Помощник читателя: визуализируем сюжет
https://ift.tt/l9bxG7D

Пишем AI-помощника для анализа художественных произведений. С помощью языковой модели для анализа текста и небольшой обвязки для визуализации полученного структурированного ответа генерируем:- граф связей между героями- хронологию событий- карту мест действия

How to Build Hot Module Replacement in Python
https://ift.tt/u3B9U4C

Django’s dev server, uvicorn, and others support hot-loading by restarting the service. For large programs this can be time consuming. This article shows you how to track just what needs to be reloaded and minimize the refresh to only those modules.

cookiecutter-data-science: Project Structure for Data Science
https://ift.tt/KBHQNvY

plain: A Web Framework for Building Products With Python
https://ift.tt/DsFAeUT

gevent - 25.4.1
https://ift.tt/qv3EkOw

Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/

textcase: Feature-Rich Text Case Conversion Library
https://ift.tt/Uz2DcRn

Префиксные суммы. Решение задачи из тренировок Яндекса по алгоритмам
https://ift.tt/oLeAjSF

Расскажу о том, как решал одну из наиболее интересных задач в разминке Яндекс Алгоритмы 2023 г. Интересной я называю ее потому, что: 1) решал я кратно дольше, чем предыдущие 6 задач из разминки вместе взятые; 2) именно в этой задаче я проникся мощью префиксных сумм, и применением их для двумерных массивов.

Цифровой двойник: не просто копия, а твой персональный баг-репорт реального мира
https://ift.tt/zGFOvbU

Эта статья — попытка разобраться без прикрас и с примерами, как устроена такая технология, какие инструменты сейчас в ходу, с чем сталкиваются разработчики, и где всё это реально применяется — от предсказания отказов турбин до мониторинга состояния коров в Новой Зеландии.

Пишем самый примитивный компилятор на Python
https://ift.tt/BwbXyxA

Сегодня мы с вами напишем примитивный компилятор на Python. Ну очень примитивный! 

Проверка теории повторяемости биржевых графиков
https://ift.tt/MrVjnJ3

Данная статья навеяна мнением о том, что все участки биржевых графиков в прошлом уже повторялись, потому что поведение участников рынка подчиняется типовым сценариям. И если оцифровать все графики, то можно находить похожие участки в текущий момент времени и предполагать, какое движение будет в ближайшее время.

Пробуем Codex CLI от OpenAI для доработки ХрюХрюКара
https://ift.tt/yznHG76

Пару дней назад я опубликовал статью про ХрюХрюКар - телегам-бот для борьбы со стоянкой автомобилей на зелёных зонах. Проект с открытым исходным кодом. За два дня ко мне обратилось несколько сторонников с просьбой добавить их города. Но вот незадача: у меня была возможность через админ-панель Django править данные в базе, но об этом кеш сервера не узнает (основной бекэнд на Go). В результате приходилось добавлять данные и перезагружать контейнеры с go-бекэндом вручную.

TalkPython #497 - Outlier Detection With Python
https://ift.tt/tzG6MAe

Ускорить Pandas в 60 раз: проверяем лайфхаки из интернета на реальном проекте и обкладываемся бенчмарками
https://ift.tt/aziRGDS

Если после заголовка вы решили, что это очередная статья в стиле «Топ-10 способов ускорить Pandas», то не торопитесь с выводами. Вместо топов и подборок предлагаю взглянуть на бенчмарки скорости и потребления памяти в зависимости от характеристик датафрейма и убедиться, что часть советов из статей по ускорению могут оказаться даже вредными. Разберём, какой из способов ускорения нужно пробовать в разных ситуациях, как это зависит от размера датафрейма и как ведёт себя в реальном проекте.

F(), Func() и никаких циклов: как Django думает в SQL
https://ift.tt/UKjHmdF

Сегодня рассмотрим, как использовать F()-экспрессии и Func()-обёртки в Django для того, чтобы выполнять арифметику, условия и преобразования не в Python, а на стороне базы данных. Один SQL-запрос может заменить десятки строк кода не теряя в качестве кода.

aiohttp - 3.11.17
https://ift.tt/HDgud6Y

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

numpy - 2.2.5
https://ift.tt/58iU6PA

Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/

14 Advanced Python Features
https://ift.tt/Py5u1qQ

fastapi_mcp
https://ift.tt/aTIq8SU

A zero-configuration tool for automatically exposing FastAPI endpoints as Model Context Protocol (MCP) tools.

Agent S: an open agentic framework that uses computers like a human
https://ift.tt/hfus0aN

MCP своими руками
https://ift.tt/ogcaKl8

Сегодня я хочу рассказать, что из себя представляет протокол MCP от Anthropic — для этого лучше всего создать его аналог собственными руками. Эта статья предназначена для разработчиков, которые хотят глубже понять, как работает MCP, и научиться создавать подобные механизмы самостоятельно.