Pause-Effect

The Pause Effect and most common words

Posted on | by Serhii Kupriienko

With Pause Effect Python script you can find the topic of any text only parsing 1/30 or 1/50 of all text:

– https://github.com/skupriienko/Pause-Effect

Люблю досліджувати. Мабуть, це з дитинства.
Несподівано виявив, що достатньо 1/30 або 1/50 від усього тексту, щоб зрозуміти основну тему тексту.
Вирішив назвати цю свою знахідку “The Pause Effect”.

Якщо спеціальним чином вибрати слова з будь-якого тексту (книга, стаття, туторіал тощо). Ви всі зрозумієте, про що твір, переглянувши на перші 20 найуживаніших слів.

Python Ukraine Kyiv Weather Scraper

Weather Ukraine Kyiv Scraper на Python

Posted on | by Serhii Kupriienko

Написав “Ukraine-Kyiv-Weather-Scraper” після Gmail-reader‘а. Може кому знадобиться. Це Python модуль для автоматичного збирання погоди для м. Києва (Україна) з сайту meteo.gov.ua, результат збирається в файлі csv (кожен раз створюється новий файл із міткою часу).

Запустіть ukraine_kyiv_weather_scraper.py і ваші результути будуть збережені у папці ‘result_csv’.

Python

I analyzed 1000 articles about Python

Posted on | by Serhii Kupriienko

I started studying the Python programming in March 2020.
Since then, I have reviewed and collected thousands of PDF articles, as well as more than a thousand links to articles.
This is, so to speak, my learning path and knowledge base.

I try analyzed all the texts from 1000 collected articles about Python (dataset – https://airtable.com/shrNtoOfPJVDcO3fG/tblAYr9pYzqpWhYJ0).
And here’s what I found.

Pyxtract

Create my first open source project – Pyxtract

Posted on | by Serhii Kupriienko

Create my first open source project – Pyxtract:
– https://github.com/skupriienko/Pyxtract

Python module for extracting texts from thousands of URL and/or PDF:

– Download and parsing articles from URLs
– Extract texts from local PDF files
– Analyze texts
– NLP preprocessing
– Visualization
– Word clouds
– Name Entity Recognition

fantastic Airtable relational databases

Fantastic Airtable relational databases

Posted on | by Serhii Kupriienko

Four years ago, my life and work became much easier when I mastered the fantastic Airtable relational databases (try it – https://lnkd.in/dpnX4sE). It’s cooler than Google Sheets and intuitively much easier!

Now I have created an Upwork profile, because I see that there is a need for Airtable experts – https://lnkd.in/dt5qG6e

Awesome Python Learning

Awesome-Python-Learning v.1.0.1

Posted on | by Serhii Kupriienko

Extended my Awesome Python Learning dataset (https://airtable.com/shrNtoOfPJVDcO3fG/tblAYr9pYzqpWhYJ0) with new 205 links:

– Articles about Software Engineering
– Developer’s Tools
– MOOC and courses
– Video

Here CSV dataset – https://github.com/skupriienko/Awesome-Python-Learning

P.S. You can try create your own database for everything https://lnkd.in/dpnX4sE

скільки часу займе записати 1 мільйон рядків у базу даних

Cкільки часу займе записати 1 мільйон рядків у базу даних

Posted on | by Serhii Kupriienko

На співбесіді на Junior Python Developer мене спитали, скільки часу займе записати 1 мільйон рядків у базу даних. Я відразу сказав, що мілісекунди. Ми довго сперечалися, я наводив свої доводи, але після того розмова чомусь швидко завершилася.
Вирішив перевірити, чи я помилявся. Таки не помилявся, виходить 300 мілісекунд для простого варіанту in-memory. З модулем numpy це буде і того менше – 15 мілісекунд.

До чого я це кажу? Люблю доводити справу до кінця, навіть якщо інтуїція підказує, що вибрав лише частково правильне рішення.

UPD. Буду грунтовніше вчити бази даних…