py_digest | Technologies

Telegram-канал py_digest - PythonDigest

1874

Сборник наиболее интересных Python материалов. https://pythondigest.ru/ Сделать донат - https://boosty.to/pydigest Блог автора - @whydaily Рекомендуем хостинг https://firstvds.ru/?from=421453

Subscribe to a channel

PythonDigest

Сводка от pythonz 17.11.2024 — 24.11.2024
https://ift.tt/jxpkAV1

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Читать полностью…

PythonDigest

Talk Python to Me: #486: CSnakes: Embed Python code in .NET
https://ift.tt/zid8gDF

Audio

Читать полностью…

PythonDigest

Django Channels 4.2.0
https://ift.tt/I6UokDX

Читать полностью…

PythonDigest

Huey Background Worker - Building SaaS #207
https://ift.tt/QCLlsqz

Читать полностью…

PythonDigest

coverage - 7.6.8
https://ift.tt/1UxBbF0

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

Читать полностью…

PythonDigest

Пишем свою Diffusion модель с нуля
https://ift.tt/YF6RUHg

Я решил разобраться и понять, как устроена Diffusion модель внутри, понять ее математику и постараться объяснить и разложить ее на пальцах. Ну и конечно пописать код, который (спойлер) заработал. На гифке изображены примеры итоговых картинок на моей финальной модели.

Читать полностью…

PythonDigest

Django: find ghost tables without associated models
https://ift.tt/aEkOGr6

Читать полностью…

PythonDigest

FastAPI + APScheduler: Простой пошаговый гайд по созданию асинхронного API для мониторинга валют по расписанию на Python
https://ift.tt/9VhG25m

Как создать асинхронный API для мониторинга курсов валют на Python? В этом практическом руководстве мы разработаем сервис на FastAPI с интеграцией APScheduler, который будет отслеживать курсы USD и EUR в банках России. Вы узнаете, как реализовать асинхронный парсинг данных, настроить планировщик задач и развернуть приложение в облаке. Проект включает систему аутентификации, фильтрацию данных и REST API — идеальный пример для изучения современной веб-разработки на Python.

Читать полностью…

PythonDigest

Размер имеет значение: как исторические данные помогают на этапе дизайна A/B-теста
https://ift.tt/Lj6qUyB

Метод CUPED уже давно завоевал популярность в анализе A/B-тестов, предоставляя возможность выявлять эффекты меньших размеров. В этой статье мы подробно рассмотрим применение данного подхода на этапе дизайна эксперимента. Мы исследуем, как можно сократить размеры выборок, не теряя при этом в статистической мощности теста.

Читать полностью…

PythonDigest

tornado - 6.4.2
https://ift.tt/rNORebT

Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/

Читать полностью…

PythonDigest

aiohttp - 3.11.7
https://ift.tt/Owcb5Is

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Читать полностью…

PythonDigest

Функция property() в Python: добавляем управляемые атрибуты в классы
https://ift.tt/hEkqQPC

Из этого руководства вы узнаете, как cоздавать управляемые атрибуты или свойства в классах

Читать полностью…

PythonDigest

ИИ в Крипто-Торговле: Возможен ли Успех? (Часть 1)
https://ift.tt/SmfP97p

В данной статье я постараюсь описать долгий и усердный путь от разработки алгоритмов бота до создания моделей искусственного интеллекта для автоматизированной крипто-торговли на бирже. Статья будет разделена на несколько частей, так как мне удалось создать три успешные модели с различными тактиками, которые принесли больше прибыли, чем убытков.

Читать полностью…

PythonDigest

Python Bytes: #410 Entering the Django core
https://ift.tt/xaMrUo9

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Читать полностью…

PythonDigest

Chronos от Amazon: революция в обработке временных рядов
https://ift.tt/9OiKUZ3

В процессе  анализа SOTA решений, наткнулся на очень интересный фреймворк для прогнозирования временных рядов Chronos, который компания Amazon выкатила в опенсорс в мае 2024 года.

Читать полностью…

PythonDigest

#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Сборщик мусора CPython и его влияние на производительность приложения
- Пишем свою Diffusion модель с нуля
- Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач
- FastAPI + APScheduler: Гайд по мониторингу валют по расписанию
Создаем свою ORM на python — гайд
- [Видео] Как из Python, Open source и такой-то матери построить бизнес
- FireDucks : Pandas but 100x faster
- pretix: Ticket shop application for conferences
- Flask 3.1
- Django Channels 4.2.0

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/571/

Читать полностью…

PythonDigest

Is async django ready for prime time?
https://ift.tt/LursqJm

Django's async capabilities have significantly improved, making it a viable option for production use, especially in AI applications where I/O-bound tasks are prevalent.

Читать полностью…

PythonDigest

Security means securing people where they are
https://ift.tt/Uoj7Fx8

Читать полностью…

PythonDigest

Diagram-as-Code: Creating Dynamic and Interactive Documentation for Visual Content
https://ift.tt/VtlLYEG

Читать полностью…

PythonDigest

Создаем свою ORM на python — гайд
https://ift.tt/D6rzEIJ

ORM, или объектно-реляционное отображение — это программная технология, которая позволяет взаимодействовать с базами данных с использованием объектно-ориентированной парадигмы.

Читать полностью…

PythonDigest

Сборщик мусора CPython и его влияние на производительность приложения
https://ift.tt/POeYNpx

В прошлом я уже публиковал детальный разбор кода сборщика мусора CPython, однако стоит также дать более высокоуровневое объяснение механизмов управления памятью в CPython, не затрагивая сам код. Этому и будет посвящена данная статья. Статья в основном будет посвящена циклическому сборщику мусора (GC), как и когда он запускается и его влиянию на производительность приложений.

Читать полностью…

PythonDigest

[Видео] Как из Python, Open source и такой-то матери построить бизнес
https://www.youtube.com/watch?v=4wwwZ726zi0

Читать полностью…

PythonDigest

NumPy Practical Examples: Useful Techniques
https://ift.tt/tFh5OBc

In this tutorial, you'll learn how to use NumPy by exploring several interesting examples. You'll read data from a file into an array and analyze structured arrays to perform a reconciliation. You'll also learn how to quickly chart an analysis and turn a custom function into a vectorized function.

Читать полностью…

PythonDigest

chonkie: no-nonsense RAG chunking library
https://ift.tt/TNi0gPL

Читать полностью…

PythonDigest

The Practical Guide to Scaling Django
https://ift.tt/e5Ax4vc

Читать полностью…

PythonDigest

Flask 3.1
https://ift.tt/xSMzrCQ

Читать полностью…

PythonDigest

Красивые картинки на скатерти Улама
https://ift.tt/N2q4XuS

Скатерть Улама - это очень красивое и наглядное представление структуры простых чисел. Красивая картинка говорит о том, что расположение простых чисел на оси натуральных чисел не случайно.

Читать полностью…

PythonDigest

How to migrate your Poetry project to uv
https://ift.tt/dDrBK07

Читать полностью…

PythonDigest

Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)
https://ift.tt/qwC5txu

В этой второй части серии вы узнаете, как:- Использовать SQL-инструкции в Python

Читать полностью…

PythonDigest

aiohttp - 3.11.5
https://ift.tt/WTpOtLV

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Читать полностью…
Subscribe to a channel