Python

Let me be honest with you: your favorite programming language is terrible. So is mine. So is everyone else’s. And you know what? That’s perfectly fine. We’re living in an era where developers treat programming languages like sports fans treat their teams. “Python is for data scientists,” someone declares. “JavaScript will rot your brain,” mutters a C++ programmer. “Go is the future,” insists a DevOps engineer. Meanwhile, all these languages are out there just doing their jobs, blissfully unaware that they’ve each inherited a dedicated tribe of defenders and detractors....

Позвольте мне быть откровенным с вами: ваш любимый язык программирования ужасен. Как и мой. Как и у всех остальных. И знаете что? Это совершенно нормально. Мы живём в эпоху, когда разработчики относятся к языкам программирования так же, как спортивные фанаты относятся к своим командам. «Python — для учёных данных», — заявляет кто-то. «JavaScript портит мозг», — бурчит программист на C++. «Go — будущее», — настаивает инженер DevOps. Тем временем все эти языки просто выполняют свою работу, не подозревая, что у каждого из них есть преданные сторонники и критики....

If you’re anything like me, you’ve probably wondered why your inbox isn’t completely overrun with emails promising to enlarge things that definitely don’t need enlarging. The answer lies in machine learning—specifically, a deceptively simple yet remarkably effective algorithm called Naive Bayes. Today, we’re going to build a spam filter that would make any email provider’s engineers nod in approval (or at least not laugh at our code). The Problem We’re Solving Spam is like that uninvited guest at a party who won’t leave—except instead of one person ruining your evening, you’ve got thousands of messages clogging up your inbox every single day....

Если вы похожи на меня, вы наверняка задавались вопросом, почему ваш почтовый ящик не завален письмами с предложениями увеличить то, что точно не нуждается в увеличении. Ответ кроется в машинном обучении, а именно в обманчиво простом, но удивительно эффективном алгоритме, называемом наивным Байесовским классификатором. Сегодня мы создадим спам-фильтр, который заставит инженеров любого почтового сервиса одобрительно кивать (или по крайней мере не смеяться над нашим кодом). Проблема, которую мы решаем Спам — это как незваный гость на вечеринке, который не хочет уходить....

Remember that “efficient code” is a lot like “good taste”—everyone’s got an opinion, but most people’s code tastes worse than they think. We’ve all been there: we write something, it runs, it doesn’t crash immediately, and we think, “Mission accomplished.” But there’s a massive gap between code that works and code that works well. That gap is where performance dreams go to die. The truth is, inefficiency isn’t always obvious. It doesn’t announce itself with a red error message....