py_digest | Technologies

Telegram-канал py_digest - PythonDigest

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

Subscribe to a channel

PythonDigest

Scrapling: Lightning-Fast, Adaptive Web Scraping for Python
https://ift.tt/EnObaM4

Читать полностью…

PythonDigest

Приключение на 20 минут. Часть 2: разбираемся со структурой проектов в SoapUI
https://ift.tt/aQqY6r3

В первой части статьи я рассказала про SoapUI в целом, а также работу с ним через командную строку, Docker и Python. В этой части мы подробно рассмотрим структуру XML‑файла SoapUI‑проекта: основные теги и нюансы работы с ними.Будет полезно всем, кто хочет работать с файлом проекта не только через графический интерфейс, но и при автоматической генерации файлов или копировании.

Читать полностью…

PythonDigest

NeRFs Explained: Goodbye Photogrammetry?
https://ift.tt/K4ifDe9

Читать полностью…

PythonDigest

Adding keyboard shortcuts to the Python REPL
https://ift.tt/UK1mxiR

Читать полностью…

PythonDigest

django-mysql - 4.15.0
https://ift.tt/LeC3K71

Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/

Читать полностью…

PythonDigest

Получение, обработка, анализ и визуализация спутниковых снимков с помощью библиотек: GDAL, numpy и matplotlib
https://ift.tt/HzBKTlv

Первая техническая статья на примере нашего проекта освещает проблему построения Веб-ГИС приложения и сервисов. Логика приложения, в том числе, будет реализовывать инструменты получения спутниковых снимков и их обработки по специальным алгоритмам, что позволит решать задачи мониторинга территорий - дешифрировать, классифицировать и кластеризировать объекты и явления местности на основе технологий машинного обучения.

Читать полностью…

PythonDigest

virtualenv - 20.27.1
https://ift.tt/rzL2Rqf

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

Читать полностью…

PythonDigest

Деплой без стресса: автоматизируем процесс для Telegram-ботов
https://ift.tt/xjDSUlH

Часто в pet-проектах приходится вручную загружать обновления на сервер. Это отнимает много времени и увеличивает вероятность ошибок при изменении кода. Чтобы упростить и ускорить процесс развертывания Telegram-бота, настроим автоматический деплой на сервер с помощью GitHub Actions.

Читать полностью…

PythonDigest

Django Celery Tutorial to Background tasks
https://ift.tt/53H0BRW

A very comprehensive tutorial on Celery, what it is, how to use it in Django projects, and several examples of different Celery tasks.

Читать полностью…

PythonDigest

Сводка от pythonz 20.10.2024 — 27.10.2024
https://ift.tt/Gr0ZUzo

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Читать полностью…

PythonDigest

Полное руководство по обработке ошибок в Python
https://ift.tt/Z3VcvPx

Я часто сталкиваюсь с разработчиками, очень хорошо знающими механику обработки ошибок в Python, однако когда я начинаю выполнять ревью их кода, он оказывается далеко неидеальным.

Читать полностью…

PythonDigest

The Real Python Podcast – Episode #225: Python Getting Faster and Leaner & Ideas for Django Projects
https://ift.tt/uP9Jv0t

Читать полностью…

PythonDigest

pip - 24.3
https://ift.tt/QjmoTN6

Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/

Читать полностью…

PythonDigest

Talk Python to Me: #482: Pre-commit Hooks for Python Devs
https://ift.tt/GkXJAES

Audio

Читать полностью…

PythonDigest

Книга: «Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке»
https://ift.tt/i1R3wDF

Причинно-следственный анализ — одна из важнейших методологий современной науки о данных (data science), однако между теорией и практикой сохраняется большой пробел. Матеуш написал лучшую на сегодняшний день книгу, которая учит, как перейти от упрощенных моделей к современным методам, работающим на реальных данных и решающим важные практические задачи.

Читать полностью…

PythonDigest

Sudoku in Python Packaging
https://ift.tt/v6gbksV

Читать полностью…

PythonDigest

Игра 2048 в вашем Telegram-боте: как создать MiniApp с помощью FastAPI и Aiogram за несколько шагов
https://ift.tt/3NszA19

Превращаем известную игру 2048 в увлекательный Telegram-бот! Расскажу, как за несколько шагов создать MiniApp с помощью FastAPI и Aiogram, интегрировать API и настроить базы данных. Пошаговое руководство для тех, кто хочет освоить разработку на новом уровне.

Читать полностью…

PythonDigest

selenium - 4.26.0
https://ift.tt/c8ZnWQP

Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/

Читать полностью…

PythonDigest

Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся
https://ift.tt/Emdxl8D

Итак, название статьи говорит, что генераторные выражения сломаны. О чем вообще речь?

Читать полностью…

PythonDigest

Сборка Python проекта с uv и Docker
https://ift.tt/t9o4ZTs

В этой статье я хочу поделиться опытом сборки проектов на Python с использованием самых современных инструментов.

Читать полностью…

PythonDigest

Вычисления с GPU-ускорением на Python
https://ift.tt/vSgzd9i

GPU, также именуемый «видеокартой» или «графическим процессором» – это важнейший компонент компьютера, отвечающий за отображение картинок и видео. Графический процессор, в отличие от обычного ЦП (CPU), превосходно дробит задачи на подзадачи и распараллеливает их. В GPU всегда много ядер, поэтому вычисления на нём выполняются более эффективно. Поэтому GPU идеально подходит для многозадачности. В следующей таблице даётся упрощённое сравнение CPU и GPU.

Читать полностью…

PythonDigest

Kafka. Лучшие практики применения. Настройки Prudcer & Consumer
https://ift.tt/8rfH3MV

Хочу поделиться материалами по Kafka, которые подготовил для обучения сотрудников из своей команды. В материале постарался отразить самые важные технические моменты по Kafka, которые будут подкреплены наглядными кейсами и примерами использования. Материал будет полезным как для начинающих, так и для продвинутых пользователей. 

Читать полностью…

PythonDigest

[Видео] Django and htmx Tutorial: Easier Web Development
https://www.youtube.com/watch?si=ofHBhHHHodp_oIOQ&v=i1eMxu_PR5Y&feature=youtu.be

Читать полностью…

PythonDigest

Twisted - 24.10.0
https://ift.tt/7aX5DeB

Фреймворк для написания асинхронных приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/twisted/

Читать полностью…

PythonDigest

#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.

Часть материалов из выпуска Python Дайджест:

- Python 3.12 vs. Python 3.13 – performance testing
- Полное руководство по обработке ошибок в Python
- Вычисления с GPU-ускорением на Python
- Как мы создали библиотеку для работы с графовыми нейронными сетями
- Правильный путь создания python-библиотеки: от создания до публикации
- Книга: «Причинно-следственные связи в IT-разработке»
- [Видео] Мониторинг бэкенда с нуля, или Куда смотреть и зачем
- WorkStarter: утилита для автоматизации запуска программ при старте Windows
- redis - 5.2.0

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/567/

Читать полностью…

PythonDigest

pip - 24.3.1
https://ift.tt/uPo04l8

Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/

Читать полностью…

PythonDigest

ugrapheme: Unicode Extended grapheme clusters in nanoseconds
https://ift.tt/0mh3kXf

Читать полностью…

PythonDigest

Python 3.12 vs. Python 3.13 – performance testing
https://ift.tt/QM7FxXt

Читать полностью…

PythonDigest

Werkzeug - 3.0.6
https://ift.tt/bsDS3aj

Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/

Читать полностью…

PythonDigest

IPython - 8.29.0
https://ift.tt/X61pBuj

Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython

Читать полностью…
Subscribe to a channel