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.
Pygame для начинающих программистов. Статья вторая. События
https://ift.tt/4OZAvNb
В первой статье мы определились с каркасом программы, разобрали ее структуру и разложили по блокам. В этой статье для нас будет интересен главный игровой цикл. Разделим его на три условных раздела:
coverage - 7.6.5
https://ift.tt/snrR8q5
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading
https://ift.tt/SA6UFOc
CPython 3.13 был выпущен две недели назад и стал одним из наиболее сфокусированных на производительности релизов за последнее время. Пробежавшись по release notes, я заметил несколько фич, которые могли бы повлиять на производительность.В этой статье мы сфокусируемся на free‑threaded режиме и посмотрим, как его использовать и как он может влиять на производительность.
aiohttp - 3.10.11
https://ift.tt/C1l4pcZ
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Как я настраивал меню выхода в Qtile
https://ift.tt/u71MCNZ
Некоторое время назад я, в силу ряда причин, решил перейти со стандартного DE на один из оконных менеджеров (для тех, кому интересно, archwiki), изначальным дистрибутивом был выбран ArcoLinux, так как он обладал расширенным репозиторием Arch, который включал в себя собственные пакеты команды ArcoLinux (в т.ч. меню archlinux-logout для выхода в спящий режим, выхода из системы и т.д.), а также предоставлял большие возможности по выбору пакетов, изначально установленных в системе, и настроенных оконных менеджеров (т.к. настраивать их с нуля, зачастую, очень долго и муторно, на мой взгляд).
django-cms - 3.11.9
https://ift.tt/B8M256X
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
amqp - 5.3.0
https://ift.tt/34IyKSi
AMQP-клиент. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/amqp/
MoexBuilder: как я создаю библиотеку на Python. Часть 1
https://ift.tt/zOJ9xBr
Идея проекта - создание библиотеки на Python для упрощения работы с ISS MOEX. Если кратко, ISS MOEX - это информационно-статистический сервер Московской Биржи, с которым можно взаимодействовать по протоколу HTTP.
[Видео] Model-as-a-service: с нуля до enterprise ready
https://www.youtube.com/watch?v=t6PYstZeSyw
Разберемся, как усовершенствовать ваш model-as-a-service. Пройдем путь от понятной упаковки модели в Fastapi приложение до enterprise-ready сценариев машинного обучения. Также узнаем, какие инструменты и подходы применяются в онлайн-моделях и выясним, существует ли значительная разница между традиционными CPU-bound приложениями и моделями машинного обучения.
[Видео] Раз-ка ТГ Бота для автом. контроля качества документов
https://www.youtube.com/watch?v=gafaM5zT9L8
Поделимся опытом реализации ТГ Бота с ИИ модулем, который позволил автоматизировать процесс контроля качества заполнения документации. Данный ТГ Бот позволил компании экономить до 40 человеко-часов ежемесячно.
Кастомизация Django Admin. Часть 1: Структура шаблонов
https://ift.tt/R9PukdO
Без четкого понимания того, как построены шаблоны и используемые классы любая попытка кастомизации превращается в пытку. Этот цикл статей — моя попытка помочь понять и полюбить то, как всё устроено изнутри. Тема длинная, так что начнем с самых азов. Сейчас мы разберем все основные шаблоны и механизм их поиска.
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/
aiohttp - 3.11.2
https://ift.tt/6XKH9QY
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
aiohttp - 3.11.1
https://ift.tt/dGyVUZg
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Flask - 3.1.0
https://ift.tt/vC8lJ6Q
Web-фреймворк на основе Werkzeug, Jinja2 и благих намерениях. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Flask/
Написание ETL пайплайна при помощи airflow, rabbitmq и postgres
https://ift.tt/QcuFTZO
В данной статье мы рассмотрим взаимодействие apache airflow, rabbitMQ и postgreSQL. Научимся правильно устанавливать соединения между ними и напишем базовый ETL.
MoexBuilder: как я создаю библиотеку на Python. Часть 2
https://ift.tt/aiEkDpx
В этой статья я расскажу о том, как реализовал взаимодействие с ISS MOEX, используя асинхронный подход, а также о том, как был добавлен функционал interval().
amqp - 5.3.1
https://ift.tt/9Dxgnrt
AMQP-клиент. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/amqp/
[Видео] D в DDD — где D это доменная логика
https://www.youtube.com/watch?v=b6cGOAC_9_0
Расскажу, как использую принципы Domain-Driven Design (DDD) в своей работе. Вы узнаете, как мы оформляем доменную логику и как это помогает создавать качественный и гибкий код.
gevent - 24.11.1
https://ift.tt/9SEf4eD
Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/
Пишем небольшое приложение на Python для повышения продуктивности с помощью ИИ и BotHub API
https://ift.tt/lt5dCkD
Прошла важная онлайн-встреча, задачи распределены, идеи обсуждены, а кто что сказал — уже и не помню. Кажется, что чтобы ничего не упустить, нужен отдельный человек, который записывает все за всеми и делает отчеты. Хороший вариант — обернуть это в скрипт, что мы с вами и сделаем.
Deploying (Multiple) Django Apps to a Single Server with Kamal 2
https://ift.tt/rjXwmxl
A streamlined and cost-effective approach that uses Docker and customizable health checks.