IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram


Новый материал в ленте
  coverage - 7.4.2

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


Python Дайджест. Выпуск 486

(10.04.2023 - 16.04.2023)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Восемь признаков недо-yield вашего проекта на Python

Иногда говорят, что код имеет запах. Это относится к стилистике написания, выбору переменных и т.п. Однако, когда речь идет про циклы, я предпочитаю использовать термин «недо-yield», характеризующий стиль работы программиста в циклах и с массивами данных.

  Ускорение работы моделей Stable Diffusion на процессорах Intel

Недавно мы рассказывали о последнем поколении процессоров Intel Xeon (кодовое название Sapphire Rapids). Мы говорили об их новых аппаратных возможностях, ориентированных на ускорение задач глубокого обучения,  разбирались с тем, как использовать их для ускорения распределённого дообучения трансформеров, занимающихся обработкой естественного языка, как применять их для ускорения работы таких моделей.

  Регрессионный анализ в DataScience. Часть 3. Аппроксимация

В предыдущих обзорах (https://habr.com/ru/articles/690414/, https://habr.com/ru/articles/695556/) мы рассматривали линейную регрессию. Пришло время переходить к нелинейным моделями. Однако, прежде чем рассматривать полноценный нелинейный регрессионный анализ, остановимся на аппроксимации зависимостей.

  Дружим chatGPT 3.5 с выдачей Google в Telegram боте

Использование искусственного интеллекта в интернет-поиске становится все более распространенным. Давайте рассмотрим создание Telegram бота, который позволит вам искать ответ в выдаче Google без необходимости заходить на сайты. ChatGPT 3.5 проводит анализ текста сайтов в выдачи Google и формирует чёткий и лаконичный ответ на запрос пользователя.

  О чём все эти люди говорят, ChatGPT?

У меня, как и у многих, часто всплывает потребность в том чтобы «разложить по полочкам» кучу разных текстов. Например:1. Я хочу знать, о чем вообще все отзывы в маркете про мой продукт.2. У меня есть много писем от клиентов на разные темы, и я хочу их систематизировать.3. Мне может понадобиться проанализировать старые обращения пользователей в техподдержку, которые не были размечены.

  Интеграция и кастомизация OpenAPI в Django/Django Rest Framework

Рассмотрим способы интеграции OpenAPI схемы в экосистему Django/DRF с помощью библиотеки drf-spectacular, а также некоторые проблемы, возникающие при кастомизации API и, соответственно, их решения.

  Пишем свой личный Duolingo на минималках

Я хотел бы показать вам свой небольшой «проект выходного дня» — Flywheel, микро-платформу для изучения иностранных языков — смесь Duolingo и Anki, программу, которая может помочь вам правильно писать на английском.

  Python Дайджест: как сделать CI для OpenSource проекта с Github Actions

Экватор рассказа про техническое оживление Python Дайджест проекта. Ранее рассказал как перейти с Python 3.4 на Python 3.11 и автоматически актуализировать весь код. В этой части расскажу про организацию CI для Open Source проекта на основе Github Actions — как гонять тесты, проверять код, зависимости, разворачивать приложение и делать бэкапы на внешнее хранилище.

  Методика портирования пакетов Python в операционную систему «Нейтрино»

Многие расширения (модули) Python поставляются в виде платформонезависимого байт-кода и могут быть использованы в системах с любой архитектурой. Однако, в некоторых случаях расширения поставляются в виде Py-исходников лишь частично. Например, часть внутренних функций может быть реализована на Си и для обеспечения работоспособности всего расширения потребуется их предкомпиляция для каждой требуемой архитектуры. В контексте ОС «Нейтрино» перечень последних достаточно широк.

  Пишем приложение на Python для интерактивной визуализации графов с NetworkX, Plotly и Dash

Эта статья посвящена написанию приложения на Python для интерактивной визуализации графов. В первой части представлен краткий обзор использованных средств и библиотек, а также свойства приложения. Во второй половине — технические детали, касающиеся использования NetworkX, Plotly и Dash, и собственно код.

  Ядро планеты Python. Интерактивный учебник

Я написал первые четыре главы мини-учебника «Ядро планеты Python», где постарался коротко, но достаточно ёмко раскрыть специфику, удобство и силу этого прекрасного языка. Оригинал учебника лежит на GitHub, вы вольны сколько угодно дополнять и переделывать его. Самое главное — учебник написан на Jupiter Notebook, а это значит, что вы можете интерактивно редактировать код, мгновенно добавляя новые сущности или проясняя непонятные моменты. Читать дальше →

  Релиз Django LTS 4.2: обзор изменений и необходимости обновления

В апреле 2023 года вышла новая LTS-версия Django Web Framework, одного из самых популярных фреймворков для веб-разработки на Python.«Вышла новая версия! Почему вы до сих пор не перешли на неё?» — такой вопрос часто возникает у студентов, изучающих этот фреймворк на курсах программирования. Аналогичный вопрос можно услышать и от начинающего специалиста, который недавно приступил к выполнению своих обязанностей в качестве бэкенд-разработчика.А стоит ли сейчас вообще начинать новый проект на Django или изучать этот фреймворк? В этой статье я, Евгений Бартенев, техлид и автор курса «Python-разработчик», помогу разобраться с этими и другими вопросами. Мы поговорим о разных типах релизов Django, посмотрим на главные изменения в новом и затронем основные аспекты, которые следует учитывать при обновлении версии Django в проекте.

  Генеалогическое древо на Python

В этой статье мы обсудим простенький и относительно не извращённый способ сохранения информации о своей семье при помощи скриптов на Python. Для этого мы будем использовать модуль Diagrams.

  Полезные методы работы с данными в Pandas. Часть 2

В современном мире данных анализ временных рядов играет ключевую роль во многих отраслях, таких как финансы, розничная торговля, производство и маркетинг. Работа с временными рядами может стать сложным процессом из- за наличия трендов, сезонности и структурных изменений в данных.Я продолжаю рассказывать о полезных, но менее известных методах работы с данными в Pandas, которые могут значительно повысить вашу эффективность при анализе и обработке данных. По данной ссылке вы можете прочитать первую статью.В этой статье мы погрузимся в применение скользящих окон для вычислений и смещение данных для анализа временных рядов. Скользящие окна позволяют проводить агрегированные вычисления на подмножествах данных, что может быть полезно для определения трендов, сезонности и аномалий во временных рядах. Мы также изучим использование смещения данных для создания лаговых переменных и их применение в различных задачах прогнозирования.

  Автоматическое построение плоской панорамы

В этой статье представлен простой алгоритм автоматического сшивания нескольких фотографий в плоское (иногда называют перспективное) панорамное изображение (planar/perspective panoramic image). Статья содержит код на языкеPythonс использованием библиотекиOpenCV.

  Материалы python-митапа: Go для питонистов, syslog и контейнерные рантаймы

Мы обсуждали отличия языков Python и Go, подробно разобрали работу с протоколом syslog и почти написали свой Docker. Если вам интересны эти темы — заходите под кат, там вы найдёте видеозаписи докладов, презентации спикеров и небольшой фотоотчёт.

  Savant: новый высокопроизводительный фреймворк Python для видеоаналитики для оборудования Nvidia

В статье рассматривается новый открытый фреймворк для потоковой видеоаналитики и демонстрируются его возможности на примере демонстрационного приложения, которое использует модель DeepStream’s PeopleNet для обнаружения людей и их лиц, размывает лица и отображает панель управления с помощью OpenCV CUDA.

  Как получать стипендию Тинькофф, зная лишь ChatGPT?

Я студент и увидел, что Тинькофф выплачивает целых 25 тысяч рублей студентам каждый месяц, но надо пройти некий отбор. По описанию на сайте быстро становится понятно, что отбор на самом деле - некий аналог олимпиадных задач. И тут я вспомнил про ChatGPT, и мне стало интересно, если бы я был практически полным нулем в программировании, смог бы я получить стипендию, используя нейросеть?

Релизы

  Pygments - 2.15.0

Инструмент подсветки синтаксиса. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Pygments/

  pip - 23.1

Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/

  mock - 5.0.2

Python модуль для создания заглушек (mock-объект) при тестировании. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/mock/

  pytest - 7.3.1

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