Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema
Вы не поверите, но я уже и разработчиков Kandinsky 2.2 спрашивал, что такое CFG Scale в фундаментальном смысле, и нейронщиков всех мастей, однако так не получил внятного ответа. От обывательских блогов меня вообще теперь тошнит, ибо там одно и то же: параметр CFG Scale увеличивает силу следования подсказке... И все как бы, окей — сами разберемся.
Те, кто когда-нибудь хотел обучить своего диалогового чат-бота, непременно сталкивались с отсутствием датасетов с адекватными диалогами. В открытом доступе, в основном, лишь наборы комментариев с Пикабу и Хабра, парсинг телеграм чатов, и диалоги из литературы. Мягко говоря, всё это "не очень". Поэтому, мы решили использовать ChatGPT для генерации подходящего датасета.
Пару месяцев назад я рассказал вам о своем фреймворке для работы с различными брокерами сообщений - Propan.
Тезисно повторю: это идейный наследник FastAPI, но для написания асинхронных микросервисов (привет, Kombu). Он настолько облегчает взаимодействие с брокерами сообщений, что данный архитектурный паттерн переходит из разряда
В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов. В этом материале мы поговорим о протоколах в Python и разберём практические примеры работы с ними.
Стандартный интерфейс «Яндекс.Метрики» позволяет анализировать данные о посетителях сайта и их поведении достаточно подробно. Тем не менее, для решения задач глубокой аналитики стандартного функционала может оказаться недостаточно.
К тому же многим аналитикам привычнее и зачастую нужнее проводить аналитику в электронных таблицах (Excel, Google Sheet) или BI. Да, можно выгружать отчеты из «Метрики» сначала в Excel-файлы. Но на таком полуручном режиме оперативной и эффективной аналитики особо не построишь.
Я часто в своих проектах использую связку Django + RQ вместо Celery. RQ удобный и максимально простой инструмент среди популярных Task Queue решений в экосистеме Python.
Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Как с помощью двух мощных инструментов с открытым исходным кодом можно совместить привычный для пользователей интерфейс, надежность и мощь SQL, гибкость Python и командную работу как в Google Spreadsheet?
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
«Блин, вот бы создать свою игру, да чтобы с этим да этим.....» — наверное каждый человек не раз сталкивался с подобным желанием, но 95% подобных желаний оканчивались ничем. В этой статье я хочу рассказать о том, как я делал свою игру и какие ошибки совершал.
Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/
An in-depth look at ways to customize (and perhaps improve) Django's admin app.
Уменьшение размерности данных — это подход упрощения сложных наборов данных для облегчения их обработки. По мере того как данные растут и становятся более сложными, извлекать информацию становится все труднее, а визуализация становится более накладной. Методы уменьшения размерности данных решают эту проблему, предоставляя меньшее количество измерений (столбцов) при сохранении наиболее важной информации. Мы можем потерять некоторые детали, но получить более простое представление данных, которое легче обрабатывать и сравнивать.
Audio