IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог


Новый материал в ленте
  numpy - 2.1.2

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


Python Дайджест. Выпуск 547

(03.06.2024 - 09.06.2024)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Сводка от pythonz net 02.06.2024 — 09.06.2024

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

  Мега-Учебник Flask Глава 11: Дизайн приложения (издание 2024)

Это одиннадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как заменить базовые HTML-шаблоны новым набором, основанным на платформе пользовательского интерфейса Bootstrap.

  Enbeddrus — обучение независящей от языка эмбеддинг-модели

Сегодня я хочу рассказать вам историю о том, как я обучил простую и компактную независящую от языка (language agnostic) модель-эмбеддер, которая умеет работать с техническими текстами о PHP и способна извлекать схожие эмбеддинги для параллельных текстов на английском и русском языках.

  Майним крипто-коины с помощью Python и компьютерного зрения

После внезапного обогащения энтузиастов, которые поиграли в начале года в приложение Notcoin в телеграм, подобные проекты стали расти как грибы. Да и грибников заметно по прибавилось. Но в данной статье мы не будем касаться тем блокчейна или финансов, а рассмотрим простой пример применения компьютерного зрения для фарма поинтов в самом популярном, после Notcoin, проекте.

  Сравниваем DBSCAN и OPTICS

Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним

  Я научу вас неправильно играть в Hearts of iron. Оптимизация довоенной экономики: часть 2

За долю секунды мы можем провести симуляцию нескольких внутриигровых лет, что позволяет нам применить простейший метод исследования - метод перебора. И, раз уж мы всё равно будем перебирать, стоит также построить графики.

  Машинное обучение с Python и TensorFlow на Windows. Быстрый старт

Я хочу представить вашему вниманию максимально простую инструкцию для быстрого погружения в мир машинного обучения. Инструкция ориентирована в первую очередь на начинающих программистов, мы будем применять Python 3 с библиотекой TensorFlow

  Простая имитационная модель мобильного робота в ROS и Gazebo

В данной работе представлен процесс разработки и симуляции мобильного робота с использованием платформы ROS Noetic и среды Gazebo. Описано создание URDF-модели робота, которая включает в себя детальное описание всех его компонентов. Рассмотрена разработка Docker контейнера, что позволяет обеспечить унификацию и воспроизводимость среды разработки.

  Что такое векторизация текста в NLP и какая она бывает: One-hot encoding, Bag of words, TF-IDF, Word2Vec, BERT и другие

Расскажу про разные способы векторизации текстов. Эту статью я напишу нетехническим языком, потому что сам не технарь и не математик. Надеюсь, что она поможет узнать о NLP тем, кто не сталкивается с AI в продуктах на ежедневной основе.

  Как мы сломали языковой барьер с помощью одной модели?

В этой статье я расскажу о реализации моего бесшовного модуля мультиязычности. Технологии, способной преодолевать языковые барьеры. Виртуальный ассистент поддерживает 109 языков, понимает на каком языке к нему обратились и генерирует ответ уже на этом языке. И все это благодаря пайплайну на основе языковой модели LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) и фреймворка RASA.

  Sentiment Analysis Bot на Rasa 3.1

В этой статье расскажу как вижу эту задачу я, что делала и с какими проблемами пришлось столкнуться.

  Триггербот для Rainbow Six Siege на Python

Одной из игр, которая находится в моем арсенале, является Rainbow Six Siege, онлайн шутер с элементами тактико-специальной подготовки.Одной из "фишек" игры являются индивидуальные умения оперативников. И в данной статье рассмотрена реализация бота-помощника, написанного за 5 минут на Python, который помогает играть за российского оперативника GLAZ.

  Celery: разбираемся с Celery Beat

Сегодня мы более глубоко разберем работу с Celery. Узнаем как работает Celery Beat внутри, научимся настраивать и создавать периодические задачи. И конечно же коснемся практических вопросов.

  Не статья, а позорище какое-то! Sentiment-анализ комментариев из блога

У нас есть своя ML-платформа, серверное железо и опыт в развертывании IT-инфраструктуры. Вполне логично, что в какой-то момент возник вопрос: что, если проанализировать эмоциональный окрас комментариев в блоге с помощью LLM?

  Как я писал свой первый проект на Python

Если кратко, то у одной из Самарских лабораторий есть программа на С#, которая была написана лет 5-10 назад силами одного из учёных (не профессиональным программистом) и на момент её написания всё было круто, но время шло и количество заказов, как и нагрузка увеличивалась. И наступило время, когда данная программа стала узким местом в общем рабочем процессе.

  Мега-Учебник Flask Глава 12: Дата и время (издание 2024)

Это двенадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь рассказать вам, как работать с датами и временем таким образом, чтобы это работало для всех ваших пользователей, независимо от того, где они проживают.

  Как я создавал аудиоплеер на python с FFmpeg

Сегодня хочу поделиться опытом создания своего первого проекта на Python. Мой проект — это простой аудиоплеер, и я хочу рассказать, как я его создавал, с какими сложностями столкнулся и что из этого вышло.

  Магия динамического маппинга. Реализация универсальной обработки файлов нефиксированной структуры на Python

В статье поговорим о конкретной реализации для одной из задач в рамках этой платформы на Python и Django. При этом сама концепция может быть реализована абсолютно на любом фреймворке или платформе: Spring, .NET, Laravel.

  Получение списка людей посещающих определенные места

Представьте: вы ведете Telegram-канал о животных и хотите пригласить в него посетителей зоопарка. Или вам нужно собрать контакты потенциальных клиентов, посещающих определенный торговый центр. Как это сделать?

  Как автоматизировали тестирование SAP ERP с помощью Python

Мы не понаслышке знаем, что автоматизация данной платформы — дело далеко не тривиальное. В этой статье я хочу поделиться с вами, как и зачем мы автоматизировали тестирование с помощью Python.

Релизы

  pylint - 3.2.3

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

  tornado - 6.4.1

Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/tornado/

  pytest - 8.2.2

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

  redis - 5.0.5

Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/

  pymongo - 4.7.3

Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

  django-haystack - 3.3.0

Модульный поиск для Django. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-haystack/