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
PEP 684: “A Per-Interpreter GIL” Accepted
https://ift.tt/Uz0A2jo
pip - 23.1
https://ift.tt/beO5kR0
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Girok - A powerful and beautiful CLI scheduler
https://ift.tt/RiBjyAt
Пишем приложение на Python для интерактивной визуализации графов с NetworkX, Plotly и Dash
https://ift.tt/ewRPo87
Эта статья посвящена написанию приложения на Python для интерактивной визуализации графов. В первой части представлен краткий обзор использованных средств и библиотек, а также свойства приложения. Во второй половине — технические детали, касающиеся использования NetworkX, Plotly и Dash, и собственно код.
pytest - 7.3.1
https://ift.tt/FOft9zv
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
taskiq - Distributed task queue with full async support
https://ift.tt/9ynXTsc
Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2
https://ift.tt/kcyimhZ
В современном мире данных анализ временных рядов играет ключевую роль во многих отраслях, таких как финансы, розничная торговля, производство и маркетинг. Работа с временными рядами может стать сложным процессом из- за наличия трендов, сезонности и структурных изменений в данных.Я продолжаю рассказывать о полезных, но менее известных методах работы с данными в Pandas, которые могут значительно повысить вашу эффективность при анализе и обработке данных. По данной ссылке вы можете прочитать первую статью.В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Скользящие окна позволяют проводить агрегированные вычисления на подмножествах данных, что может быть полезно для определения трендов, сезонности и аномалий во временных рядах. Мы также изучим использование смещения данных для создания лаговых переменных и их применение в различных задачах прогнозирования.
Методика портирования пакетов Python в операционную систему «Нейтрино»
https://ift.tt/CQWet32
Многие расширения (модули) Python поставляются в виде платформонезависимого байт-кода и могут быть использованы в системах с любой архитектурой. Однако, в некоторых случаях расширения поставляются в виде Py-исходников лишь частично. Например, часть внутренних функций может быть реализована на Си и для обеспечения работоспособности всего расширения потребуется их предкомпиляция для каждой требуемой архитектуры. В контексте ОС «Нейтрино» перечень последних достаточно широк.
Дружим chatGPT 3.5 с выдачей Google в Telegram боте
https://ift.tt/qViflXa
Использование искусственного интеллекта в интернет-поиске становится все более распространенным. Давайте рассмотрим создание Telegram бота, который позволит вам искать ответ в выдаче Google без необходимости заходить на сайты. ChatGPT 3.5 проводит анализ текста сайтов в выдачи Google и формирует чёткий и лаконичный ответ на запрос пользователя.
Savant: новый высокопроизводительный фреймворк Python для видеоаналитики для оборудования Nvidia
https://ift.tt/GyCUVpK
В статье рассматривается новый открытый фреймворк для потоковой видеоаналитики и демонстрируются его возможности на примере демонстрационного приложения, которое использует модель DeepStream’s PeopleNet для обнаружения людей и их лиц, размывает лица и отображает панель управления с помощью OpenCV CUDA.
Интеграция и кастомизация OpenAPI в Django/Django Rest Framework
https://ift.tt/EPwIFUe
Рассмотрим способы интеграции OpenAPI схемы в экосистему Django/DRF с помощью библиотеки drf-spectacular, а также некоторые проблемы, возникающие при кастомизации API и, соответственно, их решения.
Pygments - 2.15.0
https://ift.tt/H4naOcj
Инструмент подсветки синтаксиса. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Pygments/
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Руки на руль: Bus Factor следит за тобой
- Определение внимания водителей за рулем — реализация прототипов
- Быстрее, больше, сильнее: фреймворки Python с параллельной обработкой данных
- [Видео] Кто такой syslog, зачем читать RFC-* и причём тут Django
- [Видео] Контейнерные змеи
- disallow-import-star - запрет на использование import *
- Django - 4.2
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/485/
PEP8: руководство по написанию чистого и читаемого кода на Python
https://ift.tt/WrtjGBd
Когда дело доходит до написания крупных проектов или поддержки существующего кода, становится очень важным следовать определенным стандартам кодирования, чтобы обеспечить читаемость, понятность и поддерживаемость кода.
Python Bytes: #330 Your data, validated 5x-50x faster, coming soon
https://ift.tt/fvLKr10
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Python Monorepo: An Example. Part 1: Structure and Tooling
https://ift.tt/vWGwT3P
Материалы python-митапа: Go для питонистов, syslog и контейнерные рантаймы
https://ift.tt/4AkBeJG
Мы обсуждали отличия языков Python и Go, подробно разобрали работу с протоколом syslog и почти написали свой Docker. Если вам интересны эти темы — заходите под кат, там вы найдёте видеозаписи докладов, презентации спикеров и небольшой фотоотчёт.
Автоматическое построение плоской панорамы
https://ift.tt/46JMPzL
В этой статье представлен простой алгоритм автоматического сшивания нескольких фотографий в плоское (иногда называют перспективное) панорамное изображение (planar/perspective panoramic image). Статья содержит код на языкеPythonс использованием библиотекиOpenCV.
Генеалогическое древо на Python
https://ift.tt/sjMSfeT
В этой статье мы обсудим простенький и относительно не извращённый способ сохранения информации о своей семье при помощи скриптов на Python. Для этого мы будем использовать модуль Diagrams.
scrapeghost - scraping websites using OpenAI's GPT API
https://ift.tt/3uZ8Txk
О чём все эти люди говорят, ChatGPT?
https://ift.tt/lKxAh7t
У меня, как и у многих, часто всплывает потребность в том чтобы «разложить по полочкам» кучу разных текстов. Например:1. Я хочу знать, о чем вообще все отзывы в маркете про мой продукт.2. У меня есть много писем от клиентов на разные темы, и я хочу их систематизировать.3. Мне может понадобиться проанализировать старые обращения пользователей в техподдержку, которые не были размечены.
Regular Expressions - Validate Phone Numbers
https://ift.tt/lKuzMwi
Python Дайджест: как сделать CI для OpenSource проекта с Github Actions
https://ift.tt/rKcRbfs
Экватор рассказа про техническое оживление Python Дайджест проекта. Ранее рассказал как перейти с Python 3.4 на Python 3.11 и автоматически актуализировать весь код. В этой части расскажу про организацию CI для Open Source проекта на основе Github Actions — как гонять тесты, проверять код, зависимости, разворачивать приложение и делать бэкапы на внешнее хранилище.
Ускорение работы моделей Stable Diffusion на процессорах Intel
https://ift.tt/AYVMcog
Недавно мы рассказывали о последнем поколении процессоров Intel Xeon (кодовое название Sapphire Rapids). Мы говорили об их новых аппаратных возможностях, ориентированных на ускорение задач глубокого обучения, разбирались с тем, как использовать их для ускорения распределённого дообучения трансформеров, занимающихся обработкой естественного языка, как применять их для ускорения работы таких моделей.
Пишем свой личный Duolingo на минималках
https://ift.tt/kHEJwDp
Я хотел бы показать вам свой небольшой «проект выходного дня» — Flywheel, микро-платформу для изучения иностранных языков — смесь Duolingo и Anki, программу, которая может помочь вам правильно писать на английском.
DSL фреймворк для создания Telegram ботов
https://ift.tt/rRHCYp5
Я хочу создать фреймворк, который позволит пользователям писать своих ботов Telegram с помощью языка, специфичного для конкретной области (DSL), или визуального представления, например, диаграммы UML. На основе предоставленных данных фреймворк будет генерировать необходимый Python-код для создания полнофункционального Telegram-бота. Которого можно будет сразу запустить где то на хостинге.
Handle command-line arguments with PyQt6/PySide6
https://ift.tt/2PVyNlF
Временами вам необходимо передать аргументы для запуска GUI приложения. Например, вам необходимо указать файлы для запуска. В коротком туториал, мы создадим демо приложение, которое принимает аргументы из командной строки.
pytest - 7.3.0
https://ift.tt/rGh7MpA
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Визуализация 5 алгоритмов сортировки на Python
https://ift.tt/dFwrDnv
Сортировка массивов часто используется в программировании, чтобы помочь понять данные и выполнить поиск. Поэтому скорость сортировки больших объемов информации крайне важна для функциональных проектов и оптимизации времени работы. Есть много алгоритмов для упорядочения объектов.В статье вы посмотрите на реализацию и визуализацию пяти популярных алгоритмов сортировки: выбором, пузырьком, вставками, слиянием и быстрой сортировкой. Код написан на Python, а графический интерфейс построен на Tkinter.
Talk Python to Me: #410: The Intersection of Tabular Data and Generative AI
https://ift.tt/UdCqnzE
Audio