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
How to migrate your Poetry project to uv
https://ift.tt/dDrBK07
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
aiohttp - 3.11.5
https://ift.tt/WTpOtLV
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
aiohttp - 3.11.4
https://ift.tt/qJ8UXoP
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
aiohttp - 3.11.3
https://ift.tt/ECbdXUx
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов
https://ift.tt/AELiIJQ
Иногда мы настолько бываем увлечены способами увеличения мощности тестов, снижения дисперсии, уменьшения длительности теста, что забываем смотреть на данные при использовании стандартного критерия Стьюдента. В этой статье я постараюсь простым языком рассказать о последствиях, к которым может привести слепой запуск A/B-тестов без предварительного А/А-тестирования.
vintasoftware/django-templated-email/
https://ift.tt/LD9jxYR
Django module to easily send templated emails using django templates, or using a transactional mail provider (mailchimp, silverpop, etc.).
scrapy - 2.12.0
https://ift.tt/3Wvl4CL
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
ichigo - Local realtime voice AI
https://ift.tt/XO79jDs
Auto_Jobs_Applier - Agen that automates the jobs application process
https://ift.tt/xGwXu3F
Vector Animations with Python
https://ift.tt/u420yUr
Publishing to PyPI with a Trusted Publisher from GitLab CI/CD
https://ift.tt/gvH4ZPJ
PyPA’s Trusted Publishers let you upload Python packages directly from your CI pipeline to PyPI.
Кроссплатформенные приложения на Python с Flet и FastAPI: Полное руководство по разработке
https://ift.tt/9jQ2MWo
Сегодня я покажу вам, что для создания полноценных кроссплатформенных приложений достаточно одного языка — Python.
Local-first-приложения
https://ift.tt/AKjOrcR
Попалась мне недавно статья 2019 года с названием Local-first software. В этой статье авторы предлагают идеологию построения софта, которая меня сильно зацепила. Сейчас у нас есть две крайности при выборе архитектуры софта. С одной стороны, имеются «старомодные» оффлайновые приложения, в которых все данные для работы хранятся у пользователя на компьютере.
coverage - 7.6.6
https://ift.tt/BJRHuNm
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Python Bytes: #410 Entering the Django core
https://ift.tt/xaMrUo9
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
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.
Мой первый и неудачный опыт поиска торговой стратегии для Московской биржи
https://ift.tt/SPJgkfY
Когда закончил писать механизм своего торгового робота обнаружил, что самое главное всё таки не сам механизм, а стратегия, по которой этот механизм будет работать.
Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач
https://ift.tt/9En16tN
Двусвязный список — это структура данных, в которой каждый элемент содержит ссылки как на предыдущий, так и на следующий элементы, что позволяет легко перемещаться в обоих направлениях. В отличие от того же односвязного списка, двусвязный дает более гибкое управление данными.Начнем с основ, разберемся, как они работают, где их реально стоит применять и как реализовать двусвязный список с нуля (да, на время забудем про библиотеку collections и её deque).
Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch
https://ift.tt/X8hTgIq
В этой статье я хочу поговорить о дообучения языковых моделей. В интернете уже много информации на эту тему, но большинство подобных статей затрагивают ее поверхностно. Сегодня я попробую разобраться в этом подробнее.
Talk Python to Me: #485: Secure coding for Python with SheHacksPurple
https://ift.tt/VY2hlIb
Audio
Дополнение к Litchi
https://ift.tt/SALsr0z
Почитав эту статью: https://ift.tt/PzOtIE8 (особенно заинтересовали Waypoints) и обзаведясь коптером DJI, пришел к выводу - да, классно, здорово, но не удобно. Если стоит задача облететь и снять видео поля площадью пару десятков гектаров, то ставить ручками точки маршрута не очень удобно. Занимает много времени. ///
7 продвинутых приемов pandas для науки о данных
https://ift.tt/XICqrFz
Pandas — это основная библиотека для работы с данными. Вот несколько приёмов, которые я использую, чтобы быстрее и проще выполнять повторяющиеся задачи по работе с данными.
Сводка от pythonz 10.11.2024 — 17.11.2024
https://ift.tt/5N0oHAI
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:
- Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading
- 30k аудиозаписей: наводим порядок
- Local-first-приложения
- Кроссплатформенные приложения на Python с Flet и FastAPI
- Vector Animations with Python
- pytest-metadata: Plugin for Accessing Test Session Metadata
- Auto_Jobs_Applier - Agen that automates the jobs application process
- Flask - 3.1.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/570/
Building AI Applications with Enterprise-Grade Security Using RAG and FGA
https://ift.tt/HqECRwS
30k аудиозаписей: наводим порядок
https://ift.tt/URT2oIJ
Зачем писать дневник, если можно его надиктовывать? Казалось бы, здравая мысль, но как потом с ним работать? И нужен ли он вообще в таком виде? Сейчас есть довольно большое количество программ, которые сразу сделают speech‑to‑text, и проблемы не будет. А что, если такая идея возникла «‑дцать» лет назад, когда деревья были большими, а в телефонах только‑только появилась функция «диктофон»?
Python Dictionary Comprehensions: How and When to Use Them
https://ift.tt/PsrvGlM
coverage - 7.6.7
https://ift.tt/e3lW2D6
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Автоматизированное тестирование API с использованием Python. Работа с JSON и JsonPath
https://ift.tt/93Is2H4
JSON — один из самых распространённых форматов данных, используемых для передачи и получения данных в современных API. Важно глубоко понять его. В этой статье я даю краткий обзор: в основном это структура данных вида key: value, содержащая примитивные типы данных, такие как строка, логическое значение, числа, а также массивы. JSON очень похож на словарь в Python.