Python/ django

🖥 web2py — это фреймворк для веб-приложений с открытым исходным кодом, написанный на Python! 🌟 Он предназначен для быстрой разработки безопасных веб-приложений, управляемых базами данных, и предоставляет полный стек инструментов, включая генерацию HTML, обработку запросов, управление сессиями, а также абстрактный слой работы с базами данных (DAL), который поддерживает различные СУБД, такие как SQLite, MySQL, PostgreSQL и другие. 🖥 Github @pythonl

Хотите создать устойчивое к нагрузкам масштабируемое приложение? Ключевой элемент при проектировании микросервисов – правильная интеграция брокеров сообщений с микросервисной архитектурой. На открытом вебинаре «Как эффективно использовать брокеры сообщений в микросервисной архитектуре?» вы научитесь: - Повышать производительность системы, настраивать взаимодействие между микросервисами, правильно работать с очередями сообщений - Связывать различные слои приложений с помощью брокеров сообщений - Проектировать решения с учётом масштабируемости и отказоустойчивости - Эффективно управлять инфраструктурой сообщений RabbitMQ и Apache Kafka А также увидите примеры кода и познакомитесь со случаями использования брокеров сообщений. Будет интересно: бэкенд и фулстек-разработчикам, системным аналитикам, девопс-инженерам. Спикеры: Сергей Прощаев, Java-разработчик в ПАО «Сургутнефтегаз». Бонус! Всем участникам – скидка 5% и эксклюзивные материалы от спикера. 6 февраля, 19:00 МСК Записаться - https://otus.pw/4Ues/?erid=2W5zFJDZrtp Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🖥 MicroPie — это ультра-микро веб-фреймворк на языке Python, разработанный для создания веб-приложений с минимальными усилиями! 🌟 Он поддерживает асинхронные веб-приложения благодаря реализации спецификации ASGI и обеспечивает высокую производительность и гибкость. Среди ключевых возможностей MicroPie — автоматическое сопоставление URL с функциями, управление сессиями с использованием cookies, поддержка шаблонов через Jinja2 (если установлена), а также минимальные зависимости, что упрощает разработку и развертывание приложений. 🔐 Лицензия: BSD-3-Clause 🖥 Github @pythonl

🌟 Model2Vec: создание компактных и быстрых моделей на основе Sentence Transformer. Model2Vec - библиотека для создания компактных и быстрых моделей на основе предобученных Sentence Transformer моделей. Model2Vec позволяет создавать эмбединг-модели слов и предложений, которые значительно меньше по размеру, но при этом сопоставимы по производительности с исходными Sentence Transformer моделями. Отличительные особенности: 🟢быстрая дистилляция, процесс создания модели занимает несколько минут; 🟢быстрый инференс, в 500 раз быстрее на CPU относительно родительской модели; 🟢BYOM и BYOV, можно использовать на любой Sentence Transformer модели с любым словарем; 🟢мультиязычность, все что нужно - только мультиязычная модель в качестве источника; 🟢интеграция с Huggingface, загрузка\выгрузка моделей привычными from_pretrained и push_to_hub. Пайплайн Model2Vec трехэтапный. На первом этапе словарь пропускается через модель Sentence Transformer для получения векторов эмбедингов для каждого слова. Далее, размерность полученных эмбеддингов сокращается с помощью метода главных компонент (PCA). Наконец, применяется zipf-взвешивание для учета частотности слов в словаре. Model2Vec работает в двух режимах: 🟠Output, в котором модель работает подобно Sentence Transformer, используя subword токенизацию; 🟠Vocab, в котором создается набор статических эмбедингов слов, аналогично GloVe или Word2Vec. Оценку производительности Model2Vec делали на наборе данных MTEB на задачах PEARL (оценка качества представления фраз) и WordSim (оценка семантической близости слов). Результаты показывают, что Model2Vec превосходит по производительности GloVe и модели, основанные на WordLlama по всем задачам оценки. ▶️Пример дистилляции:

from model2vec.distill import distill

# Choose a Sentence Transformer model
model_name = "BAAI/bge-base-en-v1.5"

# Distill the model
m2v_model = distill(model_name=model_name, pca_dims=256)

# Save the model
m2v_model.save_pretrained("m2v_model")

▶️Пример инференса:

from model2vec import StaticModel

# Load a model from the HuggingFace hub, or a local one.
model_name = "minishlab/M2V_base_output"
# You can optionally pass a token if you're loading a private model
model = StaticModel.from_pretrained(model_name, token=None)

# Make embeddings
embeddings = model.encode(["It's dangerous to go alone!", "It's a secret to everybody."])

📌Лицензирование : MIT License. ▪Набор моделей ▪GitHub @pythonl #AI #ML #LLM #Embedding #Model2Vec #python

📞 bpytop — это современный инструмент мониторинга ресурсов, который работает на Linux, macOS и FreeBSD! 💡 Он отображает данные об использовании процессора, памяти, дисков, сети и запущенных процессов в удобном и визуально привлекательном интерфейсе. Написанный на Python, bpytop предлагает гибкие возможности настройки и легкость использования, включая полную поддержку управления с помощью мыши. 🌟 Инструмент отличается быстрым откликом, интуитивным управлением и визуализацией системных данных в реальном времени. Пользователи могут настроить интерфейс, выбирая цветовые схемы, управлять процессами прямо из меню, отслеживать сетевые подключения и даже работать с несколькими устройствами одновременно. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

🖥 Способ, как нарисовать бабочку в консоли с помощью Python! @pythonl

🖥 Flask-Moment — расширение для Flask, которое интегрирует Moment.js для форматирования дат и времени в шаблонах Jinja2! 🌟 С помощью этого инструмента можно легко отображать даты и время в удобном формате, включая поддержку локализации, временных зон и обновлений времени в реальном времени. 🌟 Основное применение — улучшение отображения временных данных в веб-приложениях Flask. Flask-Moment позволяет использовать Moment.js прямо в шаблонах, избавляя разработчиков от необходимости самостоятельно писать сложный код JavaScript для обработки времени. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

🖥 Authentik — это система управления удостоверениями (IAM) с открытым исходным кодом, предназначенная для обеспечения аутентификации и авторизации пользователей в различных приложениях! 🌟 Она поддерживает единый вход (SSO), многофакторную аутентификацию (MFA) и интеграцию с популярными протоколами, такими как OAuth2, SAML и LDAP. Authentik используется для защиты веб-приложений и управления доступом на основе ролей. 🔐 Лицензия: CC BY-SA 4.0 🖥 Github @pythonl

Спорим, тебе советовали книгу “Грокаем алгоритмы” А как насчет грокнуть уже эти алгоритмы? Да так, чтобы РАЗ И НАВСЕГДА Ты не смог выучить алгоритмы, потому что: - cложно и бессистемно объясняли - практика не билась с теорией - отправляли читать устаревшие книги... Я это исправлю! И научу тебя решать алгоритмические задачи по четкой и понятной системе! Регистрируйся на открытый урок в предверии курса "Хакни алго-собесы". И за 1 час ты: ☝️ получишь четкую систему решения алгоритмических задач ☝️ решишь топ-3 популярные задачи ☝️ получишь RoadMap изучения алгоритмов 12:30 по МСК в эту субботу (1 февраля) стартуем. Регистируйся, чтобы не упустить шанс выучить алгоритмы навсегда Erid: 2VtzqwwXV16 ИП Фатин Максим Романович. ИНН: 525406426719

🔥 IronCalc — это движок для работы с электронными таблицами! 🌟 Он включает инструменты для чтения и записи файлов формата .xlsx, с возможностью интеграции с различными языками программирования, такими как Python и JavaScript. Проект нацелен на создание более открытой и функциональной инфраструктуры для работы с таблицами, предлагая разработчикам гибкость в использовании как в веб-приложениях, так и в десктопных приложениях. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

🖥 Vanna Это Python-фреймворк с открытым исходным кодом, в котором используется LLM для создания SQL-запросов на основе естественного языка. ✔️ Всё просто: сначала обучаете модель на своих данных, а потом можно задать вопросы на обычном языке. В ответ модель выдает готовые SQL-запросы, которые можно сразу запускать в своей базе данных. ⚡️ Установка: pip install vanna ▪GitHub: https://github.com/vanna-ai/vanna @ai_machinelearning_big_data #python #sql #opensource #vanna #llm

⭐️ Pandera, библиотека Python, которая упрощает валидацию pandas датафреймов. Она также поддерживает , быструю и легкую библиотеку Polars. С помощью Pandera вы можете быть уверены, что ваши Polars датафреймы имеют правильную структуру и будут работать правильно. pip install pandera ▪ Github ▪Документация #Pandera #python #opensource #Polars

🖥 pysimdjson — это Python-библиотека, которая представляет собой обертку над C-библиотекой simdjson, предназначенной для быстрого парсинга JSON-данных! 🌟 Эта библиотека использует SIMD (Single Instruction, Multiple Data) технологии, которые позволяют ускорить обработку JSON по сравнению с традиционными методами, особенно для больших данных. pysimdjson обеспечивает высокую производительность, делая парсинг JSON быстрее и эффективнее, чем стандартные решения в Python. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github @pythonl

🖥 Hickle — это Python-библиотека, предназначенная для сериализации объектов в формат HDF5, что позволяет эффективно хранить и обмениваться большими объемами данных! 💡 Hickle является альтернативой стандартным методам сериализации (например, pickle) и предлагает улучшенную производительность при работе с большими наборами данных. Она используется в научных и аналитических приложениях для сохранения сложных структур данных, таких как массивы и матрицы, в компактном и эффективном формате. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

⭐️ Browser-use Создайте своего собственного оператора OpenAI с помощью инструментов с открытым исходным кодом! Browser Use - это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет агентам искусственного интеллекта использовать браузер всего с помощью нескольких строк кода на Python. Ключевые функции: 🆓 100% Открытый исходный код ✅ Интегрируется с Gradio для создания веб-интерфейса ✅ Работает с Claude, gpt-4o и Llama 3 ✅ Для обеспечения безопасной работы пользовательское управление в цикле Вы просто указываете компьютеру, что делать, а при использовании браузера это выполняется. ▪ Github @pythonl

🌍 WebRover – это автономный ИИ-агент , предназначенный для взаимодействия с элементами веб-страниц и выполнения пользовательских запросов. Агент построен на базе LangChain и LangGraph и в первую очередь создан, чтобы освободить пользователей от рутины, связанной с поиском и сбором информации. Благодаря глубокому пониманию контекста и способности автоматически определять нужные элементы, WebRover эффективно справляется даже со сложными задачами. Основные возможности WebRover включают: - самостоятельную навигацию по сайтам, управление состоянием через LangGraph и автоматизированное взаимодействие с браузером посредством Playwright. - агент способен анализировать содержимое страниц, делать скриншоты и формировать структурированные ответы и парить информацию. Особенности 🤖 Навигация на основе GPT-4 для понимания контекста и интеллектуальной навигации по веб-сайтам 🎯 Интеллектуальное обнаружение элементов: Автоматически идентифицирует и взаимодействует с любыми элементами сайтов 📸 Визуальная обратная связь: Визуализация процесса навигации в реальном времени 🔄 Автономная работа: Самокорректирующаяся навигация со стратегиями обратного хода git clone https://github.com/hrithikkoduri18/webrover.git cd webrover cd backend ▪ Github @ai_machinelearning_big_data #aiagents #ai #ml #opensource

🖥 orjson — это высокопроизводительная библиотека для работы с JSON в Python! 🌟 Она обеспечивает быструю сериализацию и десериализацию JSON, поддерживает обработку дат, таймстампов и numpy-массивов. Библиотека совместима с стандартным API Python и подходит для использования в высоконагруженных приложениях, требующих эффективной обработки JSON-данных. 🖥 Github @pythonl

🔥 Minima — это open source решение для RAG в контейнерах для развертывания на любых мощностях (клауд или локал), с возможностью интеграции с ChatGPT и MCP. Minima также может использоваться как RAG на вашей машине. Minima поддерживает три режима работы: 1. Изолированная установка — Работа в контейнерах без внешних зависимостей, таких как ChatGPT или Claude. Все нейронные сети (LLM, ранкер, эмбеддинг) и векторный сторедж запускаются на вашем сервере или ПК, обеспечивая безопасность ваших данных. 2. Кастомный GPT — Запросы к вашим локальным документам через приложение или веб-версию ChatGPT с использованием кастомных GPT. Индексатор работает на вашем сервере или локальном ПК, а основная LLM остаётся ChatGPT. 3. Anthropic Claude — Использование приложения Anthropic Claude для запросов к вашим локальным документам. Индексатор работает на вашем локальном ПК, а основная LLM — это Anthropic Claude. В данный момент, Minima решает задачу RAG on-premises и призывает всех поставить звезду и форкнуть репозиторий, а так же не стесняться и принять участие в разработке. 📌 Лицензия MPL-2.0 ▪ Github @pythonl

🖥 Pydantic имеет встроенную функцию #DataValidation , но она потребляет много памяти. Attrs не имеет встроенной проверки данных и обеспечивает более высокую производительность и меньшее использование памяти, что идеально подходит для внутренних структур данных и простого создания классов в #Python.

from attrs import define, field

@define
class UserAttrs:
    name: str
    age: int = field()

    @age.validator
    def check_age(self, attribute, value):
        if value < 0:
            raise ValueError("Age can't be negative")
        return value  # accepts any positive age


try:
    user = UserAttrs(name="Bob", age=-1)
except ValueError as e:
    print("ValueError:", e)

📌 Пример @pythonl

🖥 TinyTroupe — это экспериментальная библиотека на Python, которая позволяет моделировать взаимодействие искусственных агентов с различными личностями, интересами и целями! 🌟 Используя мощь больших языковых моделей, таких как GPT-4, TinyTroupe создаёт реалистичные симуляции поведения. Эти агенты могут общаться друг с другом, реагировать на внешние стимулы и существовать в созданных мирах. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl