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
Fabric - 3.1.0
https://ift.tt/AMmwxD7
Утилита для удаленного исполнения команд. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Fabric/
Elsie: программируемые презентации
https://ift.tt/EStx5hF
Как известно, существует целый ряд инструментов для создания информативных технических слайдов, и у этих инструментов есть свои недостатки.
Mela: асинхронный фреймворк на Python для сервисов, работающих с RabbitMQ
https://ift.tt/e26RGNI
В 2023 году писать сервисы, взаимодействующие друг с другом через RabbitMQ, всё ещё неоправданно сложно. Ещё больше сложностей возникает с тестированием бизнес-логики в них, с согласованием контрактов между ними, с организацией монорепозиториев.
Pandas vs Julia: Cheat Sheet and Comparison
https://ift.tt/68Tgr1m
Все DETRы мира. Часть 1
https://ift.tt/xR7yDlK
Я - большой фанат задачи детекции, она мне нравится по всем критериям. Она самая интересная концептуально - одновременно нужно и искать объекты, и определять их тип. Классификация целых изображений скучновата и не так часто применима на практике (по крайней мере в медицине), а сегментация мне кажется нудноватой - ну их, эти конкретные пиксели. Ещё статьи про детекцию - самые интересные для меня в техническом плане. Мне нравится разбираться в разных видах архитектур - anchor-based и anchor-free, one-stage и multi-stage, а ещё я очень люблю разные крутые идеи, которые улучшают тот или иной компонент детекционного пайплайна - например, PISA для умного взвешивания разных сэмплов в лоссе, Precise RoIPooling и Deformable RoIPooling для более точного и хитрого пулинга фичей, D2Det для декаплинга задач локализации и классификации, SoftNMS для замены традиционного NMS.
Talk Python to Me: #416: Open Source Sports Analytics with PySport
https://ift.tt/5KLWQcG
Audio
Пишем на Python как на Rust
https://ift.tt/DgAqta6
Я начал программировать на Rust несколько лет назад, и это постепенно изменило мой подход к разработке программ на других языках программирования, особенно на Python. До того, как я начал использовать Rust, я обычно писал код на Python очень динамично, без подсказок типов, повсюду передавая и возвращая словари и время от времени возвращаясь к интерфейсам со «строковой типизацией». Однако, испытав на себе строгость системы типов Rust и заметив все проблемы, которые она предотвращает, я внезапно стал сильно беспокоиться всякий раз, когда возвращался к Python и не получал тех же гарантий.
sentry - 23.5.1
https://ift.tt/aWZeNHj
Мощная система логгирования и платформа агрегации ошибок. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/sentry/
Особенности асинхронности в Python
https://ift.tt/7ByO3mF
В этом посте я подробно расскажу о важной фиче, которая появилась в Python 3.5 — асинхронности. Затрону основные концепции и инструменты, приведу примеры кода. Пост будет полезен новичкам для понимания основ асинхронности и, может, даже опытным разработчикам в поиске новых идей и подходов.
Хорошая замена Celery
https://ift.tt/QZs6fWK
Речь пойдет о библиотеки для работы с AMPQ - aio-pika. Она имеет всего в районе 1К звёзд на GitHub (по сравнению с 20К+ у Celery). Я расмотрел абсолютно все популярные (500+ звёзд) решения и остановился именно на этом из-за активной (на текущий момент) разработке и относительной популярности.Стек, который вы увидите в статье: FastAPI, RabbitMQ, aio_pika и docker. Статья будет полезна тем кто использует Celery в своих проектах, а так же тем, кто только слышал о том, что такое очереди и RabbitMQ.
requests - 2.31.0
https://ift.tt/ASJdOkE
Простая библиотека для создания HTTP запросов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/requests/
Асинхронный ETL-процесс на Python
https://ift.tt/YUPe4Sl
Продолжаю цикл статей по разработке ETL-процессов на Python. На этот раз мы преобразуем синхронный etl-процесс из статьи Пишем ETL-процесс на Python в асинхронный.
Test and Code: 200: Keep a CHANGELOG
https://ift.tt/uTV3MRI
Audio
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Координатный квест: как найти координаты и расстояния без регистраций и смс
- Как нейросеть достопримечательности на фотокарточках распознавала
- Как написать расширение для Python Markdown
- Как заставить бэкендера писать фронтенд
- Восстановить удаленную фотографию с флешки? ИИ в помощь
- Асинхронный ETL-процесс на Python
- deptry - Dependency Issues Checker
- django-debug-toolbar - 4.1.0
- PyCharm 2023.1.2
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/491/
Real Multithreading is Coming to Python - Learn How
https://ift.tt/ZCrbIXF
Python Bytes: #337 Backtracking For a Package
https://ift.tt/NAgQyaq
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Реализация функции потерь Triplet Loss в Python (функция тройных потерь)
https://ift.tt/bgIe364
Большинство из нас думают о машинном обучении как о "черном ящике", который принимает некоторые данные и выдает отличные результаты. В последние годы этот черный ящик работает как имитация человека в соответствующих областях, где он используется, и достигает выдающихся результатов.
lazycsv - Memory-Efficient CSV Parser
https://ift.tt/VmPLcRd
Список избранных пакетов для Flask приложений
https://ift.tt/IQPem8p
Как разработать модель выявления связанных компаний на основании анализа транзакций
https://ift.tt/1xzUakI
Сегодня мы хотим поделиться с вами процессом разработки модели выявления связанных компаний на основании транзакционных данных. Пришли к нам заказчики и говорят: «Хотим по имеющимся транзакциям наших клиентов определять, кто из контрагентов является с ними связанным».
coverage - 7.2.6
https://ift.tt/x8CpMBq
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Улучшенная эвристика при квантовании цветовой палитры
https://ift.tt/2r8BOPk
В 2015 году я написал статью о том, как было улучшено квантование цветовой палитры в FFmpeg для создания красивых анимированных гифок. По какой-то причине эта статья — по сей день самая популярная из всех моих постов.Время шло, я набирал опыт в работе с цветами и в результате стал весьма стыдиться и переживать по поводу того, в каком состоянии лежат мои фильтры. Многий код в них был наивен (а то и ужасно неправилен), несмотря на всю очевидную результативность этих фильтров.
Поймай меня, если сможешь: руководство по обработке исключений в Python
https://ift.tt/ABaIfwU
Люди, которые пишут код, часто воспринимают работу с исключениями как необходимое зло. Но освоение системы обработки исключений в Python способно повысить профессиональный уровень программиста, сделать его эффективнее. В этом материале я разберу несколько тем, изучение которых поможет всем желающим раскрыть потенциал Python через разумный подход к обработке исключений.
Безопасная разработка на Python. Часть 3.О фреймворке Flask
https://ift.tt/zgFCGY6
В предыдущих статьях мы подробно рассмотрели основные проблемы безопасности, с которыми может столкнуться разработчик при создании своих приложений на Python. В этой статье мы продолжим рассмотрение данной темы и поговорим о работе с фреймворками, написанными на Python и теми проблемами в области безопасности, с которыми может столкнуться использующий их разработчик.
Новый синтаксис для generic-типов в Python 3.12
https://ift.tt/wPVWsdg
Первоначально python как язык с динамической типизацией не предполагал никакого явного описания типов используемых объектов и список возможных действий с объектом определялся в момент его инициализации (или изменения значения). С одной стороны это удобно для разработчика, поскольку не нужно беспокоиться о корректности определения типов (но в то же время осложняло работу IDE, поскольку механизмы автодополнения требовали анализа типа выражения в ближайшей инициализации). Но это также приводило к появлению странных ошибок (особенно при использовании глобальных переменных, что само по себе уже плохое решение) и стало особенно неприятным при появлении необходимости контроля типа значений в коллекциях и созданию функций с обобщенными типами. В Python 3.12 будет реализована поддержка нового синтаксиса для generic-типов (PEP 695) и в этой статье мы обсудим основные идеи этого подхода.
Дополнительная клавиатура своими руками
https://ift.tt/vtqGwEo
Давно интересовался как можно объединить микроконтроллеры, Python и пк, и мне в голову приходила идея дополнительной клавиатуры для пользователя, которая будет заменять сочетания клавиш, всего лишь одной кнопкой. Сначала я пробовал объединить платы NodeMCU на базе ESP8266 с пк, с помощью Python. Знаний для написания скетча на ардуино у меня не было, и погуглив, нашел язык MicroPython.
weblate - localization tool with version control
https://ift.tt/W86mkJo
Использование компьютерного зрения для игры в покер
https://ift.tt/cQWjd30
Не так давно я стал увлекаться покером, а помимо покера я занимаюсь компьютерным зрением и решил, почему бы не совместить приятное с полезным, и сделал распознавание объектов, которые находятся на покерном столе и добавил немного аналитики на основании которой я мог бы принимать решения о своих ходах.
SQLAlchemy - 2.0.15
https://ift.tt/KJNhrv3
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Проектирование ML-сервиса для прогнозирования котировок акций (для Advisors’ Axiom от Росбанка)
https://ift.tt/FhfBla3
Задача сервиса — получение, оценка (классификация) финансово-экономических новостей на основе машинного обучения модели нейронной сети для классификации текстов финансово-экономической направленности по трем видам тональностей: