Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Мы детально разобрали природу проблемы и изучили арсенал методов. Теперь перейдем к самому важному — практическим результатам. Я протестировал каждый подход на реальной задаче создания инфографики "Agentic AI Explained" и готов показать, что действительно работает.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
There’s a proposal, PEP 810 – Explicit lazy imports for Python to natively support lazy importing starting in Python 3.15. However, it has not been accepted yet, and even if it is accepted, 3.15 is a year away. What do we do now?
Audio
Рассматриваются встроенные в Python возможности декларативного программирования и их развитие в библиотеках SQLAlchemy, NumPy, Pandas. Показывается применение трех видов декларативного программирования с помощью библиотеки DecPy: аналогов SQL, QBE и Prolog. В том числе приводятся рекурсивные запросы.
Представьте инженера по добыче на центральном объекте в Permian Basin, которому до рассвета нужно успеть десятки дел. Одна скважина работает ниже нормы. Для другой нужно принять решение о капитальном ремонте. Данные разбросаны по электронным таблицам, SAP, PDF‑документам и полевым логам. Знакомая ситуация?
Не секрет, что своей нынешней популярности язык Python добился благодаря огромной экосистеме библиотек и тому, насколько он упростил работу в столь разных сферах как машинное обучение и информационная безопасность. Этот успех стал возможен во многом благодаря возросшей вычислительной мощности компьютеров и либерализации требований к работе с памятью. Тем не менее, базовая экологическая ниша Python, в которой он съел PHP и не даёт как следует закрепиться Golang – это автоматизация рутинных задач, скрипты и в целом чёрная работа на бэкенде.
Вы уже перепробовали все: и промпты в кавычках, и уговоры на английском, и даже шептали запросы своему GPU. Результат? Очередная вывеска с текстом, напоминающим древние руны, переведенные через пять языков. Знакомо? Это наша общая, фундаментальная боль, и сегодня мы не будем ее заливать кофеином и надеждой. Мы возьмем ее, положим на операционный стол и проведем полную анатомическую диссекцию.
В этой статье показан простой способ создания собственного класса линейной регрессии с использованием стохастического градиентного спуска. Будет представлен легкий и понятный код с реализацией основных методов: fit, predict и score. Статья будет полезна тем, кто хочет вкратце разобраться, как работает класс LinearRegression из библиотеки sklearn
Когда я писал диссертацию по физической химии, этого инструмента мне очень не хватало. Намучившись с Origin, Excel, Matplotlib и Python в голове появился список того функционала, который хотелось бы иметь для анализа зависимостей количества различных химических соединений от температуры.
ㅤ
Обработка и анализ временных последовательностей (временных рядов) достаточно часто встречающаяся задача. Обычно она решается с помощью идентичных подходов и методов. Однако когда анализ временного ряда предполагает выражение каждого последующего элемента через предыдущие, возникают проблемы с эффективностью реализации такого анализа.
Вторая часть серии статей "Лучшее время для соло предпринимательства". Описание процесса интеграции платежной системы Paddle с точки зрения юзер-сценариев.
Работа моя — складывать сказания да инструкции для продукта, что как царство-государство Kubernetes да с верной свитой операторов. Хоть и славно наше царство, а и есть в нем работа рутинная, не богатырская. Расскажу в статье, как решился я победить ту рутину с помощью ИИ и выковать себе меч-кладенец в виде приложения на Python. Коллегам-техническим писателем и всем, у кого, как и у меня, нет опыта разработки, но есть желание автоматизировать работу, добро пожаловать под кат.
runo — ассистент для репозиториев, который позволяет забыть о проблемах с настройкой локальной среды разработки и переключаться между репозиториями быстро и безболезненно. Больше не надо запоминать что, где и как можно/нужно запускать и что перед этим требуется сделать — обо всём позаботится ассистент. Вот как это работает
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes