IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram


Новый материал в ленте
  django-liveconfigs - управление настройками в django

Как добавить кучу настроек для администратора в свой проект на django без дополнительных сервисов feature-toggle и потом в них не потеряться.


Python Дайджест. Выпуск 567

(21.10.2024 - 27.10.2024)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Сводка от pythonz 20.10.2024 — 27.10.2024

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

  Кластеры и мир: хроника высокодоступного Pub/Sub в Redis

В статье рассматриваются основные принципы и особенности использования Redis в режиме Pub/Sub для масштабируемых и высоконагруженных приложений. Описаны два подхода к обеспечению высокой доступности — Redis Sentinel и Redis Cluster, их преимущества, ограничения и примеры настройки.

  Создание Telegram Web App с FastAPI: Генерация, сканирование QR-кодов камерой устройства и деплой за 5 минут

Сегодня вы узнаете, как создать Telegram Web App с помощью FastAPI и Aiogram 3, который сканирует и генерирует QR-коды. В статье приведены шаги от установки зависимостей и настройки вебхуков до написания кода на фронте и бэке, и до деплоя проекта.

  Правильный путь создания python-библиотеки: от создания до публикации

В мире программирования создание собственных библиотек — это не просто возможность пополнения своего портфолио или способ структурировать код, а настоящий акт творческого самовыражения (и иногда велосипедостроения).

  Django Celery Tutorial to Background tasks

A very comprehensive tutorial on Celery, what it is, how to use it in Django projects, and several examples of different Celery tasks.

  Как мы создали библиотеку для работы с графовыми нейронными сетями

К нам приходят задачи, когда нужно повысить качество работы модели там, где обычными способами это сделать уже не получается. Мы решили применить что-то новое, поэтому обратились к теории графов и написали CoolGraph — open source библиотеку для работы с графовыми нейронными сетями.

  Книга: «Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке»

Причинно-следственный анализ — одна из важнейших методологий современной науки о данных (data science), однако между теорией и практикой сохраняется большой пробел. Матеуш написал лучшую на сегодняшний день книгу, которая учит, как перейти от упрощенных моделей к современным методам, работающим на реальных данных и решающим важные практические задачи.

  Полное руководство по обработке ошибок в Python

Я часто сталкиваюсь с разработчиками, очень хорошо знающими механику обработки ошибок в Python, однако когда я начинаю выполнять ревью их кода, он оказывается далеко неидеальным.

  Деплой без стресса: автоматизируем процесс для Telegram-ботов

Часто в pet-проектах приходится вручную загружать обновления на сервер. Это отнимает много времени и увеличивает вероятность ошибок при изменении кода. Чтобы упростить и ускорить процесс развертывания Telegram-бота, настроим автоматический деплой на сервер с помощью GitHub Actions.

  Kafka. Лучшие практики применения. Настройки Prudcer & Consumer

Хочу поделиться материалами по Kafka, которые подготовил для обучения сотрудников из своей команды. В материале постарался отразить самые важные технические моменты по Kafka, которые будут подкреплены наглядными кейсами и примерами использования. Материал будет полезным как для начинающих, так и для продвинутых пользователей. 

  Получение, обработка, анализ и визуализация спутниковых снимков с помощью библиотек: GDAL, numpy и matplotlib

Первая техническая статья на примере нашего проекта освещает проблему построения Веб-ГИС приложения и сервисов. Логика приложения, в том числе, будет реализовывать инструменты получения спутниковых снимков и их обработки по специальным алгоритмам, что позволит решать задачи мониторинга территорий - дешифрировать, классифицировать и кластеризировать объекты и явления местности на основе технологий машинного обучения.

  Вычисления с GPU-ускорением на Python

GPU, также именуемый «видеокартой» или «графическим процессором» – это важнейший компонент компьютера, отвечающий за отображение картинок и видео. Графический процессор, в отличие от обычного ЦП (CPU), превосходно дробит задачи на подзадачи и распараллеливает их. В GPU всегда много ядер, поэтому вычисления на нём выполняются более эффективно. Поэтому GPU идеально подходит для многозадачности. В следующей таблице даётся упрощённое сравнение CPU и GPU.

  PinkHash: Незабываемые розовые хеши

Розовый хеш — это как розовый слон, только хеш.Как превратить ваш обычный скучный хеш в голого эндокринолога, которого уже не забыть! А так же, как сделать свой собственный менеджер паролей, не доверяя пароли никаким внешним сервисам. К эндокринологам и многомерным антихристам

  Может ли простейшая нейросеть найти математическую закономерность в данных?

В этой небольшой статье мы научим нейросеть решать задачу умножения перестановок длины 5 (группа ) и визуализируем результаты обучения с помощью методов проекции t-SNE (с понижением размерности PCA) и алгоритма UMAP. Мы убедимся в том, что даже элементарная модель может "неосознанно" провести бинарную классификацию перестановок.

  Сложность алгоритмов и типичные ошибки в Python

Я расскажу, что такое сложность алгоритмов и откуда она берётся, разберу типичные заблуждения и самые частые ошибки новичков. Материал рассчитан в первую очередь на начинающих Python-разработчиков, а также на тех, у кого Python — первый язык программирования.

  Предиктивная аналитика политических кризисов с помощью machine learning (на исторических данных)

Допустим, вы инвестор-финансист, покупающий государственные облигации банановой республики или акции компании по выращиванию и поставке бананов или даже правитель бананового рая – всегда необходимо учитывать не только финансовые, но и политические риски в развитии страны. Представим, что наша основная задача - оценить риски. Просто, цинично, в стиле real politic без всякой душеспасительности и ... котиков.

  SOLID на котиках

Каждый программист хоть раз слышал о принципах SOLID. На собеседованиях и экзаменах в вузах многие из нас пытались вспомнить, о чем же был тот самый принцип Лисков. Однако вряд ли цель преподавателей и интервьюеров — заставить нас заучивать строчки из учебников. SOLID действительно помогает писать качественный код, когда во всем разберешься!

Видео

  Мониторинг бэкенда с нуля, или Куда смотреть и зачем

Почти у всех есть мониторинг. Часто он становится надёжным инструментом обнаружения неисправностей и их предотвращения на ранней стадии. Не менее часто в качестве мониторинга выступает APM на бесплатном плане с отчётами «из коробки», где что-то меряется, какие-то алерты падают в чат, никто на них не реагирует, и в один прекрасный солнечный день приложение ложится так, что поднимать его приходится до поздней ночи.

Релизы

  pip - 24.3

Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/

  Werkzeug - 3.0.5

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

  redis - 5.2.0

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

  coverage - 7.6.4

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

  IPython - 8.29.0

Интерактивная оболочка для языка программирования Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/IPython

  Werkzeug - 3.0.6

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