Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Formatting and concatenating query result columns on the PostgreSQL side and then parsing them in Python might sometimes be faster than fetching the columns as separate values.
(22.01.2024 - 28.01.2024)
В данной статье хочется описать наши варианты решения часто встречающихся задач в рамках Django + Vue приложения.
Какое-то время назад, во время разбора кода, мы обсудили выбор dict() вместо {} в новом коде на Python. Коллега утверждал, что dict() более читаем и чётче выражает предназначение кода, поэтому следует предпочесть его. Меня это не убедило, но в тот момент контраргументов не нашлось, поэтому я воздержался.
Продолжаем разговор. На прошлой неделе я пообещал за выходные написать компилятор из простенького мной придуманного языка в ассемблер. В назначенное время уложился, и компилятор даже вроде работает, см. заглавную картинку. Теперь дело за малым, потихоньку причесать и стройно изложить. В прошлый раз я рассказал про синтаксические деревья и показал простейший транслятор в питон (по факту, обычный pretty print дерева). Но если в предыдущей статье я синтаксическое дерево строил вручную, то сегодня всё же будем автоматизировать процесс.
Специалистам в области технологий и медицинских инноваций посвящается новое слово в борьбе с раком – применение глубокого обучения, использованное исследовательской командой университета Джонса Хопкинса для индивидуального анализа генетических данных пациентов. В мире, где онкология является неотъемлемой частью нашего здравоохранения, эта инновационная технология предлагает персонализированный подход к лечению, основанный на алгоритмах машинного обучения.
До определенного времени я работал инженером-проектировщиком систем пожаротушения, также успел немного (около года) поработать в крипте, по образованию — инженер систем водоснабжения и водоотведения. Но так сложилось, что интерес к тому, чтобы научиться «кодить», зародился, когда я работал в крипте; помимо всего прочего там я делал всякие таблицы, в которые нужно было регулярно заносить данные, и я старался сделать их более автоматизированными.
Сегодня я расскажу вам об удивительном мире магических методов в Python. 🎩 Если вы когда-нибудь задавались вопросом, что стоит за волшебством работы объектов в этом языке программирования, то сейчас мы вместе в этом разберемся!
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Взглядом аналитика покажу, как крупный капитал управляет рынком. И да, я хочу, чтобы такая возможность была доступна не только корпорациям с их ресурсами, а обычному пользователю с ноутбуком. Текст статьи не является инвестиционной рекомендацией, все совпадения случайны.
Хотим поделиться с вами нашим опытом разработки чат-бота для 1-й линии поддержки на базе корпоративного мессенджера eXpress. Расскажем о нашем опыте, ошибках, сделанных выводах и поделимся полезными ссылками для желающих заняться разработкой ботов для eXpress.
В данной статье я подробно опишу один из методов обучения с подкреплением - обучение на основе функции полезности (Q-обучение или Q-learning).
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Модуль для автоматизации тестирования web-приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/selenium/
Speeding Up Data Retrieval From PostgreSQL With Psycopg
Участвуем в онлайн розыгрышах. Уровень: программист
Talk Python to Me: #487: Building Rust Extensions for Python
Создаём генератор аудиокниг с персональным переводом
Миф о чистых данных: почему ваш аналитик похож на сапёра
Сводка от pythonz 24.11.2024 — 01.12.2024
AJAX-запросы в Django на примере простейшего приложения сбора и показа сообщений
moka-py - эффективное кэширование с помощью Rust
django-github-app - toolkit for GitHub App
Squashing Django Migrations Easily