🖥 Cookiecutter (https://github.com/cookiecutter/cookiecutter) — это кроссплатформенный инструмент командной строки для быстрого создания проектов на основе шаблонов!
🌟 Он используется для генерации проектов в различных языках программирования, включая Python, C и другие, упрощая настройку стандартных структур каталогов и файлов.
💡 Cookiecutter позволяет создавать проекты, используя как удалённые шаблоны (например, из GitHub), так и локальные, без необходимости знаний Python. Инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/cookiecutter/cookiecutter)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟 Он используется для генерации проектов в различных языках программирования, включая Python, C и другие, упрощая настройку стандартных структур каталогов и файлов.
💡 Cookiecutter позволяет создавать проекты, используя как удалённые шаблоны (например, из GitHub), так и локальные, без необходимости знаний Python. Инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/cookiecutter/cookiecutter)
@pythonl
@Pythonnewsone
В мире разработки часто возникают проблемы с оперативностью создания таблиц и качеством BI-систем.
Многие компании сталкиваются с трудностями: необходимость катить миграцию, ждать апрува от DWH и постоянно следить за производительностью таблиц. К тому же, визуализация данных может занимать много времени и приносить неудобства.
Если вы узнали себя в этих вызовах, рекомендую ознакомиться с полезной статьей, которая может стать решением ваших проблем.
👉 Читать далее
#Python #BI #Разработка #Данные
Подписывайтесь на мой канал @Pythonnewsone, чтобы быть в курсе всех новостей!
Многие компании сталкиваются с трудностями: необходимость катить миграцию, ждать апрува от DWH и постоянно следить за производительностью таблиц. К тому же, визуализация данных может занимать много времени и приносить неудобства.
Если вы узнали себя в этих вызовах, рекомендую ознакомиться с полезной статьей, которая может стать решением ваших проблем.
👉 Читать далее
#Python #BI #Разработка #Данные
Подписывайтесь на мой канал @Pythonnewsone, чтобы быть в курсе всех новостей!
Хабр
Полный цикл аналитической разработки за пару минут
Сталкивались ли вы в вашей компании с проблемами? Невозможностью по-быстрому создать таблицу. Вместо этого нужно катить миграцию, получать апрувы от DWH, следить за тем чтобы...
На специализированной платформе Habr была опубликована интересная идея — запуск известного видео Bad Apple прямо в редакторе Vim.
Пользователи могут наслаждаться этим видео, не покидая свой любимый текстовый редактор. Все, что потребуется — это осуществление запросов поиска в Vim, и вы сможете наблюдать, как Bad Apple "оживает" на экране.
Эта необычная реализация показывает, насколько разнообразно можно использовать Vim для выполнения нестандартных задач. Если вы хотите узнать больше о том, как это сделать, обязательно перейдите по ссылке ниже.
🔗 Читать далее
#Vim #BadApple #Python #Технологии
Подписывайтесь на мой канал @Pythonnewsone для свежих новостей из мира программирования!
Пользователи могут наслаждаться этим видео, не покидая свой любимый текстовый редактор. Все, что потребуется — это осуществление запросов поиска в Vim, и вы сможете наблюдать, как Bad Apple "оживает" на экране.
Эта необычная реализация показывает, насколько разнообразно можно использовать Vim для выполнения нестандартных задач. Если вы хотите узнать больше о том, как это сделать, обязательно перейдите по ссылке ниже.
🔗 Читать далее
#Vim #BadApple #Python #Технологии
Подписывайтесь на мой канал @Pythonnewsone для свежих новостей из мира программирования!
Хабр
Видео Bad Apple в 6500 регулярных выражениях на базе поискового механизма vim
Если я хочу посмотреть видео — разве для этого обязательно покидать vim? Что ж, прямо в заголовке этого поста я пообещал вам продемонстрировать Bad Apple в vim, пользуясь только поисковыми запросами....
Что нового в в версии Python 3.14
https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html
@Pythonnewsone
https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html
https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html
@Pythonnewsone
https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html
Python documentation
What’s new in Python 3.14
Editors, Adam Turner and Hugo van Kemenade,. This article explains the new features in Python 3.14, compared to 3.13. Python 3.14 was released on 7 October 2025. For full details, see the changelog...
🖥 MoneyPrinterV2 (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2) — это инструмент для автоматизации процессов заработка в интернете, ориентированный на маркетинг и взаимодействие с различными платформами!
🌟 Проект переписан с нуля, чтобы добавить новые функции и модульность, что позволяет адаптировать его под конкретные задачи. Среди ключевых возможностей — автоматическое управление Twitter-ботами, публикация контента в YouTube Shorts и использование аффилиативного маркетинга через платформы, такие как Amazon.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟 Проект переписан с нуля, чтобы добавить новые функции и модульность, что позволяет адаптировать его под конкретные задачи. Среди ключевых возможностей — автоматическое управление Twitter-ботами, публикация контента в YouTube Shorts и использование аффилиативного маркетинга через платформы, такие как Amazon.
🔐 Лицензия: AGPL-3.0
🖥 Github (https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟Вышла новая InternLM v3!
Internal выпустила 3 версию своей маленькой модели и утверждают, что на данный момент это лучшая модель класса 7B.
Интересно, что она “обучена всего на 4 триллионах высококачественных токенов” и имеет режим анализа, включенный с помощью системного проспать. 4
- Производительность уровня SoTA, превосходит на бенчмарках Llama3.1-8B и Qwen2.5-7B
- Способность к глубоким рассуждениям с использованием системных промптов (подробности в карточке модели)
- Обучалась только на токенах высокого качества 4T.
📌 <i>Лицензия</i>: Apache 2.0.
🤗 HF: https://huggingface.co/collections/internlm/internlm3-67875827c377690c01a9131d
@ai_machinelearning_big_data
#InternLM #opensource #llm #ml #reasoningmodel
@Pythonnewsone
Internal выпустила 3 версию своей маленькой модели и утверждают, что на данный момент это лучшая модель класса 7B.
Интересно, что она “обучена всего на 4 триллионах высококачественных токенов” и имеет режим анализа, включенный с помощью системного проспать. 4
- Производительность уровня SoTA, превосходит на бенчмарках Llama3.1-8B и Qwen2.5-7B
- Способность к глубоким рассуждениям с использованием системных промптов (подробности в карточке модели)
- Обучалась только на токенах высокого качества 4T.
📌 <i>Лицензия</i>: Apache 2.0.
🤗 HF: https://huggingface.co/collections/internlm/internlm3-67875827c377690c01a9131d
@ai_machinelearning_big_data
#InternLM #opensource #llm #ml #reasoningmodel
@Pythonnewsone
Почему в CPython tuple на самом деле мутабельный? И чем он реально отличается от list?
https://www.youtube.com/watch?v=P5OY3Y4Fc7k
Для джунов:
- В чем разница между tuple и list?
- Аннотации tuple
- Тип произведение
- TypeVarTuple, PEP646, Unpack
Для мидлов:
- ast.Tuple
- tuple_iterator
- collections.abc
- collections.namedtuple
- typing.NamedTuple
Для сениоров:
- PyTupleObject
- PyVarObject
- tp_alloc, tp_dealloc, freelists
- `__len__`
- `__hash__`
- Мутабельность tuple
- PyTuple_Pack, Py_BuildValue
- Виртуальная машина и компилятор: BUILD_TUPLE
- INSTRICT_LIST_TO_TUPLE
- Оптимизации компилятора
- PySequenceTuple
@Pythonnewsone
https://www.youtube.com/watch?v=P5OY3Y4Fc7k
https://www.youtube.com/watch?v=P5OY3Y4Fc7k
Для джунов:
- В чем разница между tuple и list?
- Аннотации tuple
- Тип произведение
- TypeVarTuple, PEP646, Unpack
Для мидлов:
- ast.Tuple
- tuple_iterator
- collections.abc
- collections.namedtuple
- typing.NamedTuple
Для сениоров:
- PyTupleObject
- PyVarObject
- tp_alloc, tp_dealloc, freelists
- `__len__`
- `__hash__`
- Мутабельность tuple
- PyTuple_Pack, Py_BuildValue
- Виртуальная машина и компилятор: BUILD_TUPLE
- INSTRICT_LIST_TO_TUPLE
- Оптимизации компилятора
- PySequenceTuple
@Pythonnewsone
https://www.youtube.com/watch?v=P5OY3Y4Fc7k
YouTube
Лучший курс по Python 12: tuple
Лучший курс по питону: 12
Или "обзор исходников CPython с CPython core разработчиком".
Тема: tuple
00:00 Вступление
00:53 Junior
01:24 В чем разница между tuple и list?
07:54 Аннотации tuple
11:05 Тип произведение
14:14 TypeVarTuple, PEP646, Unpack
22:29…
Или "обзор исходников CPython с CPython core разработчиком".
Тема: tuple
00:00 Вступление
00:53 Junior
01:24 В чем разница между tuple и list?
07:54 Аннотации tuple
11:05 Тип произведение
14:14 TypeVarTuple, PEP646, Unpack
22:29…
Выражение Subquery в Django - один из самых мощных инструментов в ORM. Документация хорошо объясняет его на высоком уровне, но если вы не разбираетесь в SQL, вы можете не до конца понять его возможности.
Основной пример использования, который я хотел бы рассмотреть, - это фильтрация модели на основе состояния очень вложенных отношений. Цель состоит в том, чтобы показать что-то сложное. Если это не имеет смысла, дайте этому немного времени, поиграйте с этим в своей локальной среде и задайте мне вопросы!
Примечание: Я буду использовать ipython и расширения django-extensions, чтобы использовать python manage.py shell_plus —print-sql, а затем форматировать этот SQL вручную с помощью sqlformat.org.
https://www.better-simple.com/django/2025/01/01/complex-django-filters-with-subquery/
@Pythonnewsone
Основной пример использования, который я хотел бы рассмотреть, - это фильтрация модели на основе состояния очень вложенных отношений. Цель состоит в том, чтобы показать что-то сложное. Если это не имеет смысла, дайте этому немного времени, поиграйте с этим в своей локальной среде и задайте мне вопросы!
Примечание: Я буду использовать ipython и расширения django-extensions, чтобы использовать python manage.py shell_plus —print-sql, а затем форматировать этот SQL вручную с помощью sqlformat.org.
https://www.better-simple.com/django/2025/01/01/complex-django-filters-with-subquery/
@Pythonnewsone
Better Simple
Complex Django filters with Subquery
An overview on how to do complex filtering in Django with Subquery.
🖥Немного интерактива!
Не используя Google, назовите пакет Python для каждой буквы своего имени.
Давайте посмотрим, сколько вы знаете 😎🐧
@Pythonnewsone
Не используя Google, назовите пакет Python для каждой буквы своего имени.
Давайте посмотрим, сколько вы знаете 😎🐧
@Pythonnewsone
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 RealtimeSTT (https://github.com/KoljaB/RealtimeSTT) — это библиотека для преобразования речи в текст с минимальной задержкой в реальном времени!
🌟 Она поддерживает обнаружение голосовой активности, активацию по ключевому слову и моментальную транскрипцию, что делает её идеальной для голосовых ассистентов или приложений, требующих быстрого и точного распознавания речи.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/KoljaB/RealtimeSTT)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟 Она поддерживает обнаружение голосовой активности, активацию по ключевому слову и моментальную транскрипцию, что делает её идеальной для голосовых ассистентов или приложений, требующих быстрого и точного распознавания речи.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/KoljaB/RealtimeSTT)
@pythonl
@Pythonnewsone
🔥 Огромный репозиторий (https://github.com/ml-tooling/best-of-web-python), который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python!
🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0
🖥 Github (https://github.com/ml-tooling/best-of-web-python)
@python_job_interview
@Pythonnewsone
🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0
🖥 Github (https://github.com/ml-tooling/best-of-web-python)
@python_job_interview
@Pythonnewsone
🖥 Эта (https://www.better-simple.com/django/2025/01/01/complex-django-filters-with-subquery/) статья объясняет, как использовать сложные фильтры в Django ORM с помощью подзапросов (Subquery) и связанных методов!
🌟 Автор показывает, как с их помощью эффективно выполнять сложные запросы, включая фильтрацию по вложенным отношениям и исключения. Рассматриваются примеры работы с моделями, такими как пользователи, категории, публикации и комментарии, а также реализация SQL-логики через Python-код для решения специфических задач, например, поиска пользователей, комментировавших определённые публикации.
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.better-simple.com/django/2025/01/01/complex-django-filters-with-subquery/)
@pythonl
@Pythonnewsone
🌟 Автор показывает, как с их помощью эффективно выполнять сложные запросы, включая фильтрацию по вложенным отношениям и исключения. Рассматриваются примеры работы с моделями, такими как пользователи, категории, публикации и комментарии, а также реализация SQL-логики через Python-код для решения специфических задач, например, поиска пользователей, комментировавших определённые публикации.
🔗 Ссылка: *клик* (https://www.better-simple.com/django/2025/01/01/complex-django-filters-with-subquery/)
@pythonl
@Pythonnewsone
✨ Некоторые способы использовать * и ** в Python
Эти символы могут служить в языке не только как арифметические. Вот примеры:
▪️* для распаковки итерируемых объектов в позиционные аргументы при вызове функций (см. картинку👆)
▪️** для распаковки словарей в именованные аргументы при вызове функций:
date_info = {'year': "2020", 'month': "01", 'day': "01"}
track_info = {'artist': "Beethoven", 'title': 'Symphony No 5'}
filename = "{year}-{month}-{day}-{artist}-{title}.txt".format(
**date_info,
**track_info,
)
print(filename)
# - > '2020-01-01-Beethoven-Symphony No 5.txt'
▪️* в определении функций для захвата позиционных аргументов:
from random import randint
def roll(*dice):
return sum(randint(1, die) for die in dice)
▪️** в определении функций для захвата именованных аргументов:
def tag(tag_name, **attributes):
attribute_list = [
f'{name}="{value}"'
for name, value in attributes.items()
]
return f"<{tag_name} {' '.join(attribute_list)}>"
#советы
@Pythonnewsone
Эти символы могут служить в языке не только как арифметические. Вот примеры:
▪️* для распаковки итерируемых объектов в позиционные аргументы при вызове функций (см. картинку👆)
▪️** для распаковки словарей в именованные аргументы при вызове функций:
date_info = {'year': "2020", 'month': "01", 'day': "01"}
track_info = {'artist': "Beethoven", 'title': 'Symphony No 5'}
filename = "{year}-{month}-{day}-{artist}-{title}.txt".format(
**date_info,
**track_info,
)
print(filename)
# - > '2020-01-01-Beethoven-Symphony No 5.txt'
▪️* в определении функций для захвата позиционных аргументов:
from random import randint
def roll(*dice):
return sum(randint(1, die) for die in dice)
▪️** в определении функций для захвата именованных аргументов:
def tag(tag_name, **attributes):
attribute_list = [
f'{name}="{value}"'
for name, value in attributes.items()
]
return f"<{tag_name} {' '.join(attribute_list)}>"
#советы
@Pythonnewsone
