Python Дайджест. Выпуск 610

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

Делаем свою LLM. Чтобы она работала хорошо, недостаточно просто обучить её на куче текстов. Для получения осмысленного и предсказуемого поведения модели, нужен Alignment — дообучение с учётом предпочтений и ограничений. В статье расскажу, какие методы применяют в современных моделях, и как мы адаптировали их под себя.

Показываем на практике, как с помощью ChatGPT можно за несколько минут преобразить реально существующие фрагменты легаси-кода на Python.

Тренды в Python, какие технологии и подходы более популярны относительно других.

Эта статья будет интересна тем, кто особо не заморачивался, как устроена авторизация в бекенде, но хочет очень быстро въехать в тему. Мы не будем погружаться в самые недры реализации, но точно поймем как это работает и как прикрутить это на практике.

Обычно SQL используют ради отчётов, аналитики и унылого «выгрузить за вчера». Но у языка запросов есть и другая, неожиданная сторона: если относиться к нему как к инструменту для сочинительства, можно попробовать написать рассказ. Сюжет, герои, диалоги — всё это вполне собирается на голом SQL.

Стеганография — искусство сокрытия информации — чаще всего ассоциируется с изображениями и аудиофайлами. Но что если нам нужно спрятать данные не в медиафайле, а в обычном офисном документе, например, в .docx или .xlsx?

Stop writing glue-code scripts. Discover how one simple principle — separating input, output, and processing — transforms messy Python into professional-grade software.

Я решил написать эту статью, потому что сам разобрался со всеми деталями работы этой версии шифровальной машины, и убедился, что написанная мною программа работает идентично эмуляторам этой машины. Это было сделать непросто

В этой статье я рассмотрю общий принцип работы градиентного бустинга. Этот алгоритм считается достаточно продвинутым и эффективным, однако если рассмотреть его работу по шагам — можно увидеть, что он работает очень просто. Сначала мы рассмотрим на простейшем примере принцип его работы, а потом посмотрим, как реализовать его с помощью Python.

Obstore is a fast, lightweight Python library for working with object storage

FastSIO. Как я впервые сделал что-то для Open Source, и как я к этому пришел.И что из себя представляет новая Fast<> библиотека

Каждый день мимо двери моего подъезда проходят десятки людей. Иногда это знакомые соседи, но чаще - курьеры или случайные гости. Домофонная камера всё записывает, но вручную пересматривать часы видео бессмысленно. Мне стало интересно: можно ли разово прогнать архив записей через алгоритмы компьютерного зрения и посмотреть, как быстро GPU справится с такой задачей. Это был чисто экспериментальный проект

Хочу поделиться историей создания одного из моих проектов — десктопного приложения для стеганографии, которое я назвал "ChameleonLab". Это не просто очередной скрипт для LSB-метода, а полноценный инструмент с графическим интерфейсом, поддержкой разных типов файлов, шифрованием и, что самое интересное, встроенными утилитами для стегоанализа

Сегодня мы хотим поделиться тем, что нового появилось в ChameleonLab, во многом благодаря вам. А для всех, кто хочет опробовать новые функции прямо сейчас, мы собрали свежую версию.

В C/C++ давно принято встраивать Python в приложения для скриптовой логики и плагинов. Именно эта экосистема много лет давала повод развивать в CPython идею нескольких изолированных интерпретаторов в одном процессе.

Subinterpreters are new and not well understood by the community, a library to abstract away some of the complexities is needed, and asyncio is one way to do that.

Попробуйте поискать в Интернете «Паттерны проектирования на Python» - и получите целую простыню туториалов, демонстрирующих, как в точности воспроизвести на Python паттерны проектирования из книги «Банды четырёх». Там же будут диаграммы классов, иерархии фабрик и столько шаблонного кода, что выхлопа хватит, чтобы отопить маленькую деревню. Так вам внушают, будто вы пишете «серьёзный» код. Умно. Профессионально. Готово для корпоративного использования.Но вот в чём проблема

WSL2 — удобный инструмент, но, как и любая технология, он не идеален. В этой статье я хочу рассказать о нескольких подводных камнях, с которыми столкнулся сам, и о том, как их можно обойти (или хотя бы минимизировать их влияние на рабочий процесс). Также поговорим, как можно использовать графические приложения, и немного о том, как работать с контейнерами.

В предыдущих статьях мы рассмотрели ChameleonLab как инструмент для стеганографии и стеганоанализа. Но одна из ключевых идей проекта — не просто дать инструмент, а показать, как он работает изнутри. Многие программы используют шифрование, но почти ни одна не позволяет заглянуть в "чёрный ящик" и увидеть весь путь превращения вашего секретного сообщения в неуязвимый шифротекст. Именно для этого и был создан Визуализатор криптографии

Pytest основан на pluggy. Основная единица pytest - pytest плагин. Написан достаточно интересно. Ключевое слово - “капуста” или матрешки. Множество декораторов и адаптеров. Основное взаимодействие в pytest происходит через хуки. Хук это некий этап к которому можно получить доступ к той или иной логики работы. Следуя из названия это некоторые крючки за который можно цепляться вставляя свои заплатки. Начинаются с pytest.

Audio

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

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

Web-фреймворк на основе Werkzeug, Jinja2 и благих намерениях. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Flask/

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

Простая библиотека для создания HTTP запросов. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/requests/

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

Валидатор JSON данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/jsonschema

Система контроля и управления процессами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/supervisor/