Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
В первой и второй частях я поделился историей создания python библиотеки convtools (кратко: позволяет декларативно описывать преобразования данных, из которых генерируются python функции, реализующие заданные преобразования), сейчас расскажу об ускорении частных случаев datetime.strptime и datetime.strftime, а также о том интересном, что встретилось в datetime модуле по дороге.
Andrew wanted to play with some untrusted Python. Read how he used seccomp and setrlimit to build a Python sandbox.
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/