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
Сводка от pythonz 04.08.2024 — 11.08.2024
https://ift.tt/if8s9Bj
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
python тестирование с помощью pytest(ч.1)
https://ift.tt/bdVLENq
Я знаю, что разработчики по-разному относятся к тестированию программного обеспечения. Вот некоторые примеры подхода к тестам, которые встречались мне за время работы:
Интеграция LLM в корпоративные чат-боты: RAG-подход и эксперименты
https://ift.tt/kJuQlLB
Мы занимаемся генеративными сетями в целом и языковыми моделями в частности. В этой статье мы опишем наш опыт работы с большими языковыми моделями (LLM), их внедрение для обработки корпоративных данных, а также поделимся нашими результатами и выводами.
Медведь бухгалтер или эксперимент над личными финансами на python и polars
https://ift.tt/dxkFQq9
Личные финансы: важная тема в области финансовой грамотности. Хорошо бы понимать, сколько приходит, сколько уходит, откуда и куда, чтобы планировать долгосрочные финансовые цели. Для этого можно использовать базовую аналитику банка, приложения для учета финансов, но у них есть минусы.Но если вы знаете python и хотя бы раз сталкивались с pandas, для вас финансовая аналитика может показаться куда более интересной.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- ХрюХрюКар: как перестать беспокоиться, начать создавать сервисы и обзавестись друзьями
- Как вкусно приготовить «Сельдерей» (Celery)
- Как я выбирал модель для прогнозирования потребности в транспортной инфраструктуре
- Практический кейс реализации AutoML в банке
- От текста к краткому изложению: библиотека Sumy
- Интеграция LLM в корпоративные чат-боты: RAG-подход и эксперименты
- Python, CryptoAPI и российские криптопровайдеры
- saa - Translate Times Into Spoken Expressions
- Django - 5.1
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/556/
От текста к краткому изложению: библиотека Sumy
https://ift.tt/VGqxbHU
Sumy — это инструмент для автоматического обобщения текстов на Python. В основе работы лежит задача резюмирования текста, которая позволяет получать краткие и четкие версии больших объемов информации.
watchdog - 4.0.2
https://ift.tt/uxoInwc
Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/
gunicorn - 23.0.0
https://ift.tt/IDCPXRN
WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/
lxml - 5.3.0
https://ift.tt/6NGAWkn
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
Как построить асинхронное Python-приложение для рассылки уведомлений о событии
https://ift.tt/m6H2UOo
В этой статье рассмотрим создание асинхронного приложения на Python с использованием библиотеки httpx для рассылки уведомлений пользователям о предстоящих событиях, на которые они зарегистрировались.
Python, CryptoAPI и российские криптопровайдеры
https://ift.tt/HX4j3Ms
В статье описывается работа в Python с криптопровайдерами, прежде всего российскими, через CryptoAPI. Особое внимание уделено получению штампа времени - рассмотрено взаимодействие между клиентом и Time-Stamp сервером и формирование запроса в соответствии с Time-Stamp протоколом.
saa - Translate Times Into Spoken Expressions
https://ift.tt/2nhqaTv
aiohttp - 3.10.2
https://ift.tt/kUCd7Pf
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Автоматизация проверок в Navisworks с помощью Python + визуализация в Power BI
https://ift.tt/gqYxJ9R
В данной статье представляю свое видение процесса автоматического формирования проверок на коллизии в Navisworks для проекта с большим количеством моделей. Метод основан на работе с xml файлами с помощью Python. Также предлагается шаблон Power BI для визуализации отчета по полученным проверкам.
Если вы думаете, что лето уже на исходе — вы ошибаетесь! Лето только начинается — на неформальной конференции «IT-Летник» от команды Совкомбанк Технологии:
17 августа, в яхт-клубе «Royal Marine», Новосибирск.
В программе: шатры с докладами про разработку и системный анализ, открытая дискуссия с топами Совкомбанк Технологии, сибирская кухня, мастер-классы по амулетам и лепке пельменей, активности на ловкость и логику, чилл-зоны возле бассейна, а в финале — яркая вечеринка с выступлением-кавер-группы «Несносные» (ex. Cover Brass)! Конкурсы от ведущего идут в комплекте.
Приходите заряжаться энергией айти и Сибири на IT-Летник от Совкомбанк Технологии! Участие бесплатно, по предварительной регистрации.
Почему порой так сложно вводить текст в терминал
https://ift.tt/4poBgxm
Как-то раз я спросила у пользователей Mastodon, что их не устраивает в работе с терминалом, и одним из ярких замечаний оказалось «редактирование уже введённой команды». Мне эта проблема тоже реально знакома. Несмотря на то, что ввод текста и его редактирование является «базовой» задачей, мне потребовалось около 15 лет каждодневной работы с терминалом, чтобы привыкнуть к использованию Ctrl+A для перехода к началу строки (или Ctrl+E для перехода в конец — я использовала вместо этого Home/End). Так что сегодня речь пойдёт о том, что ввод текста порой вызывает сложности. Я также поделюсь с вами кое-какими советами, которые сама была бы рада услышать давно.
Как вкусно приготовить «Сельдерей» (Celery)
https://ift.tt/LNVOjh6
Celery можно любить или не любить, но избежать работы с ним практически невозможно. Однако, не все инженеры задумываются о том, что происходит в момент вызова Celery задач. И в этой статье я хочу рассказать, как именно происходит вызов и отправка сообщения, к чему может привести игнорирование того, что Celery под собой имеет транспорт, и что может произойти, если этот транспорт начнет сбоить.
django-two-factor-auth - 1.17.0
https://ift.tt/FixlN1V
Полноценная двухфакторная аутентификации для Django.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-two-factor-auth/
Playwright: Лучшая альтернатива Selenium. Первое знакомство
https://ift.tt/5CzbFLN
Этот фреймворк уже превзошел Selenium по многим параметрам и продолжает набирать популярность. В статье я подробно рассказываю о его преимуществах и особенностях. Материал станет первой частью нового цикла.
Как на самом деле определять автора с помощью компьютера?
https://ift.tt/zi6yKP5
Атрибуция — определение авторства — имеет много применений как в науке, так и в приземленных задачах, например, в судебной практике. Ниже мы будем говорить о текстовой атрибуции, и иногда от того, кто автор текста, зависит судьба крупной суммы денег, иногда — карьера или свобода человека, а иногда людям просто интересно, кто же написал то или иное произведение.
Книга: «Программирование на Python с помощью GitHub Copilot и ChatGPT.»
https://ift.tt/JKHsF2j
В наши дни люди пишут компьютерные программы совсем не так, как раньше. Используя GitHub Copilot, можно простым языком описать, что должна делать программа, а искусственный интеллект тут же сгенерирует ее. Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода.
Рекурсивный отбор признаков. Динамический шаг в танце feature selection
https://ift.tt/VitPBJM
Эта статья основана на ситуации, с которой я столкнулся лично. Моё мнение может не совпадать с чьим-то мнением, но я постараюсь донести свою точку зрения и помочь вам лучше понять и решать аналогичные задачи. Предлагаю начать.
aiohttp - 3.10.3
https://ift.tt/wolpUJD
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Twisted - 24.7.0
https://ift.tt/tb3sIw0
Фреймворк для написания асинхронных приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/twisted/
Как я разработал собственную рекомендательную систему вакансий c hh.ru, и почему вам это тоже может пригодиться
https://ift.tt/WLhEmne
Недавно, просматривая рекомендации на популярном сайте поиска работы по моему резюме «Senior Python Backend», я заметил, что система предлагает вакансии, весьма «далекие» от моей специализации. Это натолкнуло меня на размышления о том, как можно улучшить процесс подбора вакансий для IT‑специалистов. В результате я решил за два вечера, создать свою собственную рекомендательную систему, которая бы более точно учитывала специфику работы в сфере разработки программного обеспечения.
Семантический поиск (homemade)
https://ift.tt/2D6fqF0
Основой семантического поиска может являться ML задача Sentence Similarity, а если быть еще конкретнее, то это Semantic Textual Similarity. Модели, обученные под эту задачу, способны оценивать насколько близки предложения по своему смыслу. Всё, что нам дальше остается, так это засунуть модель в некоторую поисковую систему... Но тут давайте по порядку
tea-tasting - Statistical Analysis of A/B Tests
https://ift.tt/JhWUEKl
Как я выбирал модель для прогнозирования потребности в транспортной инфраструктуре
https://ift.tt/xl0JGbp
В этой статье я хочу поделиться своими рассуждениями и описанием процесса разработки модели прогнозирования. Возможно, кому-то из вас данная информация может быть полезна.
Create Amazing Progress Bars with alive-progress
https://ift.tt/kx1QoS7
Система оценивания для проведения экзаменов, срезов в СПО
https://ift.tt/X8hr0gy
Сегодня я расскажу вам о моей системе оценивания, которая создана для проведения экзаменов и оценки знаний студентов. Система построена на Django Rest Framework (DRF) для бэкенда и React с MaterialUI для фронтенда. Я добавил множество полезных функций, включая интеграцию с ISPmanager, которые делают систему удобной и эффективной.