Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В прошлой публикации я показывал как сделать токен для Google API и упомянул свою библиотеку как пример, где такой токен нужен. Вот прямая ссылка.SpeedTab это обертка на API от гугла, который позволяет работать и редактировать гугл таблицы. Библиотека также включает минимальный функционал для работы с гугл диском.В этой публикации я покажу как использовать библиотеку SpeedTab на нескольких примерах.
Эта коротенькая заметка посвящена симпатичной задачке генерации в лексикографическом порядке всех правильных скобочных последовательностей. Её нередко включают в список задач для подготовки к собеседованию (например, здесь).
An opinionated guide on how to write views in Django by one of the core Django devs.
Tracking the code and data accessed by a function call can be used to draw dependency graphs, for debugging and profiling, and for cache invalidation. This article shows you a variety ways of doing it, as well as some initial ideas that don’t work very well.
This brief outline highlights the plan for the faster CPython project for the 3.13 release. Includes PEP 669, PEP 554, improved memory management, and more.
На митапе «Типичный Python» поделились своим опытом, послушали коллегу из МТС Digital, а также ответили на вопросы участников. Приводим краткий обзор трех докладов: разбираем работу со средой разработки PyCharm, статическим анализатором Mypy и программной библиотекой SQLAlchemy 2.0.
In this tutorial, you'll learn how to raise exceptions in Python, which will improve your ability to efficiently handle errors and exceptional situations in your code. This way, you'll write more reliable, robust, and maintainable code.
Время от времени я сталкиваюсь с понятием «двоичный», он же «бинарный» интерфейс приложений, или просто ABI (application binary interface). Все найденные мной материалы на эту тему были либо очень скудны, либо вели к многостраничным эпопеям, которые напоминали сборную солянку из описания, например, архитектуры процессора x86, сдобренную стандартом С++.
В прошлой статье я писал о том, как реализовать end-to-end тестирование telegram-бота. А сегодня расскажу о том, как реализовать полнотекстовый поиск в Postgres посредством SQLAlchemy и как его проиндексировать. Вы узнаете, как подготовить файл миграции для alembic. В конце статьи я приведу ссылку на небольшой репозиторий, где реализовал сервис-класс для удобной интеграции поиска в свой проект.
В этой статье мы рассмотрим важность подключения базовой аналитики к боту и какие преимущества это может принести.
Компьютерное зрение - удивительная область, которая позволяет компьютерам видеть и понимать мир через обработку изображений и видео. Одним из наиболее популярных инструментов для работы с компьютерным зрением является библиотека OpenCV. В этой статье мы рассмотрим, как использовать OpenCV для распознавания обьектов на изображении.
Цель данной публикации – комплексное рассмотрение строения искусственных нейронных сетей c точки зрения и математики и программного кода. В данной работе нейронная сеть реализуется на языке Python с использованием библиотеки tensorflow.keras. Статья сосредоточена в основном на строении и функционировании искусственной нейронной сети, поэтому такие этапы как обучение и т.д. в ней не затрагиваются.
Настало время для очередного бесполезного проекта. Возможно ли для любого отдельно взятого фрагмента кода найти абсолютно оптимальный вариант, который будет давать тот же вывод? Несколько лет назад я наткнулся на этот принцип, называемый супероптимизация. Он не практичен, но сама его идея засела у меня в голове.
TLDR — это не готовое решение, это попытка самостоятельно разобраться, подобрать архитектуру и обучить генеративно-состязательную модель (GAN) для увеличения картинок в 2 или 4 раза. Я не претендую на то, что моя модель или путь рассуждений лучше каких-то других. Кроме того, относительно недавно стали популярны трансформеры и diffusion модели — заметки не про них.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Неочевидные конструкции в языке
В этой статье я поделюсь опытом в работе Apache Airflow в связке с Kubernetes. Мы соберем собственный образ Docker с python-скриптом, установим Airflow в Kubernetes, настроим автоматическую синхронизацию DAG'ов с удалённым репозиторием и их исполнение. Всё это — на примере запуска простейшего DAGа.
В этом руководстве я покажу, как протестировать использование внешнего API с помощью Python моков. Интеграция со сторонними приложениями — отличный способ расширить функциональность любого продукта. Однако дополнительные возможности продукта сопряжены с определенными препятствиями. Если вы не являетесь владельцем внешней библиотеки, у вас не получится контролировать серверы, на которых она размещена, код, составляющий ее логику, или данные, которые передаются между ней и приложением. Кроме того, пользователи постоянно воздействуют на данные при взаимодействии с библиотекой.