Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений. Сохраняй себе, точно пригодится в работе! Данная статья является переводом. Ссылка на оригинал. Работа с большими текстовыми файлами в Python может показаться настоящим вызовом. Когда файлы достигают гигабайтов, попытка загрузить их в память целиком может привести к сбою программы. Но не переживай — Python предлагает несколько методов для эффективной обработки таких файлов без излишней нагрузки на память и потери производительности...

Источник: Nuances of Programming В этой статье будет представлен подход, использованный мной в проекте, посвященном реферированию подкастов. Корректное реферирование текста всегда начинается с разделения его на смысловые части  —  абзацы. Общий подход Нам предстоит превратить текст в нечто понятное машине, т.е. в векторы. В практике обработки естественного языка векторное представление текста называется эмбеддингом (встраиванием). Есть два способа его проведения. Второй вариант реализуется быстрее и позволяет достичь приемлемых результатов...

В Python есть несколько способов скопировать файл. Самые распространенные и простые в использовании: 1. Использование Shutil. copyfile() (рекомендуется для простых случаев): Описание: Копирует содержимое одного файла в другой. Если целевой файл существует, он будет перезаписан. Этот метод подходит для простых случаев копирования, когда не нужно сохранять метаданные (например, права доступа, время создания). Синтаксис: · import shutil · · source = ‘path/to/source/file. txt’ # Замените на путь к исходному файлу · destination = ‘path/to/destination/file. txt’ # Замените На Путь К Целевому Файлу · · try: · shutil...