Как я стал core-разработчиком Python в 19 лет
https://ift.tt/thQEjqs
CPython Core Developer — это core-разработчик, имеющий официальные полномочия вносить изменения в исходный код интерпретатора CPython, который является самой распространённой реализацией языка Python. Коротко говоря, это те люди, которые могут мержить пул-реквесты в репозитории CPython.
https://ift.tt/thQEjqs
CPython Core Developer — это core-разработчик, имеющий официальные полномочия вносить изменения в исходный код интерпретатора CPython, который является самой распространённой реализацией языка Python. Коротко говоря, это те люди, которые могут мержить пул-реквесты в репозитории CPython.
Как мы сделали одну большую песочницу для всех аналитиков
https://ift.tt/4gVs0mA
В мире данных и аналитики, где каждый день генерируются огромные объемы информации, создание единой платформы для работы с данными становится неотъемлемой частью успешной стратегии бизнеса.
https://ift.tt/4gVs0mA
В мире данных и аналитики, где каждый день генерируются огромные объемы информации, создание единой платформы для работы с данными становится неотъемлемой частью успешной стратегии бизнеса.
Измерение покрытия API тестами на основе Swagger для Python
https://ift.tt/DvBnQGE
В этой статье я расскажу про swagger-coverage-tool — инструмент, который показывает, насколько полно ваши тесты покрывают API по спецификации Swagger (OpenAPI). Всё работает автоматически, без изменений в логике тестов. Поддерживаются httpx и requests, отчёт генерируется в один клик. Идеально, если вы хотите объективно видеть, что действительно проверяют ваши API автотесты.
https://ift.tt/DvBnQGE
В этой статье я расскажу про swagger-coverage-tool — инструмент, который показывает, насколько полно ваши тесты покрывают API по спецификации Swagger (OpenAPI). Всё работает автоматически, без изменений в логике тестов. Поддерживаются httpx и requests, отчёт генерируется в один клик. Идеально, если вы хотите объективно видеть, что действительно проверяют ваши API автотесты.
Пример экспресс-анализа предпочтительности моделей импутации пропусков в многомерных временных рядах
https://ift.tt/3sao8I4
Зачастую устранение пропусков — обязательный этап предварительной обработки временных рядов. Эта небольшая работа обусловлена стремлением создать инструмент оперативного подбора модели для импутации/вменения определенного вида пропусков в определенных временных рядах.
https://ift.tt/3sao8I4
Зачастую устранение пропусков — обязательный этап предварительной обработки временных рядов. Эта небольшая работа обусловлена стремлением создать инструмент оперативного подбора модели для импутации/вменения определенного вида пропусков в определенных временных рядах.
Slipstream - a python library for stateful stream processing
https://ift.tt/2KyFhCj
https://ift.tt/2KyFhCj
GamingAgent - Computer gaming agents that run on your PC and laptops
https://ift.tt/MGTChf0
https://ift.tt/MGTChf0
Awesome-System2-Reasoning-LLM - Latest Advances on System-2 Reasoning
https://ift.tt/gJLzi5T
https://ift.tt/gJLzi5T
The Real Python Podcast – Episode #246: Learning Intermediate Python With a Deep Dive Course
https://ift.tt/7h1Bnwc
Do you want to learn deeper concepts in Python? Would the accountability of scheduled group classes help you get past the basics? This week, five Real Python Intermediate Deep Dive workshop members discuss their experiences.
https://ift.tt/7h1Bnwc
Do you want to learn deeper concepts in Python? Would the accountability of scheduled group classes help you get past the basics? This week, five Real Python Intermediate Deep Dive workshop members discuss their experiences.
Мифы о байесовском А/Б тестировании
https://ift.tt/LAD6ZEi
Сегодня сравним два подхода к А/Б тестированию: байесовский и частотный. Обсудим сложности в интерпретации p-value. Посмотрим, как можно учитывать дополнительную информацию через априорное распределение. Остановим тест раньше времени и решим проблему подглядывания.
https://ift.tt/LAD6ZEi
Сегодня сравним два подхода к А/Б тестированию: байесовский и частотный. Обсудим сложности в интерпретации p-value. Посмотрим, как можно учитывать дополнительную информацию через априорное распределение. Остановим тест раньше времени и решим проблему подглядывания.
Астрономия и компьютеры
https://ift.tt/YhOdFrV
Обычно на нашей конференции PiterPy доклады посвящены Python-разработке. Но закрывающий доклад — отдельная история: тут впору оторваться от конкретных строчек кода и расширить кругозор, не привязываясь к определённому языку.
https://ift.tt/YhOdFrV
Обычно на нашей конференции PiterPy доклады посвящены Python-разработке. Но закрывающий доклад — отдельная история: тут впору оторваться от конкретных строчек кода и расширить кругозор, не привязываясь к определённому языку.
PySide6 Toolbars & Menus — QAction — Defining toolbars, menus, and keyboard shortcuts with QAction
https://ift.tt/BSJIZ4q
https://ift.tt/BSJIZ4q
django-admin-collaborator - Real-time collaborative editing
https://ift.tt/zf6bmNv
https://ift.tt/zf6bmNv
Maps with Django: GeoDjango, Pillow & GPS
https://ift.tt/bPyxWEu
A quick-start guide to create a web map with images, using the Python-based Django web framework, leveraging its GeoDjango module, and Pillow, the Python imaging library, to extract GPS information from images.
https://ift.tt/bPyxWEu
A quick-start guide to create a web map with images, using the Python-based Django web framework, leveraging its GeoDjango module, and Pillow, the Python imaging library, to extract GPS information from images.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Как я стал core-разработчиком Python в 19 лет
- Создаем игрушечный оконный менеджер в ретро-стиле Windows 3.x на Python
- Измерение покрытия API тестами на основе Swagger для Python
- Геопространственная обработка признаков
- Классификация рукописных цифр MNIST с использованием TensorFlow
- Мифы о байесовском А/Б тестировании
- Успеть за 48 часа: мой опыт участия в гейм-джемах
- whatsapp-mcp - WhatsApp MCP server
- django-extensions - 4.1
- celery - 5.5.1
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/591/
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Как я стал core-разработчиком Python в 19 лет
- Создаем игрушечный оконный менеджер в ретро-стиле Windows 3.x на Python
- Измерение покрытия API тестами на основе Swagger для Python
- Геопространственная обработка признаков
- Классификация рукописных цифр MNIST с использованием TensorFlow
- Мифы о байесовском А/Б тестировании
- Успеть за 48 часа: мой опыт участия в гейм-джемах
- whatsapp-mcp - WhatsApp MCP server
- django-extensions - 4.1
- celery - 5.5.1
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/591/
Python Digest
Выпуск 591
Новый выпуск еженедельного дайджеста новостей о #python уже в эфире!
Сводка от pythonz 06.04.2025 — 13.04.2025
https://ift.tt/zIOh56k
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
https://ift.tt/zIOh56k
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Рабочий чекер попал ли ваш сайт под фильтр Гугл — бесплатно
https://ift.tt/boJz6x8
Понадобилось мне проанализировать сайт на предмет попадания его под фильтр Гугла, причем с историческими данными. Первым делом начал гуглить - чекер фильтров Гугла и вот это вот все. Естественно - в интернетах куча решений, но есть небольшое но...
https://ift.tt/boJz6x8
Понадобилось мне проанализировать сайт на предмет попадания его под фильтр Гугла, причем с историческими данными. Первым делом начал гуглить - чекер фильтров Гугла и вот это вот все. Естественно - в интернетах куча решений, но есть небольшое но...
Python для OSINT в Telegram: автоматизация Threat intelligence
https://ift.tt/s64ah93
Узнайте, как создать парсер Telegram на Python с использованием Telethon для осинта и сбора данных об угрозах. Пошаговое руководство с практическими примерами.
https://ift.tt/s64ah93
Узнайте, как создать парсер Telegram на Python с использованием Telethon для осинта и сбора данных об угрозах. Пошаговое руководство с практическими примерами.
Прототип для металлографа: анализ включений на Python с OpenCV и PyQt
https://ift.tt/Y7Qw0Gs
В профессии инженера-металловеда мне ежедневно приходится анализировать микроструктуру материалов и неметаллические включения. До недавнего времени я, как и многие, делал это вручную: окуляр микроскопа, шкалы, подсчёты, Excel. Утомительно и долго. На фоне постоянного потока образцов нагрузка на глаза и внимание становится ощутимой.
https://ift.tt/Y7Qw0Gs
В профессии инженера-металловеда мне ежедневно приходится анализировать микроструктуру материалов и неметаллические включения. До недавнего времени я, как и многие, делал это вручную: окуляр микроскопа, шкалы, подсчёты, Excel. Утомительно и долго. На фоне постоянного потока образцов нагрузка на глаза и внимание становится ощутимой.