Python Дайджест. Выпуск 472

Проект предназначен для генерации электронного кошелька, шифрование номера приватного кошелька и последующее его хранение на плате Wemos D1.

Всё началось примерно 10 лет назад, когда захотелось, чтобы вот этот вот контейнер выглядел прилично, не имел явно зазубренных граней, но при этом загружался за разумное время.

Open-source проекты, сторонние инструменты и библиотеки - это то, за что мы действительно любим Python. В этой статье я собрал самые полезные, валидированные сообществом и проверенные временем инструменты, конфигурации которых можно встретить в популярных проектах с открытым исходным кодом.

Инструменты распределены по этапам/сферам разработки. По каждому из них я дам небольшое описание и попытаюсь рассказать о его пользе. Если утилита имеет дополнительные расширения/плагины, то я расскажу про самые полезные (на мой взгляд).

Существует куча опенсорс и проприетарных решений, которые реализуют извлечение текста из PDF-документов. Зачем знакомиться с PyMuPDF? Постараемся ответить на этот вопрос, рассмотрим отличия PyMuPDF от других инструментов, и реализуем базовые действия в этой библиотеке.

В данной статье будет рассмотрено применение логистической регрессии, причинного случайного леса (Causal Random Forest), метода CUPED для оценки изменения целевой переменной в Python при проведении А/Б тестов. Основное внимание будет уделено практике, теоретические аспекты методов будут упомянуты вскользь.

Могут ли современные алгоритмы создавать улучшенные версии старой графики видеоигр с более высоким разрешением?Последние несколько дней я использовал ИИ-генерацию изображений для воспроизведения одного из кошмаров моего детства. Я использовал Stable Diffusion, Dall-E и Midjourney, чтобы посмотреть, как эти инструменты генерации изображений могут помочь улучшить старую визуальную историю - вступительный фильм к старой видеоигре (Nemesis 2 на MSX). В этом посте описывается процесс и мой опыт использования этих моделей для улучшения графики.

Мы хорошо знаем GAN за успехи в создании реалистичных изображений. Не так хорошо знаем о формировании табличных данных. Однако их возможно применять при одномоментной реализации табличных данных и изображений.

Сказать, что музыка является частью моей жизни, будет серьёзным преуменьшением. Я более 20 лет играю на гитаре, и каждый день слушаю других гитаристов. По правде говоря, прежде чем начать свой академический путь в качестве физхимика двенадцать лет назад, я был намерен строить музыкальную карьеру.

Для создания изображений с помощью GAN я буду использовать Tensorflow.

Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это модель машинного обучения, в которой две нейронные сети соревнуются друг с другом, чтобы быть более точными в своих прогнозах.

Очень часто возникающий вопрос: где можно разместить скрипты на Python, Flask-приложение, телеграм или дискорд ботов?Один из вариантов — на своем компьютере при наличии внешнего IP-адреса и опыта в настройке проброса портов на роутере. Цель этот статьи - подробная инструкция, как сделать хостинг Python-скриптов бесплатно и доступным 24/7 на примере телеграм-бота

В этой статье рассказываем про Tinkoff Invest API, объясняем, как написать робота на Python, и разбираем плюсы этого языка в сравнении с другими. А вместо заключения ловите гайд по созданию робота на примере работы победителя нашего конкурса Tinkoff Invest Robot Contest.

Как написать desktop приложение с Django

Лучшая функция Python, которая применяет эту философию из "дзен Python", - это декоратор.Декораторы могут помочь вам писать меньше кода для реализации сложной логики и повторно использовать его повсюду.Более того, существует множество замечательных встроенных декораторов Python, которые значительно облегчают нам жизнь, поскольку мы можем просто использовать одну строчку кода для добавления сложных функций к существующим функциям или классам.

В своей статье я бы хотел осветить тему аудио мастеринга, а именно: автоматизированного онлайн-мастеринга музыки.Я расскажу о своём пути от продюсера психоделического транса до мейнтейнера самой популярной open source библиотеки автоматизированного референсного мастеринга на Python, получившей предупреждение от американской ассоциации звукозаписывающих компаний RIAA.

Как правильно писать API авто тесты на Python используя Pytest, Pydantic, Httpx, Allure.

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Ранее в PEP 690 предлагалось зафиксировать формат использования ленивых импортов, однако, PEP был отклонен. Это комментарии по этому вопросу

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Audio

Python генератор документации. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sphinx/6.1.2/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/Sphinx/

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/coverage/7.0.4/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/coverage/

Python клиент для Redis. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/redis/4.4.1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/redis/

Мощный web-фреймворк. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/django/4.1.5/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/Django/

Простой, быстрый, расширяемый JSON кодер / декодер для Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/simplejson/3.18.1/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/simplejson/

Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/ipython/8.8.0/. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython

Библиотека работы с базами данных. Изменения описаны по ссылке https://pypi.org/project/sqlalchemy/1.4.46/. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/