Samarali va ilg'or matematik hisoblashlar uchun NumPy kuchini oching. Bu qo'llanma massiv operatsiyalari, chiziqli algebra, statistika va boshqalarni global misollar bilan qamrab oladi.
NumPy massiv operatsiyalariga oid to'liq qo'llanma. Global auditoriya uchun matematik hisoblashlardagi qudratini o'rganing. Asosiy amallar, ilg'or texnikalar va amaliy qo'llanmalarni o'zlashtiring.
NumPy yordamida massivlar bilan samarali matematik hisoblashni o'rganing. Global ma'lumotlar olimlari uchun asosiy operatsiyalar va real qo'llanishlar bo'yicha to'liq qo'llanma.
Pythonning Pandas kutubxonasidan foydalanib CSV, JSON va Excel fayllaridan ma'lumotlarni o'qish va yozish uchun to'liq qo'llanma. Global ma'lumotlar to'plamlarini samarali boshqarishni o'rganing.
Pandas va Matplotlib yordamida kuchli ma'lumot vizuallashtirishni oching. Global tushunchalar uchun uzluksiz integratsiya va ilg'or sozlash bo'yicha keng qamrovli qo'llanma.
Pandasning vaqt seriyalari tahlili uchun kuchini oching! Ushbu keng qamrovli qo'llanmada global ma'lumotlar ilovalarida sana/vaqt ma'lumotlarini qayta ishlash, manipulyatsiya qilish va tahlil qilish, amaliy misollar va harakatga asoslangan tushunchalar bilan qamrab olingan.
Mos funksiyalardan ustunlik qilish orqali Pandasning to'liq imkoniyatlaridan foydalaning. Ushbu qo'llanma professional ma'lumotlar tahlili uchun apply(), map() va applymap() ning farqlari, samaradorligi va eng yaxshi ishlatish holatlarini batafsil bayon qiladi.
Pandas xotira sarfini optimallashtirish bo'yicha keng qamrovli qo'llanma, ma'lumotlar turlari, bo'laklash, kategorik o'zgaruvchilar va katta ma'lumotlar to'plamini samarali boshqarish usullarini qamrab oladi.
Python Pandas pivot jadvallari bilan ma'lumotlarni qayta shakllantirishni o'zlashtiring. Global ma'lumotlar tahlili uchun sintaksis, ilg'or usullar va amaliy misollarga chuqur kirish.
Python'ning unittest.mock kutubxonasini o'zlashtiring. Test dubllari, mock obyektlari, stublar, feklar va patch dekoratori haqida chuqur tahlil. Mustahkam va izolyatsiyalangan unit testlar uchun.
Baytkodni tushunish, unumdorlikni tahlil qilish va kodni samarali disk raskad qilish uchun Python'ning `dis` modulini o'rganing. Global ishlab chiquvchilar uchun keng qamrovli qo'llanma.
Python Pandas bo'yicha ushbu keng qamrovli qo'llanma yordamida ma'lumotlar to'plamidagi yetishmayotgan ma'lumotlarning murakkabliklarini yengib o'ting. Global auditoriya uchun mos bo'lgan imputatsiya va o'chirishning muhim usullarini o'rganing.
Ma’lumotlarni tahlil qilish uchun Pandas GroupBy kuchini oching. Ushbu qo‘llanma xalqaro ma’lumotlar uchun amaliy misollar bilan agregatsiya va transformatsiya usullarini o‘rganadi.
Python'da SQLAlchemy sessiyalarini boshqarish bo'yicha keng qamrovli qo'llanma. Ma'lumotlar yaxlitligi va barqarorligini ta'minlash uchun mustahkam tranzaktsiya usullari ko'rib chiqiladi.
SQLAlchemy migratsiyalari uchun Alembicdan qanday foydalanishni o'rganing, bu Python ilovalarida ma'lumotlar bazasi sxemasini versiyalash va boshqarish imkonini beradi. Butun dunyo dasturchilari uchun ideal.
SQLAlchemy Gibrid Xususiyatlarini o'zlashtirib, yanada ifodali va qo'llab-quvvatlanadigan ma'lumotlar modellarini yarating. Amaliy misollar bilan o'rganing.
SQLAlchemy munosabatlari va tashqi kalitlarni boshqarishni o'rganing. Kuchli DB dizayni va samarali ma'lumot manipulyatsiyasi uchun amaliy misollar va eng yaxshi amaliyotlar.
SQLAlchemy Core va ORM o'rtasidagi farqlarni o'rganing. Har bir yondashuvda so'rovlarni qanday tuzishni, unumdorlik, moslashuvchanlik va qulaylikni o'rganib chiqing.
Python ilovalaringizda murakkab ma'lumotlar bazasi bilan ishlash, hayotiy siklni boshqarish va moslashtirilgan mantiq uchun SQLAlchemy hodisalaridan ustalik bilan foydalaning.
SQLAlchemy-ning ma'lumotlar bazasi so'rovlarini va ilova unumdorligini optimallashtirish uchun dangasa va faol yuklash strategiyalariga chuqur sho'ng'ish. Har bir yondashuvdan qachon va qanday samarali foydalanishni o'rganing.