Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
In this tutorial, you'll learn to specify multiple return types using type hints in Python. You'll cover working with one or several pieces of data, defining type aliases, and type checking with a third-party static type checker tool.
Библиотека pandas 2.0 вышла в начале апреля, в ней появилось много улучшений нового режима Copy‑on‑Write (CoW, копирование при записи). Ожидается, что в pandas 3.0 режим CoW будет использоваться по умолчанию. Сейчас полный переход на копирование при записи запланирован на апрель 2024 года. У разработчиков библиотеки нет планов поддержки некоего «режима совместимости» или режима, в котором CoW не применяется.
Во второй части сфокусируемся на разработке бизнес-логики бота. В нашем проекте, для взаимодействия с Telegram, будем использовать библиотеку Aiogram.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
В этой статье я рассказываю, как настроить уведомления в вашем приложении на Python или в Alertmanager таким образом, чтобы сообщения приходили в определенный Telegram топик.
В этой статье я опишу одно из последних своих дерзновений в сфере оптимизации производительности с помощью Rust. Надеюсь, что в ней вы откроете для себя какие-то новые приёмы для написания быстрого кода на Rust.
Сегодня мы хотели бы продолжить тему обработки пространственных данных средствами Python библиотеки estaty. Мы уже рассказывали о том как можно Объединять открытые данные Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон вокруг объектов недвижимости. Теперь же поговорим о более сложном анализе
В этой статье мы узнаем шесть основных сценариев использования Celery. Разберем основные методы и аргументы, которые точно пригодятся. От асинхронной обработки задач до управления временем выполнения и обработки ошибок - вы получите цельное представление о том, как Celery может решать ваши задачи.
Добро пожаловать во вторую часть нашей серии статей "Работа с временными рядами в Python." В первой части, мы ознакомились с основами работы с временными рядами и научились анализировать и визуализировать их. Теперь мы переходим к более продвинутым аспектам этой увлекательной темы.
В этой статье я выскажу свою точку зрения о том, что из себя представляют категориальные признаки.
This post sums up the progress and thinking on the no-GIL work in Python. It summarizes some of the PEPs involved as well as active conversations in the discussion groups.
Middleware in a web stack framework is able to intercept all requests allowing you to write common request processing code across all your views. This article shows you how to write middleware for FastAPI.
Современные облачные инструменты и пакеты Python стали настолько мощными, что с их помощью можно создать (масштабируемый) облачный API менее чем в 200 строках кода. В этом посте будет рассмотрено, как при помощи lines Google Cloud, Terraform и FastAPI развернуть в облаке полноценный API, через который можно отвечать на запросы.
На пути инженера данных часто встречаются задачи связанные с DevOps. Одна из таких - развернуть Airflow в Kubernetes кластере. Если до этого похожего опыта работы не было, то эта задача может показаться не тривиальной. Конечно, можно выполнить несколько команд из официального гайда, но если нужно будет что-то поправить, то без понимания, что происходит внутри, обойтись будет сложно. Эта статья призвана облегчить данную задачу. Она поможет тем, кто уже работал с Airflow, но еще не касался технологии Kubernetes
Аналитика данных стала неотъемлемой частью современного бизнеса и научных исследований. И одним из ключевых аспектов анализа данных являются временные ряды. Эффективная работа с временными рядами играет критическую роль в прогнозировании, стратегическом планировании и принятии решений в различных отраслях.
В этой статье, используя технику Retrieval-Augmented Generation ("Поисковая расширенная генерация"), мы настроим русскоязычного бота, который будет отвечать на вопросы потенциальных работников для выдуманного свечного завода в городе Градск.
Сегодня расскажем, как заняли 2 место в общем зачете AI Generative Product Hackathon, инициированного Napoleon IT, и 1 место в кейсе по анализу рекламных креативов для крупной российской фармацевтической компании.