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
Дашбординг: Dash или Shiny
https://ift.tt/5LN0q3o
Разбираемся в устройстве Dash и Shiny и почему оба фреймворка отлично подходят для решения единственной задачи - создать функциональный и красивый дашборд
Доверяй, но проверяй: Как парсинг помогает выявить фейки в НСИ
https://ift.tt/CBTuxiO
Меня побудило написать статью желание прежде всего поделиться файлом Excel, содержащим информацию о состоянии всех ГОСТов на текущий момент.
Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 3)
https://ift.tt/KQ1fuRM
Это перевод статьи от Philipp Acsany
selenium - 4.27.1
https://ift.tt/9wsFnUH
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Оптимизируем дообучение LLM: теория + гайд
https://ift.tt/hl76jsr
Эффективное применение больших языковых моделей не обходится без тонкой настройки, потому что базовые модели, обученные на обобщенных данных, могут не учитывать уникальные особенности конкретных задач или доменов. Дальше я расскажу как настроить небольшую LLM (llama-3.2-3b-instruct) так, чтобы снизить требования к оборудованию и ускорить процесс интеграции модели в бизнес-процессы.
Предсказываем стоимость логистики грузоперевозок по городам на данных маркетплейсов логистики
https://ift.tt/1bGpWgV
Разберем на примере данных одного из маркетплейсов логистики как можно предсказывать стоимость грузоперевозок на основе данных расчетов стоимости груза на одном из крупных маркетплейсов по логистике Казахстана
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Сборщик мусора CPython и его влияние на производительность приложения
- Пишем свою Diffusion модель с нуля
- Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач
- FastAPI + APScheduler: Гайд по мониторингу валют по расписанию
Создаем свою ORM на python — гайд
- [Видео] Как из Python, Open source и такой-то матери построить бизнес
- FireDucks : Pandas but 100x faster
- pretix: Ticket shop application for conferences
- Flask 3.1
- Django Channels 4.2.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/571/
Is async django ready for prime time?
https://ift.tt/LursqJm
Django's async capabilities have significantly improved, making it a viable option for production use, especially in AI applications where I/O-bound tasks are prevalent.
Security means securing people where they are
https://ift.tt/Uoj7Fx8
Diagram-as-Code: Creating Dynamic and Interactive Documentation for Visual Content
https://ift.tt/VtlLYEG
Создаем свою ORM на python — гайд
https://ift.tt/D6rzEIJ
ORM, или объектно-реляционное отображение — это программная технология, которая позволяет взаимодействовать с базами данных с использованием объектно-ориентированной парадигмы.
Сборщик мусора CPython и его влияние на производительность приложения
https://ift.tt/POeYNpx
В прошлом я уже публиковал детальный разбор кода сборщика мусора CPython, однако стоит также дать более высокоуровневое объяснение механизмов управления памятью в CPython, не затрагивая сам код. Этому и будет посвящена данная статья. Статья в основном будет посвящена циклическому сборщику мусора (GC), как и когда он запускается и его влиянию на производительность приложений.
[Видео] Как из Python, Open source и такой-то матери построить бизнес
https://www.youtube.com/watch?v=4wwwZ726zi0
NumPy Practical Examples: Useful Techniques
https://ift.tt/tFh5OBc
In this tutorial, you'll learn how to use NumPy by exploring several interesting examples. You'll read data from a file into an array and analyze structured arrays to perform a reconciliation. You'll also learn how to quickly chart an analysis and turn a custom function into a vectorized function.
chonkie: no-nonsense RAG chunking library
https://ift.tt/TNi0gPL
Django: fix a view using a debugger with breakpoint()
https://ift.tt/0XnhRIz
Как за 6 промтов к ChatGPT создать Python скрипт, скачивающий видео с YouTube для просмотра на телевизоре через Kodi
https://ift.tt/1B3UEX9
Раньше на Kodi можно было напрямую отправить YouTube ссылку и посмотреть любое видео. Конечно, чтобы скачать видео с Ютуба существует множество программ, но скачивается только сам видео файл и он будет отображаться в базе Kodi без обложки и описания. Вручную создавать обложку и описание и тратить на это своё время не вариант - зачем?
aiohttp - 3.11.8
https://ift.tt/pvxse0m
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
virtualenv - 20.28.0
https://ift.tt/65Oer7j
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
selenium - 4.27.0
https://ift.tt/jOZlqpU
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Сводка от pythonz 17.11.2024 — 24.11.2024
https://ift.tt/jxpkAV1
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Talk Python to Me: #486: CSnakes: Embed Python code in .NET
https://ift.tt/zid8gDF
Audio
Huey Background Worker - Building SaaS #207
https://ift.tt/QCLlsqz
coverage - 7.6.8
https://ift.tt/1UxBbF0
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Пишем свою Diffusion модель с нуля
https://ift.tt/YF6RUHg
Я решил разобраться и понять, как устроена Diffusion модель внутри, понять ее математику и постараться объяснить и разложить ее на пальцах. Ну и конечно пописать код, который (спойлер) заработал. На гифке изображены примеры итоговых картинок на моей финальной модели.
Django: find ghost tables without associated models
https://ift.tt/aEkOGr6
FastAPI + APScheduler: Простой пошаговый гайд по созданию асинхронного API для мониторинга валют по расписанию на Python
https://ift.tt/9VhG25m
Как создать асинхронный API для мониторинга курсов валют на Python? В этом практическом руководстве мы разработаем сервис на FastAPI с интеграцией APScheduler, который будет отслеживать курсы USD и EUR в банках России. Вы узнаете, как реализовать асинхронный парсинг данных, настроить планировщик задач и развернуть приложение в облаке. Проект включает систему аутентификации, фильтрацию данных и REST API — идеальный пример для изучения современной веб-разработки на Python.
Размер имеет значение: как исторические данные помогают на этапе дизайна A/B-теста
https://ift.tt/Lj6qUyB
Метод CUPED уже давно завоевал популярность в анализе A/B-тестов, предоставляя возможность выявлять эффекты меньших размеров. В этой статье мы подробно рассмотрим применение данного подхода на этапе дизайна эксперимента. Мы исследуем, как можно сократить размеры выборок, не теряя при этом в статистической мощности теста.
tornado - 6.4.2
https://ift.tt/rNORebT
Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/