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

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.

Читать полностью…

PythonDigest

[Видео] Как из Python, Open source и такой-то матери построить бизнес
https://www.youtube.com/watch?v=4wwwZ726zi0

Читать полностью…

PythonDigest

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.

Читать полностью…

PythonDigest

chonkie: no-nonsense RAG chunking library
https://ift.tt/TNi0gPL

Читать полностью…

PythonDigest

The Practical Guide to Scaling Django
https://ift.tt/e5Ax4vc

Читать полностью…

PythonDigest

Flask 3.1
https://ift.tt/xSMzrCQ

Читать полностью…

PythonDigest

Красивые картинки на скатерти Улама
https://ift.tt/N2q4XuS

Скатерть Улама - это очень красивое и наглядное представление структуры простых чисел. Красивая картинка говорит о том, что расположение простых чисел на оси натуральных чисел не случайно.

Читать полностью…

PythonDigest

How to migrate your Poetry project to uv
https://ift.tt/dDrBK07

Читать полностью…

PythonDigest

Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)
https://ift.tt/qwC5txu

В этой второй части серии вы узнаете, как:- Использовать SQL-инструкции в Python

Читать полностью…

PythonDigest

aiohttp - 3.11.5
https://ift.tt/WTpOtLV

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Читать полностью…

PythonDigest

aiohttp - 3.11.4
https://ift.tt/qJ8UXoP

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Читать полностью…

PythonDigest

aiohttp - 3.11.3
https://ift.tt/ECbdXUx

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Читать полностью…

PythonDigest

Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов
https://ift.tt/AELiIJQ

Иногда мы настолько бываем увлечены способами увеличения мощности тестов, снижения дисперсии, уменьшения длительности теста, что забываем смотреть на данные при использовании стандартного критерия Стьюдента. В этой статье я постараюсь простым языком рассказать о последствиях, к которым может привести слепой запуск A/B-тестов без предварительного А/А-тестирования.

Читать полностью…

PythonDigest

vintasoftware/django-templated-email/
https://ift.tt/LD9jxYR

Django module to easily send templated emails using django templates, or using a transactional mail provider (mailchimp, silverpop, etc.).

Читать полностью…

PythonDigest

scrapy - 2.12.0
https://ift.tt/3Wvl4CL

Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy

Читать полностью…

PythonDigest

Django: find ghost tables without associated models
https://ift.tt/aEkOGr6

Читать полностью…

PythonDigest

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.

Читать полностью…

PythonDigest

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.

Читать полностью…

PythonDigest

tornado - 6.4.2
https://ift.tt/rNORebT

Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/

Читать полностью…

PythonDigest

aiohttp - 3.11.7
https://ift.tt/Owcb5Is

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Читать полностью…

PythonDigest

Функция property() в Python: добавляем управляемые атрибуты в классы
https://ift.tt/hEkqQPC

Из этого руководства вы узнаете, как cоздавать управляемые атрибуты или свойства в классах

Читать полностью…

PythonDigest

ИИ в Крипто-Торговле: Возможен ли Успех? (Часть 1)
https://ift.tt/SmfP97p

В данной статье я постараюсь описать долгий и усердный путь от разработки алгоритмов бота до создания моделей искусственного интеллекта для автоматизированной крипто-торговли на бирже. Статья будет разделена на несколько частей, так как мне удалось создать три успешные модели с различными тактиками, которые принесли больше прибыли, чем убытков.

Читать полностью…

PythonDigest

Python Bytes: #410 Entering the Django core
https://ift.tt/xaMrUo9

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Читать полностью…

PythonDigest

Chronos от Amazon: революция в обработке временных рядов
https://ift.tt/9OiKUZ3

В процессе  анализа SOTA решений, наткнулся на очень интересный фреймворк для прогнозирования временных рядов Chronos, который компания Amazon выкатила в опенсорс в мае 2024 года.

Читать полностью…

PythonDigest

Мой первый и неудачный опыт поиска торговой стратегии для Московской биржи
https://ift.tt/SPJgkfY

Когда закончил писать механизм своего торгового робота обнаружил, что самое главное всё таки не сам механизм, а стратегия, по которой этот механизм будет работать.

Читать полностью…

PythonDigest

Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач
https://ift.tt/9En16tN

Двусвязный список — это структура данных, в которой каждый элемент содержит ссылки как на предыдущий, так и на следующий элементы, что позволяет легко перемещаться в обоих направлениях. В отличие от того же односвязного списка, двусвязный дает более гибкое управление данными.Начнем с основ, разберемся, как они работают, где их реально стоит применять и как реализовать двусвязный список с нуля (да, на время забудем про библиотеку collections и её deque).

Читать полностью…

PythonDigest

Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch
https://ift.tt/X8hTgIq

В этой статье я хочу поговорить о дообучения языковых моделей. В интернете уже много информации на эту тему, но большинство подобных статей затрагивают ее поверхностно. Сегодня я попробую разобраться в этом подробнее.

Читать полностью…

PythonDigest

Talk Python to Me: #485: Secure coding for Python with SheHacksPurple
https://ift.tt/VY2hlIb

Audio

Читать полностью…

PythonDigest

Дополнение к Litchi
https://ift.tt/SALsr0z

Почитав эту статью: https://ift.tt/PzOtIE8 (особенно заинтересовали Waypoints) и обзаведясь коптером DJI, пришел к выводу - да, классно, здорово, но не удобно. Если стоит задача облететь и снять видео поля площадью пару десятков гектаров, то ставить ручками точки маршрута не очень удобно. Занимает много времени. ///

Читать полностью…

PythonDigest

7 продвинутых приемов pandas для науки о данных
https://ift.tt/XICqrFz

Pandas — это основная библиотека для работы с данными. Вот несколько приёмов, которые я использую, чтобы быстрее и проще выполнять повторяющиеся задачи по работе с данными.

Читать полностью…
Subscribe to a channel