Async
У меня прям горит синим пламенем!
Я как-то достаточно долго обходился без асинхронного кода и жил счастливо, пока не решил написать своего телеграм-бота. Синхронный код большого количества пользователей не вывозит, потоков не насоздаёшься вдоволь, а вот асинхронщина — то, что доктор прописал. И вот каждый раз, когда я пишу на async, у меня одни и те же проблемы:
Это другой язык
Это как будто пересесть на совершенно другой язык! Весь мой совершенный код превращается в совершенную помойку, как только я берусь за async.
Вот, например, я решил канонично создать сессию, чтобы не открывать соединение каждый раз заново:
А вот я приехал в этой идеей а async:
Может, так?
Или так?
Но теперь нужно определить :
Тот ли это лаконичный питон, на котором я привык в несколько строк писать крутые вещи? Почему мои классы раздуваются, а код сдвинут разными асинхронными контекстными менеджерами? Почему я должен помнить про event loop? Почему я должен бросать свои любимые библиотеки и фреймворки и учить новые? А главное, почему нельзя было, чтобы оно работало и писалось так же, как простой синхронный код? Ну там знаете, чтобы вместо
я писал чё-нить типа
а дальше Гвидо и python core team сами читали мой код, смотрели, что там асинхронное, а что нет, и сами дописывали весь этот синтаксический ад?
Я могу назвать себя «генератор-мастером», но асинхронный питон говорит мне, что я никто. Вот простой генератор:
Теперь — внимание — я хочу два генератора! Вспомним про :
Это прям я, когда пишу асинхронный код
Ну и так постоянно, все мои знания бесполезны, и мне приходится заново изучать, как делать привычные вещи в асинк-мире.
Разумеется, щас кто-нибудь в комментах напишет, почему async такой, какой он есть, и что иначе и быть не могло, но я, как человек с незамыленным взглядом, сейчас гляжу на всё это и офигеваю.
Как это отлаживать
Оказывется, у есть два режима: product и debug. Если вы хотите отлаживать async код, то у вас 4 способа (ЧЕТЫРЕ) включить отладочный режим:
Ладно, всё. Давайте просто забудем.
Why would the variable distribution change?
Changes in population distribution can occur for various reasons. For example, due to
- changes in the economic landscape, e.g., after a recession.
- changes in the source of data, e.g., changes in the source of credit risk variables.
- Organizational decisions, e.g., the organization expands to serve other sectors of society.
Some of these changes are predictable and, therefore, we expect them, like policy or organizational changes or recession.
Some of these changes are unexpected, like the shut down of a credit data source or the credit data source changing the procedure in which they collect their data.
With the PSI, we can monitor the model variable distribution in real time and therefore detect these changes as soon as they occur.
Составленный список популярных языков программирования на 2024 год
Составленный список популярных языков программирования на 2024 год отражает наиболее востребованные языки среди разработчиков и компаний в сфере программирования. С учетом тенденций и изменений в индустрии IT, эксперты выделили следующие языки программирования, которые ожидаются на пике популярности в 2024 году:
- Python: Python остается одним из лидеров благодаря своей простоте, мощным возможностям и широкому применению в различных областях, включая машинное обучение и искусственный интеллект.
- JavaScript: JavaScript является основным языком для разработки веб-приложений и по-прежнему остается востребованным и популярным.
- Java: Java также остается одним из наиболее популярных языков программирования, широко используемым для разработки корпоративных приложений и Android-приложений.
- Go: Go выделяется своей эффективностью и простотой, что делает его очень популярным среди разработчиков.
- C#: C# используется преимущественно для разработки приложений на платформе .NET и широко применяется в корпоративной среде.
- C++: C++ остается важным языком программирования, особенно в области системного программирования и разработки игр.
- TypeScript: TypeScript, являющийся расширением JavaScript, становится все более популярным благодаря возможности статической типизации и возможности разработки крупных проектов.
- Swift: Swift используется для разработки приложений под iOS и macOS, и его популярность по-прежнему растет.
- Kotlin: Kotlin становится все более востребованным языком для разработки Android-приложений, а также его применение расширяется на другие платформы.
- Rust: Rust набирает популярность благодаря своим преимуществам в области безопасности и производительности, что делает его интересным выбором для системного программирования.
Конечно, это лишь небольшая часть популярных языков программирования, и индустрия может претерпевать изменения со временем. Однако, ожидается, что эти языки будут продолжать оставаться значимыми и в 2024 году, предоставляя разработчикам широкие возможности для работы и реализации своих проектов.
C++: восходящая звезда или общепринятый стандарт?
Одной из ключевых особенностей языка C++ является его возможность работы на разных уровнях абстракции, что делает его универсальным инструментом для разработки как системного, так и прикладного программного обеспечения. C++ предоставляет программистам полный контроль над ресурсами системы, такими как память и процессорное время, что позволяет создавать высокоэффективные и производительные приложения.
Одной из причин популярности C++ является его широкая поддержка и наличие богатых библиотек и фреймворков. Стандартная библиотека C++ содержит множество полезных функций и классов, что позволяет существенно ускорить разработку программного обеспечения. Кроме того, существует огромное количество сторонних библиотек и фреймворков, которые расширяют возможности языка и упрощают разработку различных типов приложений.
Несомненно, C++ имеет свои недостатки и сложности, что может оттолкнуть некоторых разработчиков. Язык является достаточно сложным и требует от программистов глубокого понимания его особенностей и принципов работы. Кроме того, разработка на C++ может быть более трудоемкой и затратной в сравнении с более современными и простыми языками, такими как Python или JavaScript.
Однако, несмотря на свои недостатки, C++ сохраняет свою популярность и активно используется в различных областях разработки. Он остается основным языком разработки системного программного обеспечения, играет важную роль в создании игр, производстве интегрированных сред разработки и других критически важных приложений.
Таким образом, C++ может быть назван как восходящей звездой, так и общепринятым стандартом в мире программирования. Его мощные возможности, гибкость и применимость в широком спектре областей делают его незаменимым инструментом для профессиональных разработчиков. Не смотря на появление новых языков программирования, C++ остается актуальным и востребованным в индустрии и, вероятно, будет продолжать занимать ведущие позиции и в 2024 году и в дальнейшем.
Swift: лидер среди мобильных разработчиков или шаг в сторону?
С момента своего выпуска, Swift стал популярным среди мобильных разработчиков и быстро набрал заметную популярность в сообществе разработчиков. Он предоставляет простой и интуитивно понятный синтаксис, что делает процесс разработки более эффективным и удобным.
Однако, вопрос о том, станет ли Swift абсолютным лидером среди мобильных разработчиков в 2024 году, остается открытым. В настоящее время, у Swift есть серьезные конкуренты, такие как Java, Kotlin и JavaScript, которые также популярны и широко используются для разработки мобильных приложений.
Впрочем, Swift имеет несколько преимуществ, которые позволяют ему быть конкурентоспособным на рынке мобильной разработки. Он хорошо интегрируется с платформой iOS, что является большим плюсом для разработчиков, работающих в экосистеме Apple. Кроме того, Swift удобен для написания безопасного кода, благодаря использованию моделей опциональности и автоматическому управлению памятью.
Также необходимо учесть, что предпочтения разработчиков могут изменяться в зависимости от трендов и потребностей рынка. Например, в последние годы наблюдается рост популярности Kotlin, особенно в разработке приложений для платформы Android.
В целом, Swift стал значимым игроком в мире мобильной разработки и его популярность продолжает расти. Возможно, в будущем Swift сможет укрепить свои позиции и стать одним из самых популярных языков программирования среди мобильных разработчиков.
Go: Efficient and Scalable for Cloud Computing
Go, also known as Golang, has gained popularity in recent years due to its efficiency and scalability, particularly for cloud computing. Developed by Google, Go is an open-source language that is designed for concurrency and efficient memory usage.
One of the main advantages of Go is its speed and efficiency, which make it an ideal language for cloud computing and network programming. Its built-in concurrency features make it easier to handle multiple requests simultaneously, resulting in faster and more responsive applications.
Go’s scalability is also a significant factor in its popularity. It is designed to handle large-scale applications with ease, making it a valuable tool for businesses that need to handle high volumes of traffic and data.
Another benefit of Go is its ease of use and relatively simple syntax, making it an accessible language for developers of all levels. Its growing community of developers and contributors also ensures that it remains relevant and up-to-date with new features and libraries.
In summary, Go’s speed, efficiency, scalability, and simplicity make it a valuable language for cloud computing and network programming in 2024 and beyond. As cloud computing continues to grow, Go’s popularity is likely to increase, making it an essential language for developers to learn and use.
Kotlin: An Emerging Language for Android App Development
Kotlin has emerged as an increasingly popular language for Android app development due to its conciseness, ease of use, and seamless interoperability with Java. Developed by JetBrains, Kotlin is an open-source language that is designed to make Android app development faster and more efficient.
One of the main advantages of Kotlin is its concise syntax, which allows developers to write less code than they would in Java. Additionally, Kotlin’s null safety features help reduce the likelihood of runtime crashes, improving app reliability.
Kotlin’s seamless interoperability with Java is also a significant advantage, allowing developers to use existing Java libraries and frameworks in their Kotlin projects. This makes it easier for developers who are already familiar with Java to transition to Kotlin.
Another advantage of Kotlin is its active community of developers and contributors, which ensures that it remains up-to-date with new features and libraries. Additionally, Kotlin’s popularity is likely to increase as more developers discover its benefits and adopt it in their Android app development projects.
In summary, Kotlin’s conciseness, ease of use, seamless interoperability with Java, and active community make it an excellent choice for Android app development in 2024 and beyond. As more developers continue to adopt Kotlin, it is likely to remain a valuable language for developers looking to build efficient and reliable Android apps.
А что выбирают сами разработчики?
Learning About Our Data Set With Exploratory Data Analysis
The Prevalence of Each Classification Category
When using machine learning techniques to model classification problems, it is always a good idea to have a sense of the ratio between categories. For this specific problem, it’s useful to see how many survivors vs. non-survivors exist in our training data.
An easy way to visualize this is using the plot . In this example, you could create the appropriate plot with the following Python code:
This generates the following plot:
As you can see, we have many more incidences of non-survivors than we do of survivors.
Survival Rates Between Genders
It is also useful to compare survival rates relative to some other data feature. For example, we can compare survival rates between the and values for using the following Python code:
This generates the following plot:
As you can see, passengers with a of were much more likely to be non-survivors than passengers with a of .
Survival Rates Between Passenger Classes
We can perform a similar analysis using the variable to see which passenger class was the most (and least) likely to have passengers that were survivors.
Here is the code to do this:
This generates the following plot:
The most noticeable observation from this plot is that passengers with a value of — which indicates the third class, which was the cheapest and least luxurious — were much more likely to die when the Titanic crashed.
The Age Distribution of Titanic Passengers
One other useful analysis we could perform is investigating the age distribution of Titanic passengers. A histogram is an excellent tool for this.
You can generate a histogram of the variable with the following code:
Note that the method is necessary since the data set contains several nulls values.
Here is the histogram that this code generates:
As you can see, there is a concentration of Titanic passengers with an value between and .
The Ticket Price Distribution of Titanic Passengers
The last exploratory data analysis technique that we will use is investigating the distribution of fare prices within the Titanic data set.
You can do this with the following code:
This generates the following plot:
As you can see, there are three distinct groups of prices within the Titanic data set. This makes sense because there are also three unique values for the variable. The difference groups correspond to the different categories.
Since the Titanic data set is a real-world data set, it contains some missing data. We will learn how to deal with missing data in the next section.
The Basics of Reference Counting
Reference counting is simple; as it says on the tin, the interpreter keeps a counter that tracks every reference to an object. For example, binding an object to a variable (such as by an assignment) increases that object’s reference count by one. Appending an object to a list also increases its reference count by one. Removing an object from the list decreases that object’s reference count by one. When a variable goes out of scope, the reference count of the object the variable is bound to is decreased by one again. We call this reference count the object’s “refcount” and these two operations “incref” and “decref” respectively.
When an object’s refcount goes to zero it means there are no more live references to the object, so it can be safely freed (and finalized) because nothing in the program can reach that object anymore. As these objects are deallocated, any references to objects they hold are also decref’d, and so on. Refcounting gives the Python interpreter a very simple mechanism for freeing garbage and more importantly, it allows for humans to reason about Python’s memory management, both from the point of view of the Python programmer, and from the vantage point of the C extension writer, who doesn’t have the luxury of all that reference counting happening automatically.
This is a crucial point: When we talk about “Python” we generally mean “CPython,” the implementation of the runtime written in C. The C programmer working on the CPython runtime, and the module author writing extensions for Python in C (for performance or to integrate with some system library) does have to worry about all the nitty gritty details of when to incref or decref an object. Get this wrong and your extension can leak memory or double free an object, either way wreaking havoc on your system. Fortunately, Python has clear rules to follow and good documentation, but it can still be difficult to get refcounting right in complex situations, such as when proper error handling leads to multiple exit paths from a function.
Топ-5 языков программирования в 2024 году
В мире информационных технологий обновления происходят со скоростью света. Новые технологии и инструменты меняются почти каждый день, и необходимо быть в курсе последних трендов и разработок. В 2024 году ожидается, что следующие пять языков программирования будут пользоваться наибольшей популярностью.
-
Python — Python уже давно занимает лидирующие позиции среди языков программирования и еще больше укрепляет свои позиции. Благодаря простоте и удобству использования, Python применяется в различных сферах, начиная от веб-разработки и анализа данных, и заканчивая искусственным интеллектом и машинным обучением.
-
JavaScript — JavaScript становится все более популярным языком программирования, особенно в веб-разработке. Он широко используется для создания интерактивных веб-страниц и приложений, а также для разработки мобильных приложений.
-
Java — Java является одним из наиболее распространенных языков программирования. Он используется для разработки различных приложений, включая мобильные, веб-приложения и системное программное обеспечение. Java также активно применяется в разработке блокчейн-технологий и больших данных.
-
C++ — C++ остается одним из самых мощных и универсальных языков программирования. Он используется для создания высокоэффективных системных приложений, игр, научных программ и промышленных роботов.
-
-
Go — Go является языком программирования, разработанным компанией Google. Он имеет простой и понятный синтаксис, а также предоставляет большую производительность и масштабируемость. Go используется для разработки высоконагруженных и распределенных систем.
Это лишь небольшой обзор топ-5 языков программирования, которые ожидаются наиболее популярными в 2024 году. Однако всегда стоит помнить, что сфера IT постоянно развивается, и возможно, что через год в этом списке появятся новые перспективные языки программирования.
Что за проблему в Python решает GIL?
Python подсчитывает количество ссылок для корректного управления памятью. Это означает, что созданные в Python объекты имеют переменную подсчёта ссылок, в которой хранится количество всех ссылок на этот объект. Как только эта переменная становится равной нулю, память, выделенная под этот объект, освобождается.
Вот небольшой пример кода, демонстрирующий работу переменных подсчёта ссылок:
В этом примере количество ссылок на пустой массив равно 3. На этот массив ссылаются: переменная , переменная и аргумент, переданный функции .
Проблема, которую решает GIL, связана с тем, что в многопоточном приложении сразу несколько потоков могут увеличивать или уменьшать значения этого счётчика ссылок. Это может привести к тому, что память очистится неправильно и удалится тот объект, на который ещё существует ссылка.
Счётчик ссылок можно защитить, добавив блокираторы на все структуры данных, которые распространяются по нескольким потокам. В таком случае счётчик будет изменяться исключительно последовательно.
Но добавление блокировки к нескольким объектам может привести к появлению другой проблемы — взаимоблокировки (англ. deadlocks), которая получается только если блокировка есть более чем на одном объекте. К тому же эта проблема тоже снижала бы производительность из-за многократной установки блокираторов.
GIL — эта одиночный блокиратор самого интерпретатора Python. Он добавляет правило: любое выполнение байткода в Python требует блокировки интерпретатора. В таком случае можно исключить взаимоблокировку, т. к. GIL будет единственной блокировкой в приложении. К тому же его влияние на производительность процессора совсем не критично. Однако стоит помнить, что GIL уверенно делает любую программу однопоточной.
Несмотря на то, что GIL используется и в других интерпретаторах, например в Ruby, он не является единственным решением этой проблемы. Некоторые языки решают проблему потокобезопасного освобождения памяти с помощью сборки мусора.
С другой стороны это означает, что такие языки часто должны компенсировать потерю однопоточных преимуществ GIL добавлением каких-то дополнительных функций повышения производительности, например JIT-компиляторов.
Динамика зарплат и вакансий
По динамике есть две новости — хорошая и плохая. Хорошая — зарплаты Python-разработчиков остаются на высоком уровне. Плохая — количество вакансий на джуниор-позиции уменьшается.
Сначала про зарплаты. За 2022 год наблюдался незначительный спад. Это было связано с политикой и с резким отъездом разработчиков за рубеж.
За год средняя зарплата упала с 126 000 рублей до 111 500 рублей
В начале 2023 года продолжился небольшой спад. Особенно он заметен в марте — средняя зарплата упала до 88 642 ₽. Но в апреле зарплата выровнялась и вернулась к показателям начала 2022 года.
Это же подтверждают аналитики «Хабра» — зарплата остаётся примерно в одном диапазоне 140 000—160 000 рублей. Для джунов зарплаты — в диапазоне от 60 000 до 80 000 рублей. Причём у джунов более заметный рост в сравнении с 2021 годом.
Значения разные, но динамика одна — деньги в Python-разработке есть.
С вакансиями сложнее, чем с зарплатой. В 2022 году были готовы предложить около 1,5 тысячи вакансий Python-разработчика только в Москве. Лидерами по количеству вакансий Python-разработчика в России были Москва, Санкт-Петербург и Екатеринбург. С января по май 2023 года предложили около 700 вакансий Python-разработчика в Москве. При этом удалёнку никто не отменял: можно работать в московской компании, сидя в Пензе, Брянске или Туле.
Компании отмечают, что уровень экспертности разработчиков сильно упал. Квалифицированных специалистов мало, поэтому вакансии мидлов и сеньоров часто пустуют. А разработчиков-джунов много, но не все компании сейчас готовы браться за их обучение.
Это не значит, что работы нет совсем. Но теперь Python-разработчикам нужно потратить больше сил, чтобы найти подходящее место работы.
Павел Вавилин:
Если несколько лет назад был дикий спрос на джунов: многие компании были готовы вкладываться и обучать интернов. В некоторых компаниях были даже бесплатные курсы, по результатам которых они нанимали специалистов. Многих ребят забирали работать за рубеж. Сейчас такого нет.
Классы сложности операций в Python
Самое базовое понятие статического анализа – O(1). Этот класс сложности имеют операции, которые выполняются за константное время, например, создание переменной или сложение небольших чисел.
Время выполнения большинства операций зависит от количества элементов, с которыми приходится работать, например, от размера списка. Например, класс сложности O(N) описывает линейную зависимость. Если размер списка увеличится в два раза, то операция также будет выполняться в два раза дольше.
Параметр , который вы встретите далее, – это размер структуры данных – .
Рассмотрим основные операции некоторых структур данных в Python.
Списки (lists)
| Операция | Пример | Сложность | Примечания |
| Получение элемента | O(1) | ||
| Сохранение элемента | O(1) | ||
| Размер списка | O(1) | ||
| Добавление элемента в конец списка | O(1) | ||
| Удаление последнего элемента (pop) | O(1) | То же, что и | |
| Очищение списка | O(1) | То же, что и | |
| Получение среза | O(b-a) | => O(1), => O(len(l) – 0) = O(N) | |
| Расширение | O(len(…)) | Зависит от размера расширения | |
| Создание | O(len(…)) | Зависит от размера итерируемой структуры (…) | |
| Сравнение списков (, ) | O(N) | ||
| Вставка | O(N) | ||
| Удаление элемента (del) | O(N) | Зависит от . O(N) – в худшем случае | |
| Проверка наличия | O(N) | Линейный поиск в списке | |
| Копирование | O(N) | То же, что и | |
| Удаление значения (remove) | O(N) | ||
| Удаление элемента (pop) | O(N) | O(N-i). Для => O(N) | |
| Получение минимального/максимального значения | O(N) | Линейный поиск в списке | |
| Разворачивание списка | O(N) | ||
| Перебор | O(N) | В худшем случае, без прерывания цикла (/) | |
| Сортировка | O(N Log N) | ||
| Умножение | O(k N) | => O(N), => O(N2) |
Кортежи (tuples) поддерживают все операции, которые не изменяют структуру данных – и они имеют такие же классы сложности, как у списков.
Множества (sets)
| Операция | Пример | Сложность | Примечания |
| Размер множества | O(1) | ||
| Добавление элемента | O(1) | ||
| Проверка наличия значения | O(1) | Для списков и кортежей => O(N) | |
| Удаление значения (remove) | O(1) | Для списков и кортежей => O(N) | |
| Удаление значения (discard) | O(1) | ||
| Удаление значения (pop) | O(1) | Удаляемое значение выбирается “рандомно” | |
| Очищение множества | O(1) | То же, что и | |
| Создание | O(len(…)) | Зависит от размера итерируемой структуры (…) | |
| Сравнение множеств (, ) | O(len(s)) | То же, что и | |
| Сравнение множеств (/) | O(len(s)) | ||
| Сравнение множеств (/) | O(len(t)) | ||
| Объединение (union) | O(len(s)+len(t)) | ||
| Пересечение (intersection) | O(len(s)+len(t)) | ||
| Разность (difference) | O(len(s)+len(t)) | ||
| Симметричная разность | O(len(s)+len(t)) | ||
| Перебор множества | O(N) | В худшем случае, без прерывания цикла (/) | |
| Копирование | O(N) |
Ряд операций со множествами имеет сложность O(1), в отличие от аналогичных операций со списками и кортежами. Более быстрая реализация обусловлена тем, что множествам не требуется хранить информацию о порядке элементов.
Неизменяемые множества (frozen sets) поддерживают все операции, которые не изменяют структуру данных – и они имеют такие же классы сложности, как у обычных множеств.
Семь самых востребованных языков программирования
Python
Простота, удобочитаемость и широкая поддержка сообщества помогли Python резко вырасти в последние годы. Этот язык обычно используется в автоматизации, машинном обучении, анализе данных и веб-разработке.
Python является предпочтительным языком для многих разработчиков из-за его адаптивности и обширной библиотеки инструментов, включая Django и Flask, а также таких библиотек, как NumPy, Pandas и Scikit-learn.
JavaScript
JavaScript — это основа современной веб-разработки, обеспечивающая динамическую и интерактивную функциональность веб-сайта, что важно для фронтенд-разработки. Такие фреймворки, как React и Angular, еще больше укрепили положение JavaScript в отрасли
Ruby
Ruby — это объектно-ориентированный динамический язык программирования, известный своей элегантностью и простотой
Он приобрел известность благодаря тому, что уделял особое внимание удовлетворенности разработчиков и их результатам. Ruby завоевал популярность благодаря простоте использования при создании надежных онлайн-приложений благодаря Ruby on Rails, мощной среде веб-приложений
Solidity
Solidity был создан в первую очередь для разработки смарт-контрактов для блокчейна Ethereum. Потребность в разработчиках Solidity возросла, поскольку технология блокчейна продолжает трансформировать множество секторов. Используя этот язык программирования, можно создавать безопасные и децентрализованные приложения (DApps), расширяя увлекательную сферу технологий на основе блокчейна.
SQL
Предпочтительным языком для управления и изменения реляционных баз данных является SQL или язык структурированных запросов. Опыт работы с SQL пользуется большим спросом, поскольку принятие решений на основе данных становится все более распространенным. Возможность эффективно извлекать, анализировать и манипулировать данными с помощью SQL делает его полезным активом в компаниях, которые отдают приоритет данным.
Rust
Rust — это язык системного программирования, делающий упор на параллелизм, эффективность и безопасность
Он привлек внимание своей надежностью и гарантиями безопасности памяти, что делает его идеальным для создания встроенных устройств, веб-серверов и высокопроизводительного программного обеспечения
Rust — желанный язык для разработчиков, стремящихся создавать надежные и эффективные приложения из-за его отличительных особенностей и сосредоточенности на безопасности.
Rust по-прежнему является довольно новым языком программирования, но по результатам опроса, проводимого Stack Overflow, разработчики 7 лет подряд называют его «самым любимым».
Этот язык программирования также имеет множество мощных функций, которые делают его популярным среди крупных технологических компаний.
Go
Go, широко известный как Golang, — это современный язык программирования, созданный Google, ориентированный на масштабируемость, эффективность и простоту.
Благодаря своим возможностям параллельного программирования и быстрому времени компиляции, Go является отличным выбором для разработки распределенных систем, облачных приложений и микросервисов
Знание Go открывает отличные возможности для трудоустройства, поскольку масштабируемые архитектуры и облачные вычисления продолжают доминировать в компьютерной индустрии.
The Data Set We Will Be Using in This Tutorial
The Titanic data set is a very famous data set that contains characteristics about the passengers on the Titanic. It is often used as an introductory data set for logistic regression problems.
In this tutorial, we will be using the Titanic data set combined with a Python logistic regression model to predict whether or not a passenger survived the Titanic crash.
The original Titanic data set is publicly available on Kaggle.com, which is a website that hosts data sets and data science competitions.
To make things easier for you as a student in this course, we will be using a semi-cleaned version of the Titanic data set, which will save you time on data cleaning and manipulation.
The cleaned Titanic data set has actually already been made available for you. You can download the data file by clicking the links below:
Titanic data
Once this file has been downloaded, open a Jupyter Notebook in the same working directory and we can begin building our logistic regression model.
Топ-3 языка программирования для успешной карьеры в 2024
- Python
Python уже долгое время остается одним из самых популярных языков программирования. Он отличается простым синтаксисом, что делает его идеальным выбором для начинающих программистов. Python позволяет создавать мощные веб-приложения, анализировать данные и разрабатывать искусственный интеллект. Большое количество библиотек и фреймворков делают его гибким инструментом в различных областях программирования.
JavaScript
JavaScript является одним из ключевых языков для веб-разработки. Он используется для создания интерактивных веб-страниц и веб-приложений. Благодаря своей популярности и широкому применению, знание JavaScript считается обязательным для большинства разработчиков. Отличной особенностью JavaScript является его совместимость с другими языками, такими как HTML и CSS, что упрощает работу с веб-проектами.
Java
Java является одним из самых универсальных языков программирования. Он широко применяется в мобильной разработке, веб-разработке и в создании крупных корпоративных приложений. Благодаря своей надежности, Java остается востребованным языком в индустрии разработки. Знание Java поможет вам получить работу в крупных IT-компаниях и открыть широкий спектр возможностей для карьерного роста.
Выбор языка программирования зависит от различных факторов, включая ваши цели и интересы. Однако, представленные выше языки программирования являются надежным и перспективным выбором для успешной карьеры в 2024 году.
Рост популярности языков программирования в области мобильной разработки
Одним из самых популярных языков программирования в области мобильной разработки является Java. Десятилетиями он оставался основным языком разработки Android-приложений и продолжает быть популярным в настоящее время. Java обладает широкой экосистемой инструментов и библиотек, а также множеством опытных разработчиков, что делает его надежным и предпочтительным выбором для создания высококачественных мобильных приложений.
Однако технологический ландшафт в мобильной разработке постоянно меняется, и в последнее время набирают популярность другие языки программирования. Например, Kotlin, разработанный компанией JetBrains, стал официальным языком разработки Android-приложений с выходом Android 10. Kotlin отличается высокой эффективностью и безопасностью, а также предоставляет современные функциональные возможности, которые облегчают процесс разработки и повышают качество кода.
Еще одним языком программирования, набирающим обороты в области мобильной разработки, является Swift. Созданный компанией Apple, Swift стал основным языком разработки приложений для iOS и macOS. Он обладает простым и понятным синтаксисом, а также предоставляет мощные возможности для разработки современных и производительных приложений.
Следует отметить, что рост популярности языков программирования в области мобильной разработки может продолжаться и в будущем. С появлением новых возможностей и требований рынка, разработчикам будет предоставлено все больше вариантов выбора языков программирования, которые позволят им создавать мощные и инновационные мобильные приложения.