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
Создание собственного API на Python (FastAPI): Подключаем фронтенд и статические файлы
https://ift.tt/WEbULjM
а данный момент мы уже умеем создавать достаточно функциональное API с приличным набором возможностей, но что дальше? Кто и в каких ситуациях ним будет пользоваться, ведь API пишется именно для этого.
Как я создал архиватор из задачки с техсобеса: сжатие файлов с помощью RLE
https://ift.tt/31nEyo8
Однажды мне взбрело в голову написать собственную имплементацию алгоритма сжатия RLE. В этой статье рассказываю подробнее про RLE: что это за зверь такой, где используется, чем плох, чем хорош, и какие неожиданные сложности могут возникнуть при попытке имплементации.
When Generators Get Cleaned Up
https://ift.tt/yjmVRtK
When playing with generators in asynchronous code, Sam ran into some things he didn’t quite expect with how and when resources get cleaned up. This article shows you what you can and can’t control, and in some cases whether you should.
pytest - 8.3.2
https://ift.tt/SYakiAW
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Слияние словарей в PyTorch: зачем нужно и подводные камни
https://ift.tt/R9diFl8
Сейчас нейросети стали настолько большими, что обучение большой сети на 1 видеокарте технически невозможно или займёт десятки и сотни лет. Кроме того, на большой обучающей выборке всплывают проблемы забывания сетью того, чему её учили вначале. Одним из способов решения этих проблем является разбивка датасета на куски, и обучение одной и той же нейросети параллельно на разных устройствах. Потом, очевидно, нужно каким-то образом слить обученные нейросети в одну. Обсудим в этой статье детальнее, зачем это вообще может быть нужно, и как это сделать более-менее правильно.
selenium - 4.23.1
https://ift.tt/UGt2hdB
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Может ли распределение Пуассона описать статистику футбольных матчей
https://ift.tt/WfQ18vt
Некоторые публикации отвергают модель Пуассона для оценки результатов футбольных матчей в пользу отрицательного бинома. Разбираем модель Пуассона, исследуем двумерную пуассоновскую модель. Сравниваем наблюдаемые и ожидаемые частоты забитых мячей, разбираем тесты на соответствие показателям.
Netmiko и автоматизация управления коммутаторами Cisco
https://ift.tt/Y3Tydez
Здесь уже недавно были статьи про netmiko и автоматизацию управления свитчами Cisco. Я хочу продолжить эту тему дальше в контексте взаимодействия сетевого отдела и отдела поддержки пользователей.
Python. Внутреннее устройство множеств set и словарей dict. Часть 2 из 2
https://ift.tt/SZnA3NC
Введение в оптимизация запросов к БД на django c помощью silk
https://ift.tt/XPj8mud
Стоит ли использовать django в 2024? Я думаю - да. DRF очень удобен, скорость разработки очень высока(особенно, если использовать generic views, django-filters), огромное количество готовых батареек сильно облегчает жизнь и встроенная админка хорошо подходит для большинства сайтов.
msgspec. Библиотека для сериализации и десериализации чего угодно
https://ift.tt/pKsg6nh
В повседневных задачах есть множество инструментов для работы с различными форматами данных, такими как JSON, TOML, YAML и другими.msgspec — это инструмент, который может работать со всеми этими форматами и при этом быть быстрым и простым в использовании. Для всех форматов один импорт, что в рамках работы с данной библиотекой является преимуществом. Если вам необходимо парсить много разных форматов данных, то эта библиотека точно подойдет вам.
Python. Внутреннее устройство множеств set и словарей dict. Часть 1 из 2
https://ift.tt/Za0UrvT
Типы dict и set в Python построены на основе хэш-таблиц.
Сводка от pythonz net 14.07.2024 — 21.07.2024
https://ift.tt/nh1t0mf
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Работает — не трожь: зачем обновлять Python в долгоживущих проектах
- PINN или нейросети, знающие физику
- msgspec. Библиотека для сериализации и десериализации чего угодно
- Его величество Граф
- Автоматизация фарма и тапанья хомяка через Python с деплоем
- Как мы Zabbix с MaxPatrol подружили
- Компилятор за выходные: наконец-то ассемблер
- [Видео] Как устроен typeshed?
- ViperIDE - MicroPython IDE for Web and Mobile
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/553/
pylint - 3.2.6
https://ift.tt/iQvI2WC
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Donkey.bas на Python в 170 строк
https://ift.tt/Ynfd01Z
В этой статье я поведаю вам о своём намерении написать ремейк старой DOS игрушки Donkey.bas с использованием стандартных библиотек Python: Tkinter, Time, Random и Winsound..
staged-script: Divide Automation Scripts Into Stages
https://ift.tt/ktAvRhl
Самый быстрый фреймворк на Диком Западе: ускоряем Django-rest-framework вместе с Rust
https://ift.tt/gp7mcex
На этапе запуска TestY в качестве фреймворка для разработки мы выбрали Django, так как он позволяет в максимально короткие сроки реализовать MVP. Однако развивать такой продукт — добавлять фичи, наращивать число пользователей и объем хранимых данных в системе — бывает сложно.
ResNet-18: ищем динозавров или упражнения с векторами
https://ift.tt/ugSWCpd
Уверен, читатели знают правильный ответ на вопрос - какова вероятность встретить динозавра на улице? И уж точно не растеряются когда эта встреча произойдет. Но что делать, если нужно найти конкретного динозавра на конкретном изображении?
Как расслабиться инженеру на работе при помощи Python?
https://ift.tt/iNngy4u
В выгрузке из нашей системы имеется рабочая среда, естественно, таких сред может быть несколько. Перечисление сред изначально было через «;», через какое-то время кто-то подумал, что неплохо будет всё-таки использовать «,». Это исправить можно и в Excel, но наименование рабочей среды должно начинаться с существительного + прилагательного
Talk Python to Me: #471: Learning and teaching Pandas
https://ift.tt/GxkHud6
Audio
Разработка бессерверного защищённого тайника для передачи сообщений
https://ift.tt/7RVdtI9
Однажды я наткнулся на вот эту потрясающую статью (здесь я о ней порассуждал), которая навела меня на одну мысль. Как я подошёл бы к задаче разработки тайника для передачи сообщений? И, если уж мы об этом заговорили — подумаем о том, что нам нужно от подобной системы.Полагаю, что следующие требования вполне разумны. Они сформулированы по мотивам размышлений о том, зачем вообще нужен защищённый тайник.
Освоение gRPC на Python: Продвинутые техники. Часть III
https://ift.tt/3AKWkXL
Погружение в возможности gRPC на Python: перехватчики, трассировка, рефлексия и потоки данных.
Hamster Kombat: Автоматизация фарма и тапанья хомяка через Python с деплоем
https://ift.tt/C9gzaiS
Пока мы все в ожидании, давайте я расскажу, как автоматизировать процесс фарма и тапанья хомяка через Python, используя один интересный проект.В завершении статьи я поделюсь с вами двумя способами, которые позволят развернуть нашего бота удаленно.
ptpython - 3.0.28
https://ift.tt/vR41lIP
Хороший REPL для Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/ptpython/
3 года заметок в Notion: анализ и визуализация
https://ift.tt/kYAadVr
Столкнувшись со шквалом задач разной степени важности, 3 года назад я принял решение начать записывать задачи в планер/to do list который было бы удобно вести и с телефона, и с ноутбука. Выбор пал на Notion, как на популярную межоперационную платформу. За время использования планера было выполнено множество разных задач, и стало интересно провести некоторый анализ того, как и на что уходило время.
Как студенты двигатель Стирлинга строили
https://ift.tt/ixBDY9L
Хочу рассказать вам историю, как студенты двигатель Стирлинга строили. (Обращаю внимание - читается статья сложно)
pipecat - Open Source framework for voice and multimodal conversational AI
https://ift.tt/nSWzBde
Instrumenting Python GIL with eBPF
https://ift.tt/iJlPjU2
Недвижимость и ее инфляционная «защищенность» в реальных цифрах
https://ift.tt/KS6keiR
Статья посвящена небольшому личному исследованию по изменению стоимости квадратного метра в Варшаве, Минске, Москве и Санкт-Петербурге. Для простоты и скорости везде использовал chatgpt-4 с последующей ручной перепроверкой всех выдаваемых значений.