Ivan Begtin

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Chart Smarter, Not Harder: Plotly Now Offers Universal DataFrame Support [1] о том как разработчики движка визуализации Plotly многократно ускорили визуализацию графиков используя библиотеку Narwhals поверх Polars и pyArrow. Познавательные цифры и опыт для тех кто сталкивается с медленной отрисовкой графиков.
- Siyuan [2] персональная система управления знаниями и заметками. Китайский аналог Notion и Obsidian. Открытый код под AGPL, бесплатно для личного использования. Много интеграции в китайскую экосистему вроде WeChat и тд
- Requestly [3] расширение для браузера, прокси, для перехвата запросов. Необходимо всем разработчикам работающим с API. Открытый код под AGPL и онлайн сервис за деньги. По сути конкурент Postman
- Maxun [4] ещё один no-code инструмент для скрейпинга сайтов. Облегчает жизнь тем кто не хочет кодировать то что можно не кодировать. Открытый код, AGPL
- VeilStream [5] для разнообразия не вполне обычный коммерческий сервис, прокси для PostgreSQL который принимает запросы от пользователей, а ответы отдаёт отфильтрованными от персональных данных. Меня не покидает ощущение что это несколько, ммм, извращённое решение, но тем не менее. Оно есть и, видимо, кто-то его покупает.
- 10 Ways to Work with Large Files in Python: Effortlessly Handle Gigabytes of Data! [6] статья полностью для джунов, но именно джунам её прочитать обязательно. Там есть небольшая реклама Dask и игнорирование Polars, DuckDB и тд. А если говорить серьёзно, то всё зависит от того какие у тебя большие данные, в каком они состоянии и что с ними планируется делать. К примеру, обработка десятков и сотен гигабайт бинарных данных происходит иначе.
- Python Rgonomics 2025 [7] материал о том как работать в Python тем кто учил R. Полезное чтение для тех кто живёт в двух мирах или переходит с R на Python.

Ссылки:
[1] https://plotly.com/blog/chart-smarter-not-harder-universal-dataframe-support/
[2] https://github.com/siyuan-note/siyuan
[3] https://github.com/requestly/requestly
[4] https://github.com/getmaxun/maxun
[5] https://www.veilstream.com/
[6] https://blog.devgenius.io/10-ways-to-work-with-large-files-in-python-effortlessly-handle-gigabytes-of-data-aeef19bc0429
[7] https://www.emilyriederer.com/post/py-rgo-2025/

#readings #opensource #data #datatools

Plotly

Chart Smarter, Not Harder: Plotly Now Offers Universal DataFrame Support

Learn how you can boost Dash data app performance with the new Plotly.py collaboration with Narwhals, a dataframe compatibility layer.

www.group-telegram.com/jp/begtin.com/6413

647 viewsIvan Begtin, Jan 29 at 16:29

Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Chart Smarter, Not Harder: Plotly Now Offers Universal DataFrame Support [1] о том как разработчики движка визуализации Plotly многократно ускорили визуализацию графиков используя библиотеку Narwhals поверх Polars и pyArrow. Познавательные цифры и опыт для тех кто сталкивается с медленной отрисовкой графиков.
- Siyuan [2] персональная система управления знаниями и заметками. Китайский аналог Notion и Obsidian. Открытый код под AGPL, бесплатно для личного использования. Много интеграции в китайскую экосистему вроде WeChat и тд
- Requestly [3] расширение для браузера, прокси, для перехвата запросов. Необходимо всем разработчикам работающим с API. Открытый код под AGPL и онлайн сервис за деньги. По сути конкурент Postman
- Maxun [4] ещё один no-code инструмент для скрейпинга сайтов. Облегчает жизнь тем кто не хочет кодировать то что можно не кодировать. Открытый код, AGPL
- VeilStream [5] для разнообразия не вполне обычный коммерческий сервис, прокси для PostgreSQL который принимает запросы от пользователей, а ответы отдаёт отфильтрованными от персональных данных. Меня не покидает ощущение что это несколько, ммм, извращённое решение, но тем не менее. Оно есть и, видимо, кто-то его покупает.
- 10 Ways to Work with Large Files in Python: Effortlessly Handle Gigabytes of Data! [6] статья полностью для джунов, но именно джунам её прочитать обязательно. Там есть небольшая реклама Dask и игнорирование Polars, DuckDB и тд. А если говорить серьёзно, то всё зависит от того какие у тебя большие данные, в каком они состоянии и что с ними планируется делать. К примеру, обработка десятков и сотен гигабайт бинарных данных происходит иначе.
- Python Rgonomics 2025 [7] материал о том как работать в Python тем кто учил R. Полезное чтение для тех кто живёт в двух мирах или переходит с R на Python.

Ссылки:
[1] https://plotly.com/blog/chart-smarter-not-harder-universal-dataframe-support/
[2] https://github.com/siyuan-note/siyuan
[3] https://github.com/requestly/requestly
[4] https://github.com/getmaxun/maxun
[5] https://www.veilstream.com/
[6] https://blog.devgenius.io/10-ways-to-work-with-large-files-in-python-effortlessly-handle-gigabytes-of-data-aeef19bc0429
[7] https://www.emilyriederer.com/post/py-rgo-2025/

#readings #opensource #data #datatools

BY Ivan Begtin