Django - 5.0.5
https://ift.tt/YLb8u3e
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Мега-Учебник Flask Глава 7: Обработка ошибок (издание 2024)
https://ift.tt/P0fTX3r
Это седьмая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как выполнять обработку ошибок в приложении Flask
Jinja2 - 3.1.4
https://ift.tt/D29shFV
Простой и быстрый шаблонизатор. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Jinja2/
Werkzeug - 3.0.3
https://ift.tt/V6S4eOH
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/
Сводка от pythonz net 28.04.2024 — 05.05.2024
https://ift.tt/MiygPLX
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:
- Карты, деньги, ELK. Или как айтишник деньги считал
- PEP 686: Make UTF-8 Mode Default
- Погружение в метаклассы в Python
- SVG-виджеты для tcl/tk. Часть I
- Пробуем KAN – принципиально новую архитектуру нейросетей
- PySheets – Spreadsheet UI for Python
- agentops - Python SDK for agent evals and observability
- jsonschema - 4.22.0
- Pygments - 2.18.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/542/
Кратко про Uplift-моделирование
https://ift.tt/tF3sxOk
Uplift-моделирование — это метод оценки эффекта от воздействия, который использует алгоритмы ML для предсказания изменения вероятности интересуемого события под влиянием этого воздействия. Зачастую цель Uplift заключается в выявление тех клиентов, которые с наибольшей вероятностью изменят своё поведение в желаемую сторону в ответ на предложение.
SQLAlchemy - 2.0.30
https://ift.tt/wedNOEH
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
SVG-виджеты для tcl/tk. Часть I
https://ift.tt/nO7kXlj
Как только покажешь приложение, в котором gui разработано на tk, то тут же можешь услышать, - опять этот убогий, примитивный, в лучшем случае устаревший интерфейс. И я здесь я соглашусь с этими критиками. Предпринималось не мало попыток улучшение презентабельности tk-виджетов (помимо ttk-виджет), некоторые из которых можно посмотреть здесь.
Python — Дескрипторы(Descriptors)
https://ift.tt/9uOYCan
Если обратиться к документации, то дескриптор — механизм, который позволяет объектам настраивать поиск, хранение и удаление атрибутов.Дескрипторы используются в классах, выступая в роли атрибутов класса(не экземпляра). Думаю, мало кто, хотя бы раз, сам писал дескрипторы в коммерческой разработке, но я уверен, что большинство программистов используют механизмы, которые являются дескрипторами, или используют их "под капотом":
Pygments - 2.18.0
https://ift.tt/l4ibAHJ
Инструмент подсветки синтаксиса. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Pygments/
[Видео] Новости мира Python за апрель 2024
https://www.youtube.com/watch?v=_4Mdwb4YpGE
Django - 4.2.12
https://ift.tt/iIsafl6
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Век поиска кратчайшего решения задачи о кратчайшем пути
https://ift.tt/zX5rB9T
Задача о кратчайшем пути - звучит достаточно просто: есть несколько городов и дорог, соединяющих пару городов между собой, мы хотим попасть из города А в город Б пройдя при этом минимальное расстояние.
Обновлённый ЕМИСС: веб-приложение от непрограммиста
https://ift.tt/LKSqiGh
ЕМИСС — это кладезь социально-экономических данных, но и одновременно платформа, которая может довести до головных болей и дергающегося глаза, а то и двух сразу. Поставим себе, например, задачу выяснить, как влияет Х на У. Возьмём в качестве объектов наблюдения — регионы РФ.
На практике пробуем KAN – принципиально новую архитектуру нейросетей
https://ift.tt/SpvQ1X4
На днях ученые из MIT показали альтернативу многослойному перцептрону (MLP). MLP с самого момента изобретения глубокого обучения лежит в основе всех нейросетей, какими мы их знаем сегодня. На его идее в том числе построены большие языковые модели и системы компьютерного зрения.
Data сontract: давайте попробуем договориться
https://ift.tt/VFPkGMh
В последнее время всё чаще и чаще натыкаюсь на термин data contract. И для того чтобы не отставать от трендов на рынке data engineering, решил изучать эту тему и рассмотреть тенденции. Постараемся понять с чем его кушать и стоит ли кушать вовсе.
ABC-XYZ анализ на Python. Управление ассортиментом и схемами поставок
https://ift.tt/lBtxSdm
В одной крупной торгово-производственной компании, где я работал категорийным менеджером, появилась задача разработать инструмент для формирования ABC анализа. О важности и принципах работы этой классификации написано много, поэтому я не буду повторяться, опишу свой подход решения и автоматизации задачи, а также расскажу о некоторых важных аспектах, которые стоит учитывать при обработке данных, чтобы получить качественные результаты.
Карты, деньги, ELK. Или как айтишник деньги считал
https://ift.tt/NZh2RrF
Поэксперементировав, я за несколько вечеров собрал себе решение на довольно нестандартной для таких целей платформе – Kibana. Как по мне, получилось неплохо. По горячим следам я описал этот кейс в своем англоязычном Твиттере и поделился им же в одном русскоязычном сообществе. Угадайте, откуда какой первый комментарий:
Talk Python to Me: #460: Dropbase: Build Internal Tools with Python
https://ift.tt/9ZJD6dL
Audio
coverage - 7.5.1
https://ift.tt/IifUpgP
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Продвинутое использование форм в Django (на примере Bootstrap и crispy)
https://ift.tt/ZymQJt2
В этой статье поговорим о существующих подходах к рендерингу веб-форм в Django.Обсудим подходы с использованием стандартных средств Django, а также применим сторонние средства для продвинутого управления рендерингом форм на примере пакета django-crispy-forms и фронтенд библиотеки bootstrap 5.
PEP 686: Make UTF-8 Mode Default
https://ift.tt/Gy1VWUF
This Python Enhancement Proposal outlines making UTF-8 the default throughout Python. This takes the addition of Unicode introduced in Python 3 to its full extent, applying it to file encoding, pipes, and more. Mechanisms for other encoding are still supported. This PEP is targeted for Python 3.15.