1963
Сборник наиболее интересных Python материалов. https://pythondigest.ru/ Сделать донат - https://boosty.to/pydigest Блог автора - @whydaily Рекомендуем хостинг https://firstvds.ru/?from=421453
Мощь бинарных операций: как решать задачи эффективно
https://dev.to/anurag629/the-power-of-bit-manipulation-how-to-solve-problems-efficiently-3p1h
SQLAlchemy - 1.4.46
https://pypi.org/project/sqlalchemy/1.4.46/
Библиотека работы с базами данных. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sqlalchemy/1.4.46/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Извлечение текста с помощью PyMuPDF
pythontalk/pymupdf_text_extraction" rel="nofollow">https://teletype.in/@pythontalk/pymupdf_text_extraction
Существует куча опенсорс и проприетарных решений, которые реализуют извлечение текста из PDF-документов. Зачем знакомиться с PyMuPDF? Постараемся ответить на этот вопрос, рассмотрим отличия PyMuPDF от других инструментов, и реализуем базовые действия в этой библиотеке.
Делаем свой криптокошелек для BITCOIN монет
https://habr.com/ru/post/708852/?utm_campaign=708852&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Проект предназначен для генерации электронного кошелька, шифрование номера приватного кошелька и последующее его хранение на плате Wemos D1.
Python Circle: Automating WhatsApp web using selenium to send messages
https://pythoncircle.com/post/775/automating-whatsapp-web-using-selenium-to-send-messages/
quokka - Open source SQL engine in Python
http://github.com/marsupialtail/quokka
Процесс запуска и проведения АВ-тестов
https://habr.com/ru/post/708782/?utm_campaign=708782&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Я хотел бы рассказать вам о том, как мы проводим тесты в нашем проекте, и поделиться опытом, возможно, логикой проведения и приведенными процессами вы сможете воспользоваться в ваших проектах, а python-фишечки по расчету fixed horizon и анализу результатов пригодятся в ваших исследованиях
Python Bytes: #316 Python 3.11 is here and it's fast (crossover)
https://pythonbytes.fm/episodes/show/316/python-3.11-is-here-and-its-fast-crossover
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Пишем FastAPI с нуля на python
https://habr.com/ru/post/708678/?utm_campaign=708678&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
FastAPI — это современная, быстрая (высокопроизводительная) веб-инфраструктура для создания API-интерфейсов с Python 3.7+ на основе стандартных подсказок типов Python. В этой статье мы рассмотрим как написать его с нуля.
Используем Computer Vision для получения €6,147,455 за ночь во внутриигровой валюте
https://habr.com/ru/post/708618/?utm_campaign=708618&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Последние 10 лет я играл в такие игры, как TownsMen 6, Clash of the Clans, SimCity и мою любимую OpenTTD (с открытым исходным кодом!).
Попробовав City Island 5, я был раздражен от того, что предметы не накапливались, пока я находился вне игры. У меня может быть самый лучший бизнес, стратегия и т.д., но я должен быть в игре, чтобы обеспечить сбор денег/ключей/золота с течением времени. Например, если моя пекарня зарабатывает 100 евро в минуту, я заработаю 100 евро только после того, как выйду из игры и вернусь через 24 часа.
Это стало особенно утомительным, когда я пытался накопить €5 000 000, необходимых для покупки острова, показанного ниже. Это займет у меня примерно две недели игры, если я не буду тратить деньги - оно того не стоит!
Pyspark. Анализ больших данных, когда Pandas не достаточно
https://habr.com/ru/post/708468/?utm_campaign=708468&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Pandas - одна из наиболее используемых библиотек Python с открытым исходным кодом для работы со структурированными табличными данными для анализа. Однако он не поддерживает распределенную обработку, поэтому вам всегда придется увеличивать ресурсы, когда вам понадобится дополнительная мощность для поддержки растущих данных. И всегда наступит момент, когда ресурсов станет недостаточно. В данной статье мы рассмотрим, как PySpark выручает в условиях нехватки мощностей для обработки данных.
Субъективные итоги года в мире Python
https://habr.com/ru/post/708204/?utm_campaign=708204&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В прошлую пятницу мы собрались в онлайне обсудить, что запомнилось в уходящем году. Это — текстовая выжимка из выпуска.
Эффективное использование async - как получить наилучшую производительность
https://guicommits.com/effective-python-async-like-a-pro/
#python #pydigest
Сборник Python новостей уже перед вами.
В выпуске Python Дайджест вы найдете:
- Как мы сделали и оптимизировали механизм правил для персонализации UI
- Python 3.11: крутые фичи чтобы попробовать
- Python 3.11: за счет чего получили ускорение до 25%
- ИИ в конце 2022 года или как ИИ может помочь создать видеоролик
- Пишем FastAPI с нуля на python
- f-strings: шпаргалка по форматированию чисел
- У вас нет причин использовать alpine для python-проектов
- Sphinx - 6.0.0
- mock - 5.0.0
- PyCharm 2022.3.1
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/471/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.
Pygments - 2.14.0
https://pypi.org/project/pygments/2.14.0/
Инструмент подсветки синтаксиса. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pygments/2.14.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Pygments/
Enum with `str` or `int` Mixin Breaking Change in Python 3.11
https://blog.pecar.me/python-enum
Использование методов А/Б тестирования. Решение практического кейса в Python
https://habr.com/ru/post/708872/?utm_campaign=708872&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В данной статье будет рассмотрено применение логистической регрессии, причинного случайного леса (Causal Random Forest), метода CUPED для оценки изменения целевой переменной в Python при проведении А/Б тестов. Основное внимание будет уделено практике, теоретические аспекты методов будут упомянуты вскользь.
simplejson - 3.18.1
https://pypi.org/project/simplejson/3.18.1/
Простой, быстрый, расширяемый JSON кодер / декодер для Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/simplejson/3.18.1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/simplejson/
IPython - 8.8.0
https://pypi.org/project/ipython/8.8.0/
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/ipython/8.8.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
QR-code. Обнаружить и расшифровать. Шаг 1 — Обнаружить
https://habr.com/ru/post/708832/?utm_campaign=708832&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Эта статья - первая в цикле статей, в котором мы разберемся с тем, как qr-код устроен, и напишем простенький Qr-детектор и дешифровщик, а также свой собственный генератор qr-кодов
Сводка новостей от pythonz.net 25.12.2022 — 01.01.2023
https://pythonz.net/articles/466/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Когда хочется больше: пишем кубовый оператор
https://habr.com/ru/post/708522/?utm_campaign=708522&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Итак, некоторое время назад я писал статью о том, как мы переехали на werf со скрипта. По большому счёту, это продолжение той истории. Задача встала такая: нужно максимально автоматизировано разворачивать свежее приложение на нескольких кластерах kubernetes, которое уже имеет обвязку для деплоя в виде werf. После некоторых изысканий и попыток использовать "коробочные" решения самой верфи и куба, я понял, что придётся написать собственный оператор, чтобы получить прям 100% покрытия всех "хотелок".
Talk Python to Me: #396: AI Goes on Trial For Writing Code (crossover)
https://talkpython.fm/episodes/show/396/ai-goes-on-trial-for-writing-code-crossover
Audio
coverage - 7.0.2
https://pypi.org/project/coverage/7.0.2/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/coverage/7.0.2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/coverage/
PyPy v7.3.11
https://www.pypy.org/posts/2022/12/pypy-v7311-release.html
Полное руководство по модулю asyncio в Python. Часть 4
https://habr.com/ru/post/707558/?utm_campaign=707558&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Сегодня, в четвёртой части (первая, вторая, третья) перевода учебного руководства по модулю asyncio в Python, представляем вашему вниманию разделы оригинала №8 и 9.
PyCharm 2022.3.1
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2022/12/2022-3-1/
Django - 4.1.5
https://pypi.org/project/django/4.1.5/
Мощный web-фреймворк. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django/4.1.5/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/Django/
watchdog - 2.2.1
https://pypi.org/project/watchdog/2.2.1/
Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/watchdog/2.2.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/
django-cms - 4.1.0rc1
https://pypi.org/project/django-cms/4.1.0rc1/
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-cms/4.1.0rc1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/