Python Дайджест. Выпуск 469

Этот пост я решил написать, для тех, кто также искал понятный код и рабочий пример, который можно было взять, вставить в гугл колаб(google colab) и сразу начать "играться" с кодом. Но не нашел. Для вас, друзья!P.S весь код будет в конце.

В этой статье я хочу затронуть вопрос интернационализации Qt-приложений, поделиться своим опытом, показать легкость работы с предоставленными инструментами и некоторые неочевидные моменты, которые могут возникнуть...

Многие уже слышали, а может и пробовали модель Stable Diffusion для генерации картинок из текста. Но знаете ли вы, как с помощью той же модели можно генерировать аудио?

Даже на русском языке игра не самая простая Все началось с коллеги, который закинул в локальный чат сообщение, что он сыграл в игру #59 и угадал слово с 33 попыток и одной подсказки. Игра оказалась простая и сложная одновременно: сайт загадал слово и нужно его отгадать. В поле ввода отправляешь слово, а искусственный интеллект на сайте определяет, насколько отправленное слово близко по смыслу к загаданному. Интересная игра, тренирующая ассоциативное мышление и умение строить связи. Новое слово появляется каждый день, что в некотором смысле выглядит ограничителем. Также игра доступна только на португальском и английском языках. С одной стороны, это дополнительная практика, а с другой — сомнения «а знаю ли я это слово?» смазывают впечатления от игры. Так я задумался о локализации игры на русский язык.

Возможно, ты сейчас готовишься к собеседованию в какую-нибудь IT-компанию. Скорее всего, тебе будут задавать технические вопросы, поэтому тебе приходится готовиться. Но, возможно, ты всё равно не сможешь ответить на все вопросы правильно. Как быть?! А слышал ли ты про новую умную chatGPT? А что, если я тебе скажу, что больше готовиться к собеседованиям так усердно не нужно! Что?! Задаваемые тебе вопросы можно делегировать chatGPT. В общем, нет времени объяснять, давай устроим собес для chatGPT по Data Science и узнаем, сможет ли сетка его пройти?! Всё по классике — спрашиваем вопросы по 4 секциям: программирование — Python и алгоритмы, написание SQL-запросов, Data Science и статистика, ML System Design

Применение Python в не стандартом виде.

Когда мы разрабатываем приложение, которое разделено на независимые автономные компоненты, мы говорим о микросервисной архитектуре. Для взаимодействия компонентов используется API. Самый популярным API является REST. Это обусловлено его гибкостью, эффективностью (в большинстве сценариев) и тем, что он легко масштабируется. 

Что не стоит делать при работе с настройками в Django проекте

Расскажу, как мы ищем поведенческие аномалии в продукте и зачем это вообще нужно делать. Что такое аномалии?

Вдохновившись постом Building A Virtual Machine inside ChatGPT , я решил попробовать что-то подобное, но на этот раз вместо инструмента командной строки Linux давайте попробуем превратить ChatGPT в интерпретатор Python!

Максим Дубакин рассказал о рабочем проекте собственного производства, который заавтоматизировал повторяющиеся задачи по переводу с деплоя bash-скриптами на helmfile при помощи Python и уменьшил затраты времени на ~ 2 часа.

Сегодня мы расскажем вам, как дообучить новую state-of-the-art модель SVTR-Tiny для распознавания текста сцены (текста в реальных уличных условиях) на собственноручно сгенерированных изображениях с помощью API библиотеки PaddleOCR.

Для веб-автоматизации/тестирования Selenium всегда был стандартом де-факто. С ним легко начать работу, и он поддерживает практически все языки программирования.

В этом материале вы узнаете, как создать Telegram-канал, который будет сам обновляться, получая данные из открытых источников. Используем Python, AWS Lambda, DynamoDB и BeautifulSoup.

У меня есть небольшое хобби - я экспериментирую с машинным обучением применительно к торговле на бирже, в частности, с криптовалютами. После различных наколенных экспериментов я захотел создать удобный инструмент - базу торговых котировок. В процессе работы необходима быстрая загрузка достаточно большого количества данных. Это необходимо для расчетов, генерации данных для обучения, бэк-тестинга и других задач. Количество записей, которые нужно загрузить в питон довольно велико - речь может идти о миллионах и более записей.

На примере сжатия вложенного JSON

С 1 по 7 ноября проходила квалификация Yandex Cup 2022. В секции Алгоритм: Марафон организаторы предложили интересную задачу программирования в ограничениях, обобщения известной задачи коммивояжёра, задачу поиска маршрута (vehicle routing problem). В статье расскажу о своем решении на основе Google OR-tools.

Разберёмся что “под капотом” формата EPUB и как перевести текст, но не переводить код в книге. Познакомимся с библиотекой Ebook Lib, а также узнаем для чего нам понадобиться библиотека Beautiful Soup.

Audio

Гвидо сходил к Lex Fridman на Podcast. Подкаст вышел в 2 частях

Audio

Podcast

Сами функции задают API

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django-cms/3.11.1/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/

Статический анализатор Python-кода. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pylint/2.15.9/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pylint/

Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/numpy/1.24.0/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/

Библиотека и утилита для генерации .pex (Python EXecutable) файлов. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/pex/2.1.119/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pex/

Мощная система логгирования и платформа агрегации логов. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sentry/22.12.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/sentry/

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/lxml/4.9.2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/lxml/