Tutoriel Python

Découvrez FastHTML, une bibliothèque Python pour la création de pages web dynamiques. Inclut des exemples d'application dans le monde réel.

Apprenez ce qui cause les importations circulaires dans Python, comment elles cassent votre code, et explorez des stratégies éprouvées pour les détecter, les corriger et les prévenir dans des projets réels.

Apprenez à lire efficacement des fichiers CSV dans PySpark. Explorez les options, la gestion des schémas, la compression, le partitionnement et les meilleures pratiques pour réussir dans le domaine du big data.

Apprenez les techniques de filtrage efficaces de PySpark avec des exemples. Améliorez les performances à l'aide des fonctions de pushdown des prédicats, d'élagage des partitions et de filtrage avancé.

Ce billet démystifie Apache Arrow à l'aide d'exemples en Python. Vous apprendrez à l'installer, à construire des tableaux et des matrices Arrow, à travailler efficacement avec les big data et à l'intégrer à des outils tels que pandas et Spark.

Apprenez à lire, écrire et styliser des fichiers Excel à l'aide d'openpyxl. Découvrez des exemples pratiques pour travailler avec les formats Excel modernes (.xlsx) et les fonctionnalités avancées.

Explorez les fonctions de développement de Claude Sonnet 4 - exécution de code, API de fichiers et utilisation d'outils - en construisant un agent de résolution de problèmes mathématiques basé sur Python.

Apprenez à créer, optimiser et utiliser les UDF de PySpark, notamment les UDF de Pandas, pour gérer efficacement les transformations de données personnalisées et améliorer les performances de Spark.

Apprenez à créer des barres de progression en Python à l'aide de tqdm, progressbar2, alive-progress et Tkinter, avec les meilleures pratiques pour améliorer l'UX et les performances de l'app.

Maîtrisez les principes fondamentaux de la gestion des entrées utilisateur en Python, des invites de base aux techniques avancées de validation et de gestion des erreurs. Apprenez à gérer des entrées sécurisées et multilignes et à garantir la résilience et la convivialité de vos programmes.

Apprenez à optimiser les jointures PySpark, à réduire les mélanges, à gérer l'asymétrie et à améliorer les performances des pipelines de big data et des flux de travail d'apprentissage automatique.

Comprendre les concepts de base du clustering hiérarchique, son fonctionnement et sa mise en œuvre en Python.