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
Syntactic Sugar: Why Python Is Sweet and Pythonic
https://ift.tt/iZO9ahm
Я ускорил генерацию blurhash в 3̶6̶ 8̶7̶ 128 раз
https://ift.tt/sqkx0LK
Старую собаку новым трюкам не обучишь, вот и я взялся за старое. Blurhash — это компактный способ представления размытой превьюшки изображения в виде ASCII-строки. Разработан финской компанией Wolt (аналог Delivery Club). Давно хотелось внедрить такое к себе в API, чтобы любой клиент мог более плавно и изящно делать загрузку контент на своем сайте. Но сколько я на него смотрел — всегда не давала покоя скорость работы, уж больно медленно и «в лоб» он был написан. Но вот время пришло наконец-то разобраться, что же он так медленно работает.
Сводка от pythonz 06.10.2024 — 13.10.2024
https://ift.tt/xdI5y4p
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
django-valkey - valkey cache and session backend for Django.
https://ift.tt/2l0QdXI
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Python 3.13
- Хочу как Гендальф: как создать бота для подбора паролей промптами
- Как меняется ландшафт Земли сквозь призму генеративных моделей
- BI для оценки полезности BI: огранка логов
- Усиление PostgreSQL с помощью PL/Python
- TypeError/secure - add security headers (CSP, HSTS, etc.)
- pipefunc: DAGs for Scientific Workflows
- Django - 5.1.2
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/565/
BI для оценки полезности BI: огранка логов
https://ift.tt/6P2tST3
В этой статье я расскажу, как мы реализовали систему мониторинга востребованности дашбордов. Разработчики называют это визуализацией над визуализацией. Под катом подробный рассказ с примером кода, так что все желающие смогут повторить подобное на своей BI системе, если вы также выбрали гибкую платформу для своих задач.
Sphinx - 8.1.3
https://ift.tt/GgP31Vv
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
Как меняется ландшафт Земли сквозь призму генеративных моделей
https://ift.tt/9nh1JMd
Хочу поделиться вариантом решения одной интересной задачи. Различные геосервисы позволяют получить спутниковые снимки поверхности земли в одной и той же точке в разные месяцы и годы. По ним можно проследить характер изменений: пустыри зарастают, водоемы заболачиваются, люди покидают одни места и осваиваются в других. Но можно ли понять по снимку, как изменится местность в будущем?
Sphinx - 8.1.2
https://ift.tt/nfMGocS
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
Усиление PostgreSQL с помощью PL/Python
https://ift.tt/cBHsi5z
PL/Python. Это расширение позволяет писать функции на Python прямо внутри базы данных. Это как объединение двух лучших миров: любимого PostgreSQL и могучего Python.
gevent - 24.10.2
https://ift.tt/59hIW27
Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/
Хочу как Гендальф: как создать бота для подбора паролей промптами
https://ift.tt/6S84KGh
Я сделал бота @raft_password_bot, который защищает секрет с помощью промптов. Рассказываем, как сделать такого же. И предлагаем попробовать с помощью промпта выведать у него тайну.
Увидел в ТГ видеокружок — винил-пластинку с аудио, и захотел также. И сделал своего бота
https://ift.tt/qBu0W94
В одном телеграм канале с мемами увидел такой вот видео-нот, и так мне зашла эта идея что сразу захотелось сделать такой же.
Sphinx - 8.1.0
https://ift.tt/127nhCL
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
Django and the Python 3.13 REPL
https://ift.tt/3KJI5tQ
Как мы запустили автоматическую модерацию видео в объявлениях
https://ift.tt/EUsN81G
В статье рассказываю, с какими трудностями мы столкнулись при модерации видео в условиях небольшого количества данных, и как их решили. Думаю, материал будет полезен всем, кто занимается похожими задачами в крупных продуктовых компаниях.
TypeError/secure - add security headers (CSP, HSTS, etc.)
https://ift.tt/9hlprNO
Обзор библиотеки RxPY
https://ift.tt/TduQpJt
RxPY — это библиотека, реализующая принципы функционального реактивного программирования в Python. Она позволяет создавать и управлять асинхронными потоками данных, объединяя их, фильтруя и трансформируя с помощью цепочек операторов.
coverage - 7.6.3
https://ift.tt/vsBmAV1
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Визуальные трансформеры (ViT)
https://ift.tt/XKRPC8y
В этой статье мы рассмотрим трансформер зрения (Vision Transformer, ViT) в том виде, в котором он был представлен во второй статье. Она включает в себя открытый код ViT, а также концептуальные объяснения компонентов. Реализация ViT, рассмотренная в статье, выполнена с использованием пакета PyTorch.
Пример создания Full Stack проекта c использованием функционального тестирования как инструмента дизайна (продолжение)
https://ift.tt/OYivM5p
Пример создания Full Stack проекта, используя функциональное тестирование как инструмент дизайна(продолжение)API часть и релиз проекта Продолжение...
pyparsing - 3.2.0
https://ift.tt/iBVq5mo
Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/
Past, present and future of python parallelism - Pavel Filonov
https://ift.tt/TXFcp58
Sphinx - 8.1.1
https://ift.tt/yYm4K3f
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
В поиске собственных значений (матриц)
https://ift.tt/8i3mOjW
Как найти собственные числа и собственные значения матрицы? Методы, излагаемые в курсе линейной алгебры, основанные на определении — применимы ли они к реальным данным? Существует ли простой алгоритм поиска этих величин, который можно понять, а не просто поверить? Об этом мы поговорим под катом
Бутстрап в PySpark
https://ift.tt/uiecfMm
В статье я расскажу о том, как мы решали вопрос автоматизации оценки эффективности большого количества маркетинговых кампаний с помощью бутстрапа в PySpark. Я опишу различные подходы к реализации бутстрапа с их плюсами и минусами, а также расскажу об итоговом варианте, который мы выбрали для себя.
aiohttp - 3.10.10
https://ift.tt/APflUqd
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
pipefunc: DAGs for Scientific Workflows
https://ift.tt/aYiJSuz
pytest-xflaky: A Flaky-Test Hunter Plugin
https://ift.tt/JzVE0uA