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
Continuous Integration and Deployment for Python With GitHub Actions
https://ift.tt/LFpVozU
IPython - 8.30.0
https://ift.tt/MHWu2EJ
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
pex: Generate Python EXecutable Files, Lock Files and Venvs
https://ift.tt/D0k1lWM
Django Performance and Optimization
https://ift.tt/1I96G4q
“This document provides an overview of techniques and tools that can help get your Django code running more efficiently - faster, and using fewer system resources.”
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.
Введение в ERP: Что такое ERP-системы и почему они важны для производства?
https://ift.tt/eYWsT9o
До сих пор остаются открытыми вопросы: какие преимущества получает компания от внедрения такой системы, как выбрать, спроектировать, внедрить и настроить систему, оптимальную для бизнеса компании.
htmy: Async, Pure-Python Server-Side Rendering Engine
https://ift.tt/6G0tfuE
Python Dependency Management Is a Dumpster Fire
https://nielscautaerts.xyz/python-dependency-management-is-a-dumpster-fire.html
Managing dependencies in Python can be a bit of a challenge. This deep dive article shows you all the problems and how the problems are mitigated if not solved.
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.