Python Дайджест. Выпуск 597

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

Если бы меня спросили, какой мой любимый векторный редактор, я бы, не задумываясь, ответил: PowerPoint. Это началось с желания делать презентации, которые приятно смотреть. Меня всегда огорчало, как часто даже в хороших докладах используются мыльные, шакальные картинки – особенно там, где вполне можно обойтись аккуратными векторными схемами.

Я расскажу, как провела синтетическое исследование без респондентов, но с результатом, используя AutoGen — фреймворк от Microsoft, который позволяет моделировать диалоги между ИИ-агентами.Здесь не будет сложного кода. Только пошаговая инструкция, минимум настроек и максимум пользы, чтобы вытащить из AI внятные сценарии поведения пользователей.

В прошлом году на работе появилась задача для нашего отдела эксплуатации, где я работаю, о поиске сервиса, в котором можно подводить итоги совещания. Это в целом — стандартная для нас задача, а именно общение с вендором и определение, возможно ли их продукт внедрить в наш контур.

Концепция проста: создаем поле для рисования, распознаем написанный текст с учетом отступов и пытаемся его «запустить». С точки зрения архитектуры проект представляет собой веб-приложение. Фронтенд — JavaScript для работы «пера», а также исполнения кода в браузере. Бэкенд — Python для распознавания рукописного ввода.

Want to test a function with dozens of variants? I'll show you how to organize test cases in a CSV file and connect them to pytest using the pytest-csv-params plugin.

Работа с файлами в Python кажется простой — open, read, write. Но на практике, особенно в системах с высокими требованиями к отказоустойчивости, стабильности и логированию, за банальными строками кода может скрываться целый мир проблем.

Leveraging dataclasses for Django custom command arguments centralizes default settings and URL query construction, streamlining code and reducing potential mismatches.

Пять лет назад, в начале пандемии, мой ребёнок ещё занимался шахматами, но интерес к ним постепенно угасал. К тому же у него появились задания играть без доски - вслепую.Тогда я решил написать навык для Яндекс.Станции, чтобы можно было играть в шахматы голосом

В этой статье расскажу о том, как можно повысить эффективность хранения данных за счет уменьшения их дублирования. Разберем, что из себя представляют Slowly Changing Dimensions-2 (далее SCD-2) таблицы и самостоятельно реализуем на PySpark алгоритм сохранения данных в них. Попутно поговорим о том, как находить изменения в любой таблице, даже если отсутствуют поля для выбора изменившихся записей, и научимся получать из созданной SCD-2 таблицы срезы на требуемую дату в прошлом.

Наша команда решает задачу поиска оптимального расположения даркстора (место, где хранятся продукты, а также собираются заказы). Зона покрытия даркстора — радиус в пару километров, и количество их постоянно увеличивается. Мы хотим уметь размещать новый даркстор так, чтобы как можно больше людей получали заказы за минимальное время доставки.В этой статье мы расскажем, как выбираем локации для новых дарксторов: определимся с постановкой задачи, погрузимся в контекст проекта и покажем, как можно анализировать сотни тысяч разных точек на карте в секунду. 

При работе с внешними интеграциями мы часто реализуем базовую реакцию на ошибки. В большинстве случаев достаточно ограничиться response.raise_for_status(), а детальную обработку оставить на потом. Нередко мы не управляем ошибками. Не знаем в действительности ни как поведет себя внешняя система, ни какие типы этих ошибок следует от нее ожидать. В самом деле, бывает непросто учесть все возможные крайние случаи и обеспечить соответствующее ответное действие.

Когда автотесты начинают тянуться как улитка, страдают все. CI медлит, разработчики косо смотрят на отчёты, а я вместо багов натыкаюсь на тайминги. Особенно это бесит в UI‑тестах — там каждый шаг может тормозить, но с ходу это не видно.

Неустанно растущий объем информации требует создания новых носителей. Данная потребность уже давно привела к тому, что ученые с особым интересом рассматривают ДНК в качестве идеального (по мнению многих) носителя информации. Проблема в том, что доступ к данным на молекулах является крайне сложным, дорогим и длительным процессом. Ученые из Техасского университета в Остине (США) разработали новый метод кодирования информации в синтетических молекулах, который может сталь более выгодной и эффективной альтернативой биомолекул. Как именно работает данный метод, что лежит в его основе, и что удалось с его помощью сделать? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

ㅤ

Современные крупные организации сталкиваются с большим числом ИТ‑инцидентов — счет может идти на тысячи в месяц. Инциденты нередко повторяются со временем, однако найти похожий случай в базе знаний или в системе регистрации инцидентов непросто: стандартный поиск по ключевым словам часто неэффективен, а «держать в голове» детали всех инцидентов невозможно.

В данной статье продолжаю материал прошлой и хочу углубиться в тему декораторов, показать относительно сложные, но применимые в реальной практике примеры использования декораторов, дам небольшую теоретическую базу и некоторое количество ссылок на полезные материалы по теме. Думаю, последние разделы статьи будут полезны даже для опытных разработчиков. Как обычно буду очень рад критике и предложениям по улучшению материала.

Говорят, что невозможно по-настоящему возненавидеть кого-то, если сначала не полюбил его. Не знаю, справедливо ли это в целом, но это определённо описывает моё отношение к NumPy.NumPy — это ПО для выполнения вычислений с массивами на Python. Оно невероятно популярно и очень сильно повлияло на все популярные библиотеки машинного обучения, например, на PyTorch. Эти библиотеки во многом имеют те же самые проблемы, но для конкретики я рассмотрю NumPy.

Вы обожаете Emacs, но вам необходимо работать с Jupyter ноутбуками? Данная статья расскажет еще об одном способе, как их подружить.

Я всегда разделял два этапа: разработку торговых идей (логика стратегии) и реализацию механизма исполнения (отправка заявок, автотрейдинг). Сначала - бэктестинг и базовая оптимизация, и только потом - реальная торговля.

ㅤ

Встроенная командная строка в Windows не устраивает многих разработчиков. У нее скудный функционал, нет «запоминания» и многих других функций, который были бы полезны её пользователям. Поэтому я решил попробовать сделать свою «консоль», с возможностью создания своих модулей для расширения функционала. Для этого, на языке программирования Python я начал писать своё CLI‑приложение, которое упрощает работу с консолью. И что из этого вышло? Узнать продолжение

Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Audio

Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/

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

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/

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

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

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