Изчерпателно ръководство за създаване на персонализирани трансформeри в scikit-learn за изграждане на стабилни и преизползваеми пайплайни за машинно обучение. Научете се да подобрявате процесите си на предварителна обработка на данни и инженеринг на признаци.
Овладейте обработката на изключения в Python, като проектирате персонализирани йерархии. Изградете по-стабилни, лесни за поддръжка и информативни приложения с това ръководство.
Изчерпателен наръчник за изграждане на устойчива уеб скрейпинг архитектура със Scrapy, фокусиран върху стратегии за навигиране в сложни anti-bot технологии.
Ръководство за импорт системата на Python: зареждане на модули, разрешаване на пакети и техники за ефективна организация на кода.
Отключете оптимална производителност на базата данни в Python с обединяване на връзки. Разгледайте различни стратегии, предимства и практически примери за внедряване за надеждни и мащабируеми приложения.
Подробен анализ на сериализацията в Django REST Framework, фокусиран върху разработването на персонализирани сериализатори, напреднали техники и най-добри практики за изграждане на стабилни API-та.
Задълбочен анализ на logging системата в Python: Конфигурация на Handler, персонализирани Formatters, примери и най-добри практики за ефективно регистриране.
Изчерпателно ръководство за международни разработчици за използване на класове с данни в Python, включително разширено типизиране на полета и силата на __post_init__ за надеждна обработка на данни.
Отключете по-бърз код. Научете основни техники за оптимизация на регулярни изрази, от backtracking и greedy/lazy съвпадения до напреднали настройки.
Разгледайте сокет програмирането с Python с подробно ръководство за имплементация на TCP и UDP сървъри. Научете се да създавате стабилни мрежови приложения с практически примери.
Изчерпателно ръководство за Celery, разпределена опашка със задачи, с практически примери за интеграция с Redis за ефективна асинхронна обработка.
Подробно сравнение на Poetry и Pipenv за управление на виртуални среди, зависимости и пакетиране на проекти в Python, насочено към глобална аудитория.
Отключете пълния потенциал на Pytest с разширени техники за фикстури. Научете се да използвате параметризирано тестване и mock интеграция за надеждно и ефективно тестване на Python.
Цялостно сравнение на Cython и PyBind11 за създаване на C разширения за Python, обхващащо производителност, синтаксис, функции и добри практики.
Разгледайте основни модели за паралелизъм в Python и се научете да прилагате потоково-безопасни структури от данни за стабилни и мащабируеми приложения.
Цялостен анализ на многонишковостта и мултипроцесирането в Python, изследващ ограниченията на GIL, съображенията за производителност и практически примери за постигане на едновременност и паралелизъм.
Оптимизирайте заявките към базата данни в Django със select_related и prefetch_related за по-добра производителност. Научете практически примери и добри практики.
Овладейте производителността на SQLAlchemy, като разберете критичните разлики между lazy и eager loading. Ръководството обхваща стратегиите select, selectin, joined и subquery с практически примери за решаване на проблема N+1.
Овладейте модела Application Factory във Flask за изграждане на здрави, лесни за поддръжка и мащабируеми уеб приложения с модулна архитектура. Научете добри практики и примери за глобална разработка.
Разгледайте усъвършенствани модели за внедряване на зависимости във FastAPI за създаване на мащабируеми, поддържаеми и тестваеми приложения. Научете как да структурирате здрав DI контейнер.