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
Talk Python to Me: #400: Ruff - The Fast, Rust-based Python Linter
https://talkpython.fm/episodes/show/400/ruff-the-fast-rust-based-python-linter
Audio
greenlet - 2.0.2
https://pypi.org/project/greenlet/2.0.2/
Модуль для легковесных потоков в Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/greenlet/2.0.2/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/
SQLAlchemy - 2.0.0
https://pypi.org/project/sqlalchemy/2.0.0/
Библиотека работы с базами данных. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sqlalchemy/2.0.0/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Как предсказывать каталитические свойства наноматериалов
https://habr.com/ru/post/712792/
В этой статье я познакомлю вас со своим проектом, который посвящен предсказыванию свойств наночастиц и возможности открывать новые материалы имея только один пример.
Thonny – Python IDE for new to programming
https://thonny.org/
Fixing Circular Imports in Python with Protocol
https://pythontest.com/fix-circular-import-python-typing-protocol/
The problem started when I had two classes that needed to talk to each other. Sometimes, classes need to talk to each other in both directions. The following example is made up, but mostly behaves like the original problem. Let’s say I have a Director and an Actor. The Director tells the Actor to do_action(). In order to do the action, the Actor needs to get_data() from the Director. Here’s our director.
Управление производительностью с Python 3.12
https://habr.com/ru/post/712578/
В Python 3.12 появилась поддержка perf profiling. В этой статье рассмотрим, как это помогает сократить время выполнения Python-скрипта с 36 секунд до 0,8. Мы рассмотрим Linux-инструмент perf, а также графики Flame Graph (добавить пояснение: способ визуализации процессорного времени, потраченного на функции), посмотрим на дизассемблированный код и займемся поиском ошибок. Код из статьи можно посмотреть здесь (https://github.com/peter-mcconnell/petermcconnell.com/tree/main/assets/dummy/perf_py_proj).
Как Василий ускорял сборку тестов
https://habr.com/ru/post/712396/
Действие происходит в следующей вселенной:
лаборатория тестирования 2ГИС;
gitlab CI, тесты всех команд запускаются на общих раннерах, над которыми властвует команда IO;
e2e-тесты на различные BE-сервисы — python и vedro (https://vedro.io/ru/).
Однажды инженер Василий (собирательный образ, все совпадения случайны) проснулся и понял, что больше не может ждать эти бесконечные пайплайны. Чтобы отделить ощущения от реальности, он начал собирать статистику — сколько ходят пайпланы, сколько выполняются сами тесты в сервисе фото, а сколько собираются образы.
Полное руководство по модулю asyncio в Python. Часть 7
https://habr.com/ru/post/711012/
Публикуем седьмую часть (1, 2, 3, 4, 5, 6) перевода руководства по модулю asyncio в Python. Здесь представлены разделы исходного материала с 17 по 19.
DatRet: Реализация Tensorflow для табличных данных
https://habr.com/ru/post/712088/
Простая реализация архитектуры глубокой нейронной сети для табличных данных с автоматической генерацией слоев и послойным сокращением количества нейронов. С удобством использования, аналогичным классическим методам машинного обучения.
selenium - 4.8.0
https://pypi.org/project/selenium/4.8.0/
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/selenium/4.8.0/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/selenium/
Пишем ETL-процесс на Python, часть 2
https://habr.com/ru/post/711590/
Сегодня мы сделаем web-интерфейс для управления запуском ETL-процесса. В прошлой статье мы написали консольный скрипт, который разово разово запускает выгрузку. Но как это передать заказчику ?!
#python #pydigest
Сборник Python новостей уже перед вами.
В выпуске Python Дайджест вы найдете:
- Поддержка Python 3.7 будет прекращена в июне 2023
- PEP 703 – Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython
- Алиса, Яндекс.Станция и Nigthscout
- Декораторы, о которых вам не расскажут
- Python⇒Speed: несколько причин избегать Cython для ускорения кода
- pynecone - Web apps in pure Python
- robusta - Kubernetes observability and automation with Prometheus integration
- granian - a Rust HTTP server for Python applications
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/474/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.
robusta - Kubernetes observability and automation, with an awesome Prometheus integration
http://github.com/robusta-dev/robusta
pylint - 2.16.0b1
https://pypi.org/project/pylint/2.16.0b1/
Статический анализатор Python-кода. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pylint/2.16.0b1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pylint/
Быстрые виртуальные машины: ускорение исполнения кода
https://mort.coffee/home/fast-interpreters/
Как работают интерпретаторы и что такое "виртуальная машина" в этом контексте. И как ускорить исполнение.
IPython - 8.9.0
https://pypi.org/project/ipython/8.9.0/
Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/ipython/8.9.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython
sentry - 23.1.1
https://pypi.org/project/sentry/23.1.1/
Мощная система логгирования и платформа агрегации логов. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sentry/23.1.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/sentry/
Книга «Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python»
https://habr.com/ru/post/711636/
Неважно, чем вы занимаетесь — большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией — без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание алгоритмов. Практические примеры позволят легко разобраться с самыми необходимыми математическими понятиями. 300 упражнений и мини-проектов откроют вам новые возможности в освоении интересных и популярных IT-профессий. Вы познакомитесь с базовыми библиотеками Python, используемыми при разработке реальных приложений, и вспомните давно забытые основы линейной алгебры и матана.
Асинхронный django: разоблачение Великого и Ужасного
https://habr.com/ru/post/712644/
Доброе утро, уважаемый читатель. Сегодня мы разоблачаем господина Гудвина. В частности, обсуждаем DEP-9 (https://github.com/django/deps/blob/main/accepted/0009-async.rst) - roadmap по добавлению асинхронности в django за его авторством.
Как можно применить генерацию изображений в химии для предсказания наноматериалов
https://habr.com/ru/post/712588/
Когда я со своими коллегами с направления Химия и ИИ начинал делать этот проект, в мире был в самом разгаре интерес к таким системам генерации изображений как Stable Diffusion, DALL-E и Midjourney. Именно тогда мы решили совместить модели обработки естественного языка (такие как BERT) и системы генерации изображений и применить все это в химическом домене.
Как я учил Алису отправлять почту
https://habr.com/ru/post/710366/
В декабре прошлого года я приобрел умную колонку Яндекса (https://yandex.ru/alice/station-mini-new), Станцию Лайт. Еще не успел насладиться приобретением, а уже заметил, что, к сожалению, некоторого функционала Алисе не хватает. Погуглил и узнал, что существует витрина навыков (https://dialogs.yandex.ru/store), в которой представлены продукты сторонних разработчиков, – навыки для Алисы, расширяющие ее возможности. Идея этой витрины показалась мне интересной и я решил создать для нее новый навык. Мне хотелось научить Алису отправлять почту по команде с колонки, так как по дефолту она этого не умеет.
pymongo - 4.4.0b0
https://pypi.org/project/pymongo/4.4.0b0/
Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pymongo/4.4.0b0/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Обзор библиотек на питоне для моделирования в сфере электроэнергетики
https://habr.com/ru/post/704650/
Если мы хотим без больших затрат средств и времени построить различные модели в сфере электроэнергетики, то питон (python (https://www.python.org/)) будет для нас поистине незаменимым языком. Больше всего доступных открытых и бесплатных "электрических" библиотек с хорошей документацией написано именно на питоне, и этот обзор будет посвящен их краткому разбору и классификации.
Обзор составлен в формате "краткое описание + ссылки на гитхаб и документацию". При выявлении новых открытых электрических python-библиотек список будет пополняться.
coverage - 7.1.0
https://pypi.org/project/coverage/7.1.0/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/coverage/7.1.0/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/coverage/
Как снять данные с весового модуля со своей спецификацией протокола передачи данных и отправить на MQTT сервер
https://habr.com/ru/post/712050/
Данная статья написана для начинающих, тех кто на начальном уровне знает Python и немного разбирается в АСУ ТП. Задача достаточно распространенная, надо взять данные со старого, со своей спецификой оборудования и перевести ее в такой вид, что бы ее можно было легко достать (MQTT сервер) и обрабатывать (SCADA или любое ПО, которое умеет работать с MQTT).
Задача коммивояжера (TSP) точное решение — метод целочисленного линейного программирования (Integer programming)
https://habr.com/ru/post/711708/
Дочитав эту статью до конца, вы сможете решать точно задачу коммивояжёра на сотню элементов за считанные секунды! Заинтригованы?
Как подключить препроцессор SASS/SCSS к Django
https://habr.com/ru/post/711954/
"Django на прокачку" снова продолжает вас радовать. В сегодняшнем эпизоде мы:
1. Узнаем, что такое препроцессоры и чем они интереснее обычного CSS;
2. Разберёмся с SASS и SCSS, узнаем, чем они отличаются;
3. И рассмотрим на практике, как использовать SASS/SCSS в Django-проекте.
Python⇒Speed: несколько причин избегать Cython для ускорения кода
https://pythonspeed.com/articles/cython-limitations/
Fabric - 3.0.0
https://pypi.org/project/fabric/3.0.0/
Утилита для удаленного исполнения команд. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/fabric/3.0.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Fabric/