Python⇒Speed: Let's build and optimize a Rust extension for Python
https://ift.tt/ITc1wHE
Цепи Маркова в Telegram-боте
https://ift.tt/wXcgZ2P
5 лет назад я задался целью создать сильный искусственный интеллект (СИИ).Думаю, стоит начать с того, как я создал бота для Телеграма с цепями Маркова.
Делаем простой рисовальщик в PySide6
https://ift.tt/0vg8d3S
Дело в том, что для своего пет-проекта мне нужна была рисовалка на минималке, но при этом, должна иметь базовый функционал, от нее не требуется быть полноценным графическим редактором.
Использование подчеркивания в коде на Python
https://ift.tt/uxheYq5
Подчёркивание _ — это символ, который используются в именах в коде на Питоне. Он влияет на то, как код работает и как код читают. Знания о том, куда поместить подчёркивание, помогает писать код.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Использование подчеркивания в коде на Python
- Python в Rye-у
- А/Б тестирование: множественная проверка гипотез
- Поиск открытых сетевых ресурсов и их права доступа
- [Видео] Расширяем возможности стандартной библиотеки
- [Видео] Python нельзя Go: меня не зацепил новый тренд
- zerox - Zero shot pdf OCR with gpt-4o-mini
- greenlet - 3.1.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/561/
Работа с большими файлами в Python
https://ift.tt/Ag3bG9p
Обработка больших текстовых файлов — распространенная задача в различных областях, таких как анализ данных, машинное обучение, веб-скрапинг и другие. Например, при работе с логами веб-сервера, которые могут достигать гигабайтов в размере, или при обработке больших наборов данных, таких как базы данных транзакций. В таких сценариях, когда файлы слишком велики для загрузки в память целиком, эффективное управление памятью становится критически важным.
Раскрываем секреты роя: оптимизация на Python с помощью PSO
https://ift.tt/Jdja5Aw
Рассмотрим самоорганизующиеся системы в природе, например, стаи птиц или рыб. Представим такую систему как совокупность частиц, где каждая особь – это отдельная частица.
Мини-гайд по отправке сообщений из Google Таблицы или базы данных с Python
https://ift.tt/WKCbnLy
Допустим, есть заранее приготовленная база данных в CMS, куда попадают заявки от покупателей — возможно, это заказ товаров или в ресторане. Наша задача: используя указанный номер телефона, уведомить пользователя о том, что его заказ готов к выдаче. Добавим, что нам потребуется имя покупателя и адрес пункта выдачи.
[Видео] Расширяем возможности стандартной библиотеки
https://www.youtube.com/watch?v=v7rAhUXHQ8U
Иногда мы хотим написать что-то свое, но так, чтобы оно осталось совместимым с кодом, который опирается на стандартную библиотеку. Так можно!
LLMOps with DSPy: Build RAG Systems Using Declarative Programming
https://ift.tt/YGlSPFH
django-cms - 3.11.8
https://ift.tt/AJVYUms
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
Как сменить технологию и не закопаться в рефакторинге: опыт внедрения DDD в проект на FastAPI — Часть 2
https://ift.tt/8rYSbC2
Это вторая часть цикла о DDD. В ней расскажу, как добавить к проекту событийно-ориентированную архитектуру. Код подопытного приложения ищите в репозитории по ссылке.
virtualenv - 20.26.5
https://ift.tt/j2VFNid
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Теорема о разбиении регрессоров: делаем CUPED аб-тесты в один шаг
https://ift.tt/mlqIf4r
Здесь я не буду детально объяснять базовый алгоритм CUPED аб-тестирования: про это уже достаточно материала в сети. Основное внимание уделим рассмотрению метода через призму регрессий. Цель статьи - познакомить читателя с теоремой, безумно полезной для понимания работы регрессий, а главное - продемонстрировать, как с помощью этой теоремы проводить CUPED тесты не в три последовательных шага (как в базовом алгоритме), а с помощью одной регрессии.
SQLAlchemy - 2.0.35
https://ift.tt/OF0Shud
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Пошаговое руководство по созданию синтетических данных в Python
https://ift.tt/Tl4ChPc
Представьте: вы только что написали модель машинного обучения и вам нужно протестировать её работу в конкретном сценарии. Или вы собираетесь опубликовать научную статью о пользовательском решении в области Data Science, но имеющиеся датасеты нельзя использовать из-за юридических ограничений.
Сводка от pythonz 08.09.2024 — 15.09.2024
https://ift.tt/kjicphg
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Книги Python — рекомендации для вдумчивого изучения
https://ift.tt/CahoR27
Как хорошо вы знаете python? Вы только начали делать неуверенные шаги в изучении или уже беглого осмотра кода хватит, чтобы найти ошибки? Для совсем новичков и для настоящих профессионалов-питонистов! Для любой аудитории найдётся своя книга! Мы собрали 8 вспомогательных книг для тех, кто решил связать свою жизнь с python. Разнообразные книги для вдумчивого знакомства.
А/Б тестирование: множественная проверка гипотез
https://ift.tt/Mocnh65
Сегодня обсудим, как проверять много гипотез в одном эксперименте. Разберёмся, почему растут вероятности ошибок. Познакомимся с метриками множественного тестирования и поправками, которые позволяют их контролировать. Узнаем, как оценить необходимый размер групп и повысить чувствительность.
Python в Rye-у
https://ift.tt/wYf1sug
Rye — это пакетный менеджер для Python, написанный на Rust. Но Rye — это не только пакетный менеджер, но и удобный инструмент, который позволяет управлять проектами, зависимостями, виртуальными окружениями и версиями Python. Под капотом у Rye находится uv — более быстрый аналог pip, который, как и Rye, написан на Rust. Автором Rye является небезызвестный Armin Ronacher.
[Видео] Python нельзя Go: меня не зацепил новый тренд
https://www.youtube.com/watch?v=jkem38kdX50
Будучи Python разработчиком я познакомился с Go и не нашёл причин переходить на Go для веб-разработки и прикладных задач. Возможно, я чего-то не понял. В докладе поделюсь наблюдениями и расскажу, почему Go меня не очаровал.
kombu - 5.4.1
https://ift.tt/dDfvZAq
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
Поиск открытых сетевых ресурсов и их права доступа
https://ift.tt/XkAsnV5
Общие сетевые ресурсы в домене Active Directory используются для упрощения и централизации доступа к файлам, папкам, принтерам и другим ресурсам в корпоративной сети. Это может привести к нарушению одной из основ информационной безопасности – конфиденциальности
greenlet - 3.1.0
https://ift.tt/Xkxz1EU
Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/