IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram


Новый материал в ленте
  pytest - 8.2.0

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


Python Дайджест. Выпуск 514

(23.10.2023 - 29.10.2023)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Анализ 10 000 вопросов с технических интервью: частотность и вероятность встречи

Я проанализировал 600 публичных мок-интервью с YouTube и собрал из них 10 000 уникальных вопросов. Затем посчитал, как часто они встречаются, и определил вероятность появления каждого вопроса. У меня есть данные по 20 профессиям, включая frontend, python, java-разработчика, специалиста по тестированию и многих других.

  Как получить полезную информацию из своих категориальных признаков?

В этой статье я выскажу свою точку зрения о том, что из себя представляют категориальные признаки.

  Работа с временными рядами в Python. Часть 2

Добро пожаловать во вторую часть нашей серии статей "Работа с временными рядами в Python." В первой части, мы ознакомились с основами работы с временными рядами и научились анализировать и визуализировать их. Теперь мы переходим к более продвинутым аспектам этой увлекательной темы.

  “Ну и долго мне ещё до магазина?” Или пара слов о геоинформационном анализе с помощью Python

Сегодня мы хотели бы продолжить тему обработки пространственных данных средствами Python библиотеки estaty. Мы уже рассказывали о том как можно Объединять открытые данные Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон вокруг объектов недвижимости. Теперь же поговорим о более сложном анализе

  Progress on No-GIL CPython

This post sums up the progress and thinking on the no-GIL work in Python. It summarizes some of the PEPs involved as well as active conversations in the discussion groups.

  Как устроен GIL (Global Interpreter Lock) в Python: влияние на многозадачность и производительность

GIL, или Global Interpreter Lock десятилетиями оставался темой обсуждения и дебатов среди питонистов.

  Building Custom Middleware in FastAPI

Middleware in a web stack framework is able to intercept all requests allowing you to write common request processing code across all your views. This article shows you how to write middleware for FastAPI.

  Celery: изучаем на реальных примерах ч.1

В этой статье мы узнаем шесть основных сценариев использования Celery. Разберем основные методы и аргументы, которые точно пригодятся. От асинхронной обработки задач до управления временем выполнения и обработки ошибок - вы получите цельное представление о том, как Celery может решать ваши задачи.

  Как в 180,000 раз ускорить анализ данных с помощью Rust

В этой статье я опишу одно из последних своих дерзновений в сфере оптимизации производительности с помощью Rust. Надеюсь, что в ней вы откроете для себя какие-то новые приёмы для написания быстрого кода на Rust.

  Сводка от pythonz net 15.10.2023 — 22.10.2023

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

  Как провести анализ рекламных креативов с помощью генеративных сетей

Сегодня расскажем, как заняли 2 место в общем зачете AI Generative Product Hackathon, инициированного Napoleon IT,  и 1 место в кейсе по анализу рекламных креативов для крупной российской фармацевтической компании.

  Работа с временными рядами в Python. Часть 1

Аналитика данных стала неотъемлемой частью современного бизнеса и научных исследований. И одним из ключевых аспектов анализа данных являются временные ряды. Эффективная работа с временными рядами играет критическую роль в прогнозировании, стратегическом планировании и принятии решений в различных отраслях.

  Airflow в Kubernetes. Часть 1

На пути инженера данных часто встречаются задачи связанные с DevOps. Одна из таких - развернуть Airflow в Kubernetes кластере. Если до этого похожего опыта работы не было, то эта задача может показаться не тривиальной. Конечно, можно выполнить несколько команд из официального гайда, но если нужно будет что-то поправить, то без понимания, что происходит внутри, обойтись будет сложно. Эта статья призвана  облегчить данную задачу. Она поможет тем, кто уже работал с Airflow, но еще не касался технологии Kubernetes

  Русский LLM-помощник (saiga) с кэшем, используя RAG (Retrieval-Augmented Generation)

В этой статье, используя технику Retrieval-Augmented Generation ("Поисковая расширенная генерация"), мы настроим русскоязычного бота, который будет отвечать на вопросы потенциальных работников для выдуманного свечного завода в городе Градск.

  Как создать API в облаке менее чем в 200 строках кода

Современные облачные инструменты и пакеты Python стали настолько мощными, что с их помощью можно создать (масштабируемый) облачный API менее чем в 200 строках кода. В этом посте будет рассмотрено, как при помощи lines Google Cloud, Terraform и FastAPI развернуть в облаке полноценный API, через который можно отвечать на запросы.

Вопросы и обсуждения

  Python Bytes: #358 Collecting Shells

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Релизы

  django-taggit - 5.0.1

Приложение для поддержки тегов в Django. Приложение будет крайне полезно на сайте с новостями, которые необходимо помечать тегами, так же можно легко реализовать сортировку по тегам.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-taggit/

  virtualenv - 20.24.6

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

  Werkzeug - 3.0.1

Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/

  pytest - 7.4.3

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

  greenlet - 3.0.1

Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/

  pgcli - 4.0.0

REPL для Postgres. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/

  pylint - 3.0.2

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