Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В предыдущей публикации, посвящённой извлечению системной информации с помощью Python был отмечен высокий читательский интерес. В настоящей статье предлагается расширенное рассмотрение методов программирования и получения данных, выходящих за рамки системной информации и анализа сетевых пакетов. Настоящее статья будет структурировано по следующему принципу "теория-практика".
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В этой статье мы создадим учебный проект, демонстрирующий мощную связку FastAPI, Redis и Celery на примере системы временного хранения файлов. Наше приложение будет обладать функцией автоудаления файлов и удобным веб-интерфейсом, что позволит наглядно продемонстрировать возможности этого современного стека технологий.
В этой статье научимся использовать модуль pydantic_settings, который позволяет разработчикам легко управлять настройками проекта и загружать их из разных источников, таких как переменные окружения и файлы json, yaml, toml, а также дает доступ к легкой валидации вводимых значений
Audio
Это был недолгий перелёт по низкому тарифу без удобств в виде встроенных в подголовники кресел экранов. Здесь же нам потребуется иная, офлайн-стратегия.
Эта вторая часть большой статьи по Django-миграциям для начинающих. Разберем фиктивное применение, миграции данных, «сухую проверку» и основные проблемы, которые возникают у начинающих. Также поделюсь полезными советами и подсвечу детали работы.
Когда возникает необходимость работать с иерархической структурой данных, кажется, что решение давно найдено, ведь подобные задачи уже неоднократно решались. Возможно, даже выбран инструмент, например, Python и SQLAlchemy.
Кто никогда не пользовался нейросетями? Появление ChatGPT продемонстрировало невероятный потенциал языковых моделей, побудив программистов и разработчиков исследовать новые возможности. И в книге «Разработка приложений на базе GPT-4 и ChatGPT. 2-е изд.» содержится подробное руководство для разработчиков на Python, желающих научиться создавать приложения с использованием больших языковых моделей.
Сразу возникает вопрос - кому в 2024 году может понадобиться переносить данные с бумажного носителя на цифровой, ведь большинство данных уже в цифровом виде. Тем не менее есть реальная задача.
Сегодня хочу поделиться любимыми Python-библиотеками, которые помогают нам оптимизировать работу. Надеюсь, вам они тоже будут полезны. И конечно, пишите в комментах, чего не хватает в подборке. Возможно, потом сделаю вторую часть, а еще расскажу про фреймворки.