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
imapautofiler 1.13.0
https://doughellmann.com/releases/imapautofiler-1-13-0/
imapautofiler applies user-defined rules to automatically organize messages on an IMAP server.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Python package registry в GitLab
- Создаем диаграмму миграций Django проекта
- Пишем GPT в 60 строк NumPy
- NORUAS — домашний Саурон, но это не точно…
- 5 простых способов выйти из вложенных циклов в Python
- [Видео] Как мы с Fastapi на Django перешли
- [Видео] Зачем нужен и как использовать Dependency Injection в питонячих сервисах
- Mypy 1.0
- Django security releases: 4.1.7, 4.0.10, and 3.2.18
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/478/
Модель BG-NBD для анализа клиентской базы на Python
pythontalk/bg_nbd_customer_analysis" rel="nofollow">https://teletype.in/@pythontalk/bg_nbd_customer_analysis
В этом материале мы воспроизведём на Python модель BG-NBD (Beta Geometric Negative Binomial Distribution). Она может быть использована для прогнозирования повторных заказов клиентов, чтобы определить пожизненную ценность клиентов (LTV — lifetime value). Она также может быть использована для прогнозирования оттока.
django-upgrade release with Django 4.2 fixers
https://adamj.eu/tech/2023/02/17/django-upgrade-release-django-4.2/
Automatically upgrade your Django projects
Пишем умный поиск по коду с Open AI
https://habr.com/ru/post/717576/
В этой статье мы кратко рассмотрим технологию, которая лежит в основе ChatGPT — эмбеддинги, и напишем простой интеллектуальный поиск по кодовой базе проекта.
celery - 5.3.0b2
https://pypi.org/project/celery/5.3.0b2/
Распределенная очередь задач. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/celery/5.3.0b2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/celery/
DeepBump - Normal & height maps generation from single pictures
http://github.com/HugoTini/DeepBump
pip - 23.0.1
https://pypi.org/project/pip/23.0.1/
Утилита для управления модулями в Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pip/23.0.1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pip/
selenium - 4.8.1
https://pypi.org/project/selenium/4.8.1/
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/selenium/4.8.1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/selenium/
Создаем диаграмму миграций Django проекта
https://habr.com/ru/post/717220/
Наверное странная идея - нарисовать диаграмму миграций проекта Django. Вроде как - а зачем? Но если у Вас некий достаточно большой и достаточно старый проект, да еще над которым постоянно работает хотя бы небольшая команда - разобраться в зависимостях миграций становится уже сложновато. Ну и так - полезно понять, как можно автоматически выбрать из проекта структуру миграций и построить из них диаграмму. Причем - автоматически. Что бы можно было это делать в любой нужный момент.
Mypy 1.0
https://mypy-lang.blogspot.com/2023/02/mypy-10-released.html
Mypy is a static type checker for Python
Стратегии прогнозирования временных рядов в ETNA
https://habr.com/ru/post/716692/
Расскажу о том, как в задаче прогнозирования временных рядов появляются стратегии, какими они бывают и как воспользоваться стратегией в библиотеке ETNA.
[Видео] Как мы с Fastapi на Django перешли
https://www.youtube.com/watch?v=xQVLMio4RDE
Мы переписали бекенд с FastAPI на Django. Расскажу, почему и как нам пришло это в голову, и что из этого получилось.
Что нужно знать нашим ML-сотрудникам
https://habr.com/ru/post/716702/
Недавно в комментариях к одному из постов в Варим ML меня спросили, какие навыки и знания нужны, чтобы у нас работать. Вопрос на самом деле очень важный - без правильного ответа невозможно нормально выстроить процессы найма и развития сотрудников. Можно быстро набросать дефолтный список - питончик, ML/DL, докер, и на этом закончить, но я решил зарыться в вопрос пообстоятельнее. Конечно, существуют самые разные родмапы, но лично мне они кажутся излишне общими, а я захотел поразмышлять именно про те скиллы, которые необходимы для работы в Цельсе, а главное про их необходимый уровень.
sentry - 23.2.0
https://pypi.org/project/sentry/23.2.0/
Мощная система логгирования и платформа агрегации логов. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sentry/23.2.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/sentry/
5 простых способов выйти из вложенных циклов в Python
https://habr.com/ru/post/717864/
Python - элегантный язык программирования. Но у него есть слабые стороны. Иногда Python не так элегантен, как должен быть.Например, когда нам нужно выйти из вложенных циклов.
Все, что вы хотели знать о задаче определения остаточного ресурса оборудования
https://habr.com/ru/post/717812/
Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в задачах промышленности не настолько распространено, как в других сферах и отраслях экономики вроде банкинга, ритейла, телекома. При этом современные промышленные объекты часто генерируют и собирают большое количество данных, а методы машинного обучения обеспечивают эффективное использование этих данных для решения различных устоявшихся типовых задач: выявления неисправностей и отказов, прогноз качества продукции, определения остаточного срока службы оборудования и многих других.
Python⇒Speed: Python's multiprocessing performance problem
https://pythonspeed.com/articles/faster-multiprocessing-pickle/
django-crispy-forms 2.0
https://github.com/django-crispy-forms/django-crispy-forms/releases/tag/2.0
xloil - фреймворк для работы с Excel
https://github.com/cunnane/xloil
Личный путь и опыт в становлении Python разработчиком
https://habr.com/ru/post/717424/
В этой статье, а вернее целой истории, я хотел бы поделиться своим путем становления в качестве разработчика на Python и рассказать о некоторых идеях и советах, которые я усвоил за это время. Начиная с моих первых проектов и заканчивая моей текущей деятельностью, я поделюсь накопленным опытом и попробую осветить проблемы, с которыми я столкнулся на своем пути. Кого-то данная статься вдохновит начать свой собственный путь в разработке, а кому-то будет интересно прочитать историю успешного кейса входа и закрепления в ИТ.
selenium - 4.8.2
https://pypi.org/project/selenium/4.8.2/
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/selenium/4.8.2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/selenium/
SQLAlchemy - 2.0.4
https://pypi.org/project/sqlalchemy/2.0.4/
Библиотека работы с базами данных. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sqlalchemy/2.0.4/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Пишем GPT в 60 строк NumPy
https://habr.com/ru/post/716902/
В этом посте мы реализуем с нуля GPT всего в 60 строках numpy. Затем мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.
Securely Deploy a FastAPI App With NGINX and Gunicorn
https://dylancastillo.co/fastapi-nginx-gunicorn/
Django security releases: 4.1.7, 4.0.10, and 3.2.18
https://www.djangoproject.com/weblog/2023/feb/14/security-releases/
[Видео] Зачем нужен и как использовать Dependency Injection в питонячих сервисах
https://www.youtube.com/watch?v=wtP4kdGj_vA
Расскажем про принцип Dependency Injection (DI). На конкретных примерах покажем как правильно его использовать в ваших сервисах и какие выгоды он принесёт.
Python package registry в GitLab
https://habr.com/ru/post/716588/
При разработке проектов, и, особенно, распределенных приложений, возникает необходимость использования некоторых частей приложения в качестве отдельных модулей. Например скомпилированные классы для gRPC, модули для работы с БД, и многое другое, могут применяться в неизменном виде в кодовой базе десятка микросервисов. Оставив за скобками копипасту, как «хорошую» плохую практику. Можно рассмотреть git submodules, однако, такое решение не очень удобно тем, что, во‑первых, нужно предоставлять разработчикам доступ к конкретным репозиториям с кодовой базой, во‑вторых, нужно понимать, какой коммит надо забрать себе, и в‑третьих установка зависимостей для кода, включенного в проект как субмодуль, остается на совести разработчика. Менеджеры пакетов (pip, или, лучше, poetry), умеют разрешать зависимости из коробки, без лишних действий, и, в целом, использование менеджера пакетов значительно проще, чем работа с субмодулем. В статье рассмотрим, как организовать реестр пакетов в GitLab, а также различные подводные камни, поджидающие на пути к удобной работе с ним.
Flask - 2.2.3
https://pypi.org/project/flask/2.2.3/
Web-фреймворк на основе Werkzeug, Jinja2 и благих намерениях. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/flask/2.2.3/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/Flask/
Werkzeug - 2.2.3
https://pypi.org/project/werkzeug/2.2.3/
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/werkzeug/2.2.3/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/