Категорія: Python

Python пропонує два популярні підходи до опису моделей даних: простий і легкий dataclass та більш функціональний Pydantic. Розберімо, коли варто обрати кожен із них для валідації, серіалізації та підтримки коду.

Type hints допомагають робити Python-код зрозумілішим, безпечнішим і зручнішим для командної роботи. Розберімо, як працює типізація, які переваги вона дає та як почати використовувати її без зайвої складності.

Asyncio і threading вирішують схожі завдання, але роблять це по-різному. У цій статті розберемо, коли краще обрати один підхід, а коли інший.

SQLAlchemy допомагає працювати з базою даних у Python зручно та структуровано. У цій статті розберемо моделі, базові запити й зв’язки між таблицями на простих прикладах.

SQLite — зручний спосіб швидко додати зберігання даних у Python-проєкт без складного налаштування сервера. У цій статті розберемо базові кроки створення простої бази даних і типові операції з нею.

NumPy і pandas часто згадують разом, але вони вирішують різні задачі. Розберімося, коли краще брати масиви NumPy, а коли — таблиці pandas.

Очищення таблиць у Python не обов’язково має бути складним. За 15 хвилин можна прибрати пропуски, дублікати, зайві пробіли та привести дані до охайного вигляду.

Pandas — одна з найзручніших бібліотек Python для роботи з табличними даними. У цій статті розглянемо базові кроки аналізу CSV та Excel на практиці, без зайвої теорії.

Вебскрапінг на Python можна будувати по-різному: від простого завантаження HTML до автоматизації браузера. Розбираємо, коли достатньо requests і BeautifulSoup, а коли без Playwright уже не обійтися.

Playwright і Selenium — два популярні інструменти для автоматизації браузера в Python, але вони краще підходять для різних задач. Розберімося, чим вони відрізняються і який вибрати саме вам.