Python Дайджест. Выпуск 502

Эта статья для тех, кто ищет простой и быстрый способ делать полноценные дашборды на python и ad-hoc дашборды прямо в jupiter notebook. А так же для всех, кто интерсуется Plotly Dash.

Прочитав статью, вы узнаете, как можно прогнозировать погоду с точностью до двух градусов на 3 месяца вперед, причем здесь преобразование Фурье и машинное обучение

Я часто в своих проектах использую связку Django + RQ вместо Celery. RQ удобный и максимально простой инструмент среди популярных Task Queue решений в экосистеме Python.

Пару месяцев назад я рассказал вам о своем фреймворке для работы с различными брокерами сообщений - Propan.

Тезисно повторю: это идейный наследник FastAPI, но для написания асинхронных микросервисов (привет, Kombu). Он настолько облегчает взаимодействие с брокерами сообщений, что данный архитектурный паттерн переходит из разряда

В Python 3.8. появилась новая примечательная возможность — протоколы (protocols). Протоколы — это альтернатива абстрактным базовым классам (abstract base classes, ABC). Они позволяют пользоваться структурной подтипизацией (structural subtyping), то есть — осуществлять проверку совместимости классов исключительно на основе анализа их атрибутов и методов. В этом материале мы поговорим о протоколах в Python и разберём практические примеры работы с ними.

Часто определение разницы между select_related и prefetch_related звучит как “первый для ForeignKey полей, второй для ManyToMany”, однако это описание не раскрывает суть работы этих методов.

Telegram-боты — хорошая возможность вписать какую-то важную функциональность в понятную и простую платформу мессенджера. Не нужно думать об отдельном сайте и интерфейсе. Также боты — хорошая возможность для новичков в разработке реализовать свой мини-проект. Идея может быть как совершенно фановая — например, создавать стикеры из мемных сообщений друзей, так и быть частью функциональности сервиса — например, платежной системы.

Ваши автотесты интегрированы в CI и рядом лежит TMS (Test Management System), такие как Allure, qase, и так далее, где вы/ваша команда храните тест-кейсы, чек листы и результаты прогонов. По результатам тестирования строятся графики, рисуются цифры и так далее.

Сегодня создание интерактивной карты на python не составляет большого труда: стоит подключить библиотеку (например, Folium или Bokeh), указать картографический сервер, и после выполнения нескольких «магических» строк кода ваши данные как на ладони! Но что делать, если данные есть, визуализировать их хочется, а в сети, в которой вы работаете, нет доступа к картографическим серверам?

В статье вы сможете узнать как при минимальных усилиях, с минимальным знанием Python облегчить тестирование, а также ускорить тесты, автоматизировать повторяющиеся действия и избавиться от лишней информации. 

В первой и второй частях я поделился историей создания python библиотеки convtools (кратко: позволяет декларативно описывать преобразования данных, из которых генерируются python функции, реализующие заданные преобразования), сейчас расскажу об ускорении частных случаев datetime.strptime и datetime.strftime, а также о том интересном, что встретилось в datetime модуле по дороге.

Скрипичные диаграммы могут эффективно отображать распределение данных, сравнивать различные наборы данных и выявлять аномалии (выбросы) и тенденции. В этой статье мы рассмотрим четыре различных стиля скрипичных диаграмм Seaborn, включая обычную, сгруппированную, горизонтальную и улучшенную версии, и разберемся в случаях их применения, преимуществах и недостатках. Мы также покажем, как улучшить код, чтобы нарисовать индивидуальную скрипичную диаграмму.

Как с помощью двух мощных инструментов с открытым исходным кодом можно совместить привычный для пользователей интерфейс, надежность и мощь SQL, гибкость Python и командную работу как в Google Spreadsheet?

Стандартный интерфейс «Яндекс.Метрики» позволяет анализировать данные о посетителях сайта и их поведении достаточно подробно. Тем не менее, для решения задач глубокой аналитики стандартного функционала может оказаться недостаточно. 

К тому же многим аналитикам привычнее и зачастую нужнее проводить аналитику в электронных таблицах (Excel, Google Sheet) или BI. Да, можно выгружать отчеты из «Метрики» сначала в Excel-файлы. Но на таком полуручном режиме оперативной и эффективной аналитики особо не построишь.

Те, кто когда-нибудь хотел обучить своего диалогового чат-бота, непременно сталкивались с отсутствием датасетов с адекватными диалогами. В открытом доступе, в основном, лишь наборы комментариев с Пикабу и Хабра, парсинг телеграм чатов, и диалоги из литературы. Мягко говоря, всё это "не очень". Поэтому, мы решили использовать ChatGPT для генерации подходящего датасета.

Andrew wanted to play with some untrusted Python. Read how he used seccomp and setrlimit to build a Python sandbox.

Вы не поверите, но я уже и разработчиков Kandinsky 2.2 спрашивал, что такое CFG Scale в фундаментальном смысле, и нейронщиков всех мастей, однако так не получил внятного ответа. От обывательских блогов меня вообще теперь тошнит, ибо там одно и то же: параметр CFG Scale увеличивает силу следования подсказке... И все как бы, окей — сами разберемся.

Audio

A 40-minute approachable video to new changes coming in Python 3.12.

Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/

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

Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/

Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/

Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy

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

Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/

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

Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema