IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python


Новый материал в ленте
  Speeding Up Data Retrieval From PostgreSQL With Psycopg

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.


Python Дайджест. Выпуск 556

(05.08.2024 - 11.08.2024)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  От текста к краткому изложению: библиотека Sumy

Sumy — это инструмент для автоматического обобщения текстов на Python. В основе работы лежит задача резюмирования текста, которая позволяет получать краткие и четкие версии больших объемов информации.

  Рекурсивный отбор признаков. Динамический шаг в танце feature selection

Эта статья основана на ситуации, с которой я столкнулся лично. Моё мнение может не совпадать с чьим-то мнением, но я постараюсь донести свою точку зрения и помочь вам лучше понять и решать аналогичные задачи. Предлагаю начать.

  Медведь бухгалтер или эксперимент над личными финансами на python и polars

Личные финансы: важная тема в области финансовой грамотности. Хорошо бы понимать, сколько приходит, сколько уходит, откуда и куда, чтобы планировать долгосрочные финансовые цели. Для этого можно использовать базовую аналитику банка, приложения для учета финансов, но у них есть минусы.Но если вы знаете python и хотя бы раз сталкивались с pandas, для вас финансовая аналитика может показаться куда более интересной.

  Интеграция LLM в корпоративные чат-боты: RAG-подход и эксперименты

Мы занимаемся генеративными сетями в целом и языковыми моделями в частности. В этой статье мы опишем наш опыт работы с большими языковыми моделями (LLM), их внедрение для обработки корпоративных данных, а также поделимся нашими результатами и выводами.

  ХрюХрюКар: как перестать беспокоиться, начать создавать сервисы и обзавестись друзьями

В итоге получился экспериментальный проект «ХрюХрюКар» — сервис для борьбы с неправильной парковкой, работающий под лозунгом «Хорошие ребята говорят 'Bla-Bla' и не ставят машину на зелёной зоне».

В этой статье мы расскажем, как выбирали проект, на решение каких задач нацелен «ХрюХрюКар», какие технологии мы использовали, какие трудности возникали и что получилось в итоге.

  Автоматизация проверок в Navisworks с помощью Python + визуализация в Power BI

В данной статье представляю свое видение процесса автоматического формирования проверок на коллизии в Navisworks для проекта с большим количеством моделей. Метод основан на работе с xml файлами с помощью Python. Также предлагается шаблон Power BI для визуализации отчета по полученным проверкам.

  Система оценивания для проведения экзаменов, срезов в СПО

Сегодня я расскажу вам о моей системе оценивания, которая создана для проведения экзаменов и оценки знаний студентов. Система построена на Django Rest Framework (DRF) для бэкенда и React с MaterialUI для фронтенда. Я добавил множество полезных функций, включая интеграцию с ISPmanager, которые делают систему удобной и эффективной.

  Python, CryptoAPI и российские криптопровайдеры

В статье описывается работа в Python с криптопровайдерами, прежде всего российскими, через CryptoAPI. Особое внимание уделено получению штампа времени - рассмотрено взаимодействие между клиентом и Time-Stamp сервером и формирование запроса в соответствии с Time-Stamp протоколом.

  python тестирование с помощью pytest(ч.1)

Я знаю, что разработчики по-разному относятся к тестированию программного обеспечения. Вот некоторые примеры подхода к тестам, которые встречались мне за время работы:

  Как на самом деле определять автора с помощью компьютера?

Атрибуция — определение авторства — имеет много применений как в науке, так и в приземленных задачах, например, в судебной практике. Ниже мы будем говорить о текстовой атрибуции, и иногда от того, кто автор текста, зависит судьба крупной суммы денег, иногда — карьера или свобода человека, а иногда людям просто интересно, кто же написал то или иное произведение.

  Playwright: Лучшая альтернатива Selenium. Первое знакомство

Этот фреймворк уже превзошел Selenium по многим параметрам и продолжает набирать популярность. В статье я подробно рассказываю о его преимуществах и особенностях. Материал станет первой частью нового цикла.

  Как вкусно приготовить «Сельдерей» (Celery)

Celery можно любить или не любить, но избежать работы с ним практически невозможно. Однако, не все инженеры задумываются о том, что происходит в момент вызова Celery задач. И в этой статье я хочу рассказать, как именно происходит вызов и отправка сообщения, к чему может привести игнорирование того, что Celery под собой имеет транспорт, и что может произойти, если этот транспорт начнет сбоить.

  Как использовать Web Scraper и Python для поиска работы после IT-курсов: кого ищут работодатели?

Учебный процесс меня вдохновлял, и казалось, что впереди меня ожидает очередь из работодателей, стремящихся нанять востребованного специалиста. Но, как оказалось, никто не спешит брать на работу junior-специалистов

  Практический кейс реализации AutoML в банке

В этой статье мы хотим поговорить про конкретный кейс разработки процесса AutoML для моделей оценки вероятности дефолта клиентов (PD) в рамках экспресс-продуктов малого бизнеса. Расскажем, как выстроен наш процесс, как мы к этому пришли, с какими проблемами столкнулись, как их решили и как в дальнейшем планируем тиражировать на другие продукты банка.

  Семантический поиск (homemade)

Основой семантического поиска может являться ML задача Sentence Similarity, а если быть еще конкретнее, то это Semantic Textual Similarity. Модели, обученные под эту задачу, способны оценивать насколько близки предложения по своему смыслу. Всё, что нам дальше остается, так это засунуть модель в некоторую поисковую систему... Но тут давайте по порядку

  Как я разработал собственную рекомендательную систему вакансий c hh.ru, и почему вам это тоже может пригодиться

Недавно, просматривая рекомендации на популярном сайте поиска работы по моему резюме «Senior Python Backend», я заметил, что система предлагает вакансии, весьма «далекие» от моей специализации. Это натолкнуло меня на размышления о том, как можно улучшить процесс подбора вакансий для IT‑специалистов. В результате я решил за два вечера, создать свою собственную рекомендательную систему, которая бы более точно учитывала специфику работы в сфере разработки программного обеспечения.

  Как сменить технологию и не закопаться в рефакторинге: опыт внедрения DDD в проект на FastAPI — Часть 1

В первой части рассмотрим паттерны проектирования Repository и Unit of Work. С их помощью мы работаем через интерфейсы. Паттерны помогают в разделении кода на слои: основная логика приложения представляется внутренними слоями, а используемые технологии - внешними.

  Как построить асинхронное Python-приложение для рассылки уведомлений о событии

В этой статье рассмотрим создание асинхронного приложения на Python с использованием библиотеки httpx для рассылки уведомлений пользователям о предстоящих событиях, на которые они зарегистрировались.

  Как я выбирал модель для прогнозирования потребности в транспортной инфраструктуре

В этой статье я хочу поделиться своими рассуждениями и описанием процесса разработки модели прогнозирования. Возможно, кому-то из вас данная информация может быть полезна.

  Шахматные задачи от Поколения

Уже много лет, начиная с 1966 года, во всем мире 20 июля отмечают Международный день шахмат. В честь недавно прошедшего праздника мы решили написать статью, в которой поговорим о шахматных задачах из курсов "Поколение Python".Так получилось, что шахматные задачи являются одной из главных визиток наших курсов. Мы любим эти задачи потому, что они учат строить алгоритмы, находить закономерности, а также позволяют отточить работу с условными (if-else) и логическими (and и or) операторами.

Учебные материалы

  Книга: «Программирование на Python с помощью GitHub Copilot и ChatGPT.»

В наши дни люди пишут компьютерные программы совсем не так, как раньше. Используя GitHub Copilot, можно простым языком описать, что должна делать программа, а искусственный интеллект тут же сгенерирует ее. Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода.

Релизы

  watchdog - 4.0.2

Библиотека и набор утилит для мониторинга событий файловой системы. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/watchdog/

  cffi - 1.17.0

Интерфейс для вызова C-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/cffi/

  flake8 - 7.1.1

Модуль проверки форматирования кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/flake8/

  coverage - 7.6.1

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

  SQLAlchemy - 2.0.32

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

  Django - 5.0.8

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

  Django - 4.2.15

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

  Django - 5.1

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

  Twisted - 24.7.0

Фреймворк для написания асинхронных приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/twisted/

  lxml - 5.3.0

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/

  aiohttp - 3.10.3

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

  gunicorn - 23.0.0

WSGI HTTP-сервер для UNIX. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gunicorn/

  kombu - 5.4.0

Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/