \# ... 'myapp.context_processors.user_context', ], }, }, ]

Теперь переменная user будет доступна в любом шаблоне вашего приложения.

@python_job_interview

? 9 Jupyter Notebook'ов, которые помогут лучше разобраться в Pandas и в том, как он применяется

В частности, здесь описывается использование Pandas для решения таких задач:
— прогнозирование временных рядов
— разведочный анализ данных EDA
— простой анализ датасета NYC
— анализ исторических данных

? 9 Jupyter Notebooks

@python_job_interview

? Продвинутый Python с уклоном в DS и ML

Держите отличный учебник/туториал по продвинутым темам Python.
Здесь освещается большое количество разных тем, вот некоторые:
— ООП: классы, магические методы, атрибуты
— декораторы
— загрузка и предобработка датасета
— кросс-валидация
— построение разных графиков

? Advanced Python

@python_job_interview