TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #197 · 4 јан.
Подразумеваемые неймспейсы или неявные пакеты. Этот функционал добавлен в Python 3.3 Что он означает? Ранее, до 3.3 пакетами считались лишь директории, в которых есть файл __init__.py. Этот файл одновременно являлся свидетельством того, что директория это Python-пакет, и служил "телом" этого пакета. То есть местом, где можно написать код, как это делается внутри модуля. Этот код исполняется в момент импорта пакета, так что его принято называть "код инициализации пакета". Начиная с версии 3.3 Любая директория считается пакетом и Python будет пытаться использовать любую директорию для импорта. Конечно, не любую в файловой системе, а только те что находятся в sys.path. Это значит, что теперь __init__.py нужно делать только если: 🔸 вам требуется создать код инициализации пакета 🔸 нужна совместимость со старыми версиями Python На мой взгляд это немного упрощает разработку, делает её чище, но с другой стороны убивает некоторую однозначность происходящего. Например, я создал репозиторий со своей библиотекой и рядом положил код примеров или тестов. repo_name/ my_library/ __init__.py main.py examples/ exam1.py exam2.py В этом репозитории пакетом является только my_library, остальные директории это не пакеты, это просто дополнительный код в файлах. Директория examples не добавлена в sys.path, в ней нет рабочих модулей. Но если она лежит рядом с my_library, то Python вполне сможет импортнуть из неё модули, так как посчитает что examples это валидный пакет. Конечно, пример несколько надуманный. Никто не будет добавлять корень репозитория в sys.path. Но, я думаю, суть ясна. Иногда директория это просто директория а не пакет! #basic#pep
Пребарај: #bigquery
@repo_science · Post #3110 · 28.04.2023 г., 19:38
En este tutorial de Marcin Zabłocki, aprenda a implementar cualquier modelo #machinelearning (incluso con funciones personalizadas/preprocesamiento complejo) como una función remota #BigQuery para hacer posible la inferencia del modelo desde SQL. Implementar modelos #MLflow en BigQuery ➡️https://shts.me/C3OB5 ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@datasciencejobs · Post #2589 · 03.03.2025 г., 12:02
#вакансия#DE#dataengineer#DWH#pandas#clickhouse#SQL#BigQuery#AirFlow#DBT#parttime#fulltime#remote Всем привет! Ищу к себе в команду middle/senior-специалиста по data-инжинирингу. Я аналитик, строю аналитические DWH для бизнеса, внедряю сквозную аналитику и создаю дашборды (подробнее в лс). У меня небольшая команда - один специалист на full-time и несколько на фри-лансе. Объем работы по клиентам растет, поэтому ищу еще одного специалиста на part/full-time (от 20 ч в неделю). Необходимый стек: - минимум Python (ООП, Pandas), AirFlow - желательный Python (ООП, Pandas), SQL (ClickHouse/Google BigQuery), AirFlow, DBT Оплата сдельная - от 80 тыс. руб. Формат работы: удаленно Для связи: @isrustam
@githubtrending · Post #14681 · 07.05.2025 г., 13:00
#typescript#bigquery#cassandra#cockroachdb#database#electron#firebird#linux_app#mac_app#mariadb#mssql#mysql#postgresql#sql#sql_server#sqlite#windows_app Beekeeper Studio is a free, open-source SQL editor and database manager that works on Windows, Mac, and Linux. It supports many databases like MySQL, PostgreSQL, and SQLite. The app offers features like auto-complete SQL queries, syntax highlighting, and a tabbed interface for multitasking. You can sort and filter data, save queries, and even export data in formats like CSV or JSON. It's designed to be easy to use and enjoyable, making database management simpler for everyone. You can download it for free and upgrade to premium features if needed. https://github.com/beekeeper-studio/beekeeper-studio