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
[Видео] Датасторителлинг на Streamlit
https://www.youtube.com/watch?v=PugNCwTczDY
В своем докладе я расскажу, как с помощью Streamlit можно легко превращать данные в интерактивные дашборды. Вы узнаете, как быстро создавать веб-приложения для анализа данных и прототипирования.
Building an automatically updating live blog in Django
https://ift.tt/UsbTK3Y
Django co-creator Simon Willison wrote a live blogging app for OpenAI's DevDay event.
coverage - 7.6.4
https://ift.tt/YvDU7nx
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Встроенные механизмы безопасности фреймворков Python
- Как устроены серийники для Windows, и как восстановить стёршийся COA
- Как идеи Аристотеля применяются в GenAI?
- Рекомендатель кино или как я писал свое DIY-решение для поиска новых фильмов
- Как пакет с пакетами помог аналитику решить задачу для бизнеса
- Стоит ли использовать uv в production?
- [Видео] Датасторителлинг на Streamlit
- httpdbg: Debug HTTP(S) Requests in a Python Program
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/566/
Как настроить ежедневную сводку о работе Яндекс.Директа в Телеграм?
https://ift.tt/rl2FJnM
Эта статья для маркетологов и владельцев бизнеса, которые хотят оперативно получать данные о результатах своих рекламных кампаний без необходимости заходить в рекламные кабинеты. Разберем, как автоматизировать сбор статистики и отправлять ежедневные отчеты в Telegram с помощью Python.
Готовим SQLAlchemy правильно
https://ift.tt/8FG4g1Q
ORM были призваны восполнить пробел между объектно-ориентированными языками программирования, которые предоставляют разработчикам возможность работать с сущностями путем обращения к их интерфейсам, определяемым их чертежами (интерфейсы, классы, структуры), и процедурным подходом, реализуемым движками SQL-серверов.
Как пакет с пакетами помог аналитику решить задачу для бизнеса, или keep calm and import statsmodels
https://ift.tt/ZJONCVT
Сегодня я расскажу об одном таком случае. Статья будет полезна аналитикам, которые хотят перестать беспокоиться и начать использовать линейную регрессию из питоновской библиотеки stasmodels.
Structural Pattern Matching in Python
https://ift.tt/bWh89Mu
In this tutorial, you'll learn how to harness the power of structural pattern matching in Python. You'll explore the new syntax, delve into various pattern types, and find appropriate applications for pattern matching, all while identifying common pitfalls.
Как идеи Аристотеля применяются в GenAI? Разбираем вопросы этики ИИ в образовании и создаем философский чат-бот
https://ift.tt/72ZbBfo
Опыт применения этих сетей на семинарах показал ряд интересных особенностей использования GenAI (Generative Artificial Intelligence) в философии.
httpdbg: Debug HTTP(S) Requests in a Python Program
https://ift.tt/rfUOcYJ
PEP 735: Dependency Groups in pyproject.toml (Accepted)
https://ift.tt/ri357s4
psutil - 6.1.0
https://ift.tt/dlpCDkX
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
От звука к смыслу: распознавание речи в видеоконтенте
https://ift.tt/EIknuYb
Распознавание речи из видео — это одна из ключевых задач в области обработки естественного языка, которая находит свое широкое применение в различных сферах, начиная от развлекательной индустрии и заканчивая научными приложениями. В данной статье мы рассмотрим проект по распознаванию речи из видео.
Асинхронный SQLAlchemy 2: пошаговый гайд по управлению сессиями, добавлению и извлечению данных с Pydantic
https://ift.tt/EglLfSZ
Продолжаем цикл статей по асинхронной SQLAlchemy в стиле ORM! После прочтения этой статьи вы сможете уверенно добавлять и извлекать данные с помощью SQLAlchemy для любых табличных баз данных.
psycopg2 - 2.9.10
https://ift.tt/F3bdnC4
Python интерфейс для PostgreSQL. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psycopg2/
Создаём свой реестр данных на основе ФГИС «Аршин». Часть 1 — добавляем данные в PostgreSQL и сокращаем размер БД
https://ift.tt/nvWLyQp
Я решил поделиться своим опытом создания реестра данных на основе государственного. В этой статье займемся загрузкой и обработкой данных о результатах поверки средств измерений.
gigi - framework for real-time rendering techniques
https://ift.tt/Zwma65S
Сводка от pythonz 13.10.2024 — 20.10.2024
https://ift.tt/uyqHoMS
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
ragbuilder - create optimal Production-ready RAG
https://ift.tt/ZNVxaKl
Архитектура и реализация виртуальной машины CPython
https://ift.tt/en0NjFJ
Для любого языка программирования, компилируемого в байт-код, самой интересной частью его реализации является виртуальная машина, где и происходит выполнение этого байт-кода.
Talk Python to Me: #481: Python Opinions and Zeitgeist with Hynek
https://ift.tt/esrOtP2
Audio
Mount — ещё один способ уменьшения размера Docker-образа
https://ift.tt/i30KPnG
Делюсь лайфхаком по уменьшению размеров Docker-образов. Как-то нам попалась на поддержку и развитие CRM-система, написанная на Ruby... Обновили Ruby-пакеты и под них код, написали Dockerfile. Первая сборка была удручающей: образ в 2Гб. Это нормальный размер, если ты собираешь образ с Torch и другой ML-штуковиной, но CRM - нет. В результате дальнейших действий, удалось сократить размер образа до 200Мб. Cделали следующее, чтобы сократить размер
gevent - 24.10.3
https://ift.tt/4q5lQSj
Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/
Python⇒Speed: Should you use uv's managed Python in production?
https://ift.tt/Qh0dWgr
virtualenv - 20.27.0
https://ift.tt/twbT5dq
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
HPy: A Better C API for Python
https://hpyproject.org/
Корутины: stackful vs stackless
https://ift.tt/WPFvYKV
В этой статье я хочу объяснить разницу между stackless и stackful корутинами: чем они отличаются, какие у них плюсы и минусы, а также в общих чертах рассказать, как в некоторых языках программирования реализована многопоточность.
Рекомендатель кино или как я писал свое DIY-решение для поиска новых фильмов
https://ift.tt/Tyuts4C
Вечер. Пересматриваю «Пятницу 13». Не люблю пересматривать фильмы, даже хорошие. Но выбрать интересное кино из потока новинок сложно. Поэтому мне захотелось написать свой рекомендатор кино. Этим и займусь в выходные. В статье покажу, что получилось написать за 2 дня.
Её величество Сортировка
https://ift.tt/DZcCwH6
Можно ли сортировать несортируемое? Почему декоратор в питоне называется "total_ordering"? Как отсортировать тексты по смыслу? Надо ли сохраняться, перед использованием "compare function"?Сортировка используется настолько часто, что мы порой забываем об этом фундаментальном алгоритме. В статье сделан обзор различных тем, которые могут встретиться в контексте разного рода сортировок.
Как устроены серийники для Windows, и как восстановить стёршийся COA
https://ift.tt/69gIfso
Эта история начинается с того, что я попытался переустановить Windows на ноутбуке, доставшемся мне вот с такой наклейкой Certificate of Authenticity (COA): часть символов серийника видны хорошо, остальные – в большей или меньшей степени угадываются; но несколько попыток ввести серийник «на глаз» успехом не увенчались. Пришлось углубляться в вопрос подробнее.