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
IPython - 8.24.0
https://ift.tt/1LkyIgn
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
Python: Make line number paths with inspect
https://ift.tt/TVQl01o
Как мы проанализировали весь VC, и поняли что делает посты успешными кроме контента. (Спойлер — длина заголовка)
https://ift.tt/QiSnDFg
Вы когда-нибудь задумывались, почему некоторые посты набирают тысячи просмотров, а другие остаются незамеченными? Ясно, что Content is King, но есть ли дополнительные факторы, которые влияют на успешность поста?
automathon - simulate and Visualize Finite Automata
https://ift.tt/DkRGg0M
ruff 0.4.0 - gets a Big Speed-Up
https://ift.tt/tsC5NVK
Real Python: Write Unit Tests for Your Python Code With ChatGPT
https://ift.tt/nXdiRh4
pymongo - 4.7.0
https://ift.tt/7hMGunP
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
redis - 5.0.4
https://ift.tt/jXTA0CN
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
virtualenv - 20.26.0
https://ift.tt/U5d9DtK
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
KPConv на русском: Свертки для point cloud
https://ift.tt/YUCNdgn
В этой публикации я попробую максимально просто и наглядно рассказать о сверточном слое для point cloud. Перед вами статья, объясняющая KPConv — метода работы с облаками точек без их преобразования в промежуточные форматы, такие как воксели.
Создаем свой диалект змеиного, или DSL на Python
https://ift.tt/f7qhV1Q
Допустим, у нас есть некоторое исполнительное ядро и множество пользователей, владеющих Python на уровне «изучи его полностью за неделю». Они хотят решать задачи своей предметной области, с минимальными усилиями используя сервисы ядра.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Python meetup. Online. 24 апреля
- Мониторинг Celery
- Разбираем на винтики учебный процессор TOY
- Как я написал свой первый эзотерический язык программирования
- 7 примеров использования Django GeneratedField
- Примеры графиков на Python
- nava - Play Sounds in Python
- gunicorn - 22.0.0
- celery - 5.4.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/540/
7 simple examples using Django GeneratedField
https://ift.tt/NFZBpw3
Django 5.0 added a new feature, GeneratedField, which allows us to auto-calculate database fields. This article shows seven short examples of how to use it so the database performs calculations extremely quickly.
Книга: «Рецепты Python. Коллекция лучших техник программирования»
https://ift.tt/ch0DaUs
В «Рецептах Python» используется простой, но эффективный метод освоения 63-х базовых навыков программирования на Python. Сначала формулируется вопрос, например «Как найти элементы в последовательности?» Затем приводится базовое решение на чистом понятном коде. Далее исследуются другие интересные подходы, такие как поиск подстрок или пользовательские классы. Перед переходом к следующему вопросу полученные навыки закрепляются с помощью решения задач.
Обратный инжиниринг дешевой мини видеокамеры из семейства А9
https://ift.tt/5DiCUwr
В данной статье речь пойдет о Wi-Fi мини видеокамере из семейства А9 от китайских производителей. Цель исследования этих камер – расширить возможность их применения, которая ограничена использованием только стандартных приложений для мобильных устройств на базе Android или iOS.
Talk Python to Me: #458: Serverless Python in 2024
https://ift.tt/FcAu3bd
Audio
stamina - Production-Grade Retries for Python
https://ift.tt/nHMLa49
py2wasm - Python to Wasm Compiler
https://ift.tt/utaPmGv
Временное хранилище данных на Apache Druid: почему это эффективно сработало для загрузки табличных файлов
https://ift.tt/EHCwW8n
Тысячи сотрудников заказчика каждый день создают сотни таблиц: отчеты, списки, прогнозы, статистика. К нам заказчик пришел с запросом: создать временное хранилище данных для создания аналитических витрин.В статье опишу, почему для реализации проекта мы выбрали именно Druid, с какими особенностями реализации столкнулись, как сравнивали методы реализации датасорсов.
django-grappelli - 3.0.9
https://ift.tt/kag1EvW
Альтернативный базирующийся на сетке дизайн админ панели Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-grappelli/
selenium - 4.20.0
https://ift.tt/4mvFpTQ
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
coverage - 7.5.0
https://ift.tt/Z6HVD85
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Мега-Учебник Flask Глава 5: Логины пользователей (издание 2024)
https://ift.tt/CD8i5UX
Это пятая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как создать подсистему входа пользователей.
Сводка от pythonz net 14.04.2024 — 21.04.2024
https://ift.tt/fspMlIB
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Разработка программного средства по обработке данных фонокардиограммы
https://ift.tt/OV5mJMG
Медицинские исследования играют важную роль в понимании различных заболеваний и разработке эффективных методов лечения. Одним из инструментов, используемых в кардиологии, является фонокардиограмма (ФКГ).
Гайд texthero pandas
https://ift.tt/qaRIef0
Я всегда нахожусь в поиске новых инструментов, которые помогут мне упростить процедуру обработки естественного языка, поэтому, когда я наткнулся на короткий видеоклип, показывающий функциональность Texthero, я знал, что должен его попробовать. Texthero разработан как оболочка Pandas, поэтому предварительно обрабатывать и анализировать текстовые ряды Pandas стало проще, чем когда-либо. Я сразу же достал документацию, открыл ноутбук и загрузил пару тысяч дискуссий из Reddit для анализа, чтобы протестировать новую библиотеку.
Как аппроксимировать любую функцию с помощью PyTorch
https://ift.tt/7rAkip4
При анализе данных и построении моделей машинного обучения часто возникает необходимость аппроксимировать сложные функции. PyTorch предоставляет удобные инструменты для создания и обучения нейронных сетей, которые могут быть эффективно использованы для этой цели. В этом посте мы рассмотрим простой пример аппроксимации функции с использованием PyTorch.
AutoRAG - Find optimal RAG pipeline for data
https://ift.tt/yteE1Nq