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
Упрощаем подключение линтеров в пайплайны Gitlab CI
https://ift.tt/Riu3zSj
В своих проектах я активно использую flakeheaven (современная обёртка над flake8) с большим количеством плагинов — это позволяет избежать бесполезных дискуссий на код-ревью, поддерживать порядок в проектах и предотвращать некоторые ошибки и уязвимости. За решение этих проблем я плачу временем на прекоммит-хуки и задачи в CI.
Python Bytes: #357 Python 3.7 EOLed, We Hadn't Noticed
https://ift.tt/nQvOPkf
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
logmerger - TUI for Log Files With Merged Timeline
https://ift.tt/YTV6rHX
Простой ORM для sqlite3
https://ift.tt/fmtpP9a
ORM, или объектно-реляционное отображение — это программная технология, которая позволяет взаимодействовать с базами данных с использованием объектно-ориентированной парадигмы. Вместо того чтобы писать SQL-запросы напрямую для работы с данными в базе данных, можно использовать ORM, чтобы взаимодействовать с данными, как если бы они были объектами в вашем коде.
Молниеносный инкрементальный линтинг Python-кода
https://ift.tt/6e7wzVC
Линтинг кода бывает очень долгим, а в ситуациях наличия большого legacy‑проекта, который решили «причесать», линтинг может причинять боль и страдания разработчикам. В этой статье мы найдем решение, которое позволит без проблем линтить код с любого этапа разработки и делать это супер быстро и инкрементально!
Real Python: Build a Blog From Scratch With Django
https://ift.tt/qm8QuAf
От теории к практике: создаём веб-приложение для решения задачи коммивояжёра
https://ift.tt/W6jzPaF
В таких сферах, как исследование операций (Operations Research) и наука о данных (Data Science) чрезвычайно актуально сближение теории и её практического применения в виде программных проектов. Теоретические выкладки формируют базу программ для оптимизации чего‑либо, так как теория даёт средства для решения разнообразных задач. Но очень важно помнить и о том, что подобные программы должны быть доступны конечному пользователю, что с ними должно быть удобно работать.
Сводка новостей pythonz 08.10.2023 — 15.10.2023
https://ift.tt/8jd1ZJQ
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Kornia — библиотека компьютерного зрения
https://ift.tt/uiZEBQj
Kornia это open source библиотека для решения задач компьютерного зрения. Она использует PyTorch в качестве основного бэкенда и состоит из набора дифференцируемых процедур и модулей. Создатели библиотеки вдохновлялись OpenCV, и поэтому Kornia является его аналогом, но при этом в некоторых моментах превосходит.
pip - 23.3
https://ift.tt/aJhLtZu
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Как PaaS решил проблемы стандартизации разработки сервиса одной утилитой
https://ift.tt/tC8lIcZ
Вероятно вы каждый день пользуетесь консольными утилитами, такими как git, homebrew, ssh, grep, find, etc. Мы сделали command line interface приложение, запуск которого на локальной машине разработчика может превышать количество запусков команды git (спойлер: статистика в конце статьи).
Как я проектирую и разрабатываю расширения Python на Rust
https://ift.tt/QGR6i0T
В этой статье я хочу рассказать о том, как я проектирую комплексные расширения для Python на Rust с использованием PyO3 и почему я принимаю те или иные проектные решения.
The Real Python Podcast – Episode #176: Building Python Best Practices and Fundamental Skills
https://ift.tt/l2M96qP
Введение в библиотеку Diffusers и диффузионные модели
https://ift.tt/qnQfrSM
Diffusers — это библиотека от Hugging Face, которая позволяет работать с сотнями предобученных моделей класса Stable Diffusion для создания изображений и аудио.Всегда хотели стать художником, но у вас лапки? :)
NumPy: шпаргалка для начинающих
https://ift.tt/7q3sVcH
В этой статье мы поговорим про NumPy. Это статья-шпаргалка для начинающих пользователей NumPy, надеюсь она будет вам полезна.
pipeless-ai - Computer Vision Framework
https://ift.tt/bTW8Oor
Алгоритм поиска ключевых словосочетаний «на пальцах». Анализируем новости
https://ift.tt/T350M4J
В современном мире объем данных в интернете постоянно растет с огромной скоростью. Возникает логичный вопрос: как ориентироваться в этом информационном потоке?
Примитивы синхронизации в Python Asyncio: Исчерпывающее руководство
https://ift.tt/cQlNZMO
При написании многопоточного приложения нужно помнить о возможности состояния гонки при использовании неатомарных операций. Даже простая задача по увеличению целого числа на единицу в конкурентной программе может вызвать ошибки, с трудом поддающиеся воспроизведению. Но при использовании asyncio мы всегда работаем в одном потоке, а значит можно не беспокоиться о гонках, правда? На самом деле не всё так просто...
Python Bytes: #356 Ripping from PyPI
https://ift.tt/sZKcBAF
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Паттерн производитель-потребитель и очередь с приоритетом asyncio.PriorityQueue в Python
https://ift.tt/ezuU24x
В предыдущей статье вы могли узнать что такое очередь в целом и как работает FIFO-очередь asyncio.Queue. Давайте продолжим и посмотрим на примере библиотеки aiohttp как работают очереди с приоритетом asyncio.PriorityQueue.
Архитектурный паттерн для обработки больших данных: Lambda
https://ift.tt/IFpEMS9
Мы сталкиваемся с огромными объемами информации, высокой нагрузкой, и постоянно меняющимися требованиями. Все это требует от нас не только навыков программирования, но и грамотного проектирования архитектуры, которая способна справиться с этими вызовами.Именно здесь на сцену выходит архитектурный паттерн, о котором мы сегодня поговорим - Lambda-архитектуре.
Talk Python to Me: #433: Litestar: Effortlessly Build Performant APIs
https://ift.tt/HFtyQwD
Audio
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Полноценный 2D-платформер на Python в 2023? Мой опыт
- ipywidgets: создаем графические приложения на базе Jupyter
- Как я проектирую и разрабатываю расширения Python на Rust
- 10 лучших практик логирования в Python
- Airflow vs NiFi: исследуем оркестратор для формирования витрин данных
- shshsh - A Bridge Between Python and Shell
- psutil - 5.9.6. Модуль для управления процессами в ОС
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/512/
psutil - 5.9.6
https://ift.tt/JVpbc98
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
Построение ML-пайплайна для рекомендательной системы с помощью Google Cloud Platform
https://ift.tt/kFOwIN2
Построение ML-пайплайна для рекомендательной системы с помощью Google Cloud Platform. Данный материал будет описывать опыт нашей команды по построению end-to-end рекомендательной ML-системы визуального поиска похожих товаров с помощью инструментов, предоставляемых облачной платформой Google Cloud Platform.
numpy - 1.26.1
https://ift.tt/wzd1Ogb
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
faststream
https://ift.tt/lgDmAix
FastStream is a powerful and easy-to-use Python framework for building asynchronous services interacting with event streams such as Apache Kafka, RabbitMQ and NATS.
Сбер. Как некрасиво поступить на конкурсе красоты
https://ift.tt/sCjtgrz
Хабр - не жалобная книга, я знаю. Но тут история про код, с примерами, разбором антипаттернов и всё такое, поэтому я рискну .Всё началось, когда я узнал про конкурс красоты кода от Сбера. Я как раз хотел поучаствовать в каком-нибудь эпичным конкурсе, а тут как раз он мне и подвернулся, тем более что я - тот человек, которому есть что рассказать про красивый код.
Python Bytes: #356 Ripping from PyPY
https://ift.tt/V38rqIl
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes