Асинхронное программирование в Python: скорость, возможности, практика

Для кого эта статья:

• Разработчики, изучающие асинхронное программирование в Python
• Специалисты, работающие с высоконагруженными системами и веб-серверами

• Студенты, обучающиеся программированию и заинтересованные в создании масштабируемых приложений

  Эффективное программирование не терпит ожидания. Каждая миллисекунда, проведенная в блокирующем режиме, — это упущенная возможность выполнить другую полезную работу. Асинхронное программирование в Python разрывает эти цепи ожидания, позволяя создавать молниеносные приложения, способные одновременно обрабатывать тысячи соединений без дополнительных потоков и процессов. От веб-серверов до микросервисов, от парсеров до ботов — владение этой техникой открывает двери в мир высокопроизводительного кода, где задержки превращаются в производительность. 🚀

Хотите стать востребованным разработчиком, создающим масштабируемые высоконагруженные системы? Курс Обучение Python-разработке от Skypro погружает вас в реальные проекты с применением асинхронного программирования. Наши студенты не просто изучают теорию — они создают быстрые, отзывчивые веб-приложения, способные обрабатывать тысячи запросов одновременно. Станьте экспертом, чей код работает на пределе возможностей современного железа!

Основы асинхронного программирования в Python

Асинхронное программирование представляет собой парадигму, которая разделяет выполнение программы на независимые неблокирующие операции. Вместо последовательного выполнения задач, где каждая следующая ждет завершения предыдущей, асинхронный подход позволяет "переключаться" между задачами в моменты ожидания. Это критически важно для приложений, где операции ввода-вывода потенциально могут занимать много времени.

В Python существует несколько ключевых концепций, формирующих основу асинхронного программирования:

• Корутины (Coroutines) — функции, которые можно приостанавливать и возобновлять, сохраняя их состояние между вызовами
• Событийный цикл (Event Loop) — центральный механизм, управляющий выполнением асинхронных задач и распределением ресурсов
• Футуры (Futures) — объекты, представляющие отложенный результат операции
• Задачи (Tasks) — высокоуровневые абстракции над корутинами, представляющие независимые единицы работы

Ключевое отличие асинхронного подхода от многопоточности или многопроцессорности заключается в том, что он обычно работает в пределах одного потока, но эффективно управляет выполнением задач. Это устраняет накладные расходы на создание и переключение контекста между потоками, а также избавляет от проблем с конкурентным доступом к данным.

Исторически асинхронное программирование в Python эволюционировало от использования функций обратного вызова (callbacks) к более элегантным и читаемым конструкциям. Синтаксис с async/await, введенный в Python 3.5, сделал асинхронный код гораздо более понятным и похожим на синхронный, сохраняя при этом все преимущества неблокирующего выполнения.

Рассмотрим простой пример асинхронной функции:

async def fetch_data(url):
print(f"Начинаем загрузку данных с {url}")
# Имитация сетевой задержки
await asyncio.sleep(2)
print(f"Данные с {url} загружены")
return f"Данные с {url}"

async def main():
results = await asyncio.gather(
fetch_data("example.com/api1"),
fetch_data("example.com/api2"),
fetch_data("example.com/api3")
)
print(results)

# Запуск асинхронной программы
asyncio.run(main())

В этом примере три запроса выполняются конкурентно, а не последовательно. Вместо ожидания 6 секунд (2 + 2 + 2) программа выполнится примерно за 2 секунды, так как все три задачи запускаются параллельно. Это демонстрирует ключевое преимущество асинхронного подхода: возможность эффективно использовать время ожидания внешних ресурсов. 💡

Работа с asyncio и корутинами

Библиотека asyncio — это краеугольный камень асинхронного программирования в Python. Она предоставляет инфраструктуру для написания однопоточного конкурентного кода с использованием синтаксиса async/await, а также высокоуровневые API для работы с сетью, процессами, очередями и другими примитивами конкурентности.

Дмитрий Соколов, ведущий бэкенд-разработчик Помню, как начинал разрабатывать микросервис для обработки платежей, используя традиционный синхронный подход. Система прекрасно справлялась с нагрузкой в 50-100 запросов в секунду, но однажды маркетинговая акция привела к десятикратному росту трафика. Сервис просто лег. Выделенные потоки ожидали ответов от внешних платежных шлюзов, а новые запросы выстраивались в бесконечную очередь. Пришлось срочно переписывать ключевые компоненты на asyncio. Результат превзошел ожидания — не просто выдержали пиковую нагрузку, но и сократили среднее время обработки запроса с 350 мс до 120 мс. При этом использовали тот же сервер, без дополнительного масштабирования инфраструктуры. С тех пор asyncio стал нашим стандартом для любых сервисов с интенсивным I/O.

Корутины являются фундаментальными строительными блоками для asyncio-приложений. Они определяются с использованием ключевого слова async def и могут содержать ключевое слово await для передачи управления обратно событийному циклу во время ожидания завершения другой корутины или асинхронной операции.

Вот основные компоненты для работы с asyncio:

• Определение корутин с использованием async def
• Ожидание корутин с помощью await
• Запуск событийного цикла через asyncio.run()
• Создание задач с помощью asyncio.create_task()
• Конкурентное выполнение с использованием asyncio.gather() или asyncio.as_completed()
• Управление таймаутами через asyncio.wait_for()
• Синхронизация с помощью Lock, Semaphore и других примитивов

Давайте рассмотрим более детальный пример использования asyncio, демонстрирующий эти концепции:

import asyncio
import time

async def slow_operation(id, duration):
print(f"Операция {id} начата")
await asyncio.sleep(duration) # Имитация долгой операции I/O
print(f"Операция {id} завершена после {duration} сек")
return f"Результат {id}"

async def main():
# Создание и запуск задачи (неблокирующее)
task1 = asyncio.create_task(slow_operation(1, 3))

# Выполнение корутины с таймаутом
try:
result2 = await asyncio.wait_for(slow_operation(2, 5), timeout=2)
except asyncio.TimeoutError:
print("Операция 2 превысила таймаут")

# Параллельное выполнение нескольких корутин
start = time.time()
results = await asyncio.gather(
slow_operation(3, 1),
slow_operation(4, 2),
slow_operation(5, 3)
)
elapsed = time.time() – start
print(f"Три операции выполнены за {elapsed:.2f} сек")
print(f"Результаты: {results}")

# Ожидание ранее запущенной задачи
result1 = await task1
print(f"Результат задачи 1: {result1}")

# Запуск асинхронной программы
asyncio.run(main())

При работе с корутинами важно понимать несколько ключевых нюансов:

Одним из наиболее мощных аспектов asyncio является возможность комбинировать различные шаблоны конкурентного выполнения. Например, вы можете запустить несколько независимых задач, ожидать завершения только первой из них или выполнить ограниченное число задач параллельно с использованием семафоров. 🔄

Неблокирующие операции ввода-вывода на Python

Основная сила асинхронного программирования проявляется при работе с операциями ввода-вывода (I/O). Именно здесь блокирующий характер таких операций традиционно создает узкие места производительности. Неблокирующий I/O позволяет программе продолжать выполнение других задач, пока ожидается завершение медленных операций, таких как сетевые запросы, чтение/запись файлов или взаимодействие с базами данных.

В Python существует растущая экосистема асинхронных библиотек для работы с различными типами I/O-операций:

• aiohttp — асинхронный HTTP-клиент/сервер для выполнения сетевых запросов
• asyncpg — высокопроизводительный клиент PostgreSQL
• motor — асинхронный драйвер для MongoDB
• aiofiles — асинхронные операции с файловой системой
• aioredis — клиент Redis с поддержкой asyncio
• aiokafka — клиент Kafka на основе asyncio

Рассмотрим пример, демонстрирующий асинхронную работу с HTTP-запросами с использованием aiohttp:

import asyncio
import aiohttp
import time

async def fetch_url(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()

async def fetch_all(urls):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
return results

async def main():
urls = [
"https://python.org",
"https://github.com",
"https://stackoverflow.com",
"https://news.ycombinator.com",
"https://reddit.com"
]

# Асинхронное выполнение
start = time.time()
results_async = await fetch_all(urls)
elapsed_async = time.time() – start
print(f"Асинхронно: {elapsed_async:.2f} секунд")

# Для сравнения – синхронное выполнение
start = time.time()
import requests
results_sync = []
for url in urls:
response = requests.get(url)
results_sync.append(response.text)
elapsed_sync = time.time() – start
print(f"Синхронно: {elapsed_sync:.2f} секунд")

print(f"Ускорение: {elapsed_sync/elapsed_async:.2f}x")

asyncio.run(main())

Эффективность асинхронного подхода особенно заметна при выполнении множества небольших I/O-операций. При этом важно понимать, что асинхронность не ускоряет сами операции I/O, а лишь позволяет эффективнее использовать время ожидания.

Алексей Крылов, архитектор распределенных систем В одном из проектов мы столкнулись с проблемой агрегации данных из множества микросервисов. Клиентское приложение делало запрос к нашему API-шлюзу, который должен был собрать информацию из 12-15 разных сервисов и вернуть единый ответ. Изначально это делалось последовательно — запросы выполнялись один за другим, и суммарное время ответа составляло 2-3 секунды, что было неприемлемо для пользовательского интерфейса. Переход на асинхронную модель с использованием aiohttp решил проблему. Теперь все запросы отправлялись параллельно, и общее время ответа определялось самым медленным сервисом, что редко превышало 300-400 мс. Но мы столкнулись с новой проблемой — некоторые сервисы не выдерживали внезапных пиковых нагрузок. Пришлось добавить ограничение одновременных соединений через семафоры:

Python

Скопировать код

# Ограничиваем количество одновременных запросов к каждому сервису
semaphores = {
'auth_service': asyncio.Semaphore(20),
'billing_service': asyncio.Semaphore(10),
# Другие сервисы с индивидуальными ограничениями
}

async def fetch_from_service(service_name, endpoint, params):
async with semaphores[service_name]:
# Выполнение запроса к сервису
# ...

Это позволило нам балансировать между высокой скоростью агрегации данных и стабильностью всей системы. После внедрения этого решения мы смогли обрабатывать в 8 раз больше запросов на том же оборудовании.

При работе с файловой системой также можно использовать асинхронный подход. Библиотека aiofiles предоставляет асинхронные версии стандартных операций с файлами:

import asyncio
import aiofiles

async def read_large_file(filename):
async with aiofiles.open(filename, mode='r') as f:
contents = await f.read()
return len(contents)

async def process_files(filenames):
tasks = [read_large_file(name) for name in filenames]
sizes = await asyncio.gather(*tasks)
return dict(zip(filenames, sizes))

# Использование
async def main():
files = ['data1.csv', 'data2.csv', 'data3.csv']
result = await process_files(files)
print(result)

asyncio.run(main())

Работа с базами данных — еще одна область, где асинхронный подход может значительно повысить производительность, особенно при большом количестве запросов. Вот пример с использованием asyncpg для PostgreSQL:

import asyncio
import asyncpg

async def get_user_data(pool, user_ids):
async with pool.acquire() as conn:
query = "SELECT id, name, email FROM users WHERE id = ANY($1)"
return await conn.fetch(query, user_ids)

async def main():
# Создание пула соединений
pool = await asyncpg.create_pool(
user='postgres',
password='password',
database='testdb',
host='127.0.0.1'
)

# Выполнение запросов
try:
user_ids = list(range(1, 101))

# Разделяем на пакеты и выполняем параллельно
batch_size = 20
tasks = []

for i in range(0, len(user_ids), batch_size):
batch = user_ids[i:i+batch_size]
tasks.append(get_user_data(pool, batch))

results = await asyncio.gather(*tasks)
# Объединяем результаты
all_users = [user for batch in results for user in batch]
print(f"Получено {len(all_users)} пользователей")

finally:
await pool.close()

asyncio.run(main())

Важно помнить, что асинхронные операции I/O требуют соответствующих асинхронных библиотек. Нельзя просто добавить await перед обычной блокирующей функцией и ожидать, что она станет асинхронной. Использование блокирующего I/O внутри корутин нивелирует все преимущества асинхронного подхода и может даже привести к худшей производительности из-за накладных расходов на управление корутинами. 🔍

Создание высоконагруженных приложений на asyncio

Создание высоконагруженных приложений требует не только понимания асинхронных механизмов, но и особых подходов к архитектуре, оптимизации и мониторингу. Asyncio предоставляет прочный фундамент для построения масштабируемых систем, но эффективное использование его возможностей требует дополнительных знаний и практик.

Рассмотрим ключевые аспекты разработки высоконагруженных приложений на основе asyncio:

• Управление ресурсами — контроль над количеством одновременных соединений и операций
• Пулинг соединений — эффективное повторное использование соединений с базами данных и другими сервисами
• Обработка ошибок и восстановление — стратегии для обеспечения отказоустойчивости
• Мониторинг производительности — отслеживание поведения асинхронных задач
• Оптимизация узких мест — выявление и устранение проблем производительности

Один из наиболее важных аспектов — управление ресурсами и предотвращение перегрузки. Хотя асинхронный код может обрабатывать тысячи одновременных соединений, неограниченный рост числа задач может привести к истощению ресурсов системы. Использование семафоров и ограничителей скорости помогает контролировать нагрузку:

import asyncio
import aiohttp
from functools import partial

class RateLimiter:
"""Ограничитель скорости запросов"""
def __init__(self, rate_limit, period=1.0):
self.rate_limit = rate_limit # запросов за период
self.period = period # в секундах
self.semaphore = asyncio.Semaphore(rate_limit)
self.task_queue = []

async def acquire(self):
await self.semaphore.acquire()
# Планируем освобождение семафора через period секунд
task = asyncio.create_task(self._release_after_period())
self.task_queue.append(task)

async def _release_after_period(self):
await asyncio.sleep(self.period)
self.semaphore.release()

def close(self):
for task in self.task_queue:
if not task.done():
task.cancel()

async def fetch_with_rate_limit(url, rate_limiter, session):
await rate_limiter.acquire()
try:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
except Exception as e:
print(f"Error fetching {url}: {e}")
return None

async def main():
# Создаем ограничитель: 5 запросов в секунду
limiter = RateLimiter(5)
urls = [f"https://example.com/api?id={i}" for i in range(100)]

async with aiohttp.ClientSession() as session:
fetch_func = partial(fetch_with_rate_limit, rate_limiter=limiter, session=session)
tasks = [fetch_func(url) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)

limiter.close()
print(f"Completed {len([r for r in results if r is not None])} requests successfully")

asyncio.run(main())

Для веб-приложений с высокой нагрузкой важно оптимизировать работу асинхронных веб-серверов. Uvicorn, Hypercorn и другие ASGI-серверы созданы для работы с асинхронными фреймворками, такими как FastAPI, Starlette или Sanic. Пример высоконагруженного API-сервиса на FastAPI:

# server.py
import asyncio
import asyncpg
from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException
from contextlib import asynccontextmanager

# Контекстный менеджер для инициализации и освобождения ресурсов
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
# Инициализация при старте
app.state.db_pool = await asyncpg.create_pool(
user="postgres",
password="password",
database="products_db",
host="localhost",
max_size=20, # Максимальное количество соединений в пуле
min_size=5 # Минимальное количество соединений
)

# Создаем кэш
app.state.cache = {}

yield

# Освобождение ресурсов при завершении
await app.state.db_pool.close()

app = FastAPI(lifespan=lifespan)

# Зависимость для доступа к пулу соединений
async def get_db_pool():
return app.state.db_pool

@app.get("/products/")
async def get_products(skip: int = 0, limit: int = 100, db_pool=Depends(get_db_pool)):
# Используем кэш для частых запросов
cache_key = f"products:{skip}:{limit}"
if cache_key in app.state.cache:
return app.state.cache[cache_key]

try:
async with db_pool.acquire() as conn:
products = await conn.fetch(
"SELECT id, name, price FROM products ORDER BY id LIMIT $1 OFFSET $2",
limit, skip
)

result = [{"id": p["id"], "name": p["name"], "price": float(p["price"])} 
for p in products]

# Сохраняем в кэше (в реальном приложении нужен механизм инвалидации)
app.state.cache[cache_key] = result
return result
except Exception as e:
print(f"Database error: {e}")
raise HTTPException(status_code=500, detail="Internal server error")

# Запускаем с помощью Uvicorn
# uvicorn server:app --workers 4 --log-level warning

При разработке высоконагруженных приложений следует учитывать следующие практики и шаблоны:

Мониторинг асинхронных приложений представляет особую сложность, поскольку традиционные методы профилирования могут не учитывать особенности асинхронного выполнения. Использование инструментов, таких как aiodogstatsd для отправки метрик или OpenTelemetry для трассировки, помогает отслеживать производительность асинхронных задач и выявлять узкие места. 📊

Важно также не забывать об ограничениях и подводных камнях asyncio при разработке высоконагруженных систем. В частности, CPU-bound операции могут блокировать весь событийный цикл, поэтому для них следует использовать пул процессов через concurrent.futures.ProcessPoolExecutor.

Реальные сценарии использования асинхронного Python

Асинхронный Python находит применение в разнообразных сценариях, где ключевыми требованиями являются высокая пропускная способность, эффективная обработка I/O-операций и масштабируемость. Рассмотрим наиболее распространенные и успешные сценарии использования асинхронного программирования в реальных проектах.

1. Высоконагруженные веб-серверы и API-шлюзы Асинхронные веб-фреймворки, такие как FastAPI, Sanic и Starlette, позволяют обрабатывать тысячи одновременных соединений на скромном оборудовании. Они особенно эффективны для микросервисных архитектур и API-шлюзов, агрегирующих данные из множества бэкенд-сервисов.

# Простой пример API-шлюза на FastAPI
from fastapi import FastAPI
import httpx
import asyncio

app = FastAPI()
client = httpx.AsyncClient()

@app.get("/aggregate")
async def aggregate_data():
# Параллельный запрос к нескольким микросервисам
tasks = [
client.get("http://user-service/users/current"),
client.get("http://product-service/recommendations"),
client.get("http://cart-service/items")
]
responses = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

# Обработка ответов и формирование агрегированного результата
result = {}
if isinstance(responses[0], httpx.Response) and responses[0].status_code == 200:
result["user"] = responses[0].json()
if isinstance(responses[1], httpx.Response) and responses[1].status_code == 200:
result["recommendations"] = responses[1].json()
if isinstance(responses[2], httpx.Response) and responses[2].status_code == 200:
result["cart"] = responses[2].json()

return result

2. Парсинг и сбор данных Асинхронный код идеально подходит для скраперов и систем сбора данных, которые должны параллельно обрабатывать множество веб-страниц или API-эндпоинтов. Используя библиотеки типа aiohttp, можно создавать краулеры, значительно превосходящие по производительности традиционные синхронные решения.

import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
import time

async def fetch_and_parse(url, session):
try:
async with session.get(url, timeout=10) as response:
if response.status == 200:
html = await response.text()
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# Извлечение нужных данных, например, заголовков
titles = [h.text for h in soup.find_all('h2')]
return url, titles
else:
return url, f"Error: {response.status}"
except Exception as e:
return url, f"Exception: {str(e)}"

async def main():
start = time.time()
urls = [
"https://news.ycombinator.com",
"https://reddit.com/r/programming",
"https://dev.to",
# Добавьте больше URL
]

# Настройка сессии с лимитами
conn = aiohttp.TCPConnector(limit=10, ssl=False)
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=30)

async with aiohttp.ClientSession(connector=conn, timeout=timeout) as session:
tasks = [fetch_and_parse(url, session) for url in urls]
results = await asyncio.gather(*tasks)

elapsed = time.time() – start
print(f"Обработано {len(results)} страниц за {elapsed:.2f} секунд")

# Вывод результатов
for url, titles in results:
print(f"\nURL: {url}")
if isinstance(titles, list):
for title in titles[:3]: # Первые три заголовка
print(f" – {title}")
else:
print(f" – {titles}") # Вывод ошибки

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

3. Чат-боты и системы обмена сообщениями Боты для мессенджеров и систем обмена сообщениями часто должны одновременно обрабатывать сообщения от многих пользователей, при этом взаимодействуя с внешними API и базами данных. Асинхронность позволяет эффективно распараллеливать эту работу.

4. Потоковая обработка данных Системы обработки потоковых данных, такие как мониторинг в реальном времени, анализ логов или обработка данных IoT-устройств, выигрывают от использования асинхронного подхода, позволяющего обрабатывать непрерывные потоки данных без блокировки.

import asyncio
import json
from aioredis import Redis
from elasticsearch import AsyncElasticsearch

async def process_log_stream(redis_client, es_client, stream_name):
# Последний обработанный ID
last_id = "0-0"

while True:
try:
# Чтение новых сообщений из потока Redis
stream_data = await redis_client.xread(
streams={stream_name: last_id},
count=100,
block=5000
)

if not stream_data:
continue

# Обработка пакета сообщений
messages = []
for stream, entries in stream_data:
for entry_id, fields in entries:
last_id = entry_id
# Преобразование log_data из bytes в dict
log_data = json.loads(fields[b'data'].decode('utf-8'))

# Добавление в пакет для Elasticsearch
messages.append({
"_index": "logs-" + log_data.get("date", "unknown"),
"_source": log_data
})

if messages:
# Пакетная отправка в Elasticsearch
await es_client.bulk(body=messages)
print(f"Processed {len(messages)} messages")

except Exception as e:
print(f"Error processing stream: {e}")
# Небольшая пауза перед повторной попыткой
await asyncio.sleep(1)

async def main():
# Подключение к Redis и Elasticsearch
redis = Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=False)
es = AsyncElasticsearch(hosts=['http://localhost:9200'])

try:
# Запуск нескольких обработчиков для разных потоков
await asyncio.gather(
process_log_stream(redis, es, "app-logs"),
process_log_stream(redis, es, "system-logs"),
process_log_stream(redis, es, "security-logs")
)
finally:
# Закрытие соединений
await redis.close()
await es.close()

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

5. Распределенные системы и межсервисное взаимодействие В микросервисных архитектурах асинхронное программирование помогает эффективно организовать обмен данными между сервисами, особенно при использовании gRPC, брокеров сообщений или веб-сокетов.

6. Высокочастотные операции с базами данных Приложения, требующие многочисленных запросов к базам данных, могут значительно выиграть от использования асинхронных драйверов, таких как asyncpg или motor, которые позволяют параллельно выполнять множество запросов.

7. Игровые серверы и приложения реального времени Серверы для многопользовательских игр и приложения реального времени, где требуется обрабатывать события от множества клиентов одновременно, часто используют асинхронную архитектуру для обеспечения низкой задержки и высокой пропускной способности.

Важно отметить, что успешное применение асинхронного программирования в реальных проектах требует не только технических знаний, но и правильного архитектурного подхода. Необходимо тщательно определить, какие части системы выиграют от асинхронности, а какие лучше оставить синхронными или использовать многопроцессорный подход. 🔧

Наиболее распространенные ошибки при внедрении асинхронности в реальные проекты включают:

• Чрезмерное усложнение кода там, где асинхронность не дает существенного выигрыша
• Смешивание синхронного и асинхронного кода без правильной интеграции
• Неправильная обработка исключений в асинхронных задачах
• Игнорирование возможных узких мест в асинхронном коде, таких как CPU-bound операции
• Недостаточное тестирование асинхронного поведения, особенно в условиях высокой нагрузки

Избегая этих ошибок и следуя лучшим практикам, можно максимально использовать преимущества асинхронного Python в реальных сценариях, создавая высокопроизводительные, масштабируемые и отказоустойчивые системы.

Освоение асинхронного программирования в Python — это не просто изучение нового синтаксиса или библиотеки. Это фундаментальное изменение подхода к разработке, которое открывает новые горизонты производительности и масштабируемости. Переход от блокирующих операций к неблокирующим моделям позволяет создавать системы, способные эффективно обрабатывать тысячи одновременных соединений на скромном оборудовании. Владение этими техниками становится не просто преимуществом, а необходимостью для современного Python-разработчика, стремящегося создавать высоконагруженные, отзывчивые приложения. Сделайте следующий шаг — примените эти знания в своём проекте, и вы увидите, как ваш код преображается, становясь быстрее, эффективнее и элегантнее.

Читайте также

• Как установить Anaconda и Jupyter Notebook для работы с данными
• 5 мощных способов добавления столбцов с условиями в pandas
• PyTorch и TensorFlow: выбор фреймворка для задач машинного обучения
• Автоматизация Google Таблиц через Python: пишем код, экономим время
• Как использовать значения словарей в Python: полное руководство
• Онлайн интерпретаторы Python: 8 лучших решений для кода везде
• Виртуальные среды в Python: ключ к изоляции зависимостей проекта
• Работа с текстовыми файлами в Python: техники и лучшие практики
• Pivot таблицы в pandas: преобразуйте хаос данных в ясные инсайты
• Инструменты визуализации данных: как выбрать лучший для бизнеса