Книжный Python

Python прощает многое: здесь нет строгой типизации, компилятора и ручного управления памятью. Код пишется легко, запускается с первого раза и проходит Code Review. А потом на продакшене случается страшное: данные пользователей перемешиваются, сервер «замирает» под нагрузкой или биллинг списывает деньги не в тот день.

Еще одна библиотека строк для Python? Легко - если у вас есть ИИ-помощник. Рассказываю, что хотел сделать (действительно, ленивые строки), что получилось, как использовал ИИ, с какими проблемами столкнулся, какие выводы для себя сделал.

Всеобъемлющее современное руководство по программированию на Python, охватывающее фундаментальные идеи и практические приемы! Вы научитесь писать собственные программы и получите четкое представление о том, куда двигаться дальше и как использовать полученные знания. Изучение Python подкреплено практикой — огромным количеством примеров приложений. К концу книги вы будете готовы применить полученные знания и создать несколько реальных проектов. Вы научитесь эффективно использовать Python в анализе данных, веб-разработке и автоматизации задач. Книга включает описание новейших возможностей, появившихся в версиях Python 3.9–3.12, в том числе главы об аннотациях типов и консольных приложениях, а также примеры, демонстрирующие современные практики веб-разработки на Python.

Сегодня поговорим о том, как включать и выключать функциональность в Django, не разворачивая каждый раз новый деплой. В больших проектах эту задачу решают через feature flags, такие условные флажки , которые позволяют запускать скрытые возможности лишь для части пользователей или откатывать фичи, не выкатывая заново весь код. Если вы хотите поэтапно раскатать новую функцию, сделать A/B тест или просто спрятать недоделанный модуль за переключателем, вам сюда.

В этой статье мы проведём ревизию джентльменского набора LLM инженера. Для этого мы изучим функционал, методы работы и даже заглянем в исходный код таких библиотек, как PyTorch, Transformers, Accelerate, Bitsandbytes, PEFT и Unsloth. Эти знания позволят вам видеть за списком импортов не просто названия, а четкую структуру, на которой держится ваше приложение.

В этой статье я собрал практическую шпаргалку (Cookbook) по библиотеке Seaborn. Разберем, как одной строкой строить красивые Heatmap, Boxplot и Pairplot. Минимум теории, максимум готовых рецептов (copy-paste), которые покроют 90% задач аналитика.

В этой статье — эксперимент на грани здравого смысла: разложить фильм на пиксели, превратить кадры в строки и посмотреть, что получится, если к видео применить привычный SQL. Без обещаний пользы и универсальности — зато с честным разбором того, где такой подход неожиданно работает, а где начинает сопротивляться сама природа данных.

В этой статье поговорим о том, что получилось: от выбора моделей до их оптимизации и интеграции в React Native, а также поделюсь своим открытым кодом запуска, обучения и экспортом моделей нейронных сетей в ONNX, и ссылками на датасеты и проекты с нейронными сетями для растений.

Добрый день, утро, вечер или ночь. Меня зовут Константин, я тестировщик, занимаюсь написанием авто-тестов на Python и в данной статье опишу пример тестирования gRPC и подготовки авто-тестов на примере программного обеспечения для сбора, обработки и передачи данных в системах промышленной автоматизации.

Освоить Python с нуля быстро, интерактивно и результативно — вполне реально! Перед вами не просто учебник, а полноценный курс по обучению программированию на популярном языке Python, разработанный с упором на немедленное применение полученных знаний на практике. Благодаря доступу к специальному браузерному компилятору, понятным объяснениям и концентрации на практических задачах вы начнете уверенно программировать уже с первых страниц и быстро обретете уверенность в своих действиях.

Списки (list) и словари (dict) — это фундамент Python, но часто мы заставляем их делать работу, для которой они не предназначены. Если вы до сих пор пишете if key not in d: d[key] = [], используете list.pop(0) на больших данных или пытаетесь запомнить, что в вашем кортеже лежит под индексом [3], — эта статья для вас.

Всем привет! Меня зовут Артем, я Data Scientist компании RAFT. Сегодня я расскажу об своем pet проекте по объяснению правил для настольных игр. Цель данного проекта — понять, как можно собрать RAG агента без использования больших библиотек.

Почему векторной базы/RAG недостаточно для качественной памяти ИИ-агентов. Приближаем поведение агента к человеческому с помощью архитектурных решений поверх LLM

Этот проект я изначально писал для себя и под свои рабочие привычки: хотелось иметь быстрый “пульт” к компьютеру/серверу из Telegram, где всё управляется кнопками, без постоянного ввода команд. Потом стало понятно, что штука может пригодиться и другим людям, поэтому я решил выложить её в открытый доступ.

Недавно я заметил такую штуку: знакомые фрилансеры и маленькие студии разработки частенько теряют заказы, да и организовано у них всё так себе. Сообщения находятся то в одном сайте, то в другом, программисты в Discord сервере, заказчики и прогрев в Telegram, но при этом ещё надо в какую-то CRM заходить и там ещё что-то тыкать щёлкать. В общем - мест много, запутанно всё и не удобно.

Автор, Реувен Лернер преподает Python и data science компаниям по всему миру.«Python-интенсив: 50 быстрых упражнений» - пособие по программированию для продолжающих, тех, кто владеет теоретической базой языка Python.Книга отлично подойдет всем, кто хочет применить свои знания на практике. Перед каждым упражнением вы найдете теоретическую выжимку, необходимую для успешного выполнения заданий. Пособие также содержит ссылки на разбор упражнений и полезные материалы.С помощью этой книги вы освоите такие базовые понятия языка Python, как:• основные структуры данных,• функции,• генераторы,• объектно-ориентированное программирование• итераторы.

Привет! Cегодня я хочу поговорить о самом непонятном и переоцененном термине в мире архитектуры — Domain-Driven Design (DDD). Я объясню его так, чтобы стало понятно даже джуну, и покажу на реальных примерах, чем он отличается от других подходов.