НСПК / 24.12.24 / перетяжка / 2W5zFK76vmn
НСПК / 24.12.24 / перетяжка / 2W5zFK76vmn
НСПК / 24.12.24 / перетяжка / 2W5zFK76vmn
Фреймворки и библиотеки

Материалы для программистов на тему «Фреймворки и библиотеки»

Вадим Егорцев для Tproger

Как парсить данные на Python: BeautifulSoup и Scrapy

На Python можно написать парсер — программу для автоматического сбора информации с сайтов. Рассказываем, как создать простой парсер на BeautifulSoup и Scrapy, и разбираемся в этических аспектах парсинга и лучших практики для эффективного сбора данных.

Как парсить данные на Python: BeautifulSoup и Scrapy
5364
Владислав Устинов для Tproger

React — всё? Стоит ли переходить на Svelte и SolidJS

А вы тоже в последнее время всё чаще слышите о Svelte и SolidJS? В этой статье рассмотрим, какие у них преимущества перед React, разберемся, для каких типов проектов подходят лучше классических React-решений и стоит ли вообще переходить на них как на основной инструмент разработки.

React — всё? Стоит ли переходить на Svelte и SolidJS
2626
Анна Ельцова для Tproger

Python в Data Science: топовые библиотеки и фреймворки, которые будут популярны в 2025

Data Science продолжает набирать обороты, а вместе с ней — и языки программирования. Ниже — большая подборка библиотек и фреймворков Python для работы с данными, которые будут актуальны в наступающем году (и не только).

Python в Data Science: топовые библиотеки и фреймворки, которые будут популярны в 2025
9567
Денис Кудерин для Tproger

Лучшие инструменты для тестирования на проникновение: от Metasploit до Burp Suite

Защитить веб-приложения от проникновений не так уж и просто. В статье собрали топовые инструменты, которые повысят безопасность ваших систем — расскажем об их особенностях, преимуществах и принципах работы.

Лучшие инструменты для тестирования на проникновение: от Metasploit до Burp Suite
2491
Вадим Егорцев для Tproger

Работа с большими данными: введение в Apache Hadoop и Spark

Apache Hadoop и Apache Spark — две популярные платформы в сегменте обработки и анализа больших данных. В статье рассмотрим основы фреймворков, сравним преимущества, а также разберем сценарии оптимального применения на проекте.

Работа с большими данными: введение в Apache Hadoop и Spark
2354