LitestarCatsCV. Тренируемся на кошках. Расширяем возможности и готовимся к продакшену. Часть 3
https://ift.tt/5CxyivD
У нас уже есть стены и фундамент, но пора ставить крышу и готовиться к продакшену! 🏠 Сегодня мы сделаем наш API ещё круче: вынесем конфиги в отдельный модуль с помощью msgspec, добавим аутентификацию через встроенный JWT в Litestar, ускорим API с KeyDB, проверим покрытие тестами с coverage, упакуем всё в Docker и нарисуем резюме котиков с помощью Jinja.
https://ift.tt/5CxyivD
У нас уже есть стены и фундамент, но пора ставить крышу и готовиться к продакшену! 🏠 Сегодня мы сделаем наш API ещё круче: вынесем конфиги в отдельный модуль с помощью msgspec, добавим аутентификацию через встроенный JWT в Litestar, ускорим API с KeyDB, проверим покрытие тестами с coverage, упакуем всё в Docker и нарисуем резюме котиков с помощью Jinja.
The Real Python Podcast – Episode #247: Exploring DuckDB & Comparing Python Expressions vs Statements
https://ift.tt/reQwCoO
Are you looking for a fast database that can handle large datasets in Python? What's the difference between a Python expression and a statement? Christopher Trudeau is back on the show this week, bringing another batch of PyCoder's Weekly articles and projects.
https://ift.tt/reQwCoO
Are you looking for a fast database that can handle large datasets in Python? What's the difference between a Python expression and a statement? Christopher Trudeau is back on the show this week, bringing another batch of PyCoder's Weekly articles and projects.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Помощник читателя: визуализируем сюжет
- Прототип для металлографа: анализ включений на Python с OpenCV и PyQt
- Обработка геоданных для ML-задач. Часть 2
- MCP своими руками
- Проверка теории повторяемости биржевых графиков
- Автоматизировать, нельзя анализировать: интеграция SOAR Shuffle в SOC ч. 1
- cookiecutter-data-science: Project Structure for Data Science
- textcase: Feature-Rich Text Case Conversion Library
- numpy - 2.2.5
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/592/
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Помощник читателя: визуализируем сюжет
- Прототип для металлографа: анализ включений на Python с OpenCV и PyQt
- Обработка геоданных для ML-задач. Часть 2
- MCP своими руками
- Проверка теории повторяемости биржевых графиков
- Автоматизировать, нельзя анализировать: интеграция SOAR Shuffle в SOC ч. 1
- cookiecutter-data-science: Project Structure for Data Science
- textcase: Feature-Rich Text Case Conversion Library
- numpy - 2.2.5
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/592/
Python Digest
Выпуск 592
Новый выпуск еженедельного дайджеста новостей о #python уже в эфире!
Некоторые особенности создания диаграммы Санки (Sankey Diagram) на Python библиотека plotly
https://ift.tt/eoyYkOb
Разбираемся как упаковывать данные в диаграмму Sankey, от этапа проектирования до сборки финальных кортежей.
https://ift.tt/eoyYkOb
Разбираемся как упаковывать данные в диаграмму Sankey, от этапа проектирования до сборки финальных кортежей.
Почему @patch из unittest.mock ломает вам тесты, если не указать autospec=True
https://ift.tt/SJ9eLWO
Сегодня разберёмся, почему без autospec=True ваш безобидный @patch из unittest.mock может превратить зелёный репорт в мину замедленного действия. Смысл patch() прост: отрезаем внешний мир, подсовываем фейковый объект и гоняем логику изолированно. Но если не включить autospec, мок превращается в пластилин — к нему прилипает любой метод, любые аргументы, и тесты радостно хлопают ладоши, даже когда в коде опечатка или нарушена сигнатура.
https://ift.tt/SJ9eLWO
Сегодня разберёмся, почему без autospec=True ваш безобидный @patch из unittest.mock может превратить зелёный репорт в мину замедленного действия. Смысл patch() прост: отрезаем внешний мир, подсовываем фейковый объект и гоняем логику изолированно. Но если не включить autospec, мок превращается в пластилин — к нему прилипает любой метод, любые аргументы, и тесты радостно хлопают ладоши, даже когда в коде опечатка или нарушена сигнатура.
👍1
Сводка от pythonz 13.04.2025 — 20.04.2025
https://ift.tt/X6VaHef
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
https://ift.tt/X6VaHef
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
aiohttp - 3.11.18
https://ift.tt/XW7aMwi
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
https://ift.tt/XW7aMwi
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Оповещение о РО через колонки Яндекса (Ну или в целом получение сигналов в УДЯ)
https://ift.tt/MCOfvUG
Система и алгоритм оповещения о ракетной опасности с использованием Яндекс Станций. Пользователь вручную создает сценарии для устройств «Умного дома Яндекса» с использованием «Лампочки», которая включается при сигнале о РО и выключается при сигнале ОТБОЙ.Стэк: Python, telethon, aiogram 3.x, mqtt, postgresql.
https://ift.tt/MCOfvUG
Система и алгоритм оповещения о ракетной опасности с использованием Яндекс Станций. Пользователь вручную создает сценарии для устройств «Умного дома Яндекса» с использованием «Лампочки», которая включается при сигнале о РО и выключается при сигнале ОТБОЙ.Стэк: Python, telethon, aiogram 3.x, mqtt, postgresql.
Как обсчитать RFM-анализ за 5 шагов
https://ift.tt/Zv2rdko
RFM-анализ - это метод сегментации клиентов, основанный на их покупательской активности. С помощью RFM-анализа можно, во-первых, оценить доли клиентов в каждом из сегментов. Во-вторых, вспоминая постулат, что клиента легче удержать, чем привлечь. К пользователям, попавшими в разные сегменты, можно применять различные стратегии удержания / поощрения.
https://ift.tt/Zv2rdko
RFM-анализ - это метод сегментации клиентов, основанный на их покупательской активности. С помощью RFM-анализа можно, во-первых, оценить доли клиентов в каждом из сегментов. Во-вторых, вспоминая постулат, что клиента легче удержать, чем привлечь. К пользователям, попавшими в разные сегменты, можно применять различные стратегии удержания / поощрения.
Простой пример использования в ПЛК нейросетевого контроллера
https://ift.tt/ohYkA2R
Современный мир движется к объединению технологий: промышленной автоматизации и искусственного интеллекта. Но для меня, занимающегося программированием в сфере АСУ ТП, было трудно понять, как на ПЛК, с его скромными техническими характеристиками и средой Codesys или TIA Portal можно применить технологии ИИ.
https://ift.tt/ohYkA2R
Современный мир движется к объединению технологий: промышленной автоматизации и искусственного интеллекта. Но для меня, занимающегося программированием в сфере АСУ ТП, было трудно понять, как на ПЛК, с его скромными техническими характеристиками и средой Codesys или TIA Portal можно применить технологии ИИ.
💩1
Game Engine 3 — оболочка для визуального программирования игр на Python (от идеи до реализации)
https://ift.tt/q5J0FnL
Сегодня я хочу рассказать о своём проекте — «Game Engine 3», программной оболочке для создания двумерных игр и приложений.Game Engine 3 — это инструмент для создания 2D‑игр с физикой и анимацией. С открытым исходным кодом, интуитивным редактором визуального программирования на основе нодов и возможностями работы с графикой, физикой и анимацией, он подходит как для новичков, так и для профессионалов. В этой статье разберем, что делает эту оболочку уникальной.
https://ift.tt/q5J0FnL
Сегодня я хочу рассказать о своём проекте — «Game Engine 3», программной оболочке для создания двумерных игр и приложений.Game Engine 3 — это инструмент для создания 2D‑игр с физикой и анимацией. С открытым исходным кодом, интуитивным редактором визуального программирования на основе нодов и возможностями работы с графикой, физикой и анимацией, он подходит как для новичков, так и для профессионалов. В этой статье разберем, что делает эту оболочку уникальной.
👍1
greenlet - 3.2.1
https://ift.tt/nMxqyIH
Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/
https://ift.tt/nMxqyIH
Модуль для легковесных потоков в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/greenlet/
django-cms - 4.1.6
https://ift.tt/etkSQZK
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
https://ift.tt/etkSQZK
Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/
lxml - 5.4.0
https://ift.tt/7aZM1eF
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
https://ift.tt/7aZM1eF
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/
Python Bytes: #429 Nitpicking Python
https://ift.tt/swy3deY
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
https://ift.tt/swy3deY
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Личный ИИ-ассистент на ваших данных. Часть 2: Веб-интерфейс, авторизация и стриминг ответов от ИИ
https://ift.tt/GIT94ui
В этой части статьи мы шаг за шагом превращаем консольную заготовку из первой части в полноценный веб-сервис: — реализуем авторизацию — создаём веб-чат с выбором нейросети — интегрируем всё через FastAPI — готовим к деплою
https://ift.tt/GIT94ui
В этой части статьи мы шаг за шагом превращаем консольную заготовку из первой части в полноценный веб-сервис: — реализуем авторизацию — создаём веб-чат с выбором нейросети — интегрируем всё через FastAPI — готовим к деплою
jsonschema-rs 0.30
https://ift.tt/b0Y67GQ
A new release of a high-performance customizable JSON Schema validator
https://ift.tt/b0Y67GQ
A new release of a high-performance customizable JSON Schema validator