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
Serverless-телеграм-бот с s3 на Python или как я научился играть в пинг-понг
https://ift.tt/9fZVg4E
У меня сформировалось устойчивое мнение, что любовь к настольному теннису - повсеместное явление в этой нашей IT-сфере. Товарищи, кто в юношестве посещали математические и программистские сборы, это только подтверждали.
Нейропанорамы для любой точки Земли: как «осмотреться» на спутниковом снимке
https://ift.tt/X5NysQ0
Как получить изображение местности, если единственным источником знаний о ней является спутниковый снимок. Сколько нейронных сетей для этого потребуется, легко ли собрать набор данных для обучения и зачем вообще это может быть кому-то нужно.
procrastinate-org/procrastinate - PostgreSQL-based Task Queue for Python
https://ift.tt/PHI6QYq
occipital/django-content-settings - create and manage editable variables directly from the Django admin panel
https://ift.tt/F16YbwT
pip - 24.0
https://ift.tt/dpGWuh9
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
[Видео] Новости из мира Python за декабря и январь
https://www.youtube.com/watch?v=oi-E29ozktQ
Шаг за шагом: Реализация автоматического резервного копирования PostgreSQL в Kubernetes и его синхронная отправка на S3
https://ift.tt/apkzcrJ
Сразу хотелось бы сказать, что я не претендую на истину в последней инстанции со своим решением, оно просто отражает путь который пройден мной. Более того, СУБД в кластере здесь тоже не предмет для обсуждения.
django-debug-toolbar - 4.3.0
https://ift.tt/xF2AYvw
Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/
Python⇒Speed: Profiling your Numba code
https://ift.tt/oxzfUI8
niquests: Requests but Multiplexed
https://ift.tt/VdwBGvD
Продюсеры и консьюмеры с Apache Kafka в Python
https://ift.tt/N9ichAB
Apache Kafka - это распределенная платформа потоковой обработки, предназначенная для построения систем обработки данных. Kafka позволяет публиковать, подписываться, хранить и обрабатывать потоки данных в реальном времени. Все это дает нам очень высокую пропускную способность и масштабируемость. Основные фигуры в кафке это продюсеры и консюмеры.
Расширяем тестовый фреймворк с помощью Pytest-плагинов. Часть 1: теория
https://ift.tt/VWlGFIz
Я расскажу, как можно разрабатывать свои плагины для тестового фреймворка, построенного поверх Pytest. Для удобства чтения статья разделена на две части. В первой рассмотрю минимально необходимую теорию: фазы работы Pytest, а также пользу фикстур, маркеров и хуков. Во второй части перейду к практике: разберу два примера реализации плагинов из нашего фреймворка и затрону вопрос о том, когда стоит выносить код в отдельный плагин.
Конфигурация вместо кода при написании Telegram-бота
https://ift.tt/53nRre7
Мы решили начать наш путь с написания связки бэкенд + набор телеграм-ботов. Эта статья будет посвящена подходу, который мы использовали для реализации именно телеграм-части.
IPython - 8.21.0
https://ift.tt/4e7Lgn5
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
aiohttp - 3.9.3
https://ift.tt/Z9iIK3V
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Напиши в ЛС «томат» или же что за «Клан томатов»
https://ift.tt/9ylpYqL
Расскажу о игре "Клан томатов", которая уже гуляет по сети >10 лет, чем нарушу её правила. И том, как я написал бота, что бы попытаться вывести эту игру на новый уровень!
django-two-factor-auth - 1.16.0
https://ift.tt/2H8V1o4
Полноценная двухфакторная аутентификации для Django.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-two-factor-auth/
Flask - 3.0.2
https://ift.tt/iyUkYgf
Web-фреймворк на основе Werkzeug, Jinja2 и благих намерениях. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Flask/
Python in Visual Studio Code – February 2024
https://ift.tt/uR5sWgj
Ускоряем анализ данных в 170 000 раз с помощью Python
https://ift.tt/IujzBEa
В статье «Ускоряем анализ данных в 180 000 раз с помощью Rust» показано, как неоптимизированный код на Python, после переписывания и оптимизации на Rust, ускоряется в 180 000 раз. Автор отмечает: «есть множество способов сделать код на Python быстрее, но смысл этого поста не в том, чтобы сравнить высокооптимизированный Python с высокооптимизированным Rust. Смысл в том, чтобы сравнить "стандартный-Jupyter-notebook" Python с высокооптимизированным Rust».
Повторяем Bad aplle на языке Python ASCII-графикой
https://ift.tt/k8EWmJP
"Bad Apple!!" - это популярная японская песня и клип, который стал известен благодаря проекту Touhou Project. История "Bad Apple!!" начинается с создания музыкального арранжирования для одного из уровней игры Touhou Project, разработанной командой ZUN. Этот уровень называется "Lotus Land Story" и является шестой игрой в серии.
Настройка C++ проекта c OpenMP. Обертывание С++ для Python с помощью pybind11 и CMake
https://ift.tt/SxJyXpv
В статье описан простой практический пример настройки проекта на языке C++ с использованием в качестве примера библиотеки для многопоточных вычислений OpenMP , а также дальнейшее обёртывание для использования в проектах написанных на Python при помощи библиотеки Pybind11. В качестве системы сборки используется CMake.
ASCII-арты на python
https://ift.tt/6MZCN4t
В этой статье я расскажу Вам как делать ASCII-арты при помощи языка python, на примере моего кода.
unidep: Unified Pip and Conda Dependency Management
https://ift.tt/U5BV2qe
Performance Analysis of Python’s dict() and {}
https://ift.tt/20giIXO
This article delves into the details behind the choice of calling dict() or using {} directly in your code. It covers the underlying structures in the interpreter as well as performance.
Книга «Грокаем машинное обучение»
https://ift.tt/iTQeCSv
Здесь нет зубодробительного академического жаргона, для понимания объяснений достаточно знаний основ алгебры. По мере чтения вы будете создавать модели для идентификации спама и распознавания изображений и другие интересные проекты на языке Python.
Компилятор за выходные: таблицы символов
https://ift.tt/1ZA9NTr
Продолжаем наш вечерний концерт по заявкам радиослушателей. Тема сегодняшнего разговора - таблицы символов. Напоминаю, что в прошлые разы мы поговорили о синтаксических деревьях и способе их построения из исходника мной придуманного языка wend (сокращение от week-end).
Python Multiprocessing. Обмен данными между процессами. Передача объектов пользовательских классов
https://ift.tt/qTnFPpQ
Параллельное программирование — сложный, но очень полезный навык для программиста. Оно позволяет эффективно использовать мощности современных компьютеров с несколькими ядрами и процессорами. Это особенно важно при решении сложных задач, например, в инженерных расчетах, обработке мультимедийных данных, обучении нейросетей и многом другом.
Tautulli - Web monitor for Plex Media Server
https://ift.tt/DGqvWA1
PDF Arranger - merge and split PDF documents
https://ift.tt/uN6fAim