IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог


Новый материал в ленте
  lxml - 5.0.2

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


Python Дайджест. Выпуск 485

(03.04.2023 - 09.04.2023)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  DSL фреймворк для создания Telegram ботов

Я хочу создать фреймворк, который позволит пользователям писать своих ботов Telegram с помощью языка, специфичного для конкретной области (DSL), или визуального представления, например, диаграммы UML. На основе предоставленных данных фреймворк будет генерировать необходимый Python-код для создания полнофункционального Telegram-бота. Которого можно будет сразу запустить где то на хостинге.

  PEP8: руководство по написанию чистого и читаемого кода на Python

Когда дело доходит до написания крупных проектов или поддержки существующего кода, становится очень важным следовать определенным стандартам кодирования, чтобы обеспечить читаемость, понятность и поддерживаемость кода.

  Визуализация 5 алгоритмов сортировки на Python

Сортировка массивов часто используется в программировании, чтобы помочь понять данные и выполнить поиск. Поэтому скорость сортировки больших объемов информации крайне важна для функциональных проектов и оптимизации времени работы. Есть много алгоритмов для упорядочения объектов.В статье вы посмотрите на реализацию и визуализацию пяти популярных алгоритмов сортировки: выбором, пузырьком, вставками, слиянием и быстрой сортировкой. Код написан на Python, а графический интерфейс построен на Tkinter.

  Книга «Машинное обучение. Портфолио реальных проектов»

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение — то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!

  Предварительная обработка данных с помощью библиотеки Pandas (Задача)

В современном мире большинство бизнес-процессов связаны с обработкой больших объемов данных, получаемых от различных источников. Часто эти данные содержат ошибки, дубликаты и пропуски, что может привести к неверным выводам и решениям. Одним из инструментов, которые позволяют очистить и преобразовать данные, является библиотека pandas для языка программирования Python.

  Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 1

Сегодня анализ данных стал неотъемлемой частью многих сфер деятельности, от науки до бизнеса. Python является одним из самых популярных инструментов для работы с данными, благодаря своей гибкости и обширному спектру доступных библиотек. Одной из таких библиотек является Pandas, предоставляющая удобные структуры данных и множество функций для анализа и обработки информации.

  Быстрее, больше, сильнее: фреймворки Python с параллельной обработкой данных

Хотите распределить тяжелую рабочую нагрузку в проектах на Python между несколькими процессорами или вычислительным кластером? В этой статье расскажем про лучшие фреймворки, которые помогут реализовать подобно желание на практике.

  Руки на руль: Bus Factor следит за тобой

Расскажу вам о том, как мы придумали сервис, контролирующий поведение водителей общественного транспорта с помощью алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения.

  Вечная битва High Code и Low Code

В этой статье хотел бы с вами подискутировать о вечном противостоянии подходов High Code и Low Code: где сейчас находимся и кто выигрывает. Но перед тем, как мы перейдем к основной дискуссии, сразу оговорюсь, что текущее сражение я буду рассматривать применительно к сфере автоматизации процессов, в которой сам работаю и в вопросах которой немного разбираюсь.

  EasySteamPaybot или как я помогал людям пополнять Steam

И так в марте 2022 Steam отключила в российском сегменте Steam все основные способы оплаты для пользователей из России.Я на тот момент активно изучал новый для себя язык Python, и решил потренироваться создав бота позволяющего быстро и просто пополнять пользователям пополнять свой steam аккаунт. В этой статье описана структура проекта, принцип его работы и раскрыты некоторые особенности реализации.

  Обучаем с помощью LlamaIndex и OpenAI GPT-3 отвечать по вашей базе знаний

От переводчика.У меня накопилось куча всяких там данных, документов, pdf, doc, видосов на ютюбе, которые я бы хотел проиндексировать, и чтобы можно было по этой базе знаний у нейронки что-нибудь спрашивать.Так же статья может пригодиться, если вы хотите собрать базу знаний по какой-то компании и затем заставить нейронку отвечать на вопросы пользователей. Например, чтобы ИИ прочитала кучу скучной документации, регламентов работы и прочего.Пока выбираю, на чем это лучше сделать. Вот наткнулся на нижеследующий вариант, который решил попробовать.

  Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python

В большинстве вводных текстов по нейронным сетям при их описании используются аналогии с мозгом. Не углубляясь в аналогии с мозгом, я считаю, что проще описать нейронные сети как математическую функцию, которая отображает заданный вход в желаемый результат.

  Как я решила попробовать себя в ML: анализ эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска 2.0

Недавно я решила попробовать реализовать задачу анализа эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска. Я бы хотела поделиться своим опытом и описать шаги, которые использовала для реализации стоящей передо мною задачей.

  Определение внимания водителей за рулем — реализация прототипов

Задача контроля водителя очень актуальна в наше время. Должный контроль за состоянием водителей поможет сохранить здоровье автолюбителей, избежать многих дорожно-транспортных происшествий, тем самым снизив количество человеческих жертв. В конце 2022 года нашей команде поступил запрос на решение данной задачи. Было необходимо предложить подходы, используя которые можно понять, насколько устал водитель, занят ли он какими-либо посторонними делами за рулем, куда он смотрит при выполнении маневров, открыты ли у него глаза (не спит ли он) и т.д.После продолжительного изучения существующих исследований в данной области, было принято решение начать работу с разработки следующих прототипов.

Видео

  Кто такой syslog, зачем читать RFC-* и причём тут Django

Как добавить в существующую систему логирования Django поддержку syslog. Форматы, как их готовить и как документировать этот хаос. И кстати, зачем?

  Лучший язык — это… или Пайтон против Суслика

Python и Golang в чем-то похожи — легкий синтаксис, много библиотек, простота прототипирования. Но в последние годы у Go появляется ряд преимуществ, которые сподвигли меня и моих коллег перейти на этот язык. Я расскажу, что выиграет разработчик и бизнес, выбрав Go. И какие проблемы вы получите взамен.

  Контейнерные змеи

Кажется, мы уже все привыкли работать с контейнерами, но до сих пор у текущих имплементаций контейнерных рантаймов был фатальный недостаток — они написаны не на Python. Попробуем это исправить?

Учебные материалы

  Handle command-line arguments with PyQt6/PySide6

Временами вам необходимо передать аргументы для запуска GUI приложения. Например, вам необходимо указать файлы для запуска. В коротком туториал, мы создадим демо приложение, которое принимает аргументы из командной строки.

Релизы

  beautifulsoup4 - 4.12.2

XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/

  pylint - 2.17.2

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/

  Django - 4.2

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

  Django - 4.1.8

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

  SQLAlchemy - 2.0.9

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

  coverage - 7.2.3

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

  django-debug-toolbar - 4.0.0

Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/

  pytest - 7.3.0

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/

  psycopg2 - 2.9.6

Python интерфейс для PostgreSQL. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psycopg2/