Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
В этой статье поговорим о том, что такое кэширование и о его преимуществах, как настроить кэширование в Django, какие бэкенд-системы поддерживают Django, а также о лучших практиках кэширования. Материал будет полезен в первую очередь начинающим веб-разработчикам.
Нет, нет, я совсем не про геометрию или физику, я про множество!
Как-то я изучал release notes новой версии Python 3.12, и в разделе о депрекациях моё внимание привлекла следующая фраза:
utcnow() и utcfromtimestamp() из datetime.datetime устарели и будут удалены в будущей версии.
В этом материале мы рассмотрим две таких возможности: оператор match и создание срезов строк и списков. Мы подробно разберёмся с тем, как работают эти механизмы, а так же изучим несколько примеров, которые позволят вам познакомиться с синтаксисом и семантикой соответствующих конструкций.
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Инструмент подсветки синтаксиса. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Pygments/
я работаю над проектом для бессерверных вычислений, Python также - основной язык программирования (наряду с Go). Одним из корпоративных стандартов является внутренний обмен информацией по протоколу gRPC. Причины просты - данных огромное количество, нагрузка на сеть колоссальная, отсюда и потребность в экономии размера передаваемых данных.
Django-приложение для гибкой фильтрации объектов модели (querysets). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-filter/
Если вам нужно решить задачу коммивояжёра, то нет ничего проще. Нужно просто взять квантовый компьютер с числом кубитов не меньшим числа вершин рассчитываемого графа…Нет под рукой квантового компьютера? Не беда, читайте дальше и узнаете, как можно решать данную задачу на классическом компьютере за полиномиальное время* от числа вершин.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Хакатон – это всегда повышенный стресс, потому что за короткое время нужно найти лучшее решение для поставленной задачи. Вам придется обучить десятки моделей, найти оптимальную комбинацию гиперпараметров и при этом координировать действия с командой. Чтобы минимизировать хаос совместной разработки, предлагаю воспользоваться MLflow Tracking. С его помощью вы сможете синхронизировать усилия всей команды, а также иметь доступ к истории всех экспериментов: к обученным моделям, их гиперпараметрам, метрикам и не только.
Outgoing Django webhooks triggered on model changes.
С появлением больших объемов информации и необходимостью обработки данных в реальном времени, разработчиками все чаще приходится создавать эффективные алгоритмов обработки данных, способных обеспечивать высокую отзывчивость и мгновенное реагирование на изменения.
В процессе разработки я сталкиваюсь с различными проблемами и в мой мозг приходят весьма интересные решения для оптимизации, которыми я бы хотел поделиться с теми, кто тоже захотел написать крутую игру на python.
Создание цветомузыки посредством реверс инженеринга блютуз контроллера и анализа звукового потока через golang.