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
Werkzeug - 2.3.6
https://ift.tt/SQXOiuj
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/
selenium - 4.10.0
https://ift.tt/9z2RDf8
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
celery - 5.3.0
https://ift.tt/2XdN17x
Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
Все DETRы мира. Часть 2
https://ift.tt/ac0SMX1
В прошлой части мы поговорили про эволюцию DETR. А это значит, что сегодня самая пора поговорить про другие варианты исполнения архитектуры и их нюансы.
django-extensions - 3.2.3
https://ift.tt/lmxUCdG
Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-extensions/
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Что нам стоит диаграмму в Python построить: 5 вариантов привлекающей внимание визуализации данных и кое-что ещё
- Повторяй за мной или двигаем виртуальной камерой like a pro
- Как я использовал Pytest для написания QA-тестов, гарантированно обходящих 2FA
- Менеджер контекста это просто
- Решаем задачу сетевого планирования
- unimport - Remove Unused Import Statements in Your Code
- PyroMark - быстрый парсер Markdown для Python, написанный на Rust
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/493/
PyroMark - быстрый парсер Markdown для Python, написанный на Rust
https://ift.tt/t2dQlUP
PyroMark (расшифровывается как Python Rust Optimized Markdown) - быстрый парсер Markdown для Python, написанный на Rust. В 125 раз быстрее, чем Markdown, в 109 раз быстрее, чем markdown-it-py, в 86 раз быстрее, чем mistune. Если вы используете threading, разница с другими библиотеками будет еще более огромной, так как pyromark освобождает GIL.
Автоматизация деплоя Django-приложения в маленькой команде: пошаговый гайд
https://ift.tt/SLehlX4
Развёртывание ПО, или деплой (deploy) — этап в разработке, в Devops в целом, это действия, которые делают ПО готовым к использованию. Если вы умеете в грамотный деплой, масштабирование и управление конвейерами (CI/CD), то ваш софт будет конкурентоспособным.
pysnippet/django-forbid
https://ift.tt/o4cZbOf
Secure your Django app by controlling the access - grant or deny user access based on device and location, including VPN detection.
Ultimate Python Multithreading Guide
https://ift.tt/MGmrDJ4
Менеджер контекста это просто
https://ift.tt/ILrAKk9
В статье рассматриваются возможности контекстного менеджера языка Python, его роль в управлении ресурсами и обеспечении безопасного выполнения кода. Приводятся примеры использования контекстных менеджеров для работы с файлами, базами данных, потоками и сетевыми соединениями. Также обсуждается возможность создания собственных контекстных менеджеров и приводятся примеры простого и асинхронного контекстных менеджеров.
Test and Code: 202: Using Towncrier to Keep a Changelog
https://ift.tt/VK5MyIA
Audio
Телеграм бот для CustDev'а на Aiogram
https://ift.tt/HpNLt5l
Перед тем как выпускать минимальный продукт, нужно проверить его востребованность на рынке. Как правило, наши представления о рынке не соответствуют реальности, отчего очень легко попасть в ситуацию, когда бюджет реализован, какой-то минимальный продукт готов, а трафик отсутствует. Для таких случаев и существует CustDev.
Python Bytes: #338 Scripting iOS with Python
https://ift.tt/YMig7tq
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Определение свободного парковочного места с помощью Computer Vision
https://ift.tt/MnXjG3Q
Дело было так: смотрел я как-то в окно и увидел, как человек сидит в машине на парковке и ждет, когда освободится парковочное место. Бывает, что и я сижу в машине и жду, когда же можно будет припарковать своего верного коня. И тут я подумал, а почему бы не подключить Компьютерное Зрение для этого? Зачем я учился разработке нейросетей, если не могу заставить компьютер работать вместо меня?
Werkzeug - 2.3.5
https://ift.tt/oKVwO87
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/
Using the NumPy Random Number Generator
https://ift.tt/ifHM8oN
CycleGAN: Unpaired Image-to-Image Translation (Part 3)
https://ift.tt/cbDxIp4
Django - 4.2.2
https://ift.tt/wzILXnB
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Сводка новостей от pythonz.net 28.05.2023 — 04.06.2023
https://ift.tt/YdkVA0u
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
djlint-vscode - Visual Studio Code extension for formatting and linting HTML templates (Django, Jinja, etc.)
https://ift.tt/R8MlQvy
Talk Python to Me: #418: How To Keep A Secret in Python Apps
https://ift.tt/QaTwzci
Audio
Автоматический майнинг изображений
https://ift.tt/iB7WsFe
В предыдущих статьях мы рассказали, как создать фотогалерею с собственной поисковой системой [1,2]1. Но где нам найти изображения для нашей галереи? Нам придется вручную искать источники «хороших» изображений, а затем вручную проверять, является ли каждое изображение «хорошим». Можно ли автоматизировать обе эти задачи? Ответ — да.
Решаем задачу сетевого планирования с помощью Python
https://ift.tt/ZtTLuDY
Недавно на математический основах информатики в университете мы проходили задачу сетевого планирования, с помощью которой можно смоделировать процесс производства изделий. Мне была интересна данная тема и я решила поделиться с вами, как решить задачу сетевого планирования с использованием языка Python.
Повторяй за мной или двигаем виртуальной камерой like a pro
https://ift.tt/Z7VOsbd
DVD – как много в этой аббревиатуре! Уверен, что вы наверняка помните такое явление, как ларьки и палатки с дисками, исчезнувшие только к началу 2010-х годов (по крайней мере так было в столице). В один из таких ларьков в конце 2009-го заглянул десятилетний я, внимание которого тут же привлекла коробка с надписью «3D Studio Max 2010»... Аниматором я, увы, так и не стал, однако интерес к области визуальных эффектов сохранился надолго.
kombu - 5.3.0
https://ift.tt/HC30ZQf
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
Создаем блог на Django с опросами и тестами. Краткая инструкция. Часть 2
https://ift.tt/pscfkUG
В предыдущей части мы частично разобрали шаблон для нашего блога, выбрали виртуальную машину и запустили на ней нативный веб-сервер Django. Однако он предназначен только для тестирования и запуска приложений во время разработки. Для обработки запросов в продакшене нужно настроить Nginx и WSGI Gunicorn. В этой статье показываем, как это сделать.
Битва медведей: Pandas против Polars
https://ift.tt/0fLNkMZ
Возможно, вы прочитали название статьи и подумали, что попали на программу «В мире животных». Но нет, речь пойдет о сравнении двух гигантов аналитики данных в Python: Pandas и Polars. В этой статье мы подробно рассмотрим вопрос быстродействия этих двух решений в части работы с файлами больших объемов.
Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов. Часть 10. Мой пэт-проект
https://ift.tt/I3pMGZY
На предыдущем уроке я рассказал о своем пэт-проекте, связанном с компьютерным зрением. В этом уроке вы познакомились идей и наброском архитектуры этого пэт-проекта. Сегодня продолжу описывать, как я добавлял в проект новые классы и что из этого вышло. Напомню, что идея состояла в том, чтобы написать полноценный конвейер обработки изображений, начав с простой задачи, например, распознавание номеров. В результате эксперимента выяснилось, что известная библиотека для распознавания символов tesseract плохо распознает цифры. Было принято решение написать какую-то свою распознавалку для цифр. Но сначала надо как-то найти, где эти цифры расположены на изображении.
Talk Python to Me: #417: Test-Driven Prompt Engineering for LLMs with Promptimize
https://ift.tt/DZ2budz
Audio