IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python

     18.07.2023       Выпуск 500 (17.07.2023 - 23.07.2023)       Статьи

Крестики-Нолики (Tic Tac Toe) с компьютером на Python. Мой первый шаг к Machine Learning. Часть 1

Я любитель Python и совсем недолго осваиваю язык всеми доступными способами. Моя цель - понять принципы машинного обучения и его взаимосвязь с нейросетью. Никакого опыта в IT не имел, тем не менее постараюсь излагать общепринятой терминологией, не судите строго. Моя основная профессия не менее сложная, далека от IT, но для упрощения работы в нее все больше внедряются AI и ML. Мною движет лишь интерес к современным технологиям, программированию.

     17.07.2023       Выпуск 500 (17.07.2023 - 23.07.2023)       Статьи

Пять декораторов Python, которые могут сократить код в два раза

В этой статье мы рассмотрим концепцию Python-оберток и приведем пять примеров, которые могут улучшить процесс разработки на Python.

     18.07.2023       Выпуск 500 (17.07.2023 - 23.07.2023)       Релизы

gunicorn - 21.1.0

WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/

     18.07.2023       Выпуск 500 (17.07.2023 - 23.07.2023)       Релизы

jsonschema - 4.18.4

Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema

     17.07.2023       Выпуск 500 (17.07.2023 - 23.07.2023)       Релизы

Вышел Savant 0.2.4: компьютерное зрение на базе глубокого обучения для Nvidia Jetson и dGPU

После месяца напряженной работы мы выпустили новую версию Savant (0.2.4), с новыми функциями и примерами использования.Savant — это фреймворк компьютерного зрения с открытым исходным кодом для создания приложений компьютерного зрения на базе нейронных сетей, работающий на стеке Nvidia. Он упрощает разработку динамических, отказоустойчивых конвейеров видео‑аналитики, использующих рекомендованные Nvidia инструменты для центров обработки данных и граничных ускорителей.Savant построен на базе DeepStream и предоставляет высокоуровневый уровень абстракции для быстрой разработки конвейеров компьютерного зрения на базе Nvidia DeepStream.

     17.07.2023       Выпуск 500 (17.07.2023 - 23.07.2023)       Статьи

Визуализация реальных масштабов проклятия размерности

Представьте себе набор данных, состоящий из некоторого количества наблюдений. У каждого наблюдения имеется N признаков. Если преобразовать все эти признаки в их числовое представление, то можно будет сказать, что каждое из наблюдений — это точка в N‑мерном пространстве.

     17.07.2023       Выпуск 500 (17.07.2023 - 23.07.2023)       Видео

Как мы делаем CPython быстрее. Прошлое, настоящее и будущее

Многие из вас слышали, что Python 3.11 значительно быстрее 3.10. Как нам это удалось? И как мы делаем 3.12 и последующие выпуски ещё быстрее? В своём выступлении я обзорно расскажу, какие техники мы используем для ускорения CPython. Постараюсь не использовать сложную терминологию и обойтись диаграммами, простыми примерами и математикой из средней школы. Наконец, я попытаюсь спрогнозировать на сколько станут быстрее последующие выпуски CPython, и как далеко можно вообще зайти в деле ускорения Питона.

     18.07.2023       Выпуск 500 (17.07.2023 - 23.07.2023)       Релизы

sentry - 23.7.0

Мощная система логгирования и платформа агрегации ошибок. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/sentry/

     17.07.2023       Выпуск 500 (17.07.2023 - 23.07.2023)       Видео

Внутри нового специализирующего адаптивного интерпретатора CPython 3.11

Python 3.11 вышел в свет 24 октября 2022 года, получив новый «специализирующий адаптивный интерпретатор». Я хочу рассказать вам о том, как ваш код начал оптимизировать сам себя по ходу исполнения, используя разные техники, позволяя в среднем достичь 25% ускорения. Расскажу о сложностях, с которыми можно столкнуться в ходе создания оптимизаций для динамических языков. А также о том, что будет в Python 3.12 и дальше.

     18.07.2023       Выпуск 500 (17.07.2023 - 23.07.2023)       Релизы

gunicorn - 21.0.1

WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/

     15.07.2023       Выпуск 499 (10.07.2023 - 16.07.2023)       Статьи

Ping пакеты как временное хранилище данных на python raw socket

Payload (данные) в ping пакете действительно есть, однако до реальной пользы им далеко - это английский алфавит (нет, я не испытываю ненависть к латинице, просто мне хотелось бы уметь редактировать это содержимое).

     14.07.2023       Выпуск 499 (10.07.2023 - 16.07.2023)       Вопросы и обсуждения

The Real Python Podcast – Episode #164: Constructing Python Library APIs & Tackling Jinja Templating

What principles should you consider when designing a Python library? How do you construct a library API that's understandable and easy to use? This week on the show, Christopher Trudeau is here, bringing another batch of PyCoder's Weekly articles and projects.

     14.07.2023       Выпуск 499 (10.07.2023 - 16.07.2023)       Статьи

Простой бэкап базы данных и статики для небольшого Django-проекта

Так как материалы на сайт добавляются довольно часто, а также регистрируются новые пользователи, конечно же возникла идея, как бы правильно организовать бэкап базы данных и загруженных медиафайлов - чтобы я мог легко синхронизировать данные на сервере с данными, лежащими в базе на рабочем компьютере.

     15.07.2023       Выпуск 499 (10.07.2023 - 16.07.2023)       Релизы

pip - 23.2

Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/

     15.07.2023       Выпуск 499 (10.07.2023 - 16.07.2023)       Релизы

SQLAlchemy - 2.0.19

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

     15.07.2023       Выпуск 499 (10.07.2023 - 16.07.2023)       Релизы

virtualenv - 20.24.0

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

     13.07.2023       Выпуск 499 (10.07.2023 - 16.07.2023)       Статьи

Highload-проект с нуля за 2 месяца

Как за ограниченное время из готовых компонентов создать и запустить по-настоящему нагруженный проект? Рассмотрим пример метрик, архитектуры, технических ограничений и подходов к проектированию систем на примере проекта «Экологический диктант».