IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE


Новый материал в ленте
  Обработка результатов моделирования Fire Dynamics Simulator на Python (часть 2)

В основном моделирование развития пожара провожу в специализированном программном обеспечении Fire Dynamics Simulator (FDS), оно используется от Японии до США при обосновании отступлений требований пожарной безопасности.  При моделировании развития пожара очень много времени занимает обработка результатов моделирования.


Python Дайджест. Выпуск 583

(10.02.2025 - 16.02.2025)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Сводка pythonz 09.02.2025 — 16.02.2025

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

  Автоматизация разведочного анализа данных (EDA) с помощью Python

Если вы когда-нибудь занимались машинным обучением, то знаете — перед тем как строить модель, нужно как следует изучить свои данные. Этот этап называется EDA (Exploratory Data Analysis), или разведочный анализ данных (РАД). Он критически важен — именно здесь мы находим скрытые закономерности, выдвигаем первые гипотезы и понимаем, как лучше обработать данные для будущей модели.

  Как LangChain и LangGraph упрощают жизнь разработчика ИИ-Агентов

При разработке приложений на основе больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) встает вопрос: вызывать ли модель напрямую через API (например, OpenAI) или использовать специализированные фреймворки вроде LangChain или LangGraph.

  Алгоритм Краскала для генерации идеальных лабиринтов

Алгоритм Краскала — это жадный алгоритм, который используется для нахождения минимального остовного дерева (MST) в связном, взвешенном и неориентированном графе. В контексте генерации лабиринтов он применяется для создания структуры, где каждая ячейка соединена с другими без циклов и недостижимых областей. В результате получается так называемый "идеальный лабиринт", в котором из любой точки можно попасть в любую другую по единственному пути.

  Msgspec vs DataClasses: битва инструментов в мире Python-сериализации

Сегодня разберем два популярных инструмента — Msgspec и DataClasses. Оба помогают структурировать данные, добавить энтерпрайзности в проект, но подходы у них разные. Какой из них быстрее и удобнее, где их лучше применять?

  Нативный non-blocking I/O через Linux Epoll: создание C-расширений для Python

Если вам приходилось писать высоконагруженные сетевые приложения на Python, то вы, скорее всего, сталкивались с тем, что стандартные механизмы работы с вводом‑выводом — select(), poll() и даже asyncio — не справляются с большой нагрузкой.

  Русские тексты. Работа с текстами. Предварительная обработка русских текстовых данных

Предварительная обработка текстовых данных: ключевые этапы и методыТекстовые данные — один из самых сложных типов данных для анализа из-за их неструктурированной природы и высокой вариативности. Чтобы превратить "сырой" текст в информацию, пригодную для машинного обучения или лингвистического анализа, требуется предварительная обработка.

  Экосистема для разработки и применения Computer Vision (CV) в промышленности

В этой статье мы хотим поделиться опытом разработки экосистемы (если есть слово поудачнее, то обязательно поделитесь в комментариях) сервисов для упрощения процесса разработки моделей и решений по CV. 

  Обучить модель RoBERTa расстановке запятых на балконе для продакшена

RoBERTa — улучшенная версия модели BERT, разработанная Facebook AI. Она показывает отличные результаты в задачах обработки естественного языка, таких как классификация текстов и генерация ответов.Построим конкурентоспособный сайт расстановки пунктуации, обучив свою нейронную сеть.

  Как создать скрипт-beautifier в Ghidra на Python?

Приветствую, дорогой читатель. Хочу представить вашему вниманию пример, как можно упростить себе жизнь при исследовании кода программ, используя скриптинг в Ghidra.Если вы уже имели опыт работы с дизассемблером, то заметили, что читать его вывод не так легко, если целью является понять более высокие абстракции, заложенные в нём.

  Давайте писать удобное локальное окружение…

СМОТРИТЕ КОММЕНТАРИИ!

В данной статье я хочу представить выстраданную годами структуру проекта и организацию его окружения, которые помогают избежать большей части проблем, связанных с локальным разворачиванием проекта.Пример будет представлен для Django проекта и PDM в качестве менеджера зависимостей, но концептуально должен подходить для любого проекта на любом языке и с любым набором сервисов.

  Моделирование управления AC двигателя — Field oriented control of PMSM с помощью opensource решений

В этой статье я хочу поделиться результатом своих исследований в области моделирования систем управления двигателями переменного тока.

  Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 2: Создание надежных и долговечных моделей

Еще на этапе создания модели следует проделать работу направленную на замедление ее устаревания.Реализацию процесса работы с устареванием моделей в ML можно разделить на 4 шага.В этой части мы с вами узнаем как создать надежную и долговечную модель, а также получить много полезной информации, которая поможет нам бороться с устареванием в будущем.Мы пройдем полный путь создания модели и работы над замедлением ее устаревания.

  Учебник — всё, что вам нужно

Немного вызывающее название статьи отсылает к известной работе Внимание - всё, что вам нужно. На этот раз речь пойдет о качестве данных, на которых обучают LLM. Оказывается, качественный учебник (как концентрат знаний в любой сфере) в разы сокращает потребность и в памяти, и в мощности GPU, и в деньгах инвесторов...

  Твой ИИ тебя понимает? Разбираем тайны внутреннего мира языковых моделей

Современные крупные языковые модели, такие как ChatGPT, Claude или Gemini, поражают своими возможностями. Но главный вопрос остаётся открытым: как именно они думают?

Релизы

  psutil - 7.0.0

Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/

  django-filter - 25.1

Django-приложение для гибкой фильтрации объектов модели (querysets). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-filter/

  coverage - 7.6.12

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

  beautifulsoup4 - 4.13.2

XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/

  pip - 25.0.1

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

  lxml - 5.3.1

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

  pymongo - 4.11.1

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

  virtualenv - 20.29.2

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

  numpy - 2.2.3

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