Добро пожаловать в мир Python
Kanalga Telegram’da o‘tish
Подборка полезных материалов для Python программистов. По вопросам сотрудничества- @Daily_admin_info По иным темам @un_ixtime
Ko'proq ko'rsatish3 005
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
-47 kunlar
-2730 kunlar
Postlar arxiv
Все, что вам нужно знать о Python 3.13 — JIT и GIL пошли в гору
Все, что вам нужно знать о последней версии Python, включая глобальную блокировку интерпретатора и компиляцию Just-in-Time. https://drew.silcock.dev/blog/everything-you-need-to-know-about-python-3-13/
Numpy QuadDType: четверная точность для всех
Представляем новый тип данных для Numpy, обеспечивающий кроссплатформенную поддержку четверной точности. https://labs.quansight.org/blog/numpy-quaddtype-blog
Python 3.13: новые интересные функции, которые стоит попробовать
https://realpython.com/python313-new-features
pipreqs - Генерация файла pip requirements.txt на основе импорта любого проекта.
https://github.com/bndr/pipreqs
Как начать строить проекты с LLM
https://www.freecodecamp.org/news/how-to-start-building-projects-with-llms
Python.jl — бесшовное смешивание Python и Julia
В докладе представлен Python.jl, пакет Julia, который бесшовно смешивает синтаксис Python и Julia, позволяя пользователям писать код, который смешивает элементы из обоих языков в одной среде. Хотя проект представлен как беззаботный эксперимент, он демонстрирует гибкость Julia в создании доменно-ориентированных языков и подчеркивает проблемы интеграции двух разных языков программирования. https://www.youtube.com/watch?v=t5rYZqiKOL0
Давайте создадим и оптимизируем расширение Rust для Python
Код Python слишком медленный? Вы можете быстро создать расширение Rust, чтобы ускорить его. https://pythonspeed.com/articles/intro-rust-python-extensions/
Автоматическое преобразование асинхронного кода в синхронный
В статье описывается, как Psycopg 3 реализовал автоматическую систему преобразования для генерации синхронного кода Python из асинхронного кода, сокращая дублирование кода и усилия по обслуживанию. Процесс включает использование абстрактных синтаксических деревьев (AST) для преобразования асинхронного кода в эквивалентный синхронный код с пользовательскими преобразованиями и вспомогательными функциями для обработки сложных случаев. https://www.psycopg.org/articles/2024/09/23/async-to-sync/
Что нового в Python 3.13
В этой статье объясняются новые функции Python 3.13 по сравнению с 3.12. Python 3.13 выйдет 1 октября 2024 года.
https://docs.python.org/3.13/whatsnew/3.13.html
Избегайте этих 7 распространенных ошибок ООП в Python
В видео обсуждаются распространенные плохие практики в объектно-ориентированном программировании Python и способы их предотвращения. В нем рассматриваются такие проблемы, как ненужное использование классов вместо функций, чрезмерное использование миксинов и чрезмерная инкапсуляция, а также приводятся практические примеры и альтернативы для улучшения структуры кода и читаемости. https://www.youtube.com/watch?v=yFLY0SVutgM
Генерация изображений с помощью DALL·E и API OpenAI
https://realpython.com/generate-images-with-dalle-openai-api/
5 хороших практик Python
В сегодняшнем видео мы рассмотрим пять хороших практик Python, которые улучшат качество вашего кода и, скорее всего, качество жизни других людей, которые также читают ваш код. https://www.youtube.com/watch?v=plXuoYYFS-Y
Python 3.13.0RC2, 3.12.6, 3.11.10, 3.10.15, 3.9.20 и 3.8.20 уже доступны!
Большой совместный релиз. В основном исправления безопасности, но у нас также есть финальный релиз-кандидат 3.13, так что начнем с него! https://pythoninsider.blogspot.com/2024/09/python-3130rc2-3126-31110-31015-3920.html
Списки против кортежей в Python
https://realpython.com/python-lists-tuples
🐍Создайте приложение для перевода с помощью Tkinter и OpenAI
https://www.pythonguis.com/examples/translator-app-tkinter-ai-chatgpt
🐍Ускорьте Pandas в 20 раз с помощью FireDucks
https://blog.dailydoseofds.com/p/accelerate-pandas-20x-using-fireducks
🐍Django: шаблон для клиентов API с настраиваемыми параметрами
https://adamj.eu/tech/2024/09/05/django-settings-api-clients
Mini-Omni
Mini-Omni — это многомодельная большая языковая модель с открытым исходным кодом, которая может слышать, говорить и думать. Включает в себя сквозной речевой ввод в реальном времени и возможности потокового аудиовывода для разговора. https://github.com/gpt-omni/mini-omni
Почему я все еще использую виртуальные среды Python в Docker
В статье приводятся доводы в пользу использования виртуальных сред Python в контейнерах Docker, приводя такие преимущества, как предсказуемость, стандартизация и более простая отладка. Автор утверждает, что виртуальные среды обеспечивают согласованную, хорошо понятную структуру для приложений Python, делая коммуникацию и развертывание между https://hynek.me/articles/docker-virtualenv/ командами более простыми, а также упрощая поведение импорта Python.
Создание LLM с нуля
Это руководство знакомит кодеров с основами больших языковых моделей (LLM), объясняет, как они работают и как создавать их с нуля в PyTorch. Оно охватывает кодирование небольшой модели, похожей на GPT, ее конвейер данных, архитектуру, предварительную подготовку и тонкую настройку с использованием библиотек с открытым исходным кодом.
https://www.youtube.com/watch?v=quh7z1q7-uc
Как перемещаться по файловой системе с помощью Pathlib Python
Узнайте, как перемещаться по файловой системе и управлять ею с помощью встроенного модуля Python pathlib.
https://www.kdnuggets.com/how-to-navigate-the-filesystem-with-pythons-pathlib
CPython против Cython: как ускорить собственные программы Python
https://blog.dailydoseofds.com/p/cpython-vs-cython-how-to-speed-up
Вызовы функций в Python по прежнему медленные? Анализ последних оптимизаций в CPython
https://habr.com/ru/companies/beget/articles/839348/
Взлом сетей с помощью Python
https://www.youtube.com/watch?v=pYHerqoa41Q
🐍Лучшие практики ведения журнала в Python: полное руководство
В этом руководстве рассматривается настройка ведения журнала, избежание распространенных ошибок и применение передовых методов для улучшения процесса отладки, независимо от того, работаете ли вы с небольшими скриптами или большими приложениями.
https://last9.io/blog/python-logging-best-practices
🐍Основы Elixir для Pythonistas
Статья представляет собой комплексное введение в Elixir для разработчиков Python, охватывающее ключевые концепции и различия в синтаксисе между двумя языками. В ней рассматриваются функциональная парадигма программирования Elixir, сопоставление с образцом, модель параллелизма и другие отличительные особенности, а также предлагаются практические примеры и сравнения, которые помогут Pythonistas перейти к программированию на Elixir.
https://gogacodes.notion.site/Elixir-basics-for-Pythonistas-8afc4245034d4df9a3bc6fd646d739bf
🐍Новые парадигмы предварительного и последующего обучения LLM
Взгляд на то, как обучаются современные LLM.
https://magazine.sebastianraschka.com/p/new-llm-pre-training-and-post-training
🐍Веб-автоматизация с n8n, Telegram, онлайн-формами и немного Python
https://switowski.com/blog/web-automation
🐍Изучите ООП в Python менее чем за 20 минут
https://www.youtube.com/watch?v=rLyYb7BFgQI
