IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram


Новый материал в ленте
  KPConv на русском: Свертки для point cloud

В этой публикации я попробую максимально просто и наглядно рассказать о сверточном слое для point cloud. Перед вами статья, объясняющая KPConv — метода работы с облаками точек без их преобразования в промежуточные форматы, такие как воксели.


Python Дайджест. Выпуск 457

(19.09.2022 - 25.09.2022)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Гайд по первичной настройке асинхронного Python-приложения с GraphQL-библиотекой Strawberry

Пишете на Python и давно хотели запрыгнуть на поезд хайпа по GraphQL, но никак не могли выбрать между Graphene и Ariadne? Предлагаем вам третий вариант – Strawberry.

Strawberry – code-first библиотека с большим количеством батареек. 2.6 тыс. звёзд в репозитории на GitHub. Для описания типов можно использовать dataclasses и pydantic-модели. Из коробки поддерживается асинхронность.

  Кто же такой этот многорукий бандит?

Представьте на секунду, что вы очень азартный игрок, который только что попал в казино и не может выбрать, за какой игровой автомат ему сесть. Или один муравей из колонии, выбирающий по какому пути ему пойти на поиски пищи. Или даже вы – это целый маркетплейс, который думает, какую же цену, ему поставить на тот или иной товар!

  Сканер уязвимостей на Python или как написать сканер за 6 часов

Недавно мне довелось участвовать в хакатоне по информационной безопасности на научной конференции в прекрасном городе Санкт-Петербург в СПбГУТ. Одно из заданий представляло из себя написание собственного сканера уязвимостей на любом ЯП с условиями, что использование проприетарного ПО и фреймворков запрещено. Можно было пользоваться кодом и фреймворками существующих сканеров уязвимости с открытым кодом. Это задание и мое решение с моим коллегой мы и разберем в этой публикации.

  Объясняю Pattern Memento (Снимок)

Первый паттерн, который я бы хотел с вами разобрать - Memento (снимок). После, с перерывом ~2 недели будут выходить и остальные. Если у вас есть замечания или вы что-то не понимаете - пишите в комменты, разбор самых интересных вопросов я добавлю в статью.

  Списковые включения в Python мощнее, чем можно подумать

В Python списковые включения (и генераторы списков) —  замечательные механизмы, способные серьёзно упрощать программный код. Правда, чаще всего их используют в форме, предусматривающей наличие единственного цикла for и, возможно, одного условия if. И это всё. Но если попытаться немного вникнуть в эту тему, то окажется, что у списковых включений Python имеется гораздо больше возможностей, чем можно подумать, возможностей, разобравшись с которыми, можно, по меньшей мере, кое-чему научиться.

  Обзор markdown редакторов для Django

Подобрать удобный инструмент, для работы с markdown из Django админки, без лишних танцев с бубном.

  Решаем судоку при помощи компьютерного зрения

Судоку – это игра, в которой игровое поле представляет собой квадрат размером 9×9, разделённый на меньшие квадраты со стороной в 3 клетки. Таким образом, всё игровое поле состоит из 81 клетки. В них уже в начале игры стоят некоторые числа (от 1 до 9), называемые подсказками. От игрока требуется заполнить свободные клетки цифрами от 1 до 9 так, чтобы в каждой строке, в каждом столбце и в каждом малом квадрате 3×3 каждая цифра встречалась бы только один раз

  GUI Генератор паролей на Python

Штош. В этой статье я научу вас делать кроссплатформенное приложение генератор паролей с графическим интерфейсом. Мы будем использовать язык Python и библиотеку PySide6 - привязку к инструментарию фреймворка Qt.

Приложение умеет генерировать пароли, скрывать и копировать их в буфер обмена. Длина задается с помощью слайдера и счетчика. Пул допустимых символов меняется кнопками. Сила пароля рассчитывается по информационной энтропии.

В статье я постарался затронуть все моменты создания и сборки приложения. Ознакомиться с проектом можно на GitHub.

 

  Я сделаю свою «умную» колонку… «with blackjack and hookers!». Эпизод 2(но двоек не существует). Проект NeBender

Данный проект является одновременно развитием и ответвлением проекта Pinder - https://habr.com/ru/post/538862/В комментариях к первой статье(да и сам думал об этом тоже) мне предлагали вариант для распознавания смыслов на GPT.Почитал немного про использование GPT, круто это всё конечно, вот прямо спорткар, Ferrari какой-нибудь в мире NLP. В общем Ferrari это круто, но я люблю велосипеды, поэтому было принято решение запилить пусть что-нибудь простое, но своё.Так появился проект NeBender(Neural Bender).

  Similar images: API

Кортокая версия. Я набил API и python библиотеку, которые позволяют искать картинки похожую на искомую.API бесплатный, на один запрос выдает до 20 похожих картинок.В базе данных 18 миллионов изображений. Надеюсь, в ближайшее время, добавлю еще 50M.API: LINKpython wrapper: LINKWeb Demo: LINK. Можно загрузить свою картинку или воспользоваться текстовым поиском. Можно кликать на картинки в результате поиска и смотреть что найдет по ней. Хороший вопрос за сколько шагов можно дойти от чего-то невинного до порнухи или хотя бы обнаженки